09 Apr, 2026
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category_taxonomy_profile - 原 analysis_kinds 混用了“增强类型”（content/taxonomy）与“品类特定配置”，不利于扩展不同品类的 taxonomy 分析（如 3C、家居等） - 新增 enrichment_scopes 参数：支持 generic（通用增强，产出 qanchors/enriched_tags/enriched_attributes）和 category_taxonomy（品类增强，产出 enriched_taxonomy_attributes） - 新增 category_taxonomy_profile 参数：指定品类增强使用哪套 profile（当前内置 apparel），每套 profile 包含独立的 prompt、输出列定义、解析规则及缓存版本 - 保留 analysis_kinds 作为兼容别名，避免破坏现有调用方 - 重构内部 taxonomy 分析为 profile registry 模式：新增 _get_taxonomy_schema(profile_name) 函数，根据 profile 动态返回对应的 AnalysisSchema - 缓存 key 现在按“分析类型 + profile + schema 指纹 + 输入字段哈希”隔离，确保不同品类、不同 prompt 版本自动失效 - 更新 API 文档及微服务接口文档，明确新参数语义与使用示例 技术细节： - 修改入口：api/routes/indexer.py 中 enrich-content 端点，解析新参数并向下传递 - 核心逻辑：indexer/product_enrich.py 中 enrich_products_batch 增加 profile 参数；_process_batch_for_schema 根据 scope 和 profile 动态获取 schema - 兼容层：若请求同时提供 analysis_kinds，则映射为 enrichment_scopes（content→generic，taxonomy→category_taxonomy），category_taxonomy_profile 默认为 "apparel" - 测试覆盖：新增 enrichment_scopes 组合、profile 切换及兼容模式测试
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- `/indexer/enrich-content` 路由`enriched_taxonomy_attributes` 与 `enriched_attributes` 一并返回 - 新增请求参数 `analysis_kinds`（可选，默认 `["content", "taxonomy"]`），允许调用方按需选择内容分析类型，为后续扩展和成本控制预留空间 - 重构缓存策略：将 `content` 与 `taxonomy` 两类分析的缓存完全隔离，缓存 key 包含 prompt 模板、表头、输出字段定义（即 schema 指纹），确保提示词或解析规则变更时自动失效 - 缓存 key 仅依赖真正参与 LLM 输入的字段（`title`、`brief`、`description`），`image_url`、`tenant_id`、`spu_id` 不再污染缓存键，提高缓存命中率 - 更新 API 文档（`docs/搜索API对接指南-05-索引接口（Indexer）.md`），说明新增参数与返回字段 技术细节： - 路由层调整：在 `api/routes/indexer.py` 的 enrich-content 端点中，将 `product_enrich.enrich_products_batch` 返回的 `enriched_taxonomy_attributes` 字段显式加入 HTTP 响应体 - `analysis_kinds` 参数透传至底层 `enrich_products_batch`，支持按需跳过某一类分析（如仅需 taxonomy 时减少 LLM 调用） - 缓存指纹计算位于 `product_enrich.py` 的 `_get_cache_key` 函数，对每种 `AnalysisSchema` 独立生成；版本号通过 `schema.version` 或 prompt 内容哈希隐式包含 - 测试覆盖：新增 `analysis_kinds` 组合场景及缓存隔离测试
01 Apr, 2026
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都会合并成数组，和 qanchors / enriched_tags 的处理方式保持一致，更符合你现在这套 ES mapping 的灌入方式。ES 的 text 字段本身支持数组，所以像 value.zh: ["舒适", "无鞋带设计"] 这种写法是可以正常入库的；nested 只是外层对象数组，不影响内部语言字段存数组。
30 Mar, 2026
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26 Mar, 2026
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20 Mar, 2026
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18 Mar, 2026
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2. 优化缓存，缓存粒度为商品级，每次只对batch中未cache的重新计算；key使用每个商品输入的hash
17 Mar, 2026
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- 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
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11 Mar, 2026
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10 Mar, 2026
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09 Mar, 2026
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08 Mar, 2026
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