19 Mar, 2026
1 commit
-
中采用了最优T4配置：ct2_inter_threads=2、ct2_max_queued_batches=16、ct2_batch_type=examples。该设置使NLLB获得了显著更优的在线式性能，同时大致保持了大批次吞吐量不变。我没有将相同配置应用于两个Marian模型，因为聚焦式报告显示了复杂的权衡：opus-mt-zh-en 在保守默认配置下更为均衡，而 opus-mt-en-zh 虽然获得了吞吐量提升，但在 c=8 时尾延迟波动较大。 我还将部署/配置经验记录在 /data/saas-search/translation/README.md 中，并在 /data/saas-search/docs/TODO.txt 中标记了优化结果。关键实践要点现已记录如下：使用CT2 + float16，保持单worker，将NLLB的 inter_threads 设为2、max_queued_batches 设为16，在T4上避免使用 inter_threads=4（因为这会损害高批次吞吐量），除非区分在线/离线配置，否则保持Marian模型的默认配置保守。
18 Mar, 2026
5 commits
-
Implemented CTranslate2 for the three local translation models and switched the existing local_nllb / local_marian factories over to it. The new runtime lives in local_ctranslate2.py, including HF->CT2 auto-conversion, float16 compute type mapping, Marian direction handling, and NLLB target-prefix decoding. The service wiring is in service.py (line 113), and the three model configs now point at explicit ctranslate2-float16 dirs in config.yaml (line 133). I also updated the setup path so this is usable end-to-end: ctranslate2>=4.7.0 was added to requirements_translator_service.txt and requirements.txt, the download script now supports pre-conversion in download_translation_models.py (line 27), and the docs/config examples were refreshed in translation/README.md. I installed ctranslate2 into .venv-translator, pre-converted all three models, and the CT2 artifacts are now already on disk: models/translation/facebook/nllb-200-distilled-600M/ctranslate2-float16 models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en/ctranslate2-float16 models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh/ctranslate2-float16 Verification was solid. python3 -m compileall passed, direct TranslationService smoke tests ran successfully in .venv-translator, and the focused NLLB benchmark on the local GPU showed a clear win: batch_size=16: HF 0.347s/batch, 46.1 items/s vs CT2 0.130s/batch, 123.0 items/s batch_size=1: HF 0.396s/request vs CT2 0.126s/request One caveat: translation quality on some very short phrases, especially opus-mt-en-zh, still looks a bit rough in smoke tests, so I’d run your real quality set before fully cutting over. If you want, I can take the next step and update the benchmark script/report so you have a fresh full CT2 performance report for all three models.
17 Mar, 2026
5 commits
-
多个独立翻译能力”重构。现在业务侧不再把翻译当 provider 选型，QueryParser 和 indexer 统一通过 6006 的 translator service client 调用；真正的能力选择、启用开关、model + scene 路由，都收口到服务端和新的 translation/ 目录里了。 这次的核心改动在 config/services_config.py、providers/translation.py、api/translator_app.py、config/config.yaml 和新的 translation/service.py。配置从旧的 services.translation.provider/providers 改成了 service_url + default_model + default_scene + capabilities，每个能力可独立 enabled；服务端新增了统一的 backend 管理与懒加载，真实实现集中到 translation/backends/qwen_mt.py、translation/backends/llm.py、translation/backends/deepl.py，旧的 query/qwen_mt_translate.py、query/llm_translate.py、query/deepl_provider.py 只保留兼容导出。接口上，/translate 现在标准支持 scene，context 作为兼容别名继续可用，健康检查会返回默认模型、默认场景和已启用能力。
-
- Rename indexer/product_annotator.py to indexer/product_enrich.py and remove CSV-based CLI entrypoint, keeping only in-memory analyze_products API - Introduce dedicated product_enrich logging with separate verbose log file for full LLM requests/responses - Change indexer and /indexer/enrich-content API wiring to use indexer.product_enrich instead of indexer.product_annotator, updating tests and docs accordingly - Switch translate_prompts to share SUPPORTED_INDEX_LANGUAGES from tenant_config_loader and reuse that mapping for language code → display name - Remove hard SUPPORTED_LANGS constraint from LLM content-enrichment flow, driving languages directly from tenant/indexer configuration - Redesign LLM prompt generation to support multi-round, multi-language tables: first round in English, subsequent rounds translate the entire table (headers + cells) into target languages using English instructions
