TODO

tangwang
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docs/TODO.txt
docs/工作总结-微服务性能优化与架构.md
docs/性能测试报告.md
@@ -4,6 +4,59 @@
  
  
  
+融合打分：
+1. 融合公式
+def fuse_scores(self, context: SearchContext) -> None:
+    for result in context.results:
+        # 计算文本相关性分数
+        text_score = (
+            result.es_base_score * 0.5 +
+            result.es_phrase_score * 0.3 +
+            result.es_keywords_score * 0.2
+        )
+        
+        # 最终融合分数
+        result.fused_score = (
+            (result.rerank_text + 0.00001) ** 1.0 *
+            (result.rerank_boost + 0.1) ** 1.0 *
+            (result.es_knn_score + 0.6) ** 0.2 *
+            (text_score + 0.1) ** 0.77
+        )
+
+2. matched_queries
+
+        # Add debug information if matched_queries is present and from_search_debug is True
+        if 'matched_queries' in hit:
+            # Extract individual scores from matched_queries
+            matched_queries = hit['matched_queries']
+            if context.from_search_debug:
+                result.matched_queries = matched_queries
+            if isinstance(matched_queries, dict):
+                result.es_knn_score = matched_queries.get('knn_query', 0.0)
+                result.es_phrase_score = matched_queries.get('phrase_query', 0.0)
+                result.es_base_score = matched_queries.get('base_query', 0.0)
+                result.es_keywords_score = matched_queries.get('keywords_query', 0.0)
+                result.es_tags_score = matched_queries.get('tags_query', 0.0)
+            elif isinstance(matched_queries, list):
+                for query in matched_queries:
+                    if query == 'knn_query':
+                        result.es_knn_score = 1.0
+                    elif query == 'phrase_query':
+                        result.es_phrase_score = 1.0
+                    elif query == 'base_query':
+                        result.es_base_score = 1.0
+                    elif query == 'keywords_query':
+                        result.es_keywords_score = 1.0
+                    elif query == 'tags_query':
+                        result.es_tags_score = 1.0
+
+es_query["track_scores"] = True
+为了获取 需要打开 track_scores ？ 不一定
+Track scores
+When sorting on a field, scores are not computed. By setting track_scores to true, scores will still be computed and tracked.
+
+
+
  
  
 翻译的health很慢
@@ -67,10 +120,38 @@ translation:
  
  
  
+翻译，增加facebook/nllb-200-distilled-600M
+https://blog.csdn.net/qq_42746084/article/details/154947534
+https://huggingface.co/facebook/nllb-200-distilled-600M
+
+
+店铺的语言：英语能占到80%，所以专门增加一个en-zh的
+https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en
+https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh
+
+
+opus-mt-zh-en
+
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
+model_name = "./models/opus-mt-en-zh"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
+data = 'test'
+encoded = tokenizer([data], return_tensors="pt")
+translation = model.generate(**encoded)
+result = tokenizer.batch_decode(translation, skip_special_tokens=True)[0]
+print(result)
+
  
  
  
  
+Qwen3-Reranker-4B-GGUF
+https://modelscope.cn/models/dengcao/Qwen3-Reranker-4B-GGUF/summary
+1. 要确定选择哪种量化方式
+2. 确定提示词
+
+
  
  
 查看翻译的缓存情况
@@ -114,26 +195,17 @@ HOST：10.200.16.14 / localhost
 用户名密码：saas:4hOaLaf41y2VuI8y
  
  
-你安装过nvidia-container-toolkit吗
-现在有一些开源的推理引擎对向量化模型和重排模型支持的比较好，我们这块也正好要单独拎出来，因此想改造下。
-已决策：embedding 先统一为 Qwen3-Embedding-0.6B（Sentence Transformers，本地 6005），后续若要独立高并发服务优先评估 TEI。
-最好以 docker 方式部署，让 gpu 对 docker 可见需要 nvidia-container-toolkit，
-我试了多种方法安装 nvidia-container-toolkit 都失败了
+安装 nvidia-container-toolkit （done）
 https://mirrors.aliyun.com/github/releases/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/
 https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/index.html
  
  
-qwen3-embedding
-qwen3-reranker
-
+qwen3-embedding、qwen3-reranker （done）
 选一个推理引擎，相比于我自己直接调 sentence-transformers，主要是多进程和负载均衡、连续批处理，比较有用
 当前结论：embedding 场景优先 TEI；vLLM 更偏向生成式与 rerank 场景。
  
