# 模块扩展规范（向量化 / 重排 可插拔设计）

本文档定义**向量化（embedding）**与**重排（rerank）**模块的扩展规范，保证新增模型/推理引擎时框架统一、配置统一、可插拔。新增 Qwen3-Reranker-0.6B（vLLM）等模块时需遵循本规范。

**相关文档**：
- 调用方（Provider 选择、HTTP 客户端）：[PROVIDER_ARCHITECTURE.md](./PROVIDER_ARCHITECTURE.md)
- 向量化使用说明：[embeddings/README.md](../embeddings/README.md)、[向量化模块和API说明文档.md](./向量化模块和API说明文档.md)

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## 1. 设计原则

| 原则 | 说明 |
|------|------|
| **接口契约** | 所有同类型后端实现同一协议（Protocol），调用方只依赖协议不依赖具体实现。 |
| **单一配置源** | 能力类型、后端类型、后端参数均来自 `config/config.yaml` 的 `services` 块，环境变量可覆盖。 |
| **服务与后端分离** | **调用方**通过 Provider（如 `HttpRerankProvider`）访问**服务**；**服务内部**通过后端实现（如 BGE、Qwen3-vLLM）完成推理。新增“提供者”时区分：是新增一种**调用方式**（新 Provider）还是新增一种**推理实现**（新 Backend）。 |
| **可插拔后端** | 重排/向量化服务在启动时根据配置加载一个后端；新增后端 = 实现协议 + 在配置与工厂中注册，不改服务入口代码。 |

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## 2. 配置体系（统一结构）

### 2.1 配置来源与优先级

- **主配置**：`config/config.yaml` 下的 `services.<capability>`
- **覆盖**：环境变量（如 `RERANKER_SERVICE_URL`、`RERANK_BACKEND`）> config 文件
- **解析**：`config/services_config.py` 提供 `get_*_config()`，各模块从该处读取，避免散落多处。

### 2.2 能力块通用结构

每种能力（translation / embedding / rerank）在 `services` 下结构一致：

```yaml
services:
  <capability>:
    provider: "http"          # 调用方使用的提供者：http | direct | vllm 等
    base_url: "http://..."   # 对外服务 URL（provider=http 时）
    providers:
      http: { base_url: "...", ... }
      direct: { ... }
      vllm: { ... }
    # 以下为「服务内部后端」配置（仅当本能力由本仓库启动的服务承载时使用）
    backend: "bge"           # 可选：服务内加载的后端类型
    backends:
      bge: { model_name: "...", batch_size: 64, ... }
      qwen3_vllm: { model_name: "Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B", ... }
```

- **provider**：调用方（搜索 API、索引等）如何访问该能力（如 HTTP 调 `base_url`）。
- **backend / backends**：当该能力由本仓库内的服务进程提供时，该进程内应加载哪个后端及参数（如 reranker 服务内用 BGE 还是 Qwen3-vLLM）。

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## 3. 重排（Rerank）模块规范

### 3.1 调用链

- **调用方**：`search/rerank_client.py` → `create_rerank_provider()` → `HttpRerankProvider.rerank(query, docs, timeout_sec)`  
- **协议**：HTTP `POST <base>/rerank`，请求体 `{ "query": str, "docs": [str] }`，响应体 `{ "scores": [float], "meta": dict }`，scores 与 docs 一一对应。  
- **服务实现**：`reranker/server.py`（FastAPI）在启动时加载一个**重排后端**，对 `/rerank` 的请求用该后端计算分数。

因此：
- **新增一种“调用方式”**（如 gRPC）：在 `providers/rerank.py` 增加新 Provider 类，并在 `create_rerank_provider()` 中按 `provider` 选择。
- **新增一种“推理实现”**（如 Qwen3-vLLM）：在 reranker 服务内实现**重排后端协议**并注册，服务通过配置选择后端。

### 3.2 重排后端协议（服务内）

所有在 `reranker` 服务内加载的后端必须实现以下接口（与当前 `BGEReranker` 一致）：

```python
# 行为契约（不强制继承，实现以下方法即可）
class RerankBackendProtocol(Protocol):
    def score_with_meta(
        self,
        query: str,
        docs: List[str],
        normalize: bool = True,
    ) -> Tuple[List[float], Dict[str, Any]]:
        """
        输入：
          - query: 搜索查询字符串
          - docs: 文档列表，与返回的 scores 一一对应
          - normalize: 是否对分数做归一化（如 sigmoid）
        输出：
          - scores: 与 docs 等长的分数列表，顺序一致
          - meta: 至少含 input_docs, usable_docs, unique_docs, elapsed_ms 等，供日志与调试
        """
        ...
```

