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zhenxun_bot/zhenxun/services/ai/context/knowledge/readers.py
922d092650 ♻️ refactor(core): 重构 AI 能力与定时任务调度系统 (#2148)
* ♻️ 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

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Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com>
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2026-07-10 09:14:06 +08:00

75 lines
2.3 KiB
Python

import asyncio
import csv
from pathlib import Path
from zhenxun.services.ai.context.rag.models import BaseRecord
from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_knowledge as logger
class BaseReader:
"""读取器基类"""
async def read(self, file_path: Path) -> BaseRecord | None:
raise NotImplementedError
class TextReader(BaseReader):
"""处理 .txt, .md, .json 等纯文本"""
async def read(self, file_path: Path) -> BaseRecord | None:
try:
import aiofiles
async with aiofiles.open(file_path, encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
content = await f.read()
enriched_content = f"文档名称:{file_path.stem}\n文档内容:\n{content}"
return BaseRecord(
content=enriched_content,
metadata={
"name": file_path.name,
"extension": file_path.suffix.lower(),
},
)
except Exception as e:
logger.error(f"[TextReader] 读取文件失败 {file_path}: {e}")
return None
class CSVReader(BaseReader):
"""
处理 .csv 报表
将其标准化为逗号分隔的文本块,便于后续的 RowChunking 处理。
"""
async def read(self, file_path: Path) -> BaseRecord | None:
try:
def _read_csv():
with open(file_path, encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
reader = csv.reader(f)
return [
",".join(
[
str(cell).replace("\n", " ").replace("\r", "")
for cell in row
]
)
for row in reader
]
lines = await asyncio.to_thread(_read_csv)
content = "\n".join(lines)
enriched_content = f"数据表名称:{file_path.stem}\n数据内容:\n{content}"
return BaseRecord(
content=enriched_content,
metadata={
"name": file_path.name,
"extension": file_path.suffix.lower(),
},
)
except Exception as e:
logger.error(f"[CSVReader] 读取 CSV 失败 {file_path}: {e}")
return None