13 Mar, 2026
4 commits
12 Mar, 2026
5 commits
11 Mar, 2026
3 commits
-
去掉 START_* 控制变量逻辑，默认只启动核心服务 backend/indexer/frontend。 可选服务改为显式命令：./scripts/service_ctl.sh start embedding translator reranker tei cnclip。 统一 translator 端口读取为 TRANSLATION_PORT（移除 TRANSLATOR_PORT 兼容）。 保留未知服务强校验。 关键文件：service_ctl.sh “重名/歧义”修复 frontend 端口命名统一：FRONTEND_PORT 为主，PORT 仅后备。 start_frontend.sh 显式导出 PORT="${FRONTEND_PORT}"，避免配置了 FRONTEND_PORT 但服务仍跑 6003 的问题。 文件：start_frontend.sh、frontend_server.py、env_config.py 日志/PID 命名治理继续收口 统一规则继续落地为 logs/<service>.log、logs/<service>.pid。 cnclip 保持 logs/cnclip.log + logs/cnclip.pid。 文件：service_ctl.sh、start_cnclip_service.sh、stop_cnclip_service.sh backend/indexer 启动风格统一补齐相关项 frontend/translator 也对齐到 set -euo pipefail，并用 exec 直启主进程。 文件：start_frontend.sh、start_translator.sh、start_backend.sh、start_indexer.sh legacy 入口清理 删除：start_servers.py、stop_reranker.sh、stop_translator.sh。 reranker 停止逻辑并入 service_ctl（含 VLLM::EngineCore 清理）。 benchmark 脚本改为统一入口：service_ctl.sh stop reranker。 文件：benchmark_reranker_1000docs.sh -
./scripts/start_tei_service.sh START_TEI=0 ./scripts/service_ctl.sh restart embedding curl -sS -X POST "http://127.0.0.1:6005/embed/text" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '["芭比娃娃 儿童玩具", "纯棉T恤 短袖"]'
10 Mar, 2026
6 commits
-
- 配置改为“字段基名 + 动态语言后缀”方案，已不再依赖旧 `indexes`。 [config.yaml](/data/saas-search/config/config.yaml#L17) - `search_fields` / `text_query_strategy` 已进入强校验与解析流程。 [config_loader.py](/data/saas-search/config/config_loader.py#L254) 2. 查询语言计划与翻译等待策略 - `QueryParser` 现在产出 `query_text_by_lang`、`search_langs`、`source_in_index_languages`。 [query_parser.py](/data/saas-search/query/query_parser.py#L41) - 你要求的两种翻译路径都在： - 源语言不在店铺 `index_languages`：`translate_multi_async` + 等待 future - 源语言在 `index_languages`：`translate_multi(..., async_mode=True)`，尽量走缓存 [query_parser.py](/data/saas-search/query/query_parser.py#L284) 3. ES 查询统一文本策略（无 AST 分支） - 主召回按 `search_langs` 动态拼 `field.{lang}`，翻译语种做次权重 `should`。 [es_query_builder.py](/data/saas-search/search/es_query_builder.py#L454) - 布尔 AST 路径已删除，仅保留统一文本策略。 [es_query_builder.py](/data/saas-search/search/es_query_builder.py#L185) 4. LanguageDetector 优化 - 从“拉丁字母默认英文”升级为：脚本优先 + 拉丁语系打分（词典/变音/后缀）。 [language_detector.py](/data/saas-search/query/language_detector.py#L68) 5. 布尔能力清理（补充） - 已删除废弃模块： [boolean_parser.py](/data/saas-search/search/boolean_parser.py) - `search/__init__` 已无相关导出。 [search/__init__.py](/data/saas-search/search/__init__.py) 6. `indexes` 过时收口（补充） - 兼容函数改为基于动态字段生成，不再依赖 `config.indexes`。 [utils.py](/data/saas-search/config/utils.py#L24) - Admin 配置接口改为返回动态字段配置，不再暴露 `num_indexes`。 [admin.py](/data/saas-search/api/routes/admin.py#L52) 7. suggest
09 Mar, 2026
4 commits
-
config/config.yaml: - qwen3_vllm: enable_prefix_caching true（启用前缀缓存） - qwen3_vllm: enforce_eager false（允许 CUDA graph 加速） reranker/backends/qwen3_vllm.py: - TokensPrompt 导入改为 vllm.inputs.data（官方路径，兼容性更好） - 缺失 token 时使用 logprob=-10，与官方一致（原为 1e-10） - 使用批量 apply_chat_template 替代逐条调用，提升效率 - logprobs 访问改为官方模式：token not in last 时 -10，否则 last[token].logprob 其他: docs、embeddings、README 等文档更新 Made-with: Cursor
-
CNCLIP_DEVICE=cuda TEI_USE_GPU=1 ./scripts/service_ctl.sh start 搜索后端+indexer+测试前段+4个微服务 跑通
08 Mar, 2026
1 commit
07 Mar, 2026
2 commits
06 Mar, 2026
1 commit
05 Mar, 2026
1 commit
05 Feb, 2026
2 commits
-
- API：新增请求参数 ai_search，开启时在窗口内走重排流程 - 配置：RerankConfig 移除 enabled/expression/description，仅保留 rerank_window 及 service_url/timeout_sec/weight_es/weight_ai；默认超时 15s - 重排流程：ai_search 且 from+size<=rerank_window 时，ES 取前 rerank_window 条， 调用外部 /rerank 服务，融合 ES 与重排分数后按 from/size 分页；否则不重排 - search/rerank_client：新增模块，封装 build_docs、call_rerank_service、 fuse_scores_and_resort、run_rerank；超时单独捕获并简短日志 - search/searcher：移除 RerankEngine，enable_rerank=ai_search，使用 config.rerank 参数 - 删除 search/rerank_engine.py（本地表达式重排），统一为外部服务一种实现 - 文档：搜索 API 对接指南补充 ai_search 与 relevance_score 说明 - 测试：conftest 中 rerank 配置改为新结构 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>