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* ♻️ refactor(core): 重构 AI 能力与定时任务调度系统 - 【AI 能力与工具】重构 Capability 注册与管理机制,引入 CapabilityManager 统一管理 - 移除全局能力注册表,改用声明式装饰器 `@capability` 进行解耦注册 - 重构工具解析器链,使用统一的 BaseToolResolver 代替原有的多个特定解析器 - 增强工具查询过滤,支持通配符匹配、工具箱过滤和排除标签 - 【定时任务调度】重构定时任务管理器,引入 SchedulerRegistry 统一管理任务元数据 - 引入 JobConfig 聚合定时任务配置,支持用户维度的定时任务调度 - 重构执行分发器,支持并发限制、串行间隔和随机延迟打散 - 【运行上下文】引入 ScheduledDeps 以支持后台和定时任务环境下的依赖注入 - 优化 RunContext,支持从定时任务上下文快速构造,并提供 emit 辅助方法 - 【日志与监控】引入 AILoggerProxy,实现 AI 各模块的专属日志输出 - 将各模块的全局 logger 替换为对应的模块专属日志代理 - 【其他优化】修复 Pydantic V1 兼容层中 model_validator 的装饰器兼容性问题 - 在非交互式环境(如定时任务)中自动隐藏 HITL 交互工具以节省 Token * ♻️ refactor(core): 优化内部导入路径并提升 Pydantic 兼容性 - 【重构】将 `services/ai` 模块内的绝对导入重构为相对导入,优化包结构 - 【重构】移除不必要的 `if TYPE_CHECKING` 保护,通过 `from __future__ import annotations` 直接导入类型 - 【清理】清理 `core/messages/types.py` 中未使用的 `AssistantContentUnion` 等联合类型定义 - 【优化】在 `utils/pydantic_compat.py` 中新增 `model_rebuild` 兼容函数,统一 Pydantic V1/V2 的模型重建逻辑 - 【优化】将部分函数内部的延迟导入提升至模块顶部,规范代码结构 * ♻️ refactor(imports): 优化导入路径为相对导入并清理冗余导入 - 【重构】将 AI 服务相关模块中的绝对导入路径修改为相对导入,提升模块内聚性与可移植性 - 【清理】移除多处函数内部或类方法中未使用的冗余导入,避免循环引用和资源浪费 - 【格式化】微调部分工具装饰器和返回语句的格式与尾随逗号 * 🚨 auto fix by pre-commit hooks --------- Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com> Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
75 lines
2.3 KiB
Python
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2.3 KiB
Python
import asyncio
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import csv
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from pathlib import Path
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from zhenxun.services.ai.context.rag.models import BaseRecord
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from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_knowledge as logger
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class BaseReader:
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"""读取器基类"""
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async def read(self, file_path: Path) -> BaseRecord | None:
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raise NotImplementedError
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class TextReader(BaseReader):
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"""处理 .txt, .md, .json 等纯文本"""
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async def read(self, file_path: Path) -> BaseRecord | None:
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try:
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import aiofiles
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async with aiofiles.open(file_path, encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
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content = await f.read()
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enriched_content = f"文档名称:{file_path.stem}\n文档内容:\n{content}"
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return BaseRecord(
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content=enriched_content,
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metadata={
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"name": file_path.name,
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"extension": file_path.suffix.lower(),
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},
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)
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except Exception as e:
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logger.error(f"[TextReader] 读取文件失败 {file_path}: {e}")
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return None
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class CSVReader(BaseReader):
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"""
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处理 .csv 报表
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将其标准化为逗号分隔的文本块,便于后续的 RowChunking 处理。
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"""
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async def read(self, file_path: Path) -> BaseRecord | None:
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try:
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def _read_csv():
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with open(file_path, encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
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reader = csv.reader(f)
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return [
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",".join(
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[
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str(cell).replace("\n", " ").replace("\r", "")
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for cell in row
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]
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)
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for row in reader
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|
]
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lines = await asyncio.to_thread(_read_csv)
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content = "\n".join(lines)
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enriched_content = f"数据表名称:{file_path.stem}\n数据内容:\n{content}"
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|
return BaseRecord(
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content=enriched_content,
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metadata={
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"name": file_path.name,
|
|
"extension": file_path.suffix.lower(),
|
|
},
|
|
)
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except Exception as e:
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|
logger.error(f"[CSVReader] 读取 CSV 失败 {file_path}: {e}")
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|
return None
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