  
  
-
-
-
 混用 大模型 使用：hunyuan-turbos-latest
 混元 OpenAI 兼容接口相关调用示例：https://cloud.tencent.com/document/product/1729/111007
  
@@ -144,11 +216,11 @@ hunyuan翻译：使用模型  hunyuan-translation
 https://cloud.tencent.com/document/product/1729/113395#4.-.E7.A4.BA.E4.BE.8B
  
  
-
 谷歌翻译 基础版：https://docs.cloud.google.com/translate/docs/reference/rest/v2/translate
  
  
  
+
 阿里云 百炼模型 现在使用的apikey是国内的。
 各地域的 Base URL 和对应的 API Key 是绑定的。
  
@@ -0,0 +1,252 @@
+# 工作总结：微服务性能优化与架构
+
+本文档汇总**三个微服务的性能优化**、**架构设计**及**性能测试基线**，便于汇报与后续复现。
+
+---
+
+## 一、完成三个微服务的性能优化
+
+### 1. 文本向量（Embedding）
+
+**调研与选型**：对 TEI（Text Embeddings Inference）、vLLM 与原有 SentenceTransformers 方案进行对比评估。
+
+| 方案 | 特点 | 结论 |
+|------|------|------|
+| **SentenceTransformers** | 本地 Python 进程，单机推理，无独立服务化 | 此前用于 Qwen3-Embedding-0.6B，扩展性与运维性一般 |
+| **vLLM** | 高吞吐推理框架，更适合生成式与重排混合场景 | 纯 embedding 场景通常不作为首选 |
+| **TEI** | HuggingFace 官方 embedding 专用推理服务，Docker 部署 | **当前最优选型** |
+
+**当前方案**：以 **TEI** 为文本向量后端，模型为 `Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B`，embedding 服务（端口 **6005**）将 `POST /embed/text` 请求转发至 TEI（默认端口 **8080**）。
+
+**具体配置与脚本**：
+- **配置**：`config/config.yaml` → `services.embedding.backend: "tei"`，`services.embedding.backends.tei.base_url: "http://127.0.0.1:8080"`、`model_id: "Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B"`、`timeout_sec: 20`。
+- **启动**：`scripts/start_tei_service.sh`（Docker 容器）；环境变量：`TEI_DEVICE=cuda`（默认）、`TEI_PORT=8080`、`TEI_MODEL_ID=Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B`、`TEI_VERSION=1.9`、`TEI_MAX_BATCH_TOKENS=4096`、`TEI_MAX_CLIENT_BATCH_SIZE=24`、`TEI_DTYPE=float16`；T4 自动选镜像 `ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:turing-1.9`。
+- **编排**：`./scripts/service_ctl.sh start tei` 或 `start embedding`（embedding 会校验 TEI `/health` 后再就绪）。
+
+**工程化收益**：
+- **独立服务**：TEI 以 Docker 容器运行，与主程序 `.venv` 解耦；embedding 使用 `.venv-embedding`，便于独立扩缩容与升级。
+- **协议统一**：与 `local_st`（SentenceTransformers）可插拔，通过 `config.yaml` 的 `services.embedding.backend` 或环境变量 `EMBEDDING_BACKEND` 切换。
+- **T4 适配**：按 GPU 架构自动选择镜像（T4 用 `turing-*`，Ampere+ 用 `cuda-*`）；`TEI_MAX_BATCH_TOKENS`、`TEI_MAX_CLIENT_BATCH_SIZE`、`TEI_DTYPE` 已按短文本场景调优。
+- **健康检查与编排**：`service_ctl.sh` 对 tei 校验容器存在且 `GET http://127.0.0.1:8080/health` 成功；embedding 启动前会等待 TEI 健康。
+
+详见：`docs/TEI_SERVICE说明文档.md`、`docs/QUICKSTART.md` §4。
+
+---
+
+### 2. 重排（Reranker）
+
+**后端**：vLLM 部署 **Qwen3-Reranker-0.6B**，对外提供 `POST /rerank`（query + docs → scores），端口 **6007**。
+
+**针对 T4 的优化（已落地配置）**：
+- **精度**：`dtype: "float16"`，降低显存与计算量。
+- **Prefix Caching**：`enable_prefix_caching: true`，对重复前缀（如相同 query）做缓存，减少重复计算。
