diff --git a/IMPACT_ANALYSIS.md b/IMPACT_ANALYSIS.md
index b2ae197..6c638d2 100644
--- a/IMPACT_ANALYSIS.md
+++ b/IMPACT_ANALYSIS.md
@@ -1,3 +1,79 @@
+# Impact Analysis Report — CJK 字面量校验（CASE 展示标签）
+
+## 1. 改动概览
+
+- **背景与目标**：修复「CASE … THEN/ELSE 中使用中文状态标签」被 `check_no_cjk_in_sql_string_literals` 全文扫描误判为非法，导致合法查询反复重试仍失败的问题。规则本意是禁止在 **WHERE/HAVING/ON/CASE 条件** 中用中文与代码列比对。
+- **涉及模块**：`backend/utils/validators.py`（CJK 校验改为基于 sqlglot AST + 解析失败时回退全文扫描）、`backend/agents/orchestrator.py`（传入 `dialect`、T-SQL 硬性说明与注释对齐）、`backend/config/prompts.py`（2b 条款与校验语义一致）。
+- **改动类型**：缺陷修复（验证逻辑与提示词澄清）。
+
+## 2. 方法级改动
+
+| 位置 | 变更 |
+|------|------|
+| `check_no_cjk_in_sql_string_literals` | 解析成功时仅当 CJK 出现在 `Where`/`Having`/`Join.on` 或 `Case` 分支的 **WHEN 条件**（`If.this`）中报错；`Case` 的 **THEN/ELSE** 与纯 `SELECT` 展示字面量允许。支持 `Literal` 与 `National`（`N'…'`）。解析失败时回退旧版全文扫描（偏严）。 |
+| `orchestrator._validate_sql` | 调用 `check_no_cjk_in_sql_string_literals(sql, dialect=dialect)`。 |
+
+## 3. 调用方与影响范围
+
+- **调用方**：`_validate_sql` 内唯一调用点。
+- **破坏性变更**：否。行为变更：此前会失败的「仅 CASE/SELECT 含中文标签」现为通过；`WHERE col = N'中文'` 等仍失败。
+
+## 4. 风险与回滚
+
+- **风险级别**：低。解析异常时仍走严格全文扫描。
+- **回滚**：还原 `validators.py` / 相关 prompt 与 orchestrator 片段。
+
+**回滚方式是否简单**：是。
+
+## 5. 验证与测试
+
+- 已执行：脚本用例 — `CASE … THEN '\u8d85\u989d'` 通过；`WHERE x = N'\u8d85\u989d'` 失败。
+
+## 6. 配置变更
+
+- 无。
+
+---
+
+# Impact Analysis Report — Prompt：无时间表述则不擅自加日期条件
+
+## 1. 改动概览
+
+- **背景与目标**：强化 Text2SQL 提示词，避免用户未提任何时间时模型在 `WHERE` 中私自添加日期过滤；Few-shot 黄金适配时若当前问题比范例少时间条件，应去掉多余日期条件。
+- **涉及模块**：`backend/config/prompts.py`（`SQL_GENERATOR_*`、`GOLDEN_SQL_ADAPT_*`）、`backend/agents/orchestrator.py`（T-SQL 用户侧硬性要求追加一句）。
+- **改动类型**：配置/提示词优化（行为变更：模型被约束为少加臆测日期条件；**非** API 签名变更）。
+
+## 2. 方法级改动
+
+| 位置 | 变更 |
+|------|------|
+| `SQL_GENERATOR_SYSTEM` | 新增硬性条款 **1b**（无时间表述则不加日期条件）；收紧第 **2** 条中「未给日期」与日期列的说明；推断指南增加**前提**行；黄金范例括号内补充「完全未提时间勿照抄日期」。 |
+| `SQL_GENERATOR_USER` | 末尾一句指向 **1b**。 |
+| `GOLDEN_SQL_ADAPT_SYSTEM` | 第 **2** 条补充：当前问题无时间要求时去掉标准答案中无关日期过滤。 |
+| `orchestrator` `_generate_sql` / `_generate_sql_golden_adapt` | T-SQL 硬性要求字符串追加与 **1b** 一致的一句提醒。 |
+
+## 3. 调用方与影响范围
+
+- **调用方**：所有经 `Text2SQLOrchestrator` 走 SQL 生成的路径（含黄金适配分支）。
+- **破坏性变更**：否（仅 prompt 与 user 附加说明文本变化）。
+
+## 4. 风险与回滚
+
+- **风险级别**：低。可能使「未说时间」类问题返回更宽结果集（符合预期）；若业务依赖模型以前「默认加近期」的隐式行为，需改为在用户问题或后端注入默认时间窗。
+- **回滚**：还原上述文件相关 diff。
+
+**回滚方式是否简单**：是。
+
+## 5. 验证与测试
+
+- 建议手工：问题不含任何时间词 → 生成 SQL 应无新增日期列条件（除非 Schema/问题语义强制）；含「今天」→ 仍可用 `GETDATE()`。
