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ailine/REACT_MODE_SUMMARY.md

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# React 模式架构总结
---
## ✅ 当前架构:混合路由 + React 循环
本项目采用 **两层混合架构**
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 第一层:前置混合路由(低延迟) │
│ ├─ 规则快速分流(无 LLM
│ ├─ 轻量级意图分类smallLLM
│ └─ 快速路径fast_chitchat, fast_rag, fast_tool
└───────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
↓(自动升级:失败时)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 第二层:完整 React 循环(兜底,复杂任务处理) │
│ └─ 推理 → 行动 → 观察(最多 40 步) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
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## 🎯 第一层:前置混合路由(新)
### 核心功能
| 功能 | 说明 |
|------|------|
| 规则快速分流 | 无 LLM毫秒级响应用于问候、感谢、子图关键词等 |
| 轻量级意图分类 | 使用 smallLLM压缩到 4 类chitchat, knowledge, tool, complex |
| 快速路径 | 三个快速处理节点fast_chitchat, fast_rag, fast_tool |
| 自动升级 | 快速路径失败时,自动回到完整 React 循环 |
| SSE 事件增强 | intent_classified, path_decision, fast_path_*, escalation |
### 快速流程图
```
START
init_state
hybrid_router (前置路由) ←────────────┐
↓ │
├─ 规则分流 → fast_chitchat →────────┤
│ ↓ │
├─ 模型分类 → fast_rag →────────────┤
│ ↓ │
├─ fast_tool →────────┤
│ ↓ │
└─ react_loop →────────┤
↓ │
检查成功/升级? ──────────┘
↓ ↓
finalize react_reason
```
### 关键文件
| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `backend/app/main_graph/nodes/hybrid_router.py` | 混合路由完整实现 |
| `backend/app/model_services/chat_services.py` | get_chat_service() + get_small_llm_service() |
| `backend/app/main_graph/utils/main_graph_builder.py` | 集成混合路由到主图 |
### 配置项
```python
# 构建图时可选择
graph = build_react_main_graph(use_hybrid_router=True) # 启用混合路由(默认)
graph = build_react_main_graph(use_hybrid_router=False) # 禁用,纯 React 循环
```
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## 🎯 第二层:完整 React 循环(保留)
### 核心特性
| 特性 | 说明 |
|------|------|
| 循环推理 | 每轮推理判断下一步,最多 40 步 |
| 结构化错误 | ErrorRecord + ErrorSeverity |
| 超时重试 | RAG 最多 2 次,子图最多 1 次 |
| 子图集成 | contact, dictionary, news_analysis |
| RAG 检索 | 支持重检索re_retrieve |
### 流程图
```
react_reason (推理) ←──────────────────┐
↓ │
条件路由 │
├─→ rag_retrieve (带重试) →──────────┤
├─→ contact_subgraph →───────────────┤
├─→ dictionary_subgraph →────────────┤
├─→ news_analysis_subgraph →─────────┤
├─→ handle_error → (重试或降级) →────┤
└─→ finalize
END
```
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## 📦 关键文件清单
| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `backend/app/main_graph/utils/main_graph_builder.py` | 主图构建(支持混合路由开关) |
| `backend/app/main_graph/nodes/react_nodes.py` | React 循环节点 |
| `backend/app/main_graph/nodes/hybrid_router.py` | 混合路由节点(新) |
| `backend/app/main_graph/nodes/rag_nodes.py` | RAG 检索节点 |
| `backend/app/main_graph/utils/retry_utils.py` | 超时重试工具 |
| `backend/app/main_graph/state.py` | 主状态 |
| `backend/app/core/intent.py` | React 模式意图推理器 |
| `backend/app/model_services/chat_services.py` | 双模型服务llm + smallLLM |
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## 🛠️ 模型服务层
### 生成式大模型服务Chat
| 函数 | 说明 |
|------|------|
| `get_chat_service()` | 获取大模型服务(用于复杂推理、生成) |
| `get_small_llm_service()` | 获取轻量级模型服务(用于简单意图分类、快速问答) |
| `get_all_chat_services()` | 获取所有可用的生成式大模型服务(用于多模型切换) |
### 使用方法
```python
from app.model_services import get_chat_service, get_small_llm_service
# 获取大模型服务(复杂任务)
llm = get_chat_service()
response = llm.invoke("什么是 LangGraph?")
# 获取轻量级模型服务(简单任务)
small_llm = get_small_llm_service()
response = small_llm.invoke("分类用户意图:'你好'")
```
### 嵌入与重排模型服务
| 函数 | 说明 |
|------|------|
| `get_embedding_service()` | 获取嵌入模型服务(自动降级) |
| `get_rerank_service()` | 获取重排模型服务(自动降级) |
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## 🚀 快速使用
```python
from backend.app.main_graph.utils.main_graph_builder import build_react_main_graph
# 构建图(默认启用混合路由)
graph = build_react_main_graph(use_hybrid_router=True)
compiled_graph = graph.compile()
# 调用
result = compiled_graph.invoke({"user_query": "你好", "user_id": "test"})
print(result.final_result)
```
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## 🎉 完整特性总结
✅ 双模型服务 (llm + smallLLM)
✅ 前置混合路由(规则快速分流 + 轻量级意图分类)
✅ 三个快速路径fast_chitchat, fast_rag, fast_tool
✅ 自动升级机制(快速路径失败 → 完整 React 循环)
✅ SSE 事件增强intent_classified, path_decision, fast_path_*, escalation
✅ 完整 React 循环(最多 40 步)
✅ 结构化错误处理
✅ 超时和重试策略
✅ 子图集成contact, dictionary, news_analysis
✅ 向后兼容use_hybrid_router=True/False