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tzt 0dad895aac 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)
2026-09-19 09:24:56 +08:00
tzt a9f60159e7 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)
2026-09-19 09:23:04 +08:00
tzt 5b28c2a583 chore(v1): 外部优点融入前置锚点——本轮五项目吸收的回滚基线 2026-09-19 09:16:52 +08:00
tzt c072a1a237 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
2026-09-18 23:27:26 +08:00
tzt 81b0bc9b9b chore(v1): 优化前置锚点——本轮架构/算法优化的回滚基线 2026-09-18 23:03:04 +08:00
tzt 9fdf91c2fb 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)
2026-09-18 08:10:02 +08:00
tzt 66b6fd8c3e docs(branch): 第一代快照说明——本地多智能体协作模型路由 2026-09-15 10:02:06 +08:00
tzt 1e51167ea5 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) 2026-08-12 10:40:04 +08:00