+
+## 6. 配置变更
+
+- 无。
+
+---
+
# Impact Analysis Report — 会话上文注入 Text2SQL
## 1. 改动概览
@@ -672,3 +748,109 @@
## 6. 验证与测试
- 已执行：`python -m py_compile api_server.py`。
+
+---
+
+# Impact Analysis Report — API 回包增加 data.sql / data.explanation 便捷字段
+
+## 1. 改动概览
+
+- **背景与目标**：前端需要在响应 `data` 内直接读取 `{"sql":"..."}`（SQL 可含 `--` 注释且无 ``` 围栏），并单独读取自然语言解释字段。
+- **涉及模块**：`api_server.py`（`NLChatSuccessData`、`_nl_dict_from_generation`）。
+- **改动类型**：向后兼容的字段补充（不移除/不改名原有字段）。
+
+## 2. 方法级改动
+
+| 位置 | 变更 |
+|------|------|
+| `NLChatSuccessData` | 新增可选字段 `sql`、`explanation`（便捷读取）。 |
+| `_nl_dict_from_generation` | 在原有 `intent/branch_result` 之外补充 `payload["sql"]` 与 `payload["explanation"]`；`explanation` 优先取 `sql_delivery_message`，否则回退到 `sql_explain`。 |
+
+## 3. 调用方与影响范围
+
+- **调用方**：`/g3sb/api/nl/chat` 与 `/g3sb/api/nl/chat/stream` 的结束包 `data`。
+- **破坏性变更**：否（仅新增字段；原 `branch_result.sql` 等保持不变）。
+
+## 4. 风险与回滚
+
+- **风险级别**：低（新增字段）。
+- **回滚**：回退本改动提交即可。
+
+**回滚方式是否简单**：是。
+
+## 5. 验证与测试
+
+- 已执行：`python -m py_compile api_server.py`。
+
+---
+
+# Impact Analysis Report — SSE 流式 SQL 说明与可选 `{"sql":...}` 片段（可开关）
+
+## 1. 改动概览
+
+- **背景与目标**：流式 `/g3sb/api/nl/chat/stream` 需要给客户端展示 SQL（LLM 原生 delta）并在必要时提供结构化 SQL。由于当前前端会直接拼接展示 delta 且保留 ``，因此结构化 `` 片段默认不补发，避免同一次流里出现两段可见 SQL；如有需要可通过环境变量开关启用。
+- **涉及模块**：`api_server.py`（`_chat_stream_events`）。
+- **改动类型**：向后兼容增强（流式末尾追加内容；并过滤 LLM 可能自行输出的 `...`，避免前端出现重复 SQL/重复结构化片段）。
+
+## 2. 方法级改动分析
+
+| 位置 | 变更 |
+|------|------|
+| `_chat_stream_events` | 透传 LLM 的 `sql_gen` delta 用于展示；过滤 LLM 自吐的 `...` 段。流结束时结构化 `{"sql":...}` **默认不补发**，仅在 `SSE_APPEND_SQL_DATA_TAG=true` 时启用补发，避免前端拼接展示时出现重复 SQL。 |
+
+## 3. 调用方与影响范围分析
+
+- **调用方**：前端 SSE 消费逻辑（`stage="sql_gen"`、`stream_kind="content"`）。
+- **影响**：
+ - **展示**：若前端直接展示原始流文本，将额外看到「SQL 说明」与 `...`；但通常前端会对 `...` 做隐藏/抽取，不影响页面展示。
+ - **解析**：前端可在流末尾稳定抽取 SQL（而不依赖临时拼接或额外请求非流式接口）。
+- **破坏性变更**：否（仅追加；不更改原有字段与 SSE 事件结构）。
+
+## 4. 风险与回滚
+
+- **风险级别**：低（开关打开时，若前端未过滤 ``，可能展示出标签；默认关闭避免此问题）。
+- **回滚**：默认即不补发；如需恢复补发仅需设置 `SSE_APPEND_SQL_DATA_TAG=true`，或回退代码提交。
+
+**回滚方式是否简单**：是。
+
+## 5. 验证与测试
+
+- 已验证：`python -m py_compile api_server.py`；默认不再补发 `{"sql":...}`，且不会透传 LLM 自行生成的 `...` 段；需要结构化输出时可设置 `SSE_APPEND_SQL_DATA_TAG=true` 验证补发行为。
+
+---
+
+# Impact Analysis Report — api_server 精简未使用请求/查询参数
+
+## 1. 改动概览
+
+- **背景与目标**：删除 `api_server.py` 中未被业务逻辑使用的请求字段与路由形参，减少噪音；stub 接口不再声明从不读取的请求体模型。
+- **涉及模块**：`api_server.py`。
+- **改动类型**：重构（对外行为基本不变）。
