lzf_0626
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补齐"记忆系统为画像服务"的断链，按 docs/23 的分层设计实现后三层。
1. 新增 app/model/profile.py：user_facts 与 profile_snapshots 的 ORM 映射。此前这两张表
只有结构、没有 Model，实际没有任何代码在用。两处表结构特例在 docstring 里显式标注，
避免后续有人按直觉写入踩坑：
· user_facts.id 无 auto_increment，主键必须由应用提供（本实现用微秒时间戳，单调递增）；
· profile_snapshots.current_customer_id 是生成列（IF(is_current=1, customer_id, NULL)），
故意不映射——映射了反而会在写入时与之冲突。
2. 新增 app/service/profile_assembly_service.py，三段职责：
· 事实提升（中期→长期）：evidence_count ≥ 2 或 confidence ≥ 0.90 才从 memory_unit
提炼进 user_facts —— 这条门槛就是"客户随口一说不能变成画像结论"的落地方式；
· 画像组装（长期→画像）：按白名单映射进 fin_customer_profile，未列入白名单的事实
（如 profile:family）只进 user_facts，保证画像的信噪比；
· 版本留痕：每次重建写一条 profile_snapshots，generation_basis 逐字段记录来源，
用于回答"当时凭什么这么判断"。
3. 新增 tools/rebuild_profile.py：手工触发入口（单客户或 --all）。画像暂无自动触发，
这是目前唯一的重建方式，也便于排查"画像为什么没更新"。
红线由代码保证而非约定：investor_type 只从 fin_risk_assessment 最新一条读取，实现中
不存在任何记忆路径能写它。实测——客户 9001 问卷为 C2、对话自述"稳健型"，重建后
investor_type 仍为 C2，自述信息进入 risk_tags 并标注"自述:"前缀。三方不一致保持可见，
但等级判定只认问卷，客户无法靠对话改变自己的可购范围。
另一处由实测修正的设计：fin_customer_profile 的 trade_account/real_name/total_asset/
behavior_score 均为 NOT NULL，说明画像行由开户流程创建（也印证了"注册时填问卷"是开户
前置条件）。原先"首次重建时创建画像行"的做法是错的——会写出一条假的开户记录，而画像
恰恰是风控要读的数据。已改为只更新已存在的画像，未开户时返回 reason=profile_row_not_opened
并如实报告，而不是静默成功。
同时新增 docs/23-记忆分层与画像设计.md：短期/中期/长期/画像四层各自存在哪里、谁写、
提升门槛、是否进画像，以及三条路径（问卷/行为/对话）在画像层汇合的设计。
验证：ruff 通过、mypy 109 文件无错；tools/rebuild_profile.py 对客户 9001 连续两次重建
产生 version=1/2 两条快照且 is_current 正确轮转（旧版本置 0）。
63 lines
3.2 KiB
Python
63 lines
3.2 KiB
Python
"""画像与用户事实的 ORM 映射。
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只映射既有表结构，**不改变任何字段**（`AGENTS.md` 第 3/4 条）。两处与常见表不同的设计在
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这里显式标注，避免后续有人按直觉写入而踩坑：
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1. `user_facts.id` 在库里**没有 auto_increment**，插入时必须由应用显式提供主键；
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2. `profile_snapshots.current_customer_id` 是**生成列**（`IF(is_current=1, customer_id, NULL)`），
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与唯一键 `uk_profile_snapshot_current` 共同保证「每个客户最多一条当前快照」。生成列由数据库
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维护，因此这里**故意不映射**——映射了反而会在写入时与之冲突。
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"""
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from datetime import datetime
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from typing import Any
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from sqlalchemy import CHAR, JSON, BigInteger, Boolean, DateTime, Float, String
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from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
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from app.model.base import Base
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class UserFact(Base):
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"""用户事实（user_facts）：由中期记忆提升而来的稳定事实，供画像组装读取。
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表上**没有** (customer_id, fact_key) 唯一键（只有两个普通索引），因此"同一事实只保留一条"
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必须由服务层用"先查后写"保证，不能依赖数据库约束。
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"""
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__tablename__ = "user_facts"
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# 注意：库中该列无 auto_increment，主键由服务层显式赋值（单调递增）
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id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=False)
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customer_id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, nullable=False)
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fact_key: Mapped[str] = mapped_column(String(128), nullable=False)
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fact_value: Mapped[Any] = mapped_column(JSON, nullable=False)
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source_portal: Mapped[str] = mapped_column(String(16), nullable=False)
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source_episode_id: Mapped[int | None] = mapped_column(BigInteger)
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confidence: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False, default=1.0)
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is_critical: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=False)
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created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime, nullable=False)
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class ProfileSnapshot(Base):
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"""画像快照（profile_snapshots）：画像的版本化留痕。
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存在意义是回答"当时依据的是什么"——风控复盘与合规检查都需要它，所以画像变更
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**只新增版本、不原地覆盖**。
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"""
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__tablename__ = "profile_snapshots"
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id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
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profile_uuid: Mapped[str | None] = mapped_column(CHAR(36), unique=True)
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customer_id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, nullable=False)
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version: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, nullable=False)
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snapshot: Mapped[Any] = mapped_column(JSON, nullable=False)
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generation_basis: Mapped[Any | None] = mapped_column(JSON)
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snapshot_hash: Mapped[str | None] = mapped_column(CHAR(64))
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is_current: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=False)
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generated_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime)
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created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime, nullable=False)
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updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime, nullable=False)
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# current_customer_id 为生成列，由数据库维护，故意不映射（见模块 docstring）
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