# 开发与配置指南

  新人入口：环境、服务、模块、请求示例、基础配置、Provider 架构、模块扩展规范，一文档搞定。

  **建议**：首次参与开发请先阅读 [DEVELOPER_GUIDE.md](./DEVELOPER_GUIDE.md) 建立项目全貌与协作规范，再使用本文做环境与配置速查。

  ---
  
  ## 为什么这样整合
  

  以下文档已删除，其核心内容已并入本文与 [DEVELOPER_GUIDE.md](./DEVELOPER_GUIDE.md) §7：原 `PROVIDER_ARCHITECTURE.md`、`MODULE_EXTENSION_SPEC.md`、`基础配置指南.md`。本文保留环境、服务、基础配置、Provider 与模块扩展的速查；协议与新增后端清单见 DEVELOPER_GUIDE §7。

  
  关于 `docs/Usage-Guide.md`：保留为**运行/运维手册**更清晰（日志、故障排查、多环境切换、建议索引运行细节），本文只保留开发常用且高频的信息，避免一个文档同时承担“开发规范 + 运维 runbook”导致冗长和混乱。
  
  ---
  
  ## 目录
  
  1. [快速上手](#1-快速上手)

     - [1.1 环境准备](#11-环境准备) / [1.2 服务与端口](#12-服务与端口) / [1.3 常用 API](#13-常用-api-请求示例) / [1.4 系统要求](#14-系统要求) / [1.5 Python 运行环境](#15-python-运行环境详细) / [1.6 外部服务与 .env](#16-外部服务与-env含生产凭证) / [1.7 店匠数据源](#17-店匠数据源说明) / [1.8 相关脚本](#18-相关脚本) / [1.9 配置入口总览](#19-配置入口总览)

  2. [基础配置与搜索行为](#2-基础配置与搜索行为)
  3. [Provider 架构](#3-provider-架构)
  4. [模块扩展规范（Embedding / Rerank）](#4-模块扩展规范embedding--rerank)
  5. [验证、日志与常见排障入口](#5-验证日志与常见排障入口)
  6. [相关文档](#6-相关文档)

  7. [持续集成测试（最小可维护方案）](#7-持续集成测试最小可维护方案)

  
  ---
  
  ## 1. 快速上手
  
  ### 1.1 环境准备
  
  ```bash
  source activate.sh

  # 首次创建环境：

  ./scripts/create_venv.sh

  # embedding 服务独立环境（推荐）
  ./scripts/setup_embedding_venv.sh

  # reranker 服务独立环境（Qwen3-vLLM）
  ./scripts/setup_reranker_venv.sh

  # CN-CLIP 独立环境
  ./scripts/setup_cnclip_venv.sh

  ```
  

  依赖：Python 3.8+、Elasticsearch 8.x、MySQL、Redis（可选，缓存用途）。
  

  更详细的系统要求、Python 环境、外部服务与生产凭证见 [1.4–1.8](#14-系统要求)。

  ### 1.2 服务与端口

  
  | 服务 | 端口 | 默认启动 | 说明 |
  |------|-----:|:--------:|------|

  | backend | 6002 | ✓ | 搜索 API（`/search/*`）+ 管理接口（`/admin/*`） |
  | indexer | 6004 | ✓ | 索引 API（`/indexer/*`） |

  | frontend | 6003 | ✓ | 调试 UI |

  | embedding | 6005 | - | 文本向量服务（`/embed/text`） |
  | embedding-image | 6008 | - | 图片向量服务（`/embed/image`） |

  | translator | 6006 | - | 翻译服务（`/translate`） |
  | reranker | 6007 | - | 重排服务（`/rerank`） |
  