+
+## 2. 方法级改动
+
+| 位置 | 变更 |
+|------|------|
+| `NLChatRequest` | 移除字段 `taskId`（仓库内无读取）。 |
+| `SqlExecuteBody` | 删除模型；`POST /g3sb/api/nl/sql/execute` 无请求体形参（仍返回 501）。 |
+| `POST /g3sb/api/nl/operation-logs` | 移除未使用的 `Body` 形参（仍返回 200）。 |
+| `GET /g3sb/api/nl/operation-logs` | 仅保留 `limit`、`offset`；其余查询参数从签名中移除。 |
+| `GET /g3sb/api/nl/knowledge-docs/uploads` | 移除未使用的 `doc_type`，保留 `limit`、`offset`。 |
+| `lifespan`、全局异常处理 | 未使用的 `app`/`_req` 形参改为 `_app` / `_`（语义不变）。 |
+
+## 3. 调用方与影响范围
+
+- **调用方**：`ai-g3sb-backman-web` 的 `nlClient.ts` 仍可对上述 GET 附带更多 query、对 POST 仍发送 JSON；FastAPI 对未声明的 query 通常忽略，不声明的 body 仍会被接收但不解析。
+- **OpenAPI**：`/sql/execute` 与 `POST /operation-logs` 的文档中可能不再展示请求体 schema（与当前「不读 body」实现一致）。
+- **破坏性变更**：否（若客户端依赖 OpenAPI 生成且严格要求 `taskId` 出现在 schema，仅文档层面变化；运行时多传 `taskId` 仍被 Pydantic 忽略）。
+
+## 4. 风险与回滚
+
+- **风险级别**：低。
+- **回滚**：回退本改动对应提交即可。
+
+**回滚方式是否简单**：是。
+
+## 5. 验证与测试
+
+- 已执行：`python -m py_compile api_server.py`。
diff --git a/TASK_SUMMARY.md b/TASK_SUMMARY.md
index e00b69d..0337010 100644
--- a/TASK_SUMMARY.md
+++ b/TASK_SUMMARY.md
@@ -45,6 +45,9 @@
## 流式输出（补充）
- **`/g3sb/api/nl/chat/stream`**：`chat` 与 `sql_gen` 阶段的正文改为多段 SSE 分片推送（默认每段约 64 字符，可用环境变量 `SSE_STREAM_CHUNK_CHARS` 调整），与前端 `onDelta` 累加逻辑一致。
+- **重复 SQL 修复（补充）**：为避免同一次 SSE 响应中出现两段 SQL（LLM 自吐 `...` + 服务端末尾补发 `{"sql":...}`），后端在透传 LLM delta 时会过滤掉任何 `...` 段，仅保留流结束时的标准结构化 `` 片段供前端解析。
+ - **现状约束**：由于当前前端会直接拼接展示 delta 且保留 ``，流式接口默认**不再补发**结构化 `{"sql":...}`，避免“SQL + 可见 ``”造成重复展示。
+ - **如需补发**：设置环境变量 `SSE_APPEND_SQL_DATA_TAG=true` 才会在流末尾补发结构化 ``（仅建议给会过滤 `` 的客户端使用）。
## 后续事项
diff --git a/__pycache__/api_server.cpython-312.pyc b/__pycache__/api_server.cpython-312.pyc
index b4a19b4..1b9dc1d 100644
Binary files a/__pycache__/api_server.cpython-312.pyc and b/__pycache__/api_server.cpython-312.pyc differ
diff --git a/api_server.py b/api_server.py
index 1736769..8047c84 100644
--- a/api_server.py
+++ b/api_server.py
@@ -32,7 +32,7 @@ from utils.repo_logging import configure_text2sql_api_logging
configure_text2sql_api_logging(_REPO_DIR)
-from main import setup_environment, load_schema, create_orchestrator, resolve_sql_dialect
+from bootstrap import setup_environment, load_schema, create_orchestrator, resolve_sql_dialect
from agents.orchestrator import GenerationResult
from nl_lite_store import lite_nl_store
from utils.dialog_classifier import DialogIntent, classify_dialog
