Eric Wang
11cffa01c9
- plan: assignment status table, five landed architecture decisions (propose-validate, context_schema DI, verbatim alignment, no LangGraph Server/SDK with rationale, 2004 semantics), real-model eval results (collection 12/12; photo_skip 0/4 and no_false 2/8 share the '对' routing pattern), three open questions with next actions, code map - 2004 task rewritten as plate-confirm with both paths whitelisted - graduation requirement reworded: illegal transitions never committed - README: current status section pointing to plan appendix
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# AI 事故信息采集 API（LangGraph 迁移分支）
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本分支是“将对话后端从 FastGPT 工作流迁移到 LangGraph”课程的迁移准备分支。
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当前状态：对外 API 契约保持不变，`/chat` 的供应商细节已封装到后端适配层（FastGPT 仍
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为唯一实现），迁移计划见 [docs/langgraph-backend-migration-plan.md](docs/langgraph-backend-migration-plan.md)。
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本阶段交付说明与验证证据见 [docs/assignment-baseline.md](docs/assignment-baseline.md)。
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## 环境要求
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- Python 3.11（使用 Conda 环境 `py3.11`，见 [AGENTS.md](AGENTS.md)）
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- `fastgpt-client` SDK（当前以本地可编辑方式安装，见下文）
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## 安装
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```bash
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conda activate py3.11
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# 项目依赖
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pip install -r requirements.txt
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# FastGPT SDK（本地可编辑安装；SDK 源码在独立仓库维护）
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pip install -e /path/to/fastgpt-python-sdk
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```
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## 配置
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服务端通过环境变量读取 FastGPT 连接信息。复制示例配置并按环境填写：
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```bash
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cp .env.example .env
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```
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需要设置的变量：
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| 变量 | 说明 |
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| `ANALYSIS_SERVICE_URL` | FastGPT 服务地址 |
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| `ANALYSIS_AUTH_TOKEN` | FastGPT API Key |
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| `APP_ID` | FastGPT 应用 ID |
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## 运行
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```bash
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python -m uvicorn src.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000
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```
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- `GET /` 存活检查
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- `POST /chat` 对话（`?stream=true` 为 SSE 流式）
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- `POST /set_info`、`POST /get_info`、`DELETE /delete_session` 业务数据接口
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## 测试
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```bash
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conda run -n py3.11 python -m pytest -q
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```
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测试分三层：
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- `test/api/test_public_schema_contract.py`：公共请求/响应 schema 的契约冻结测试
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- `test/api/test_chat_backend_boundary.py`：API 层与后端适配层的边界测试（fake 后端）
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- `test/backends/test_fastgpt_backend.py`：FastGPT 适配器的翻译测试（fake SDK）
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## 目录结构
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```text
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src/
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api/endpoints.py # HTTP 协议层：schema、state 前缀解析、SSE 事件
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backends/chat.py # 后端中立契约（ChatBackend Protocol、ChatInput/ChatResult/事件）
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backends/fastgpt.py # FastGPT 适配器：SDK 调用与响应翻译
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core/fastgpt_client.py # 客户端生命周期与依赖注入（lifespan）
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schemas/models.py # 公共 Pydantic 模型
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docs/langgraph-backend-migration-plan.md # 十阶段迁移作业计划
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evals/ # 调用真实服务的评测用例与 runner
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```
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## 当前状态与已知限制
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作业 1—5 已完成（LLM 提议 + 代码校验架构，提示词与 `workflow/20261020`
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逐字对齐，全量测试 143 通过）。逐作业进度、真实模型评测结果与开放问题
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见 [docs/langgraph-backend-migration-plan.md](docs/langgraph-backend-migration-plan.md)
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文末“当前进度与已知差异”。
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- 真实模型黄金评测：`collection_skip_known_info` 12/12 通过；
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`photo_skip_plate_confirm` 0/4、`no_false` 2/8，统一卡在短促回答“对”
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的分流语义上，待与 FastGPT 应用层配置对账（差异已留档，未叠代码守卫）。
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- `set_info` / `get_info` 仍直接依赖 FastGPT 状态与历史，迁移到共享
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业务状态属于作业 6；`delete_session` 已按后端分流（langgraph 清 checkpoint）。
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- 服务启动（langgraph 模式）不需要 FastGPT 配置；需要 LLM provider 配置。
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- 流式为“完整答案切片”，真实增量输出属作业 8；`formUpdate` 差量属作业 6。
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