  启动与停止：

  
  ```bash

  ./run.sh all
  # 仅为薄封装：等价于 ./scripts/service_ctl.sh up all

  # 说明：

  # - all = tei cnclip embedding translator reranker backend indexer frontend
  # - up 会同时启动 monitor daemon（运行期连续失败自动重启）

  # - reranker 为 GPU 强制模式（资源不足会直接启动失败）

  # - TEI 默认使用 GPU；当 TEI_DEVICE=cuda 且 GPU 不可用时会直接失败（不会自动降级到 CPU）

  # - cnclip 默认使用 cuda；若显式配置为 cuda 且 GPU 不可用会直接失败（不会自动降级到 cpu）

  ./restart.sh all
  # 仅为薄封装：等价于 ./scripts/service_ctl.sh restart all
  

  ./scripts/service_ctl.sh status

  ./scripts/stop.sh all    # 仅为薄封装：等价于 ./scripts/service_ctl.sh down all

  ```
  

  服务管理方式（入口职责、默认行为、全量拉起顺序）见：
  - `docs/Usage-Guide.md` -> `服务管理总览`
  

  ### 1.3 常用 API 请求示例

  #### 搜索 API（backend 6002）

  
  ```bash
  # 文本搜索
  curl -X POST http://localhost:6002/search/ \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "X-Tenant-ID: 162" \
    -d '{"query": "玩具", "size": 10}'
  
  # 图片搜索
  curl -X POST http://localhost:6002/search/image \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "X-Tenant-ID: 162" \
    -d '{"image_url": "https://example.com/img.jpg", "size": 10}'
  

  # Suggestion
  curl "http://localhost:6002/search/suggestions?q=玩&size=5" \
    -H "X-Tenant-ID: 162"
  
  # 健康与统计
  curl http://localhost:6002/admin/health

  curl http://localhost:6002/admin/stats -H "X-Tenant-ID: 162"

  ```
  

  API 文档：`http://localhost:6002/docs`

  #### 索引 API（indexer 6004）

  
  ```bash
  # 创建租户索引
  ./scripts/create_tenant_index.sh 162
  

  # 全量重建（更新/写入，不删除旧索引）

  curl -X POST http://localhost:6004/indexer/reindex \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"tenant_id": "162", "batch_size": 500}'
  

  # 增量索引
  curl -X POST http://localhost:6004/indexer/index \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"tenant_id": "162", "spu_ids": ["1001", "1002"]}'
  
  # 构建文档（不写 ES）

  curl -X POST http://localhost:6004/indexer/build-docs \
    -H "Content-Type: application/json" \

    -d '{"tenant_id":"162","items":[{"spu":{},"skus":[],"options":[]}]}'

  ```
  

  API 文档：`http://localhost:6004/docs`
  

  #### Embedding 服务（文本 6005 / 图片 6008）

  
  ```bash

  # TEI（文本向量后端，默认）
  # GPU（需 nvidia-container-toolkit）

  TEI_DEVICE=cuda ./scripts/start_tei_service.sh

  # Embedding API（text 会校验 TEI /health）
  ./scripts/start_embedding_text_service.sh
  ./scripts/start_embedding_image_service.sh

  curl -X POST http://localhost:6005/embed/text \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '["衣服", "Bohemian Maxi Dress"]'
  

  curl -X POST http://localhost:6008/embed/image \

    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '["https://example.com/img.jpg"]'
  ```
  

  说明：
  - TEI 默认镜像按 `TEI_VERSION` 组装：`cuda-<version>`（默认 `1.9`）。

  - `TEI_DEVICE=cuda` 时会严格校验 Docker GPU runtime；未配置会直接报错退出。

  - `/embed/image` 依赖 `cnclip`（`grpc://127.0.0.1:51000`），未启动时图片 embedding 服务会启动失败。

  #### Translator 服务（6006）

  
  ```bash

  ./scripts/setup_translator_venv.sh
  ./.venv-translator/bin/python scripts/download_translation_models.py --all-local   # 如需本地模型

  ./scripts/start_translator.sh
  
  curl -X POST http://localhost:6006/translate \
    -H "Content-Type: application/json" \

    -d '{"text":"商品名称","target_lang":"en","source_lang":"zh","model":"qwen-mt","scene":"sku_name"}'

  ```
  

  说明：
  - translator service 是翻译统一入口，业务侧不再直接选择翻译 provider。
  - 本地模型默认关闭；需先在 `config/config.yaml -> services.translation.capabilities` 中启用，再通过 `model` 指定。
  