diff --git a/backend/__pycache__/__init__.cpython-312.pyc b/backend/__pycache__/__init__.cpython-312.pyc
new file mode 100644
index 0000000..51ac340
Binary files /dev/null and b/backend/__pycache__/__init__.cpython-312.pyc differ
diff --git a/backend/__pycache__/bootstrap.cpython-312.pyc b/backend/__pycache__/bootstrap.cpython-312.pyc
new file mode 100644
index 0000000..6fcca77
Binary files /dev/null and b/backend/__pycache__/bootstrap.cpython-312.pyc differ
diff --git a/backend/__pycache__/main.cpython-312.pyc b/backend/__pycache__/main.cpython-312.pyc
index f4d4c9a..ee056d4 100644
Binary files a/backend/__pycache__/main.cpython-312.pyc and b/backend/__pycache__/main.cpython-312.pyc differ
diff --git a/backend/agents/__pycache__/orchestrator.cpython-312.pyc b/backend/agents/__pycache__/orchestrator.cpython-312.pyc
index 081ed23..ef66838 100644
Binary files a/backend/agents/__pycache__/orchestrator.cpython-312.pyc and b/backend/agents/__pycache__/orchestrator.cpython-312.pyc differ
diff --git a/backend/agents/orchestrator.py b/backend/agents/orchestrator.py
index 99eef6d..16cf346 100644
--- a/backend/agents/orchestrator.py
+++ b/backend/agents/orchestrator.py
@@ -302,6 +302,28 @@ class Text2SQLOrchestrator:
logger.info("对手方/经纪商问题：优先纳入 %s，调整后选表：%s", present, merged)
return merged[:max_tables]
+ _VC_USER_ACCESSIBLE_FUNCTION = "VCUserAccessibleFunction"
+
+ def _prioritize_vc_user_accessible_function(
+ self, relevant_tables: List[str], max_tables: int = 5
+ ) -> List[str]:
+ """
+ 若 Schema 中存在 VCUserAccessibleFunction，则置于选表列表最前，便于模型先根据
+ FunctionID / DatabaseView 等列定位业务视图，再关联其余表生成 SQL。
+ """
+ vc = self._VC_USER_ACCESSIBLE_FUNCTION
+ if not self.schema_manager.get_table(vc):
+ return relevant_tables[:max_tables]
+
+ rest = [t for t in relevant_tables if t != vc]
+ merged = [vc] + rest
+ logger.info(
+ "已优先纳入目录视图 %s（置于选表前列），当前选表：%s",
+ vc,
+ merged[:max_tables],
+ )
+ return merged[:max_tables]
+
def _expand_relations(self, table_names: List[str]) -> List[str]:
"""
外键扩展：自动添加关联表
@@ -413,8 +435,9 @@ class Text2SQLOrchestrator:
"**禁止** `CURDATE()`、`NOW()`、`CURRENT_DATE`（MySQL）。"
"条件请使用 T-SQL 惯用写法（例如 IS NOT NULL）。"
"排版仍须遵守：关键字大写、SELECT 每列一行缩进、WHERE 续行以 AND 开头、PascalCase 英文别名。"
- "\n**禁止**在单引号字符串字面量或 `N'…'` 中出现任何中日韩文字；"
- "业务中文须映射为 Schema 注释中的代码或通过维表 JOIN，勿写 `= '过户费'` 这类比对。"
+ "\n在 `WHERE`/`HAVING`/`JOIN ON` 及 `CASE/WHEN` 的**条件**中，**禁止**用含中日韩的 `'`/`N'…'` 字面量与代码型列比对；"
+ "业务中文须映射为 Schema 注释中的代码或通过维表 JOIN（勿写 `= '过户费'`）。`SELECT` 或 `CASE … THEN/ELSE` 的展示用中文标签允许。"
