ai-saas / saas-search

09 Apr, 2026

1 commit

5aaf0c7d feat(indexer): 完善 enriched_taxonomy_attributes 接口输出及缓存设计 ... Browse File »

- `/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

2026-04-09 13:09:14 +0800

01 Apr, 2026

1 commit

80f1e036 enriched_attributes 现在会按 name 聚合，同名项下的 value.zh / value.en ... Browse File »

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。

2026-04-01 17:27:51 +0800

30 Mar, 2026

1 commit

d350861f 索引结构修改 Browse File »

tangwang
2026-03-30 18:59:50 +0800

26 Mar, 2026

1 commit

7a013ca7 多模态文本向量服务ok Browse File »

tangwang
2026-03-26 20:46:24 +0800

20 Mar, 2026

1 commit

b754fd41 图片向量化支持优先级参数 Browse File »

tangwang
2026-03-20 11:59:57 +0800

18 Mar, 2026

2 commits

cd4ce66d trans logs Browse File »

tangwang
2026-03-18 20:32:37 +0800
76e1f088 1. 减少一列sell points。有时候大模型输出会将这最后两列混淆，因此干脆去掉一个 ... Browse File »
```
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
```
tangwang
2026-03-18 10:15:41 +0800

17 Mar, 2026

2 commits

0fd2f875 translate Browse File »

tangwang
2026-03-17 19:21:34 +0800

6f7840cf refactor: rename product annotator to enrich and expand multilingual prompts ... Browse File »

- 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

2026-03-17 11:26:03 +0800