  #### Reranker 服务（6007）

  
  ```bash

  # 默认后端 qwen3_vllm（Qwen3-Reranker-0.6B）

  ./scripts/start_reranker.sh
  
  curl -X POST http://localhost:6007/rerank \
    -H "Content-Type: application/json" \

    -d '{"query":"wireless mouse","docs":["logitech mx master","usb cable"]}'
  ```
  

  ### 1.4 系统要求
  
  - **操作系统**：Linux（推荐 Ubuntu 18.04+）
  - **Python**：3.10（由 venv 提供）
  - **内存**：建议 8GB+（含模型与 ES）
  - **磁盘**：10GB+（含模型与索引）
  
  ### 1.5 Python 运行环境（详细）
  
  项目根目录的 `activate.sh` 激活 **`.venv`** 并加载当前目录 `.env`。
  
  ```bash
  cd /data/saas-search
  ./scripts/create_venv.sh
  source activate.sh
  ```
  

  主程序 `.venv` 与模型服务环境隔离：

  - 主程序：`.venv`（`./scripts/create_venv.sh`）
  - embedding 服务：`.venv-embedding`（`./scripts/setup_embedding_venv.sh`）
  - reranker 服务：`.venv-reranker`（`./scripts/setup_reranker_venv.sh`）
  - cnclip：`.venv-cnclip`（`./scripts/setup_cnclip_venv.sh`）
  - TEI：Docker 容器（`./scripts/start_tei_service.sh`）

  
  ### 1.6 外部服务与 .env（含生产凭证）
  
  以下为 **AI 生产环境** 统一使用的地址与凭证（Redis / ES / MySQL 均以此为准）。本地开发可将 `DB_HOST`/`ES_HOST`/`REDIS_HOST` 改为 `localhost`（服务在本机时）。
  
  | 服务 | 地址（生产） | 端口 | 说明 |
  |------|--------------|------|------|
  | **MySQL** | 10.200.16.14 / localhost | 3316 | 店匠 SPU/SKU 数据 |
  | **Redis** | 10.200.16.14 / localhost | 6479 | Embedding/翻译缓存 |
  | **Elasticsearch** | 10.200.16.14 / localhost | 9200 | 搜索索引 |
  

  **MySQL**（AI 生产推荐使用 root，3 个用户均可远程登录）：

  | 用户 | 密码 | 说明 |
  |------|------|------|
  | root | qY8tgodLoA&KT#yQ | AI 生产推荐 |
  | saas | 6dlpco6dVGuqzt^l | 业务用户 |
  | sa | C#HU!GPps7ck8tsM | 备用 |

  
  创建远程用户（如尚未创建）：
  
  ```sql
  mysql -uroot -p'qY8tgodLoA&KT#yQ'
  CREATE USER 'saas'@'%' IDENTIFIED BY '6dlpco6dVGuqzt^l';
  CREATE USER 'sa'@'%' IDENTIFIED BY 'C#HU!GPps7ck8tsM';
  ```
  
  **Redis**：
  

  - 地址：`10.200.16.14:6479`

  - 密码：`dxEkegEZ@C5SXWKv`

  - 远程登录示例：`redis-cli -h 10.200.16.14 -p 6479 -a 'dxEkegEZ@C5SXWKv' --no-auth-warning`

  
  **Elasticsearch**：
  
  - 用户名/密码：`saas` / `4hOaLaf41y2VuI8y`
  - 访问示例：
  
  ```bash
  curl -u 'saas:4hOaLaf41y2VuI8y' \
    -X GET 'http://localhost:9200/search_products_tenant_111/_search?pretty' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
      "size": 11,
      "_source": ["title"],
      "query": {
        "bool": {
          "filter": [
            { "term": {"spu_id" : 206150} }
          ]
        }
      }
    }'
  ```
  