+ "若用户问题与对话上文均未要求按时间筛选，不得在 WHERE 中擅自添加日期列条件（与系统提示 1b 一致）。"
)
if validation_feedback:
@@ -577,8 +600,9 @@ class Text2SQLOrchestrator:
"**禁止** `CURDATE()`、`NOW()`、`CURRENT_DATE`（MySQL）。"
"条件请使用 T-SQL 惯用写法（例如 IS NOT NULL）。"
"排版仍须遵守：关键字大写、SELECT 每列一行缩进、WHERE 续行以 AND 开头、PascalCase 英文别名。"
- "\n**禁止**在单引号字符串字面量或 `N'…'` 中出现任何中日韩文字；"
- "业务中文须映射为 Schema 注释中的代码或通过维表 JOIN，勿写 `= '过户费'` 这类比对。"
+ "\n在 `WHERE`/`HAVING`/`JOIN ON` 及 `CASE/WHEN` 的**条件**中，**禁止**用含中日韩的 `'`/`N'…'` 字面量与代码型列比对；"
+ "业务中文须映射为 Schema 注释中的代码或通过维表 JOIN（勿写 `= '过户费'`）。`SELECT` 或 `CASE … THEN/ELSE` 的展示用中文标签允许。"
+ "若用户问题与对话上文均未要求按时间筛选，不得在 WHERE 中擅自添加日期列条件（与系统提示 1b 一致）。"
)
if validation_feedback:
@@ -659,9 +683,9 @@ class Text2SQLOrchestrator:
if not danger_ok:
errors.extend(danger_errors)
- # T-SQL：禁止中文等业务词出现在字符串字面量（如 FeeNatureID = '过户费'）
+ # T-SQL：禁止中文出现在 WHERE/HAVING/ON/CASE 条件等比对语境（展示用 CASE THEN/ELSE 允许）
if dialect == "tsql":
- cjk_ok, cjk_errors = check_no_cjk_in_sql_string_literals(sql)
+ cjk_ok, cjk_errors = check_no_cjk_in_sql_string_literals(sql, dialect=dialect)
if not cjk_ok:
errors.extend(cjk_errors)
@@ -845,6 +869,9 @@ class Text2SQLOrchestrator:
relevant_tables = self._prioritize_broker_tables(
linker_question, relevant_tables
)
+ relevant_tables = self._prioritize_vc_user_accessible_function(
+ relevant_tables
+ )
# 1.3 外键扩展
expanded_tables = self._expand_relations(relevant_tables)
@@ -856,6 +883,14 @@ class Text2SQLOrchestrator:
include_columns=True,
max_columns_per_table=20
)
+ if self._VC_USER_ACCESSIBLE_FUNCTION in expanded_tables:
+ filtered_schema_str += (
+ "\n\n【选表提示】已包含视图 "
+ + self._VC_USER_ACCESSIBLE_FUNCTION
+ + "（列含 UserID、FunctionID、Category、Name、DatabaseView）。"
+ "生成 SQL 时可先通过该视图用 DatabaseView / FunctionID 等定位目标业务视图或功能，"
+ "再与 Schema 中其余表做 JOIN 或子查询；若问题已明确具体表名，可直接查询该表。"
+ )
logger.info(f" 选中表：{relevant_tables}，扩展后：{expanded_tables}")
else:
# 重试：在子 Schema 中并入「上次失败 SQL」实际引用到的表，并对齐程序校验与生成上下文
diff --git a/backend/bootstrap.py b/backend/bootstrap.py
new file mode 100644
index 0000000..63005a1
--- /dev/null
+++ b/backend/bootstrap.py
@@ -0,0 +1,215 @@
+"""
+Text2SQL 共享启动逻辑：环境检查、Schema 加载、Orchestrator 构造。
+
+供 `main` CLI 与 `api_server` 复用，避免 API 层依赖 CLI 入口模块。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import os
+import sys
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Optional
+
+from dotenv import load_dotenv
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def _repo_root() -> Path:
