ailine/tools/run.py

#!/usr/bin/env python3
"""统一入口：设置路径后运行测试"""
import sys
from pathlib import Path
from dotenv import load_dotenv

# 路径设置 - 只添加 backend 目录
project_root = Path(__file__).resolve().parent.parent
backend_path = project_root
sys.path.insert(0, str(backend_path))
load_dotenv(project_root / ".env")

if __name__ == "__main__":
    from tools.test import test_tavily_search
    test_tavily_search.main()
refactor: 重构RAG核心组件，简化代码结构和测试文件 2026-05-04 17:58:10 +08:00			`#!/usr/bin/env python3`
refactor: 重构快速路径流程，统一通过 llm_call 输出 - 重构 fast_paths.py，让 fast_chitchat 和 fast_rag 都进入 llm_call 而不是直接设置 final_result - 修改 check_fast_path_success 函数返回 'llm_call' 而不是 'success' - 更新 main_graph_builder.py 的条件边配置，支持路由到 llm_call - 在快速路径节点中添加清除 state.final_result 的逻辑，避免复用旧结果 - 重构 RAG 工具初始化方式，使用模块级变量管理 - 修改 finalize.py 让它返回 final_result - 更新 agent_service.py 的 RAG 工具注入方式 - 简化 hybrid_router.py 的代码结构 - 清理 rag_nodes.py 的全局变量相关代码 - 更新相关测试文件 2026-05-05 04:32:42 +08:00			`"""统一入口：设置路径后运行测试"""`
refactor: 重构RAG核心组件，简化代码结构和测试文件 2026-05-04 17:58:10 +08:00			`import sys`
			`from pathlib import Path`
			`from dotenv import load_dotenv`

refactor: 重构快速路径流程，统一通过 llm_call 输出 - 重构 fast_paths.py，让 fast_chitchat 和 fast_rag 都进入 llm_call 而不是直接设置 final_result - 修改 check_fast_path_success 函数返回 'llm_call' 而不是 'success' - 更新 main_graph_builder.py 的条件边配置，支持路由到 llm_call - 在快速路径节点中添加清除 state.final_result 的逻辑，避免复用旧结果 - 重构 RAG 工具初始化方式，使用模块级变量管理 - 修改 finalize.py 让它返回 final_result - 更新 agent_service.py 的 RAG 工具注入方式 - 简化 hybrid_router.py 的代码结构 - 清理 rag_nodes.py 的全局变量相关代码 - 更新相关测试文件 2026-05-05 04:32:42 +08:00			`# 路径设置 - 只添加 backend 目录`
refactor: 重构RAG核心组件，简化代码结构和测试文件 2026-05-04 17:58:10 +08:00			`project_root = Path(__file__).resolve().parent.parent`
refactor: 重构快速路径流程，统一通过 llm_call 输出 - 重构 fast_paths.py，让 fast_chitchat 和 fast_rag 都进入 llm_call 而不是直接设置 final_result - 修改 check_fast_path_success 函数返回 'llm_call' 而不是 'success' - 更新 main_graph_builder.py 的条件边配置，支持路由到 llm_call - 在快速路径节点中添加清除 state.final_result 的逻辑，避免复用旧结果 - 重构 RAG 工具初始化方式，使用模块级变量管理 - 修改 finalize.py 让它返回 final_result - 更新 agent_service.py 的 RAG 工具注入方式 - 简化 hybrid_router.py 的代码结构 - 清理 rag_nodes.py 的全局变量相关代码 - 更新相关测试文件 2026-05-05 04:32:42 +08:00			`backend_path = project_root`
			`sys.path.insert(0, str(backend_path))`
refactor: 重构RAG核心组件，简化代码结构和测试文件 2026-05-04 17:58:10 +08:00			`load_dotenv(project_root / ".env")`

			`if __name__ == "__main__":`
refactor: 单图方案重构 + 动态模型选择 + chat_services优化 ## 核心改动 ### 1. 单图方案重构 - 删除了多图（self.graphs），改为单图（self.graph） - 新增 MainGraphState.current_model 字段用于运行时注入模型 - llm_call 节点改为动态选择模型（create_dynamic_llm_call_node） ### 2. chat_services 优化 - 添加 _cached_services 缓存，避免重复初始化 - 新增 get_cached_chat_services() 函数，用于单图注入 - 新增 _check_http_service_available() 统一HTTP探测逻辑 - 减少重复代码，LocalVLLMChatProvider和LocalSmallModelProvider共用探测方法 ### 3. AIAgentService 重构 - initialize() 只构建一次图，传入 chat_services 字典 - 新增 _resolve_model() 模型回退逻辑 - 新增 _build_invocation() 统一构建调用参数 - process_message() 和 process_message_stream() 改为注入 current_model - 流式处理代码拆分，增加可读性 ### 4. 新增和删除文件 - 新增：backend/app/main_graph/main_graph_builder.py（图构建） - 新增：backend/app/main_graph/subgraph_wrapper.py（子图封装） - 新增：tools/test/test_tavily_search.py（测试） - 删除：backend/app/main_graph/graph.py（旧图） - 删除：backend/app/main_graph/utils/main_graph_builder.py（旧构建器） - 删除：backend/app/main_graph/utils/__init__.py ### 5. 其他更新 - README.md：新增模型服务使用情况详解章节 - backend/app/model_services/__init__.py：新增 get_cached_chat_services 导出 ## 方案优势 - 内存优化：N张图 → 1张图 - 灵活性：运行时动态选择模型，支持同会话不同模型 - 性能：模型服务缓存，初始化仅一次 - 可维护性：减少重复代码，统一HTTP探测逻辑 2026-05-05 17:30:55 +08:00			`from tools.test import test_tavily_search`
			`test_tavily_search.main()`