- **顺序**：返回的 `scores[i]` 必须对应 `docs[i]`。
- **空/无效**：对无法打分的 doc 可填 0.0，并在 meta 中说明。
- **去重**：后端可对 docs 去重再推理以省算力，但返回的 scores 必须按原始 docs 顺序与长度还原。

### 3.3 重排服务配置项（建议）

在 `config/config.yaml` 的 `services.rerank` 下建议结构（与现有 `rerank` 顶层配置区分：顶层为搜索侧融合参数，此处为服务/后端配置）：

```yaml
services:
  rerank:
    provider: "http"
    base_url: "http://127.0.0.1:6007"
    providers:
      http:
        base_url: "http://127.0.0.1:6007"
        service_url: "http://127.0.0.1:6007/rerank"
    # 服务内后端（reranker 进程启动时读取）
    backend: "bge"   # bge | qwen3_vllm
    backends:
      bge:
        model_name: "BAAI/bge-reranker-v2-m3"
        device: null
        use_fp16: true
        batch_size: 64
        max_length: 512
        cache_dir: "./model_cache"
        enable_warmup: true
      qwen3_vllm:
        model_name: "Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B"
        engine: "vllm"
        max_model_len: 8192
        tensor_parallel_size: 1
        gpu_memory_utilization: 0.8
        instruction: "Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query"
```

- 环境变量示例：`RERANK_BACKEND=qwen3_vllm`、`RERANKER_SERVICE_URL=http://127.0.0.1:6007`。

### 3.4 重排后端目录与注册

- **推荐目录**：`reranker/backends/`
  - `reranker/backends/__init__.py`：导出 `get_rerank_backend(name, config) -> 实现 RerankBackendProtocol 的实例`
  - `reranker/backends/bge.py`：现有 BGE 逻辑迁移或封装为 `BGERerankerBackend`
  - `reranker/backends/qwen3_vllm.py`：新增 Qwen3-Reranker-0.6B + vLLM 实现
- **服务启动**：`reranker/server.py` 在 `startup` 中读取 `services.rerank.backend` 与 `services.rerank.backends.<name>`，调用 `get_rerank_backend(backend, cfg)` 得到实例，再对外提供同一 `/rerank` API。

### 3.5 重排 HTTP API 契约（不变）

无论后端是 BGE 还是 Qwen3-vLLM，对外接口保持一致，便于调用方与运维统一：

- **POST /rerank**
  - Request: `{ "query": string, "docs": [string], "normalize": optional bool }`
  - Response: `{ "scores": [float], "meta": object }`
- **GET /health**  
  - Response: `{ "status": "ok"|"unavailable", "model_loaded": bool, "model": string, "backend": string }`

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## 4. 向量化（Embedding）模块规范

### 4.1 调用链

- **调用方**：通过 `providers.create_embedding_provider()` 得到 HTTP 客户端，请求 `POST /embed/text`、`POST /embed/image`。
- **服务实现**：`embeddings/server.py` 在启动时按配置加载**文本后端**与**图片后端**，二者可独立选择。

### 4.2 向量化后端协议（服务内）

- **文本**：与当前 `BgeTextModel` 一致，需支持 `encode_batch(texts, batch_size, device) -> List[ndarray]`，元素与 `texts` 一一对应，失败可为 None。
- **图片**：已定义 `embeddings/protocols.ImageEncoderProtocol`：
  - `encode_image_urls(urls: List[str], batch_size: Optional[int]) -> List[Optional[np.ndarray]]`
  - 与 `urls` 等长，失败位置为 None。

新增文本/图片后端时实现对应协议即可；服务通过配置选择后端（如 `USE_CLIP_AS_SERVICE` 选 clip-as-service 或本地 CN-CLIP）。

### 4.3 向量化配置（现有与扩展）

- **Provider/URL**：`config/config.yaml` → `services.embedding`，环境变量 `EMBEDDING_SERVICE_URL`。
- **服务内**：`embeddings/config.py` 中已有 `TEXT_*`、`IMAGE_*`、`USE_CLIP_AS_SERVICE`、`CLIP_AS_SERVICE_SERVER`；若未来支持多种文本/图像后端，建议在 `services.embedding.backend` / `services.embedding.backends` 中统一，与重排结构对齐。

