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新增: - backend/logger.py — 集中日志模块 (JSON格式 + trace_id + 独立llm.log) - @log_node / @_log_route 装饰器覆盖17个节点和8个路由 改进: - backend/llm.py — _LLMLoggingWrapper 自动记录LLM输入输出 - backend/llm.py — API Key优先读ANTHROPIC_API_KEY,模型名改为MiniMax-M2.7 - backend/llm.py — get_llm() 新增caller参数标识调用来源 - backend/validation.py — 新增验证结果/连接失败日志 - backend/session.py — 新增会话创建/删除日志 - app.py — 新增用户交互日志 (输入/执行/异常/会话操作) - app.py — 提前导入torchvision抑制transformers懒加载报错 - .env.example — 新增LOG_DIR/LOG_LEVEL/ANTHROPIC_API_KEY等配置项 - .gitignore — 新增logs/和db/忽略规则 文档: - ROADMAP.md — 新增阶段四: 可观测性 - README.md — 补充日志架构/LLM配置/项目结构 - CLAUDE.md — 同步最新配置/日志/MAX_RETRY(3) - CODE_GUIDE.md — 新增第15章日志系统,更新架构图/LLM/配置
5.4 KiB
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改进路线图
阶段一:代码质量(低风险,快速交付)
1. Prompt 拆分 ✓
- 创建
prompts/目录 - 7 个 prompt 各拆为独立
.md文件 nodes.py改为从文件加载- 支持热重载(文件变更无需重启)
2. 修复无效代码 ✓
backend/llm.py—get_num_tokens()修复为正确 APIbackend/embeddings.py— 修复 docstring 函数名不一致backend/llm.py— 统一 LLM 接口基类_BaseLLM
阶段二:用户体验(核心改造)
3. 流式输出 + 节点平铺 ✓
backend/llm.py— LLM 工厂支持stream()统一接口agent/nodes.py— generate/modify/correct 节点使用流式 +get_stream_writer()app.py— 使用stream_mode=["updates", "custom"]捕获流式事件- 节点状态平铺(处理过程 expander 逐节点展示)
- 流式完成后节点自动折叠
- 完成后单独展示「总结卡片」
4. 错误自增长知识库 ✓
backend/error_kb.py— ErrorKB 类(ChromaDB 持久化)- 错误指纹去重(标准化 + MD5)
correct_jrxml— 保存修正前状态到last_error_casevalidate— 修正成功时自动记录(仅新错误,自动去重)retrieve— 搜索错误知识库,注入历史修正案例- 记录内容:错误 + 修正前后 JRXML + prompt + 工具链 + 模型
5. 文件上传支持 ✓
backend/file_parser.py— 统一解析接口- 图片 → PIL 元信息 + PaddleOCR(可选安装后自动识别)
- PDF → pdfplumber / PyMuPDF 文本提取
- DOCX → python-docx 文本提取
- 纯文本 (.txt/.csv/.json/.xml) → 直接读取
can_use_vision()— 根据模型名判断是否支持原生多模态app.py— 侧边栏文件上传组件(多文件,可移除)- 上传文本自动注入下一条消息前缀
6. A4 图片模板识别 ✓
backend/layout_analyzer.py— 完整布局分析模块- A4 比例判定:exact(±3%) / close(±8%) / not_a4 三档
- PaddleOCR 布局分析:逐元素提取坐标(x,y,w,h)、字号、文本
- 行分组:Y 轴容差自动聚类
- 结构化输出:
图片模板共 X 行,第 1 行有 Y 个元素,其中元素 a 长...高...字体...内容是... - 检测门槛:≥2 个 OCR 元素 + A4 比例 → 标记为模板
app.py— 上传图片/PDF 时自动触发布局分析,替换为布局描述
7. 会话历史 JRXML 下载 ✓
agent/state.py— 新增jrxml_versions字段agent/nodes.py—finalize节点追加版本记录app.py— 侧边栏"历史版本"折叠区,每版本独立下载按钮
8. 预览功能修复 ✓
- 根因:
preview_report路由到save_session→validate触发不必要的验证修正循环 - 修复:
route_after_save— 预览/导出意图跳过验证直接finalize
阶段三:细节修复
9. Ctrl+C 修复 ✓
app.py— 注入 JS 拦截裸c键,保留 Ctrl+C 复制行为
阶段四:可观测性
10. 结构化日志系统 ✓
backend/logger.py— 集中日志配置模块- JSON 格式化(每行一条记录,便于 jq/pandas 分析)
- 请求级 trace_id(contextvars 自动传播,一次用户请求贯穿全链路)
- 独立 LLM 日志文件
logs/llm.log(记录完整 prompt 和 response) - 时区:UTC+8(中国时区)
- 日志轮转(单文件 10MB,保留 5 备份)
backend/llm.py—_LLMLoggingWrapper包装所有 LLM 后端- 记录每次 invoke/stream 的请求 prompt、响应内容、耗时、模型、调用来源
- 异常时也记录完整 prompt
agent/nodes.py—@log_node装饰器覆盖 17 个节点- 入口/出口/异常三个阶段的日志
- 自动记录 state 关键字段摘要(session_id、intent、status、jrxml_length 等)
- 每个节点耗时(duration_ms)
agent/graph.py—@_log_route装饰器覆盖 8 个路由函数- 记录每次路由决策(来源 → 目标)
app.py— 用户交互日志- 收到用户输入(含上传文件信息)
- 代理执行开始/完成(含最终 intent、status、jrxml_length)
- 异常时记录错误详情
- 会话新建/切换/删除操作日志
backend/session.py— 会话创建/删除日志backend/validation.py— 验证完成/连接失败日志.env.example— 新增LOG_DIR、LOG_LEVEL配置项.gitignore— 新增logs/忽略规则
执行顺序建议
1. Prompt 拆分 ──► 2. 无效代码修复
│
▼
3. 流式输出 + 节点平铺
│
┌─────────────┼─────────────┐
▼ ▼ ▼
4. 错误自增长 5. 文件上传 7. 下载历史
│ │
▼ ▼
6. A4 模板识别 8. 预览修复
│
▼
9. Ctrl+C 修复
│
▼
10. 结构化日志系统
阶段一立即可做,无外部依赖。阶段二是主要工作量。阶段三是收尾。阶段四是可观测性基础。