tzt
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- 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
45 lines
1.0 KiB
Python
45 lines
1.0 KiB
Python
"""网关集成测试（需 fastapi + httpx，链路全 mock）。"""
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import pytest
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pytest.importorskip("fastapi")
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pytest.importorskip("httpx")
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from fastapi.testclient import TestClient
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from gateway.api import app
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@pytest.fixture()
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def client():
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return TestClient(app)
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def test_health(client):
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resp = client.get("/health")
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assert resp.status_code == 200
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data = resp.json()
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assert data["status"] == "ok"
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assert "code" in data["domains"]
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def test_chat(client):
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resp = client.post("/chat", json={"query": "用 Python 写一个快速排序函数"})
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assert resp.status_code == 200
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data = resp.json()
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assert data["response"]
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assert data["domain"] == "code"
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assert "route" in data
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def test_chat_empty_query(client):
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resp = client.post("/chat", json={"query": ""})
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assert resp.status_code == 422
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def test_metrics(client):
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resp = client.get("/metrics")
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assert resp.status_code == 200
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data = resp.json()
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assert "router" in data
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assert "cache" in data
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