+ """仓库根目录（含 data/、.env、api_server.py 的目录）。"""
+ return Path(__file__).resolve().parent.parent
+
+
+def load_project_env() -> None:
+ """加载项目根目录 .env，供后续 os.getenv 使用。"""
+ load_dotenv(_repo_root() / ".env")
+
+
+def resolve_sql_dialect(name: str) -> str:
+ """CLI / 配置中的方言别名统一为 sqlglot 方言名（SQL Server -> tsql）。"""
+ n = (name or "sqlserver").lower().strip()
+ if n in ("sqlserver", "mssql"):
+ return "tsql"
+ return n
+
+
+def setup_environment() -> bool:
+ """环境检查"""
+ load_project_env()
+ ms_key = os.getenv("MODELSCOPE_API_KEY", "").strip()
+ oa_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "").strip()
+ oa_key_ok = oa_key and not (
+ oa_key.startswith("http://") or oa_key.startswith("https://")
+ )
+ if ms_key:
+ pass # ModelScope：BASE_URL / MODEL 有默认值，仅需 KEY
+ elif oa_key_ok:
+ if not os.getenv("OPENAI_EMBEDDING_MODEL", "").strip():
+ logger.warning("未设置 OPENAI_EMBEDDING_MODEL（远程 Embedding 模型名）")
+ return False
+ else:
+ if not os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY", "").strip():
+ logger.warning(
+ "未设置 MODELSCOPE_API_KEY、"
+ "OPENAI_API_KEY+OPENAI_EMBEDDING_MODEL 或 DASHSCOPE_API_KEY"
+ )
+ return False
+ base = (
+ os.getenv("DASHSCOPE_BASE_URL") or os.getenv("DASHSCOPE_base_url", "")
+ ).strip()
+ if not base:
+ logger.warning("未设置 DASHSCOPE_BASE_URL（或 DASHSCOPE_base_url）")
+ return False
+ if not os.getenv("DASHSCOPE_MODEL", "").strip():
+ logger.warning("未设置 DASHSCOPE_MODEL")
+ return False
+
+ # 检查Schema文件（支持相对路径和绝对路径）
+ schema_path_str = os.getenv(
+ "SCHEMA_PATH", "./data/schemas/G3SB_MCDataDictionary_table_structure.json"
+ )
+ schema_path = Path(schema_path_str)
+
+ # 如果是相对路径，尝试从多个位置查找
+ if not schema_path.is_absolute():
+ # 尝试1: PyInstaller 临时目录（单文件模式）
+ if getattr(sys, "frozen", False) and hasattr(sys, "_MEIPASS"):
+ meipass_schema = Path(sys._MEIPASS) / schema_path_str
+ if meipass_schema.exists():
+ schema_path = meipass_schema
+
+ # 尝试2: 当前工作目录
+ if not schema_path.exists():
+ schema_path = Path.cwd() / schema_path_str
+
+ # 尝试3: 仓库根目录（本文件位于 backend/）
+ if not schema_path.exists():
+ script_dir = Path(__file__).resolve().parent.parent
+ schema_path = script_dir / schema_path_str
+
+ # 尝试4: 可执行文件所在目录
+ if not schema_path.exists() and getattr(sys, "frozen", False):
+ exe_dir = Path(sys.executable).parent
+ schema_path = exe_dir / schema_path_str
+
+ if not schema_path.exists():
+ logger.warning(f"Schema文件不存在: {schema_path}")