+- **CUDA 图**：`enforce_eager: false`（默认），利用 vLLM 的 CUDA graph 降低 kernel 启动开销。
+- **按文档长度分批**：`sort_by_doc_length: true`，请求内先按文档长度排序再按 `infer_batch_size` 分批推理，减少 padding 浪费；`length_sort_mode: "char"`（更快，短文本推荐）或 `"token"`（更精确）。
+- **参数搜索结论**：在 T4、1000-doc 口径下对 `infer_batch_size` 做了 24/32/48/64 对比；**单请求延迟（c=1）** 上 `infer_batch_size=64` 最优，故当前默认 `infer_batch_size: 64`；`max_model_len: 256` 满足 query+doc 短文本场景；`gpu_memory_utilization: 0.36` 与 T4 16GB 匹配。
+
+**具体配置**（`config/config.yaml` → `services.rerank.backends.qwen3_vllm`）：
+```yaml
+model_name: "Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B"
+engine: "vllm"
+max_model_len: 256
+tensor_parallel_size: 1
+gpu_memory_utilization: 0.36
+dtype: "float16"
+enable_prefix_caching: true
+enforce_eager: false
+infer_batch_size: 64
+sort_by_doc_length: true
+length_sort_mode: "char"
+instruction: "Given a shopping query, rank product titles by relevance"
+```
+环境变量覆盖：`RERANK_BACKEND`、`RERANKER_SERVICE_URL`、`RERANK_VLLM_INFER_BATCH_SIZE`、`RERANK_VLLM_SORT_BY_DOC_LENGTH` 等。启停：`./scripts/service_ctl.sh start reranker`，健康：`curl -sS http://127.0.0.1:6007/health`。
+
+详见：`reranker/DEPLOYMENT_AND_TUNING.md`、`reranker/README.md`。
+
+---
+
+### 3. 图片向量（Image Embedding）
+
+**方案**：**clip-as-service**（CN-CLIP，ViT-H-14），由独立服务提供图片向量化能力。
+
+**具体内容**：
+- **端口**：clip-as-service 默认 **51000**（`CNCLIP_PORT`）；文本走 TEI（8080），图片走 clip-as-service。
+- **API**：embedding 服务（6005）统一暴露 `POST /embed/text` 与 `POST /embed/image`；图片请求由 `embeddings/server.py` 按配置调用实现 `ImageEncoderProtocol` 的后端（clip-as-service 或本地 CN-CLIP）。
+- **环境与启停**：CN-CLIP 使用独立虚拟环境 `.venv-cnclip`；启动 `scripts/start_cnclip_service.sh`，或 `./scripts/service_ctl.sh start cnclip`；设备可通过 `CNCLIP_DEVICE=cuda`（默认）或 `cpu` 指定。
+- **配置**：图片后端在 `config/config.yaml` 的 `services.embedding` 下配置（若存在 image 相关 backend）；clip-as-service 的 flow 配置在 `third-party/clip-as-service/server/torch-flow-temp.yml`。
+
+详见：`docs/CNCLIP_SERVICE说明文档.md`、`embeddings/README.md`。
+
+---
+
+### 4. 翻译（Translation）
+
+**背景**：原使用 DeepL，后迁移至 **qwen-mt**（如 `qwen-mt-flash`）。qwen-mt 云端限速约 **RPM=60（每分钟 60 请求）**，此前未做大商品量压测，未暴露问题；高并发索引或查询场景下易触限。
+
+**当前方案**：
+- **迁移至 qwen-flash**：在配置中将翻译改为 **LLM provider + qwen-flash 模型**，由 DashScope 兼容 API 调用，可配置化切换。
+- **可配置化（具体配置）**：
+  - **入口**：`config/config.yaml` → `services.translation`；`provider: "llm"` 时使用 `providers.llm`，`model: "qwen-flash"`，`timeout_sec: 30`，`base_url` 可选（为空则用 `DASHSCOPE_BASE_URL`）；环境变量 `DASHSCOPE_API_KEY` 注入 Key。
