17 Apr, 2026
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【方案落地】 - 配置层：在 config/config.yaml 中注册 core_queries（原53条）和 clothing_top771（771条） 核心改动：config/schema.py (line 410) 增加 EvaluationDataset 模型； config/loader.py (line 304) 提供 get_dataset/list_datasets，兼容旧配置； 新增 scripts/evaluation/eval_framework/datasets.py 作为 dataset registry 辅助模块 - 存储与框架：所有 artifact 按 dataset_id 隔离，标注缓存跨数据集共享 核心改动：store.py (line 1) 增加 dataset_id 字段到 build_runs/batch_runs； framework.py (line 1) build/batch_evaluate 接受 dataset_id 并固化 snapshot - CLI 与调参：所有子命令增加 --dataset-id 参数 核心改动：cli.py (line 1)、tune_fusion.py (line 1) 及启动脚本 - Web 与前端：支持动态切换评估集，History 按 dataset 过滤 核心改动：web_app.py (line 1) 新增 /api/datasets，/api/history 支持 dataset_id； static/index.html 和 eval_web.js (line 1) 增加下拉选择器 【验证与测试】 - 新增 tests/test_search_evaluation_datasets.py，pytest 通过 2 passed - 编译检查通过（pyflakes/mypy 核心模块） - eval-web 已按新模型重启并通过健康检查（后续因资源占用不稳定，不影响标注） 【LLM 标注运行状态】 - 目标 dataset：clothing_top771（771条query） - 手动拉起 reranker（因 search.rerank.enabled=false），确认 /health 正常 - 执行 rebuild --dataset-id clothing_top771，当前已进入第1个 query "白色oversized T-shirt" 的批量标注阶段（llm_batch=24/40） - 日志：logs/eval.log（主进度），logs/verbose/eval_verbose.log（详细 LLM I/O）
16 Apr, 2026
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1）接口层 translator_app.py 支持并发调用翻译后端（http接口 /translate 处理函数 调用results = _translate_batch 改为 results = await _run_translation_blocking） 2）translation/backends/llm.py 支持batch翻译 2. 缓存清理脚本： scripts/redis/purge_caches.py 删除 embedding_prefix:*、embed:*、anchor_prefix:*，以及 trans:* 但会跳过 trans:deepl* 1）dry run方法： source activate.sh && python scripts/redis/purge_caches.py --dry-run 2）真正的清空缓存：python scripts/redis/purge_caches.py
14 Apr, 2026
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2. +service_enabled_by_config() { reranker|reranker-fine|translator 如果被关闭，则run.sh all 不启动该服务
09 Apr, 2026
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- 数据转换放到 scripts/data_import/README.md - 诊断巡检放到 scripts/inspect/README.md - 运维辅助放到 scripts/ops/README.md - 前端辅助服务放到 scripts/frontend/frontend_server.py - 翻译模型下载放到 scripts/translation/download_translation_models.py - 临时图片补 embedding 脚本收敛成 scripts/maintenance/embed_tenant_image_urls.py - Redis 监控脚本并入 redis/，现在是 scripts/redis/monitor_eviction.py 同时我把真实调用链都改到了新位置： - scripts/start_frontend.sh - scripts/start_cnclip_service.sh - scripts/service_ctl.sh - scripts/setup_translator_venv.sh - scripts/README.md 文档里涉及这些脚本的路径也同步修了，主要是 docs/QUICKSTART.md 和 translation/README.md。 -
问题背景： - scripts/ 目录下混有服务启动、数据转换、性能压测、临时脚本及历史备份目录 - 存在大量中间迭代遗留信息，不利于维护和新人理解 - 现行服务编排已稳定为 service_ctl up all 的集合：tei / cnclip / embedding / embedding-image / translator / reranker / backend / indexer / frontend / eval-web，不再保留 reranker-fine 默认位 调整内容： 1. 根 scripts/ 收敛为运行、运维、环境、数据处理脚本，并新增 scripts/README.md 说明文档 2. 性能/压测/调参脚本整体迁至 benchmarks/ 目录，同步更新 benchmarks/README.md 3. 人工试跑脚本迁至 tests/manual/ 目录，同步更新 tests/manual/README.md 4. 删除明确过时内容： - scripts/indexer__old_2025_11/ - scripts/start.sh - scripts/install_server_deps.sh 5. 同步修正以下文档中的路径及过时描述： - 根目录 README.md - 性能报告相关文档 - reranker/translation 模块文档 技术细节： - 性能测试不放常规 tests/ 的原因：这类脚本依赖真实服务、GPU、模型和环境噪声，不适合作为稳定回归门禁；benchmarks/ 更贴合其定位 - tests/manual/ 仅存放需要人工启动依赖、手工观察结果的接口试跑脚本 - 所有迁移后的 Python 脚本已通过 py_compile 语法校验 - 所有迁移后的 Shell 脚本已通过 bash -n 语法校验 校验结果： - py_compile: 通过 - bash -n: 通过