  > 注意（Kibana 运维）：应用侧 `.env` 的 `ES_USERNAME/ES_PASSWORD` 仅用于业务服务访问 ES；Kibana 不应复用该账号。Kibana 推荐在 `/etc/kibana/kibana.yml` 使用 `elasticsearch.serviceAccountToken`，否则在 `.kibana_*` 受限索引迁移阶段可能出现 `security_exception` 并导致 5601 长时间无响应。
  

  在项目根目录创建 `.env`：
  
  ```bash
  ./scripts/init_env.sh   # 从 .env.example 复制（若 .env 不存在）
  ```
  
  然后按环境修改 `.env`。**含特殊字符（#、$、&、空格）的密码需加引号**，例如：

  
  ```env

  # MySQL（AI 生产 10.200.16.14:3316，推荐 root）

  DB_HOST=10.200.16.14
  DB_PORT=3316
  DB_DATABASE=saas

  DB_USERNAME=root

  DB_PASSWORD="qY8tgodLoA&KT#yQ"

  
  # Elasticsearch
  ES_HOST=http://10.200.16.14:9200
  ES_USERNAME=saas

  ES_PASSWORD="4hOaLaf41y2VuI8y"

  
  # Redis（可选）
  REDIS_HOST=10.200.16.14
  REDIS_PORT=6479

  REDIS_PASSWORD="dxEkegEZ@C5SXWKv"

  
  # DeepL 翻译（按需）
  DEEPL_AUTH_KEY=your-key
  
  # API
  API_HOST=0.0.0.0
  API_PORT=6002
  ```
  
  > 生产环境请妥善保管凭证；本地/测试可改用上述值或自建实例。
  
  ### 1.7 店匠数据源说明
  
  saas-search 以 MySQL 中的店匠标准表为权威数据源：
  
  - `shoplazza_product_spu`：SPU 商品主表
  - `shoplazza_product_sku`：SKU 变体表
  
  **shoplazza_product_sku 字段节选**：`id`, `spu_id`, `shop_id`, `title`, `sku`, `price`, `compare_at_price`, `option1/2/3`, `inventory_quantity`, `image_src`, `tenant_id`, `create_time`, `update_time`, `deleted` 等。完整字段与 ES 对应关系见 `INDEX_FIELDS_DOCUMENTATION.md`（若有）。
  
  ### 1.8 相关脚本
  
  - **`activate.sh`**（项目根目录）：激活 Python 环境并加载 `.env`，日常开发/部署以本脚本为准。

  - `scripts/create_venv.sh`：创建主程序 venv（`.venv`）
  - `scripts/setup_embedding_venv.sh`：创建 embedding 服务 venv（`.venv-embedding`）
  - `scripts/setup_reranker_venv.sh`：创建 reranker 服务 venv（`.venv-reranker`）
  - `scripts/start_tei_service.sh`：启动 TEI 容器（文本向量后端）

  - `scripts/mock_data.sh`：生成 Tenant1 Mock + Tenant2 CSV 并导入 MySQL
  - `scripts/create_tenant_index.sh <tenant_id>`：创建租户 ES 索引结构
  - `POST /indexer/reindex`：从 MySQL 全量导入到 ES

  - `run.sh` / `restart.sh` / `scripts/stop.sh`：推荐入口（对应 up/restart/down）
  - `scripts/service_ctl.sh`：`up/down/start/stop/restart/status/monitor/monitor-start/monitor-stop/monitor-status`

  
  更多脚本与验证命令见 `docs/Usage-Guide.md`。
  
  ### 1.9 配置入口总览

  
  - **搜索行为配置**：`config/config.yaml`
  - **索引结构定义**：`mappings/search_products.json`
  - **provider/服务配置**：`config/config.yaml` 的 `services` 块
  - **环境变量**：`.env`
  

  ---·

  
  ## 2. 基础配置与搜索行为
  
  ### 2.1 总体原则
  
  - **统一索引结构**：所有租户使用同一套 mapping（按租户数据分索引名 + 文档内 `tenant_id` 隔离）
  - **SPU 级索引**：每个文档是一个 SPU，包含嵌套 `skus`、`specifications`

