kplam
2ab8b56a01
此提交实现了完整的知识库管理系统： 1. 新增Vue3 + Antd Vue前端管理后台，包含登录、文档管理、检索、类目设置等完整页面 2. 重构后端LLM调用抽象层，支持Ollama与OpenAI兼容服务动态切换 3. 调整默认嵌入模型配置为本地bge-m3模式 4. 优化入库任务去重逻辑与缓存清理机制 5. 完善Docker镜像构建与docker-compose部署配置 6. 修复多项测试用例与兼容性问题 7. 新增运行时配置API，支持动态调整系统参数
143 lines
5.9 KiB
Python
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Python
"""文档分类器
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入库链路第二步：基于 L1 总结，用 LLM（Ollama 或 OpenAI 兼容服务，由
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runtime_settings.models.classify 决定）将文档判定为 taxonomy 中的
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主类目 + 附加标签：
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- LLM 输出解析失败 / 类目名不在 taxonomy → 归 uncategorized（confidence=0.0）
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- 置信度低于阈值 → 主类目归 uncategorized，候选类目名保留进 tags（软召回用）
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"""
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import json
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import re
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import structlog
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from app.config import settings
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from app.models.knowledge import UNCATEGORIZED, CategoryResult, TaxonomyCategory, load_taxonomy
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from app.services.llm import LLMClient, create_llm_client
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logger = structlog.get_logger()
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# 从 LLM 输出中提取第一个 {...} JSON 块（贪婪匹配到最后的 }，兼容嵌套对象）
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_JSON_BLOCK_RE = re.compile(r"\{.*\}", re.DOTALL)
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def _extract_json(raw: str) -> dict | None:
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"""从 LLM 输出中提取 JSON 对象
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先尝试直接解析；失败则用正则提取第一个 {...} 块再解析。
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返回 None 表示无法提取出合法的 JSON 对象。
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"""
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text = raw.strip()
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try:
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data = json.loads(text)
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return data if isinstance(data, dict) else None
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except json.JSONDecodeError:
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pass
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match = _JSON_BLOCK_RE.search(text)
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if not match:
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return None
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try:
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data = json.loads(match.group(0))
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return data if isinstance(data, dict) else None
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except json.JSONDecodeError:
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return None
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class Classifier:
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"""文档分类器：将 L1 总结判定为 taxonomy 主类目 + 附加标签"""
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def __init__(self, ollama: LLMClient | None = None, taxonomy: list[TaxonomyCategory] | None = None) -> None:
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# 默认按 runtime_settings.models.classify 选择 LLM 实现；
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# 测试可通过 ollama 参数注入替身。
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self.ollama = ollama or create_llm_client("classify")
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self.taxonomy = taxonomy if taxonomy is not None else load_taxonomy()
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# 合法类目名集合（含 uncategorized）
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self._valid_names = {c.name for c in self.taxonomy}
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async def classify(self, l1_summary: str, title: str = "") -> CategoryResult:
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"""对文档进行分类判定
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Args:
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l1_summary: 文档 L1 总结
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title: 文档标题（可选，辅助判定）
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Returns:
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CategoryResult: 主类目 / 附加标签 / 置信度
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"""
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prompt = self._build_prompt(l1_summary, title)
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raw = await self.ollama.generate(prompt, json_mode=True)
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data = _extract_json(raw)
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if data is None:
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logger.warning("分类失败：LLM 输出非合法 JSON", title=title, output=raw[:200])
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return CategoryResult(main_category=UNCATEGORIZED, tags=[], confidence=0.0)
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main_category = data.get("main_category")
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confidence = data.get("confidence")
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if (
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not isinstance(main_category, str)
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or main_category not in self._valid_names
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or not isinstance(confidence, (int, float))
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or not 0 <= confidence <= 1
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):
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logger.warning(
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"分类失败：类目名不在 taxonomy 或 confidence 非法",
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title=title,
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main_category=main_category,
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confidence=confidence,
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)
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return CategoryResult(main_category=UNCATEGORIZED, tags=[], confidence=0.0)
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||
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tags = self._clean_tags(data.get("tags"), main_category)
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confidence = float(confidence)
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# 低置信度软召回：主类目归 uncategorized，候选类目名保留进 tags
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if confidence < settings.classify_confidence_threshold:
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logger.info(
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"分类置信度低于阈值，归入 uncategorized",
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title=title,
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candidate=main_category,
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confidence=confidence,
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||
threshold=settings.classify_confidence_threshold,
|
||
)
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if main_category != UNCATEGORIZED and main_category not in tags:
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tags.insert(0, main_category)
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return CategoryResult(main_category=UNCATEGORIZED, tags=tags, confidence=confidence)
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||
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||
return CategoryResult(main_category=main_category, tags=tags, confidence=confidence)
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||
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def _build_prompt(self, l1_summary: str, title: str) -> str:
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"""构造分类 prompt：列出全部 taxonomy 类目（含 uncategorized 及其用途说明）"""
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category_lines = []
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for c in self.taxonomy:
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if c.name == UNCATEGORIZED:
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category_lines.append(f"- {c.name}: 当文档跨多个类目或无法明确归入其他类目时选择此类目")
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else:
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category_lines.append(f"- {c.name}: {c.description}")
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category_block = "\n".join(category_lines)
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prompt = (
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"你是知识库分类助手。请根据文档标题和总结，判断文档最适合归入以下哪个类目。\n\n"
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f"可选类目：\n{category_block}\n\n"
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"要求：\n"
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"- main_category 只能从上面的类目名中选择，不要输出其他名称；\n"
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"- tags 为 0~3 个附加标签（词或短语），且不能包含 main_category 本身；\n"
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"- confidence 为 0~1 之间的小数，表示对主类目判断的置信度；\n"
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||
"- 只输出 JSON，不要输出任何其他内容。\n\n"
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||
'输出格式：{"main_category": "类目名", "tags": ["标签"], "confidence": 0.0}\n\n'
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||
)
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if title:
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prompt += f"文档标题：{title}\n"
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prompt += f"文档总结：{l1_summary}"
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return prompt
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@staticmethod
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def _clean_tags(raw_tags: object, main_category: str) -> list[str]:
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"""清洗 LLM 输出的 tags：仅保留非空字符串、剔除主类目名、最多 3 个"""
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if not isinstance(raw_tags, list):
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return []
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tags = [t for t in raw_tags if isinstance(t, str) and t and t != main_category]
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return tags[:3]
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