08 Apr, 2026
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07 Apr, 2026
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- consolidate suggestion rebuild flow into build_suggestions.sh via --rebuild and remove the redundant rebuild_suggestions.sh wrapper - make suggestion versioned index names use microseconds and handle index-create retries/timeouts without false already_exists failures - treat create requests as successful when the index was created server-side, then explicitly wait for shard readiness and surface allocation diagnostics - clean up freshly created suggestion indices on rebuild failure to avoid leaving red orphan indices behind - make rebuild smoke tests target the local backend by default, with SUGGESTIONS_SMOKE_BASE_URL as the explicit override - add unit coverage for microsecond versioned index names and cleanup on unallocatable index failures
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2. issues文档
04 Apr, 2026
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Exact Match High Relevant Low Relevant Irrelevant to Fully Relevant Mostly Relevant Weakly Relevant Irrelevant
03 Apr, 2026
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02 Apr, 2026
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目前在54训练数据里面，拆分44条train + 10 test，训练集显著提升但是test上不及基线 作为基础设施保留，以后可以考虑扩大数据集进行使用
01 Apr, 2026
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Irrelevant
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现在的行为（按你的路径） 用途 路径（相对仓库根 PROJECT_ROOT） 评估主日志（CLI + framework 的 INFO） logs/eval.log LLM 全量 prompt / 原始响应 logs/verbose/eval_verbose.log 实现要点： constants.py：EVAL_LOG_DIR、EVAL_VERBOSE_LOG_DIR、EVAL_LOG_FILE、EVAL_VERBOSE_LOG_FILE。 logging_setup.py：setup_eval_logging() 给名为 search_eval 的 logger 挂 文件 + stderr，只初始化一次；build_annotation_set.py / serve_eval_web.py 走的 eval_framework.cli.main() 开头会先调用。 cli.py：原来的 print 改为 search_eval.cli 的 logging.info；启动时写一条 CLI start command=... log_file=... 到 logs/eval.log。 framework.py：rebuild 相关 print 改为 search_eval.framework 的 logging.info。 clients.py：verbose 改为写入 logs/verbose/eval_verbose.log；首次需要时调用 setup_eval_logging()，并用 search_eval.info 提示 verbose 文件路径（不再用 print）。
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scripts/evaluation/eval_framework/constants.py：500 → 200 Rebuild 里 rank <= recall_n 的 rerank_score: 1.0 仍按该 K 生效。 2. LLM 批次上下限 最少批次：DEFAULT_REBUILD_MIN_LLM_BATCHES 20 → 10 最多批次：仍为 40（未改） 3. 提前结束条件（_annotate_rebuild_batches） 在已跑满 min_batches 之后，对每个批次： 本批无 Exact（exact_n == 0），且满足其一即视为 bad batch： irrelevant_ratio >= 0.94 或 (irrelevant + Low Relevant) / n >= 0.96（弱相关用 RELEVANCE_LOW） 连续 2 个 bad batch 则 early stop（原先是连续 3 次、irrelevant > 0.92）。 批次日志里增加了 low_ratio、irrelevant_plus_low_ratio；rebuild 元数据里增加了 rebuild_irrel_low_combined_stop_ratio。 4. CLI --search-recall-top-k 说明改为默认 200 --rebuild-min-batches 说明改为默认 10 --rebuild-irrelevant-stop-ratio / --rebuild-irrelevant-stop-streak 说明与新逻辑一致 新增 --rebuild-irrel-low-combined-stop-ratio（默认 0.96）
31 Mar, 2026
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Made-with: Cursor