+ logger.info("请将G3SB Schema文件放置在 ./data/schemas/ 目录")
+ return False
+
+ # 检查 LLM Key（DeepSeek / OpenAI 可切换）
+ llm_sc = (os.getenv("LLM_SERVICE_CODE") or "").strip().lower()
+ if llm_sc and llm_sc not in ("deepseek", "openai"):
+ logger.warning("未知 LLM_SERVICE_CODE=%r（仅支持 deepseek/openai）", llm_sc)
+ return False
+ if llm_sc == "openai":
+ if not (os.getenv("OPENAI_API_KEY") or "").strip():
+ logger.warning("LLM_SERVICE_CODE=openai 但 OPENAI_API_KEY 未设置")
+ return False
+ else:
+ if not (os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY") or "").strip():
+ logger.warning("环境变量 DEEPSEEK_API_KEY 未设置（默认 LLM_SERVICE_CODE=deepseek）")
+ logger.info("请在 .env 文件中配置，或 export DEEPSEEK_API_KEY=your_key")
+ return False
+
+ logger.info(f"[OK] 环境检查通过")
+ logger.info(f" - Schema: {schema_path}")
+ logger.info(
+ " - LLM: %s",
+ (llm_sc or "deepseek(auto)"),
+ )
+
+ return True
+
+
+def _default_g3sb_meta_path(structure_path: str) -> Optional[str]:
+ """若存在与 table_structure 同名的 table_meta 文件则返回其路径。"""
+ p = Path(structure_path)
+ if "table_structure" not in p.name:
+ return None
+ cand = p.parent / p.name.replace("table_structure", "table_meta")
+ return str(cand) if cand.is_file() else None
+
+
+def load_schema(schema_path: str, schema_meta_path: Optional[str] = None):
+ """加载 Schema；G3SB structure JSON 会自动尝试配对 table_meta（可用 --schema-meta 指定）。"""
+ from schema.manager import SchemaManager
+
+ meta = (
+ schema_meta_path
+ if schema_meta_path is not None
+ else _default_g3sb_meta_path(schema_path)
+ )
+ logger.info(f"加载Schema: {schema_path}")
+ if meta:
+ logger.info(f" 表注释(meta): {meta}")
+
+ schema_mgr = SchemaManager.load_from_json(
+ schema_path, g3sb_meta_path=meta
+ )
+
+ stats = schema_mgr.get_statistics()
+ logger.info(
+ f"[OK] Schema加载完成: {stats['database']}, "
+ f"共{stats['total_tables']}张表, {stats['total_columns']}个字段"
+ )
+
+ return schema_mgr
+
+
+def create_orchestrator(schema_mgr: Any, args: Any):
+ """创建编排器"""
+ from agents.orchestrator import Text2SQLOrchestrator
+ from llm.router import create_llm_client, resolve_llm_service_code
+ from llm.deepseek_client import DeepSeekConfig
+
+ translate_en = os.getenv("TRANSLATE_EN_TO_ZH", "true").strip().lower() not in (
+ "0",
+ "false",
+ "no",
+ "off",
+ )
+ if getattr(args, "no_translate_en", False):
+ translate_en = False
+
+ sc = resolve_llm_service_code()
+ if sc == "deepseek":
