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* ♻️ refactor(core): 重构 AI 编排框架与记忆及 RAG 子系统 - 【重构】重构 `BaseRunnable` 并引入统一的 `RunIntent` 意图载体，规范 Agent、Team 和 Workflow 的执行流 - 【解耦】将中期记忆槽和长期向量记忆从 `MemoryConfig` 中解耦，转为独立的能力组件与工具箱进行管理 - 【记忆】移除 `MemoryReader` 和 `MemoryWriter`，统一封装为 `SessionMemoryContext` 会话记忆门面 - 【RAG】重构检索器与存储后端接口，统一采用 `QueryRequest` 进行多维度联合检索，并引入 `InMemoryScorer` 提升打分性能 - 【事件】优化 `EventBus` 异步事件分发机制，引入队列机制确保事件按序处理，避免并发竞态问题 - 【依赖注入】移除 `memory` 注入项，优化 `DependencyInjector` 的签名解析缓存以提升性能 * 🚨 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>
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1.6 KiB
Python
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Python
from typing import Any, Literal
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from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
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class BaseRecord(BaseModel):
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"""RAG 基础记录载体，没有任何业务属性"""
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id: str = Field(default_factory=lambda: __import__("uuid").uuid4().hex)
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"""记录的唯一标识符"""
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content: str = Field(...)
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"""数据块的文本内容"""
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embedding: list[float] | None = Field(default=None)
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"""数据块对应的向量嵌入"""
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metadata: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
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"""数据块的元数据字典"""
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action: Literal["insert", "update", "delete", "ignore"] = Field(default="insert")
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"""数据块在索引管线中的操作意图"""
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class SearchResult(BaseModel):
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"""搜索结果"""
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record: BaseRecord
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"""检索到的基础记录"""
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score: float
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"""检索相似度得分"""
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class QueryRequest(BaseModel):
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"""通用检索请求"""
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model_config = ConfigDict(arbitrary_types_allowed=True)
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text: str = Field(default="")
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"""原始查询文本"""
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embedding: list[float] | None = Field(default=None)
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"""用于向量检索的数组"""
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search_type: Literal["dense", "sparse", "hybrid"] = Field(default="dense")
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"""检索类型标识：稠密向量、稀疏关键词或混合"""
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metadata_filters: dict[str, Any] | None = Field(default=None)
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"""元数据精确匹配字典"""
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limit: int = Field(default=10)
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"""返回的最大条数"""
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scopes: list[str] | None = Field(default=None)
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"""检索的数据隔离作用域列表"""
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extra: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
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"""透传参数逃生舱"""
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StorageConfigType = dict[str, Any]
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