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## 5. 新增后端清单（以 Qwen3-Reranker-0.6B + vLLM 为例）

按本规范新增「重排后端」Qwen3-Reranker-0.6B（vLLM 推理）时，建议步骤：

1. **实现协议**
   - 在 `reranker/backends/qwen3_vllm.py` 中实现类（如 `Qwen3VLLMReranker`），提供 `score_with_meta(query, docs, normalize) -> (scores, meta)`。
   - 推理逻辑参考 [Qwen3-Reranker-0.6B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B) 的 vLLM 用法（format_instruction、process_inputs、compute_logits、yes/no token 等），输出与 `docs` 等长且顺序一致的 scores。

2. **配置**
   - 在 `config/config.yaml` 的 `services.rerank.backends` 下增加 `qwen3_vllm` 块（model_name、engine、max_model_len、tensor_parallel_size、gpu_memory_utilization、instruction 等）。
   - 在 `config/services_config.py` 或 reranker 专用 config 中增加对 `backend` / `backends` 的读取；环境变量支持 `RERANK_BACKEND=qwen3_vllm`。

3. **注册**
   - 在 `reranker/backends/__init__.py` 的 `get_rerank_backend(name, config)` 中增加 `"qwen3_vllm"` 分支，实例化 `Qwen3VLLMReranker` 并传入 config。

4. **服务启动**
   - 若尚未重构：可暂时在 `reranker/server.py` 中根据 `RERANK_BACKEND` 或 config 选择加载 `BGEReranker` 或 `Qwen3VLLMReranker`。
   - 若已引入 `get_rerank_backend()`：`reranker/server.py` 启动时统一调用 `get_rerank_backend(backend_name, backend_cfg)` 得到实例。

5. **调用方**
   - 无需修改：`providers/rerank.py` 仍为 HTTP，`search/rerank_client.py` 仍调用同一 `/rerank` 接口；仅部署时启动使用 Qwen3-vLLM 后端的 reranker 服务即可。

6. **文档与依赖**
   - 在 `reranker/README.md` 或 `docs/` 中说明 Qwen3-vLLM 的依赖（vllm>=0.8.5、transformers 等）、显存建议、与 BGE 的对比。
   - 若 vLLM 为可选依赖，在 `requirements_ml.txt` 或可选 extra 中声明。

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## 6. 小结表

| 层次 | 配置键 | 重排 | 向量化（文本/图） |
|------|--------|------|-------------------|
| 调用方 | `services.<capability>.provider` | http | http |
| 调用方 | `services.<capability>.providers.http.base_url` | 6007 | 6005 |
| 服务内 | `services.<capability>.backend` | bge / qwen3_vllm | （当前在 embeddings/config.py） |
| 服务内 | `services.<capability>.backends.<name>` | 模型名、batch、vLLM 参数等 | 模型名、device 等 |
| 协议 | 重排 | `score_with_meta(query, docs, normalize)` | — |
| 协议 | 向量化 | — | 文本: encode_batch；图: ImageEncoderProtocol |

遵循上述规范后，新增 Qwen3-Reranker-0.6B 或其它重排/向量化后端时，只需实现协议、在配置与工厂中注册，即可与现有 BGE/CLIP 等并列切换，保持框架统一与可插拔。

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## 7. 与现有配置文件的兼容说明

- **reranker**：当前 `reranker/config.py` 中 `RerankerConfig`（PORT、MODEL_NAME、BATCH_SIZE 等）仅被 BGE 服务使用。扩展多后端时，建议：
  - 保留该文件作为**默认/兜底**（仅当未配置 `services.rerank.backend` 时使用），或
  - 将 BGE 的默认值迁移到 `config.yaml` 的 `services.rerank.backends.bge`，`reranker/config.py` 只读环境变量与 YAML，不再硬编码模型名。
- **embeddings**：`embeddings/config.py` 的 `EmbeddingConfig` 已包含文本/图片及 clip-as-service 开关，与 `services.embedding` 的 URL 分离（URL 由 `services_config` 管）。后续若增加多种文本/图像后端，可同样在 `services.embedding.backends` 中增加条目，与重排对齐。
- **环境变量**：所有能力均支持通过环境变量覆盖（如 `RERANKER_SERVICE_URL`、`RERANK_BACKEND`、`EMBEDDING_SERVICE_URL`），便于部署与多环境。