+  - **Provider 取值**：`provider` 可为 `http`（走翻译服务 6006）、`qwen-mt`（直连 qwen-mt-flush 等）、`deepl`（DeepL API）、`llm`（对话模型 qwen-flash 等）；工厂函数 `providers/translation.py` 的 `create_translation_provider(query_config)` 根据 `get_translation_config()` 解析结果返回对应实现。
+  - **调用位置**：QueryParser（`query/query_parser.py`）与 Indexer（`indexer/incremental_service.py`、`indexer/indexing_utils.py`）均通过 `create_translation_provider(...)` 获取实例，不写死 URL 或模型名。
+- **缓存**：`services.translation.cache` 支持 `key_prefix: "trans:v2"`、`ttl_seconds`、`sliding_expiration` 等，翻译结果写 Redis，减轻重复请求对限速的影响。
+- **场景支撑**：在线索引（indexer）与 query 请求（QueryParser）共用同一套 provider 配置；可按环境或租户通过修改 `config.yaml` 或环境变量切换 provider/model。
+- **待配合**：**金伟侧对索引侧翻译调用做流量控制**（限流/排队/批量聚合），避免索引高峰打满 qwen 限速，影响在线 query 翻译。
+
+---
+
+### 5. 内容理解字段（支撑 Suggest）
+
+**能力**：支持根据商品标题批量生成 **qanchors**（锚文本）、**semantic_attributes**、**tags**，供索引与 suggest 使用。
+
+**具体内容**：
+- **接口**：`POST /indexer/enrich-content`（Indexer 服务端口 **6004**）。请求体为 `items` 数组，每项含 `spu_id`、`title`（必填）及可选多语言标题等；单次请求最多 **50 条**，建议批量调用。响应 `results` 与 `items` 一一对应，每项含 `spu_id`、`qanchors`（按语言键，如 `qanchors.zh`、`qanchors.en`，逗号分隔短语）、`semantic_attributes`、`tags`。
+- **索引侧**：微服务组合方式下，调用方先拿不含 qanchors/tags 的 doc，再调用本接口补齐后写入 ES 的 `qanchors.{lang}` 等字段；索引 transformer（`indexer/document_transformer.py`、`indexer/product_annotator.py`）内也可在构建 doc 时调用内容理解逻辑，写入 `qanchors.{lang}`。
+- **Suggest 侧**：`suggestion/builder.py` 从 ES 商品索引读取 `_source: ["id", "spu_id", "title", "qanchors"]`，对 `qanchors.{lang}` 用 `_split_qanchors` 拆成词条，以 `source="qanchor"` 加入候选，排序时 `qanchor` 权重大于纯 title（`add_product("qanchor", ...)`）；suggest 配置中 `sources: ["query_log", "qanchor"]` 表示候选来源包含 qanchor。
+- **实现与依赖**：内容理解内部使用大模型（需 `DASHSCOPE_API_KEY`），支持多语言与 Redis 缓存（如 `product_anchors`）；逻辑与 `indexer/product_annotator` 一致。
+
+**状态**：内容理解字段已接入索引与 suggest 链路；依赖内容理解（qanchors/tags）的**全量数据尚未全部完成一轮**，后续需持续跑满并校验效果。
+
+详见：`indexer/ANCHORS_AND_SEMANTIC_ATTRIBUTES.md`、`docs/搜索API对接指南.md`（内容理解接口）、`api/routes/indexer.py`（enrich-content 路由）。
+
+---
+
+## 二、架构
+
+### 1. Provider 与动态选择翻译
+
+- **设计**：参考 `docs/系统设计文档.md`、`docs/DEVELOPER_GUIDE.md`，翻译/向量/重排均采用 **Provider + Backend** 解耦；配置单一来源为 `config/config.yaml` 的 `services` 块，环境变量可覆盖。
+- **翻译（具体实现）**：
+  - **工厂**：`providers/translation.py` 的 `create_translation_provider(query_config)`；内部调用 `config/services_config.get_translation_config()` 得到 `provider` 与 `providers.<name>` 参数。
+  - **分支**：`provider in ("qwen-mt", "direct", "local", "inprocess")` → 使用 `query/qwen_mt_translate.py` 的 `Translator`（model 如 qwen-mt-flush）；`provider == "http"` 或 `"service"` → `HttpTranslationProvider`（base_url 为翻译服务 6006，model 如 qwen）；`provider == "llm"` → `query/llm_translate.py` 的 `LLMTranslatorProvider`（model 如 qwen-flash，base_url 可选）；`provider == "deepl"` → `query/deepl_provider.py` 的 `DeepLProvider`。
+  - **调用方**：`query/query_parser.py`（搜索前翻译）、`indexer/incremental_service.py`、`indexer/indexing_utils.py`（索引时翻译）均通过上述工厂获取实例，不写死 URL 或模型名。
+- **效果**：仅改 `config.yaml` 的 `services.translation.provider` 及对应 `providers.<name>` 即可切换 DeepL、qwen-mt、qwen-flash（llm）、HTTP 翻译服务等。
+
+### 2. 服务的监控与拉起机制
+
+- **脚本**：`scripts/service_ctl.sh` 统一负责各服务的生命周期与监控；依赖 `scripts/lib/load_env.sh` 与项目根目录 `.env`。
+- **服务与端口**：
+  - 核心：backend **6002**、indexer **6004**、frontend **6003**。
+  - 可选：embedding **6005**、translator **6006**、reranker **6007**、tei **8080**、cnclip **51000**。
+  - 端口可由环境变量覆盖：`API_PORT`、`INDEXER_PORT`、`FRONTEND_PORT`、`EMBEDDING_PORT`、`TRANSLATION_PORT`、`RERANKER_PORT`、`TEI_PORT`、`CNCLIP_PORT`。
+- **命令**：
+  - `./scripts/service_ctl.sh start [service...]` 或 `start all`（all = tei cnclip embedding translator reranker backend indexer frontend，按依赖顺序）；`stop`、`restart` 同参数；`status` 默认列出所有服务。
+  - 启动时：backend/indexer/frontend/embedding/translator/reranker 会写 pid 到 `logs/<service>.pid`，并执行 `wait_for_health`（GET `http://127.0.0.1:<port>/health`）；reranker 健康重试 90 次，其余 30 次；TEI 校验 Docker 容器存在且 `/health` 成功；cnclip 无 HTTP 健康则仅校验进程/端口。
+- **监控常驻**：
+  - `./scripts/service_ctl.sh monitor-start <targets>` 启动后台监控进程，将 targets 写入 `logs/service-monitor.targets`，pid 写入 `logs/service-monitor.pid`，日志追加到 `logs/service-monitor.log`。
+  - 轮询间隔 `MONITOR_INTERVAL_SEC` 默认 **10** 秒；连续 **3** 次（`MONITOR_FAIL_THRESHOLD`）健康失败则触发重启；重启冷却 `MONITOR_RESTART_COOLDOWN_SEC` 默认 **30** 秒；每小时最多重启 `MONITOR_MAX_RESTARTS_PER_HOUR` 默认 **6** 次；超限时调用 `scripts/wechat_alert.py` 告警（若存在）。
+- **日志**：各服务按日滚动到 `logs/<service>-<date>.log`，通过 `scripts/daily_log_router.sh` 与 `LOG_RETENTION_DAYS`（默认 30）控制保留。
+
+详见：`scripts/service_ctl.sh` 内注释及 `docs/Usage-Guide.md`。
+
+### 3. Suggest 索引与增量
+
+- **当前**：suggest 索引由**全量脚本触发**，入口为 `main.py build-suggestions`，或封装脚本 `scripts/build_suggestions.sh <tenant_id> [args...]`。
+  - **全量示例**：`./scripts/build_suggestions.sh 162 --mode full --days 30 --publish-alias`（重建建议索引，近 30 天数据，并发布别名）。
+  - **增量示例**：`./scripts/build_suggestions.sh 162 --mode incremental --overlap-minutes 30`（按 watermark 增量更新）；脚本内部调用 `main.py build-suggestions --tenant-id <id> ...`。
+  - 构建逻辑在 `suggestion/builder.py` 的 `SuggestionIndexBuilder`：从 ES 商品索引（含 `title`、`qanchors`）与查询日志等拉取数据，写入 versioned 建议索引并切换 alias。
+- **尚未完成的“增量机制”**：指**自动/事件驱动的增量**（如商品变更或日志写入时自动刷新建议索引）；当前 incremental 模式为“按 watermark 再跑一次构建”，仍为脚本主动触发，非持续增量流水线。