  - **配置文件驱动**：搜索权重、动态多语言字段、重排融合、provider 全在 `config/config.yaml`，不再以“硬编码配置”为主

  
  ### 2.2 索引结构（Mapping）
  
  文件：`mappings/search_products.json`
  
  核心字段可分为：
  
  - 标识字段：`tenant_id`, `spu_id`

  - 多语言文本：`title.<lang>`, `brief.<lang>`, `description.<lang>`, `vendor.<lang>`, `category_path.<lang>`, `category_name_text.<lang>`

  - 类目过滤：`category1_name`, `category2_name`, `category3_name` 等
  - 规格/变体：`specifications`（nested）、`skus`（nested）
  - 价格库存：`min_price`, `max_price`, `total_inventory` 等
  - 向量：`title_embedding`（dense vector）、`image_embedding`（nested）
  
  ### 2.3 查询、权重、排序（`config/config.yaml`）
  

  - `field_boosts`：字段权重（统一按字段基名配置，运行时按 `.{lang}` 动态组装）
  - `query_config.search_fields`：动态多语言检索字段（multilingual/shared/core）

  - `query_config.text_query_strategy`：文本召回策略参数（minimum_should_match、翻译boost、翻译失败原文兜底boost等）

  - `query_config`：语言、embedding 开关、source_fields、knn_boost、翻译提示词等

  - `function_score`：ES 层加权函数
  - `rerank`：重排窗口、超时、ES/AI 融合权重
  
  ### 2.4 分面与返回字段
  
  - 分面字段通常包括：`category1_name`、`category2_name`、`category3_name`、`specifications.*`
  - `query_config.source_fields` 控制返回字段（`null`=全部，`[]`=不返回 source，列表=指定字段）
  - 多语言返回遵循请求 language 与字段回退策略
  
  ### 2.5 修改配置时怎么做
  
  | 修改项 | 操作 |
  |--------|------|
  | 索引结构（mapping） | 修改 `mappings/search_products.json` → `./scripts/create_tenant_index.sh <tenant_id>` → 重新导入 |

  | 搜索字段/权重/排序/重排 | 修改 `config/config.yaml` 对应块 |

  | provider 与服务 URL | 修改 `config/config.yaml` 的 `services` 块；translation 的 `service_url/default_model/default_scene` 只认 YAML，embedding/rerank 仍可按需用环境变量覆盖 |

  
  ---
  

  ## 3. 能力接入架构

  
  目标：调用方稳定、配置可切换、单一配置源。
  
  ### 3.1 当前代码结构
  

  - 模块：`providers/` + `translation/`
  - 工厂：`translation.create_translation_client()`、`create_embedding_provider()`、`create_rerank_provider()`

  - 配置解析：`config/services_config.py`
  

  | 能力 | 调用入口 | 服务内实现 |
  |------|----------|------------|
  | translation | `translation/client.py` | `translation/service.py` + `translation/backends/` |
  | embedding | `providers/embedding.py`（http） | embedding 服务内 backend |
  | rerank | `providers/rerank.py`（http） | reranker 服务内 backend |

  
  ### 3.2 配置与覆盖
  
  统一在 `config/config.yaml`：
  
  ```yaml
  services:
    translation:

      service_url: "http://127.0.0.1:6006"
      default_model: "llm"
      default_scene: "general"
      timeout_sec: 10.0
      capabilities:
        qwen-mt: { enabled: true, backend: "qwen_mt", model: "qwen-mt-flash", base_url: "https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", timeout_sec: 10.0, use_cache: true }
        llm: { enabled: true, backend: "llm", model: "qwen-flash", base_url: "https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", timeout_sec: 30.0 }
        deepl: { enabled: false, backend: "deepl", api_url: "https://api.deepl.com/v2/translate", timeout_sec: 10.0 }
        nllb-200-distilled-600m: { enabled: false, backend: "local_nllb", model_id: "facebook/nllb-200-distilled-600M" }
        opus-mt-zh-en: { enabled: false, backend: "local_marian", model_id: "Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en" }
        opus-mt-en-zh: { enabled: false, backend: "local_marian", model_id: "Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh" }

    embedding:
      provider: "http"

      backend: "tei"

      providers:

        http: { text_base_url: "http://127.0.0.1:6005", image_base_url: "http://127.0.0.1:6008" }

      backends:
        tei: { base_url: "http://127.0.0.1:8080", timeout_sec: 60, model_id: "Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B" }

    rerank:
      provider: "http"

      backend: "qwen3_vllm"  # bge | qwen3_vllm | qwen3_transformers | dashscope_rerank

      providers:
        http: { base_url: "http://127.0.0.1:6007", service_url: "http://127.0.0.1:6007/rerank" }
  ```
  
