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ThearchyHelios
e10c4f23fc
来自 2026-09 的 UI/UX 审查（142 条）。本提交是前两波，第三波（记录页接入时间轴、跨页互链、check-ui 更新、全站扫尾）另行提交。 地基 - 设计令牌：全局规则和 .btn/.field/.chip 放进 CSS 层，Tailwind 工具类重新生效，选中态、开启态不再被吞掉；字号阶梯； 辅助文字在所有底色上 >= 4.5:1；状态色专用，节点类型色与之拉开色相；「跟随系统」真的跟随，首帧不闪深色；新字标与 favicon - 基础组件：confirmDialog / promptDialog 取代原生对话框；toast 出错不自动消失、可复制、读屏可播报；离线横幅与断线恢复； 九种剪影的状态徽标；唯一一份状态文案（lib/status）、格式化（lib/format）、术语（lib/terms）、报错人话（lib/errors） - 运行态内核：事件折成航迹（run/trace.ts），可投影到任意时刻；取消 / 失败 / 服务重启后统一收尾，不再永远转圈； run.status 随事件回写；token 事件不再堆进 events - 后端：协作成员逐个完成即发事件，调度者决策有事件；时长分执行 / 墙钟 / 等人；API 时间带时区； 中断的运行也发 stream.end；运行列表可筛选翻页；删除运行 / 工作流有保护；运行默认值接通；可测未保存的配置； 报错说清发生了什么、为什么、怎么办 功能 - 画布：状态四重编码、固定高度遥测槽、按缩放三档、运行胶囊与 HUD、航迹时间轴与回放、执行轨迹边、 等待闸门、跟随执行、正式运行只读、一次性时刻（开场点亮、回扫、阻断级联、出具印章） - 编辑：撤销重做、版本历史、问题面板可定位、三栏可收起、模板与表达式字段区分、变量血缘、快捷键、带搜索的选择器 - 回答流 / 问数据：贴底才跟随滚动、工件下钻、出具横幅列出缺口、答案可复制导出、按会话的忙闲、 答案不再在 2000 字处截断、重启后这一轮会收尾 - 记录页：待审批 / 运行中 / 失败页签、筛选翻页、实时接流、排错路径指到节点、封存凭证常驻 - 管理页：新的「数据」页、写操作失败都有反馈、弹窗里先测连接、统一持久的连接状态 - 外壳：导航改版、⌘K 命令面板、? 快捷键帮助、404、页面标题与 favicon 状态点、后台提醒 验证（沙箱）：tsc 干净，pytest 579 passed，14 个检查脚本中 13 个全绿；check-ui 剩 1 项旧断言（按旧日期格式找运行行），第三波更新。
113 lines
4.7 KiB
Python
113 lines
4.7 KiB
Python
"""重排：让模型把初筛结果重新排一遍。
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混合检索给的是"大致相关"——BM25 看词频，向量看空间距离，两者都不读句子。
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重排让模型把 query 和每个候选放在一起判断，这是检索链路上单点收益最大的一步。
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用已配置的对话模型做，不引入本地 cross-encoder：后者要下模型权重，和这个
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项目"零配置能跑起来"的基线冲突（同理不照抄 RAGFlow 那套 Elasticsearch +
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Infinity，官方建议 32GB 内存起）。代价是每次检索多一次模型调用，所以默认关闭。
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失败一律退回原顺序：重排是增强，不该因为模型抽风或没配 key 就让整个检索挂掉。
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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import re
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from typing import Any
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_PROMPT = """给下面每个片段打分：它对回答这个问题有多大帮助。
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问题：{query}
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片段：
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{candidates}
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只输出一行 JSON，形如 {{"scores": [{example}]}}——{n} 个 0 到 10 的整数，
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按片段顺序一一对应。不要输出任何别的东西。
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0 表示完全无关，10 表示直接回答了问题。"""
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class Unusable(ValueError):
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"""回复用不了。message 就是要交给用户的那句话。"""
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def _parse_scores(text: str, n: int) -> list[float]:
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"""从模型回复里抠出分数数组。用不了就抛 Unusable，message 说清楚是哪种用不了。
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模型偶尔会加围栏或者说两句废话，所以不直接 json.loads 整段；
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但也不做过度容错——解析不出来就退回原顺序，比按半截数据重排安全。
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"""
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if not text.strip():
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# 实测 deepseek-v4-pro：失败那次 out_tokens 正好等于 max_tokens，
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# 输出预算被耗光后正文什么都不剩。报"解析不出来"会把人引去查 JSON 格式，
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# 而该调的是 max_tokens——llm.py 里对同一个现象也是这么说的
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raise Unusable("模型没有输出正文，多半是输出 token 预算用完了。把节点上的最大输出 token 调大")
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match = re.search(r"\{[^{}]*\"scores\"\s*:\s*\[[^\]]*\][^{}]*\}", text, re.S)
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if not match:
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raise Unusable(f"模型回复里找不到 scores：{text.strip()[:80]}")
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try:
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scores = json.loads(match.group(0)).get("scores")
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except json.JSONDecodeError as e:
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raise Unusable(f"scores 不是合法 JSON：{e}") from e
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if not isinstance(scores, list) or len(scores) != n:
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# 个数对不上就没法一一对应，硬凑只会把顺序搅乱
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raise Unusable(f"给了 {len(scores) if isinstance(scores, list) else '?'} 个分数，"
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f"候选有 {n} 个，对不上")
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out: list[float] = []
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for s in scores:
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if not isinstance(s, (int, float)):
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raise Unusable(f"分数里混了非数字：{s!r}")
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out.append(float(s))
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return out
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async def rerank(
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model: Any, query: str, hits: list[dict[str, Any]], *, top_n: int,
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on_note: Any = None,
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) -> list[dict[str, Any]]:
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"""把 hits 重排后取前 top_n。失败原样返回前 top_n。
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model 是任意带 ainvoke 的 LangChain 模型；传 None 表示不重排。
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"""
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if not hits or model is None or len(hits) <= 1:
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return hits[:top_n]
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listing = "\n\n".join(
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# 截断是必要的：初筛 20 条 × 每条 800 字会把 prompt 撑到两万字，
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# 而判断相关性用不着整段
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f"[{i + 1}] {h.get('content', '')[:400]}"
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for i, h in enumerate(hits)
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)
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prompt = _PROMPT.format(
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query=query, candidates=listing, n=len(hits),
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example=", ".join(["8"] * min(len(hits), 3)) + (", …" if len(hits) > 3 else ""),
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)
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try:
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reply = await model.ainvoke(prompt)
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text = reply if isinstance(reply, str) else getattr(reply, "content", "")
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if isinstance(text, list): # Anthropic 的块状 content
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text = "".join(b.get("text", "") for b in text if isinstance(b, dict))
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scores = _parse_scores(str(text), len(hits))
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except Unusable as e:
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if on_note:
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on_note(f"重排没用上，按初筛顺序返回：{e}")
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return hits[:top_n]
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except Exception as e: # noqa: BLE001
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if on_note:
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from app.api.errors import explain
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on_note(f"重排失败，按初筛顺序返回：{explain(e)[0]}")
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return hits[:top_n]
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ranked = sorted(zip(hits, scores), key=lambda t: t[1], reverse=True)
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out: list[dict[str, Any]] = []
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for hit, score in ranked[:top_n]:
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item = dict(hit)
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item["rerank_score"] = score
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# 初筛分保留：重排把它挪到第几位、原来是第几位，事后要能对照
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item.setdefault("signals", {})
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out.append(item)
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return out
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