ai-g3sb-backman2.0/backend/schema/__pycache__/indexer.cpython-312.pyc

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Schema��索引构建器 - 基于ChromaDB
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fd„Zdefd„Zy)Ú
SchemaIndexeruh

    Schema��索引器

    功能：
    1. 为表结构构建��索引
    2. 基于问题的表检索
    3. 默认使用 Chroma ``PersistentClient``，数��在 ``persist_dir``（与 ``VECTOR_DB_PATH`` 一致）；
       仅当环境�� ``SCHEMA_INDEXER_EPHEMERAL=true`` 或构造�数 ``use_ephemeral=True`` 时使用内存客户端。
    N)
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use_ephemeralÚembedderÚpersist_dirÚcollection_namerc
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        �始化索引器

        Args:
            embedder: Embedding模型实例
            persist_dir: Chroma �久化目录（默认与编排器 ``vector_db_path`` / ``VECTOR_DB_PATH`` 一致）
            collection_name: 集��称
            use_ephemeral: 为 True 时使用内存 Chroma；为 None 时读环境�� SCHEMA_INDEXER_EPHEMERAL
        ÚSCHEMA_INDEXER_EPHEMERALÚ)Ú
1ÚtrueÚyesNF)
Úanonymized_telemetry)
ÚsettingsuChroma内存T)ÚparentsÚexist_ok)ÚpathruChromaç£�盘 path=ú
hnsw:spaceÚcosine©ÚnameÚmetadatau[OK] åˆ�始化SchemaIndexer(z): collection=z, count=)r
rrrÚosÚgetenvÚlowerÚboolÚ_chroma_ephemeralÚchromadbÚEphemeralClientÚChromaSettingsÚclientÚmkdirÚPersistentClientÚstrÚget_or_create_collectionÚ
collectionÚloggerÚinfoÚcount)Úselfr
rrrÚ
env_ephemeralÚbackend_descs       úbackend\schema\indexer.pyÚ__init__zSchemaIndexer.__init__sK
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        �次使用��粗筛�调用：若�久化集�中表�数与当� Schema 一致且�空，则跳过��化；
        若为空则全�构建；若�数�一致则强制�建（Schema �更��新加载）。
        ru;当å‰� Schema 无表但å�‘é‡�索引é�žç©ºï¼Œå·²æ¸…空索引Nu=Schema å�‘é‡�索引已就绪（%s 张表），跳过å�‘é‡�化u@å�‘é‡�索引为空，开始构建共 %s 张表（å�‘é‡�化）...F)r8Ú
force_rebuildugå�‘é‡�索引与当å‰� Schema ä¸�一致（索引 %s 张，Schema %s 张），é‡�æ–°å�‘é‡�化并加载...T)ÚlenÚ
get_tablesr0r.ÚwarningÚclearr/Úbuild_index)r1r7r8ÚexpectedÚindexeds     r4Úensure_index_for_schemaz%SchemaIndexer.ensure_index_for_schemaQsÈ€ô�~×0Ñ0Ó2Ó3ˆØ—*‘*“,ˆà�qŠ=ؘŠ{Ü—‘Ð\Ô]Ø—
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        为Schema构建��索引

        Args:
            schema_manager: SchemaManager实例
            batch_size: 批处�大�
            force_rebuild: 是�强制�建（默认为False，增�更新）

        Returns:
            True=�功，False=已存在且未强制�建
        rÚidsu索引已存在（uæ�¡è®°å½•ï¼‰ï¼Œè·³è¿‡æž„建Fu强制é‡�建索引，删除uæ�¡æ—§è®°å½•rrrÚtextr)Ú
table_nameÚcolumn_countu计算u张表的embedding...T)r8Ú	normalize)Ú
embeddingsÚ	documentsÚ	metadatasrEu[OK] 索引构建完æˆ�，共u张表)r-r0ÚsetÚgetr.r/r<r(Údelete_collectionrr,Úget_table_for_embeddingÚappendÚ	get_tableÚcolumnsr
ÚencodeÚaddÚtolist)
r1r7r8r;Úexisting_idsÚtable_textsÚ	table_idsÚtable_metadatasÚ
table_inforJs
          r4r@zSchemaIndexer.build_indexys×
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|S)u,
        检索相关表

        Args:
            query: 查询文本（用户问题）
            top_k: 返回�K个结果
            score_threshold: 相似度阈值（0-1），低于此值的结果会被过滤

        Returns:
            检索结果列表，按相似度��排列
            [
                {
                    "table_name": "表�",
                    "score": 0.95,
                    "document": "表�述文本",
                    "metadata": {...}
                },
                ...
            ]
        T)
rI)Úquery_embeddingsÚ	n_resultsrErÚ	distancesrLrKé
)rGÚscoreÚdocumentrÚranku检索 'Né2u...' -> 找到u个相关表（阈值=u）)r
rTr-r\rVÚminr0r<Ú	enumerateÚziprQÚfloatr.Údebug)
r1r\r]r^Úquery_embeddingÚresultsÚ	formattedÚidxÚtable_idÚdistancerrerds
             r4ÚsearchzSchemaIndexer.search·sO
€ð6Ÿ-™-×.Ñ.°¨wÀ$Ð.ÓGˆð—/‘/×'Ñ'Ø,×3Ñ3Ó5ܘ% §¡×!6Ñ!6Ó!8Ó9ð(ó
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)u–
        直接通过表�获�表信�

        Args:
            table_names: 表�列表

        Returns: