# ============================================================================= # 企微IT智能服务台 — 知识库优化建议模型 # ============================================================================= # 说明：对应数据库 knowledge_suggestions 表 # 存储AI分析生成的优化建议，用于知识库迭代 # 分析维度：错误标注高频问题、未命中知识库的会话、AI不确定回复 # ============================================================================= import uuid from datetime import datetime from typing import Any, Dict, List, Optional from sqlalchemy import Boolean, DateTime, Float, Index, JSON, String, Text from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column from app.database import Base class KnowledgeSuggestion(Base): """知识库优化建议模型 — 对应 knowledge_suggestions 表。 存储AI自动分析生成的优化建议，用于知识库持续迭代。 Attributes: id: 建议ID（UUID） suggestion_type: 建议类型（new_faq=新增FAQ/update=更新/outdated=标记过时） status: 状态（pending=待审核/approved=已通过/rejected=已拒绝/applied=已应用） title: 建议标题（新增/更新的FAQ标题） content: 建议内容（答案内容） category: 分类 tags: 标签列表（JSON数组） source_type: 分析来源（annotation=标注数据/conversation=会话数据/ai_uncertain=AI不确定） source_data: 来源数据（JSON，存储相关会话ID或标注ID列表） reason: 生成理由（AI分析的理由） reject_reason: 拒绝理由（审核拒绝时填写） reviewer_id: 审核人ID reviewed_at: 审核时间 created_at: 创建时间 updated_at: 更新时间 """ # 表名 __tablename__ = "knowledge_suggestions" # -------------------------------------------------------------------------- # 字段定义 # -------------------------------------------------------------------------- # 主键 id: Mapped[str] = mapped_column( String(36), primary_key=True, default=lambda: str(uuid.uuid4()), ) # 建议类型 suggestion_type: Mapped[str] = mapped_column( String(20), nullable=False, default="new_faq", comment="new_faq=新增FAQ/update=更新/outdated=标记过时", ) # 状态 status: Mapped[str] = mapped_column( String(20), nullable=False, default="pending", index=True, comment="pending=待审核/approved=已通过/rejected=已拒绝/applied=已应用", ) # 建议标题 title: Mapped[str] = mapped_column( String(256), nullable=False, comment="新增/更新的FAQ标题", ) # 建议内容 content: Mapped[str] = mapped_column( Text, nullable=False, comment="答案内容", ) # 分类 category: Mapped[str] = mapped_column( String(64), nullable=False, default="其他", comment="分类：硬件/软件/网络/安全/账号/其他", ) # 标签列表 tags: Mapped[List[str]] = mapped_column( JSON, nullable=False, default=list, comment="标签列表", ) # 分析来源 source_type: Mapped[str] = mapped_column( String(30), nullable=False, comment="annotation=标注数据/conversation=会话数据/ai_uncertain=AI不确定", ) # 来源数据（JSON） source_data: Mapped[Optional[List[str]]] = mapped_column( JSON, nullable=True, comment="相关会话ID或标注ID列表", ) # -------------------------------------------------------------------------- # Tier0 扩展字段 — 图结构 + 置信度 + 受众 + 状态（D1/D3/D7/D8） # -------------------------------------------------------------------------- # AI 生成置信度（0.0-1.0，D3 门控阈值 0.7） confidence: Mapped[Optional[float]] = mapped_column( Float, nullable=True, comment="AI 生成置信度（0.0-1.0）", ) # 受众类型（D8：employee_quick_reply / engineer_workguide） audience: Mapped[Optional[str]] = mapped_column( String(30), nullable=True, comment="受众类型：employee_quick_reply / engineer_workguide", ) # 图结构字段 — 问题名称（对应 Neo4j Issue.name） issue: Mapped[Optional[str]] = mapped_column( String(256), nullable=True, comment="图节点：问题名称", ) # 图结构字段 — 动作名称（对应 Neo4j Action.name） action: Mapped[Optional[str]] = mapped_column( String(256), nullable=True, comment="图节点：动作名称", ) # 图关系类型（LEADS_TO / RELATES_TO / CAN_JUMP_TO） relation_type: Mapped[Optional[str]] = mapped_column( String(30), nullable=True, comment="图关系类型", ) # 父 Issue 名称（用于构建 Issue→Issue 关系） parent_issue: Mapped[Optional[str]] = mapped_column( String(256), nullable=True, comment="父 Issue 名称", ) # 图结构扩展元数据（JSON，存放额外的图属性） graph_meta: Mapped[Optional[Dict[str, Any]]] = mapped_column( JSON, nullable=True, comment="图结构扩展元数据", ) # 图同步状态（pending / synced / failed） graph_sync_status: Mapped[str] = mapped_column( String(20), nullable=False, default="pending", comment="图同步状态：pending / synced / failed", ) # AI 生成失败标记（Dify 不可用或置信度不足时置 True） source_failed: Mapped[bool] = mapped_column( Boolean, nullable=False, default=False, comment="AI 生成失败标记", ) # 入队列时间 queued_at: Mapped[Optional[datetime]] = mapped_column( DateTime(timezone=True), nullable=True, comment="入独立队列时间", ) # 应用到 KB 的时间 applied_at: Mapped[Optional[datetime]] = mapped_column( DateTime(timezone=True), nullable=True, comment="应用到 KB 的时间", ) # 生成理由 reason: Mapped[Optional[str]] = mapped_column( Text, nullable=True, comment="AI分析的理由", ) # 拒绝理由 reject_reason: Mapped[Optional[str]] = mapped_column( Text, nullable=True, comment="审核拒绝时填写", ) # 审核人ID reviewer_id: Mapped[Optional[str]] = mapped_column( String(36), nullable=True, comment="审核人ID", ) # 审核时间 reviewed_at: Mapped[Optional[datetime]] = mapped_column( DateTime(timezone=True), nullable=True, comment="审核时间", ) # 创建时间 created_at: Mapped[datetime] = mapped_column( DateTime(timezone=True), nullable=False, default=datetime.now, comment="创建时间", ) # 更新时间 updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column( DateTime(timezone=True), nullable=False, default=datetime.now, onupdate=datetime.now, comment="更新时间", ) # -------------------------------------------------------------------------- # 索引定义 # -------------------------------------------------------------------------- __table_args__ = ( Index("idx_suggestion_status", "status"), Index("idx_suggestion_type", "suggestion_type"), Index("idx_suggestion_created", "created_at"), Index("idx_suggestion_audience", "audience"), Index("idx_suggestion_confidence", "confidence"), Index("idx_suggestion_graph_sync", "graph_sync_status"), ) def __repr__(self) -> str: """建议对象的字符串表示。""" return f""