+- **依赖**：suggest 候选依赖商品侧 **内容理解字段**（qanchors/tags）；`sources: ["query_log", "qanchor"]` 表示候选来自查询日志与 qanchor；当前内容理解未全量跑完一轮，suggest 数据会随全量重建逐步完善。
+
+详见：`suggestion/builder.py`、`suggestion/ARCHITECTURE_V2.md`、`main.py`（build-suggestions 子命令）。
+
+---
+
+## 三、性能测试报告摘要
+
+以下数据来自 `docs/性能测试报告.md`，测试时间 **2026-03-12**，环境：**8 vCPU**（Intel Xeon Platinum 8255C @ 2.50GHz）、**约 15Gi 可用内存**；租户 **162** 文档数约 **53**（search/suggest/rerank 与文档规模相关）。压测工具：`scripts/perf_api_benchmark.py`，场景×并发矩阵，每档 **20s**。
+
+**复现命令（四场景×四并发）**：
+```bash
+cd /data/saas-search
+.venv/bin/python scripts/perf_api_benchmark.py \
+  --scenario backend_search,backend_suggest,embed_text,rerank \
+  --concurrency-list 1,5,10,20 \
+  --duration 20 \
+  --tenant-id 162 \
+  --backend-base http://127.0.0.1:6002 \
+  --embedding-base http://127.0.0.1:6005 \
+  --translator-base http://127.0.0.1:6006 \
+  --reranker-base http://127.0.0.1:6007 \
+  --output perf_reports/2026-03-12/perf_matrix_report.json
+```
+执行前需启动服务：`./scripts/service_ctl.sh start embedding translator reranker backend`，并通过各端口 `/health` 检查。Reranker 单独 386-docs 口径复现见性能测试报告 §7.4 与 §13。
+
+### 3.1 向量化服务（embed_text）
+
+| 并发 | 请求数 | 成功率 | 吞吐(RPS) | Avg(ms) | P95(ms) | Max(ms) |
+|-----:|-------:|-------:|----------:|--------:|--------:|--------:|
+| 1    | 966   | 100%  | 48.27     | 20.63   | 23.41   | 49.80   |
+| 5    | 1796  | 100%  | 89.57     | 55.55   | 69.62   | 109.84  |
+| 10   | 2095  | 100%  | 104.42    | 95.22   | 117.66  | 152.48  |
+| 20   | 2393  | 100%  | 118.70    | 167.37  | 212.21  | 318.70  |
+
+**结论**：随并发提升吞吐持续增长，延迟平滑上升，扩展性较好。
+
+---
+
+### 3.2 Reranker（rerank）
+
+口径：query 固定 `wireless mouse`，每次请求 **386 docs**，句长 15–40 词随机（从 1000 词池采样）；配置 `rerank_window=384`。复现命令：
+```bash
+.venv/bin/python scripts/perf_api_benchmark.py \
+  --scenario rerank --duration 20 --concurrency-list 1,5,10,20 --timeout 60 \
+  --rerank-dynamic-docs --rerank-doc-count 386 --rerank-vocab-size 1000 \
+  --rerank-sentence-min-words 15 --rerank-sentence-max-words 40 \
+  --rerank-query "wireless mouse" --rerank-seed 20260312 \
+  --reranker-base http://127.0.0.1:6007 \
+  --output perf_reports/2026-03-12/rerank_realistic/rerank_386docs.json
+```
+
+| 并发 | 请求数 | 成功率 | 吞吐(RPS) | Avg(ms) | P95(ms) | Max(ms) |
+|-----:|-------:|-------:|----------:|--------:|--------:|--------:|
+| 1    | 14    | 100%  | 0.67      | 1498.64 | 1799.25 | 2160.96 |
+| 5    | 15    | 100%  | 0.62      | 8011.99 | 9725.61 | 9726.02 |
+| 10   | 20    | 100%  | 0.61      | 16217.12| 18043.05| 18050.04|
+| 20   | 20    | 100%  | 0.60      | 33252.35| 33456.74| 33480.14|
+