  环境变量覆盖（优先级更高）：
  

  - `EMBEDDING_TEXT_SERVICE_URL`
  - `EMBEDDING_IMAGE_SERVICE_URL`

  - `EMBEDDING_BACKEND`
  - `TEI_BASE_URL`

  - `RERANKER_SERVICE_URL`
  - `RERANK_BACKEND`（服务内后端）

  - `RERANK_DASHSCOPE_API_KEY_CN` / `RERANK_DASHSCOPE_API_KEY_US`（`dashscope_rerank` 后端鉴权）

  - `RERANK_DASHSCOPE_ENDPOINT`（`dashscope_rerank` 地域 endpoint 覆盖）

  ### 3.3 新增接入能力的最小步骤

  1. translation 新增能力：
     在 `translation/backends/` 实现 backend，在 `translation/service.py` 注册，并在 `services.translation.capabilities` 增加配置。
  2. embedding / rerank 新增调用方式：
     在 `providers/<capability>.py` 实现 provider 类，并在 `create_*_provider()` 注册。
  3. embedding / rerank 新增服务内模型：
     在对应服务的 `backends/` 下实现并注册，在 `services.<capability>.backends` 新增配置。
  
  说明：
  - translation 的 scene 规则、语言码映射、prompt 模板、模型方向约束位于 `translation/` 内部，不再放到 `config/`。
  - 翻译公共接口只暴露 `model + scene`，不暴露 `prompt`。
  - translation 的 `service_url`、`default_model`、`default_scene` 来自 `config/config.yaml -> services.translation`，不再由环境变量静默覆盖。

  
  ---
  
  ## 4. 模块扩展规范（Embedding / Rerank）
  
  这里重点区分两层：
  
  - **Provider 层（调用方式）**：调用方如何访问能力（http/direct）

  - **Backend 层（推理实现）**：服务进程内部具体模型实现（tei / local_st / qwen3_vllm / ...）

  
  ### 4.1 Rerank（重排）扩展
  
  调用链：
  
  `search/rerank_client.py` -> `create_rerank_provider()` -> `HttpRerankProvider` -> `POST /rerank`
  
  服务实现：
  
  - `reranker/server.py`
  - `reranker/backends/__init__.py`（工厂）
  - `reranker/backends/bge.py`
  - `reranker/backends/qwen3_vllm.py`

  - `reranker/backends/qwen3_transformers.py`
  - `reranker/backends/dashscope_rerank.py`

  
  后端协议（服务内）：
  
  - 实现 `score_with_meta(query, docs, normalize) -> (scores, meta)`
  - 返回 `scores` 与输入 `docs` 等长且顺序一致
  
  配置位置：
  
  `config/config.yaml` -> `services.rerank.backend` + `services.rerank.backends.<name>`
  
  ### 4.2 Embedding（向量化）扩展
  
  调用链：
  
  `create_embedding_provider()` -> `POST /embed/text` / `POST /embed/image`
  
  服务实现：
  
  - `embeddings/server.py`（文本和图像可独立加载）

  - 文本后端默认 `TEI`（Qwen3-Embedding-0.6B）

  - 图像后端支持本地 CLIP 或 clip-as-service
  
  扩展建议：
  
  - 文本后端统一提供批量编码能力（与输入索引对齐）
  - 图像后端实现 `ImageEncoderProtocol`（`encode_image_urls`）
  - 如后续后端增多，建议与 rerank 一样在 `services.embedding.backend(s)` 统一配置
  

