18 Mar, 2026
1 commit
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核心改动在 rerank_client.py (line 99)：fuse_scores_and_resort 现在按 rerank * knn * text 的平滑乘法公式计算，优先从 hit["matched_queries"] 里取 base_query 和 knn_query，并把 _text_score / _knn_score 一并写回调试字段。为了让 KNN 也有名字，我给 top-level knn 加了 name: "knn_query"，见 es_query_builder.py (line 273)。搜索执行时会在 rerank 窗口内打开 include_named_queries_score，并在显式排序时加上 track_scores，见 searcher.py (line 400) 和 es_client.py (line 224)。
17 Mar, 2026
11 commits
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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。
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2. 抽象出可复用的 embedding Redis 缓存类（图文共用） 详细： 1. embedding 缓存改为 BF16 存 Redis（读回恢复 FP32） 关键行为（按你给的流程落地） 写入前：FP32 embedding →（normalize_embeddings=True 时）L2 normalize → 转 BF16 → bytes（2字节/维，大端） → redis.setex 读取后：redis.get bytes → BF16 → 恢复 FP32（np.float32 向量） 变更点 新增 embeddings/bf16.py 提供 float32_to_bf16 / bf16_to_float32 encode_embedding_for_redis()：FP32 → BF16 → bytes decode_embedding_from_redis()：bytes → BF16 → FP32 l2_normalize_fp32()：按需归一化 修改 embeddings/text_encoder.py Redis value 从 pickle.dumps(np.ndarray) 改为 BF16 bytes 缓存 key 改为包含 normalize 标记：{prefix}:{n0|n1}:{query}（避免 normalize 开关不同却共用缓存） 修改 tests/test_embedding_pipeline.py cache hit 用例改为写入 BF16 bytes，并使用新 key：embedding:n1:cached-text 修改 docs/缓存与Redis使用说明.md embedding 缓存的 Key/Value 格式更新为 BF16 bytes + n0/n1 修改 scripts/redis/redis_cache_health_check.py embedding pattern 不再硬编码 embedding:*，改为读取 REDIS_CONFIG["embedding_cache_prefix"] value 预览从 pickle 解码改为 BF16 解码后展示 dim/bytes/dtype 自检 在激活环境后跑过 BF16 编解码往返 sanity check：bytes 长度、维度恢复正常；归一化向量读回后范数接近 1（会有 BF16 量化误差）。 2. 抽象出可复用的 embedding Redis 缓存类（图文共用） 新增 embeddings/redis_embedding_cache.py：RedisEmbeddingCache 统一 Redis 初始化（读 REDIS_CONFIG） 统一 BF16 bytes 编解码（复用 embeddings/bf16.py） 统一过期策略：写入 setex(expire_time)，命中读取后 expire(expire_time) 滑动过期刷新 TTL 统一异常/坏数据处理：解码失败或向量非 1D/为空/含 NaN/Inf 会删除该 key 并当作 miss 已接入复用 文本 embeddings/text_encoder.py 用 self.cache = RedisEmbeddingCache(key_prefix=..., namespace="") key 仍是：{prefix}:{query} 图片 embeddings/image_encoder.py 用 self.cache = RedisEmbeddingCache(key_prefix=..., namespace="image") key 仍是：{prefix}:image:{url_or_path} -
- 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
16 Mar, 2026
4 commits
14 Mar, 2026
1 commit
13 Mar, 2026
8 commits
12 Mar, 2026
9 commits
11 Mar, 2026
6 commits
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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 -
Made-with: Cursor
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补充之前两个git commit的注释： `be3f0d4` **Indexer：补齐内容富化链路与批处理能力，完善契约/回归测试** - **新增富化流程**：在 `document_transformer` / `spu_transformer` 中加入面向 SPU 的内容富化（enrich-content）处理与字段组装逻辑。 - **增强增量索引**：`incremental_service` 增加富化相关的处理分支与必要的边界/兼容逻辑。 - **批处理与稳定性**：`process_products` 调整处理节奏/批次边界，降低大批量处理时的失败率与抖动。 - **测试补齐**：新增 CI 级接口契约测试与批处理/富化相关单测，覆盖服务行为与关键路径回归。 --- `9f5994b` **Reranker 微服务：上线与调优文档 + 批处理后端改造 + 性能基准脚本** - **文档体系完善**：补充 `reranker/DEPLOYMENT_AND_TUNING.md`、更新 `reranker/README.md`，沉淀部署、参数选择、性能调优方法。 - **后端能力增强**：新增/完善批处理工具 `batching_utils`，并对 `qwen3_vllm` 后端进行批量推理/吞吐相关优化与适配。 - **压测与报告**：新增 `scripts/benchmark_reranker_1000docs.sh` 与对应 `perf_reports/.../report.md`，可复现实测吞吐与延迟数据。 - **对外/集成入口**：补充 `api/routes/indexer.py` 相关路由能力，为索引/服务侧集成 reranker 提供接口支撑。 - **回归测试**：新增批处理工具相关单测，确保 batching 行为稳定、可回归。