+**结论**：在 386 docs/请求 的真实口径下，吞吐约 **0.6 rps**，延迟随并发明显上升（并发 20 时 P95 约 33.5s），是当前整条链路的**最重瓶颈**。与 DashScope 云后端对比：单并发 vLLM 延迟更优；并发 5+ 时云后端吞吐更高（约 1.3x–6x），在线高并发场景可优先考虑云后端。
+
+---
+
+### 3.3 搜索（backend_search）
+
+| 并发 | 请求数 | 成功率 | 吞吐(RPS) | Avg(ms) | P95(ms) | Max(ms) |
+|-----:|-------:|-------:|----------:|--------:|--------:|--------:|
+| 1    | 160   | 100%  | 7.98      | 124.89 | 228.06 | 345.49 |
+| 5    | 161   | 100%  | 7.89      | 628.91 | 1271.49| 1441.02|
+| 10   | 181   | 100%  | 8.78      | 1129.23| 1295.88| 1330.96|
+| 20   | 161   | 100%  | 7.63      | 2594.00| 4706.44| 4783.05|
+
+**结论**：吞吐约 **8 rps** 平台化，延迟随并发上升明显，符合“检索 + 向量 + 重排”重链路特征。多租户补测（文档数 500–10000，见报告 §12）表明：文档数越大，RPS 下降、延迟升高；tenant 0（10000 doc）在并发 20 出现部分 ReadTimeout（成功率 59.02%），需注意 timeout 与容量规划；补测命令示例：`for t in 0 1 2 3 4; do .venv/bin/python scripts/perf_api_benchmark.py --scenario backend_search --concurrency-list 1,5,10,20 --duration 20 --tenant-id $t --output perf_reports/2026-03-12/search_tenant_matrix/tenant_${t}.json; done`。
+
+---
+
+### 3.4 Suggest（backend_suggest）
+
+| 并发 | 请求数 | 成功率 | 吞吐(RPS) | Avg(ms) | P95(ms) | Max(ms) |
+|-----:|-------:|-------:|----------:|--------:|--------:|--------:|
+| 1    | 3502  | 100%  | 175.09    | 5.68    | 8.70    | 15.98   |
+| 5    | 4168  | 100%  | 208.10    | 23.93   | 36.93   | 59.53   |
+| 10   | 4152  | 100%  | 207.25    | 48.05   | 59.45   | 127.20  |
+| 20   | 4190  | 100%  | 208.99    | 95.20   | 110.74  | 181.37  |
+
+**结论**：吞吐高且稳定（**约 200+ rps**），对并发友好，与 search/rerank 相比压力较小。
+
+---
+
+## 四、总结
+
+| 维度 | 要点 |
+|------|------|
+| **Embedding** | TEI 替代 SentenceTransformers/vLLM 作为文本向量后端，兼顾性能与工程化（Docker、配置化、T4 调优）；图片向量由 clip-as-service 承担。 |
+| **Reranker** | vLLM + Qwen3-Reranker-0.6B，针对 T4 做 float16、prefix caching、CUDA 图、按长度分批及 batch/长度参数搜索；高并发场景可选用 DashScope 云后端。 |
+| **翻译** | 因 qwen-mt 限速（RPM≈60），迁移至可配置的 qwen-flash 等方案，支撑在线索引与 query；需金伟侧对索引做流量控制。 |
+| **内容理解** | 提供 qanchors/tags 等字段生成接口，支撑 suggest 与检索增强；全量一轮尚未完全跑满。 |
+| **架构** | Provider 动态选择翻译；service_ctl 统一监控与拉起；suggest 目前全量脚本触发，增量待做。 |
+| **性能基线** | 向量化扩展性良好；reranker 为整链瓶颈（386 docs 约 0.6 rps）；search 约 8 rps；suggest 约 200+ rps。 |
+
+**关键文件与复现**：
+- 配置：`config/config.yaml`（services、rerank、query_config）、`.env`（端口与 API Key）。
+- 脚本：`scripts/service_ctl.sh`（启停与监控）、`scripts/perf_api_benchmark.py`（压测）、`scripts/build_suggestions.sh`（suggest 构建）。
+- 完整步骤与多租户/rerank 对比见：`docs/性能测试报告.md`。
@@ -154,7 +154,7 @@ cd /data/saas-search
  
 ### 7.4 Reranker（rerank）
  
-测试方法（本节已按新口径重跑）：
+测试方法：
 - `query` 固定为 `wireless mouse`
 - 每次请求 `docs=386`
 - 从 `1000` 个候选单词中随机采样，先随机句长 `15-40`，再生成每条 doc 句子