  选型建议（Qwen3-Embedding-0.6B）：
  

  - 当前仓库默认：`TEI`（Text Embeddings Inference）
  - 生产高并发优先：`TEI` 通常比 vLLM 更贴合 embedding-only 场景

  - `vLLM` 更适合生成式/重排混合场景；若仅做文本 embedding，通常不作为首选
  

  ### 4.3 新增后端检查清单（以 `qwen3_vllm` 为例）
  
  1. 实现后端协议（服务内）
  2. 在后端工厂注册（如 `get_rerank_backend`）
  3. 增加 `config/config.yaml` 对应 backend 配置
  4. 提供健康检查中的 backend/model 可观测信息
  5. 保持外部 HTTP 契约不变，调用方无需改造
  
  ---
  
  ## 5. 验证、日志与常见排障入口
  
  ### 5.1 快速健康检查
  
  ```bash
  curl http://localhost:6002/health
  curl http://localhost:6002/admin/health
  curl http://localhost:6004/health
  curl http://localhost:6005/health

  curl http://localhost:6008/health

  curl http://localhost:6006/health
  curl http://localhost:6007/health
  ```
  
  ### 5.2 常看日志
  

  - `logs/<service>-YYYY-MM-DD.log`（`service_ctl.sh` 按天写入的真实文件）
  - `logs/<service>.log`（指向当天文件的软链，推荐 `tail -F`）

  - `logs/service-monitor.log`（`service_ctl.sh monitor` 运行期健康检查、失败计数、自动重启日志）

  - `logs/api.log`（backend 进程内日志，按天轮转）
  - `logs/backend_verbose.log`（backend 大对象详细日志，按天轮转）
  - `logs/indexer.log`（索引结构化 JSON 日志，按天轮转）

  
  ### 5.3 常用排障命令
  
  ```bash
  ./scripts/service_ctl.sh status
  curl http://localhost:9200
  lsof -i :6002
  lsof -i :6004

  ```
  

  更完整的运行排障（多环境切换、Suggestion 构建、FAQ）见 `docs/Usage-Guide.md`。

  ---

  ## 6. 相关文档

  
  | 文档 | 用途 |
  |------|------|

  | `docs/DEVELOPER_GUIDE.md` | 项目全貌、规范、协作方式 |
  | `docs/Usage-Guide.md` | 运行运维手册：日志、多环境、故障排查、Suggestion 运维 |

  | `docs/搜索API速查表.md` | 搜索 API 参数速查 |
  | `docs/搜索API对接指南.md` | 搜索 API 完整说明 |

  | `indexer/README.md` | 索引模块职责与接口 |

  | `embeddings/README.md` | 向量化服务说明 |

  | `docs/TEI_SERVICE说明文档.md` | TEI 专项（安装、部署、GPU/CPU 模式、排障） |

  | `docs/CNCLIP_SERVICE说明文档.md` | CN-CLIP/clip-as-service 专项（环境、GPU、运维） |

  | `reranker/README.md` | 重排服务说明 |

  
  ---
  
  ## 7. 持续集成测试（最小可维护方案）
  
  目标：让后续开发者在不依赖真实 ES/MySQL/模型服务的前提下，快速验证核心服务契约不被破坏。
  
  ### 7.1 测试范围
  
  `tests/ci/test_service_api_contracts.py` 覆盖：
  
  - 搜索接口：`/search/`、`/search/image`、`/search/suggestions`
  - 索引接口：`/indexer/reindex`、`/indexer/index`、`/indexer/build-docs`
  - 向量服务：`/embed/text`、`/embed/image`
  - 翻译服务：`/translate`、`/health`
  - 重排服务：`/rerank`、`/health`
  
  ### 7.2 运行方式
  
  ```bash
  source activate.sh
  python -m pytest tests/ci -q
  ```
  
  ### 7.3 设计取舍
  
  - 使用 mock/stub 注入依赖，确保测试快且稳定
  - 重点测“接口契约与参数行为”，而不是底层模型质量
  - 作为 PR 级门禁；真实环境联调放在运维/预发布流程