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feat(v1): T-R3 采纳 llmrouter 词边界与失败安全——难度英文标记整词命中 + HF 分类器两级回落
- difficulty：标记表编译拆分——英文标记改词边界正则（修真实误判：'int' 子串
命中 'print'/'point'、'log' 命中 'logic'、'list' 命中 'listen'），中文标记
保持子串语义；命中行为对合法用例不变（整词出现照常计数）
- classifier：HuggingFaceClassifier 推理期异常回落内置 RuleClassifier（单次
推理异常不打垮路由）；build_classifier 的 hf 分支构造失败（ML 依赖缺失/
模型加载失败）打印提示并回落规则分类器（外置规则照常合并）
- 新增 tests/test_failsafe.py 5 项；全量 43 passed（38+5）
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2026-09-19 09:27:15 +08:00 |
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feat(v1): T-R2 采纳 llmrouter「规则文档即配置」——分类规则外置 config/routes.json
- classifier.load_domain_rules()：支持 .json（必有）/.yaml（pyyaml 可选，与
config.py 同一可选依赖纪律）；文件按 domain 整域覆盖内置 DOMAIN_RULES
（与 v2 知识库'文件按 id 覆盖'同一惯例）；缺失/格式非法/条目非法整体
安全回退内置（llmrouter 失败安全思想，规则文档编辑错误不打垮路由）
- build_classifier：cfg.rules_file 显式指定，未指定时约定路径 config/routes.json
存在即自动加载（约定优于配置，ROUTES.md 精髓：改文档即改行为，可 review 可版本化）
- 新增 tests/test_rules_external.py 5 项；全量 38 passed（33+5）
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2026-09-19 09:24:56 +08:00 |
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a9f60159e7
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feat(v1): T-R1 采纳 ai-model-router 可解释路由评分——五维加权+硬过滤带拒绝理由+置信度分差推导
- 新增 router_system/explain.py：CandidateProfile（capability/cost/latency/
reliability/difficulty 画像）+ explain_routing（硬过滤先行、逐条人话拒绝理由、
五维归一评分、同分按领域字典序、confidence=0.8+分差推导封顶 0.99）
- Router._explain 纯解释层装配（解释层任何异常不影响主链路，D-G4 同款纪律）；
路由胜负与既有决策完全等价，/chat 响应新增 route_explanation 字段（缓存命中为 None）
- experts：Expert.nominal_latency_ms 标称延迟元数据（mock 1/hf 300/api 800）
- stats：upgraded_by_domain 计数 + domain_reliability()（无数据给 0.9 中性先验）
- .gitignore 登记 extra/（参考项目目录不入库）
- 新增 tests/test_explain.py 8 项；全量 33 passed（基线 25）
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2026-09-19 09:23:04 +08:00 |
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c072a1a237
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feat(v1): 架构与算法优化二轮——共享 LLM 客户端去重、语义缓存 O(1) 提升/淘汰、分类器热路径清理
- 新增 router_system/llm_client.py：OpenAICompatClient 统一 experts/judge/fallback
三处复制的懒建 AsyncClient + /chat/completions + choices/usage 解析（~60 行去重）；
密钥解析统一走 config.get_api_key（激活原死代码，顺带消除 experts 默认环境名不一致）
- 语义缓存 L2：条目容器 list→OrderedDict（提升/淘汰 O(n)→O(1)），按 query 天然去重；
n-gram 向量 lru_cache 复用（同一次 miss 的 get/put 免重复分词）；
A/B：淘汰路径 0.040→0.034s，miss→put 往返 9.41→8.57s（-9%）
- RuleJudge 覆盖度：response.lower() 提出逐词循环（原 O(terms×len) 重复复制）
- extract_content_terms 纯函数 lru_cache 化（专家与 Judge 对同一查询免重复分词），返回 tuple
- RuleClassifier：_score 去掉败者领域白建的命中词 list（胜出后单独收集）；
修复 code 规则 ("api",0.7) 重复登记（原命中计 1.4 分）
- difficulty：正则模块级预编译
- tests：恢复上一轮引入的乱码中文 docstring；网关测试输入串恢复为可判 code 的中文查询
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2026-09-18 23:27:26 +08:00 |
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9fdf91c2fb
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feat(v1): 架构与算法优化——语义缓存 2.37x、Router 去重、分类器确定性决胜
架构：
- Router：低置信度直连/专家异常两条兜底路径的收尾逻辑（回退→finalize→record）提取为
_fallback_result 公共方法，消除三处重复收尾块
算法：
- RouterCache：语义条目写入时预计算向量范数（原每次两两比较重算）、
语义查找单遍完成（原命中后二次 O(N) 查找）、相似度=1.0 提前终止扫描；
微基准（3000 条目×200 查询）：3986ms -> 1685ms，2.37x
- RuleClassifier：同分决胜改为按领域名字典序（与规则表排列顺序无关的确定性）、
次高分由全排序改 O(n) 扫描
测试：新增 5 项（缓存范数一致性/提升后无残留/淘汰同步清理、决胜确定性、区分度惩罚）
pytest 25 passed（原 20 全绿 + 新增 5）
基线检查点：66b6fd8（操作前已提交，20 passed）
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2026-09-18 08:10:02 +08:00 |
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tzt
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1e51167ea5
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feat: 多专业小模型+路由模型系统 MVP（mock 全链路 + FastAPI 网关 + 论文调研）
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2026-08-12 10:40:04 +08:00 |
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