+ api_key = (args.api_key or os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY") or "").strip()
+ if not api_key:
+ raise ValueError(
+ "未配置 DeepSeek API Key：请在 .env 中设置 DEEPSEEK_API_KEY，"
+ "或使用命令行参数 --api-key"
+ )
+ base_url = (os.getenv("DEEPSEEK_BASE_URL") or "https://api.deepseek.com").strip()
+ cfg = DeepSeekConfig(
+ api_key=api_key,
+ base_url=base_url,
+ model_name=args.model or "deepseek-chat",
+ temperature=args.temperature,
+ max_tokens=args.max_tokens,
+ )
+ llm_client = create_llm_client("deepseek", **cfg.__dict__)
+ else:
+ # openai：完全由 OPENAI_* 决定；同时沿用 temperature/max_tokens 作为默认值覆盖
+ llm_client = create_llm_client(
+ "openai",
+ temperature=args.temperature,
+ max_tokens=args.max_tokens,
+ )
+
+ orchestrator = Text2SQLOrchestrator(
+ schema_manager=schema_mgr,
+ llm_client=llm_client,
+ vector_db_path=args.vector_db,
+ max_retry=args.max_retry,
+ use_vector_search=not args.no_vector_search,
+ # Few-shot配置
+ fewshot_enabled=not args.no_fewshot,
+ fewshot_top_k=args.fewshot_top_k,
+ fewshot_min_rating=args.fewshot_min_rating,
+ translate_english_to_zh=translate_en,
+ )
+
+ return orchestrator
diff --git a/backend/config/__pycache__/prompts.cpython-312.pyc b/backend/config/__pycache__/prompts.cpython-312.pyc
index 6d87c73..8cadc67 100644
Binary files a/backend/config/__pycache__/prompts.cpython-312.pyc and b/backend/config/__pycache__/prompts.cpython-312.pyc differ
diff --git a/backend/config/prompts.py b/backend/config/prompts.py
index 7d42f0b..ef073e3 100644
--- a/backend/config/prompts.py
+++ b/backend/config/prompts.py
@@ -55,8 +55,9 @@ SQL_GENERATOR_SYSTEM = """你是一个精通SQL的数据库专家，有10年以
**硬性约束（必须遵守）**：
1. **合理推断业务语义**：用户问题中的时间范围（如"2024年1月"）、状态含义（如"活跃"对应Active）、常见业务默认值（如"当前"指近期），应根据Schema中的字段注释和常见业务逻辑进行合理推断并转化为WHERE条件；但禁止编造问题中未提及的过滤维度或指标。
-2. **禁止虚构值与占位符**：不得使用 `'[日期]'`、`TODO`、`xxx`、空泛占位等冒充具体字面量。若用户未给出具体日期、代码或 ID，应根据问题上下文推断合理值（如"2024年1月" → `ValueDate >= '2024-01-01' AND ValueDate < '2024-02-01'`），或使用Schema中常见的枚举值（如状态字段的`A/D/X`），**不要**留空或写占位符。
-2b. **禁止在 SQL 字符串字面量中出现中文（CJK）**：用户问题里的中文业务词（如「过户费」「未结算」「活跃」）**禁止**写成 `'…中文…'` 或 `N'…中文…'` 去和代码型列（如 `FeeNatureID`、`SettleStatus`、`State`）比较。必须根据 **Schema 字段注释** 写成库内真实**代码/单字母/数字**（如 `State = 'A'`、`SettleStatus = 'U'`）；若业务词对应维表或码表，应 **JOIN 维表** 用其键列或英文名列过滤，**不得**用中文当字面量。
+1b. **无时间表述则不加日期条件（强制）**：若用户问题及对话上文**均未**出现任何可映射为**按时间筛选**的表述——包括但不限于：具体日历日期、年月/季度区间、「今天/昨日/本周/本月/本年/本季度」「最近N天/过去一周/过去一年」等相对时间——则 **不得**在 `WHERE`/`HAVING` 中**新增**对日期/时间类型列的过滤（例如 `TradeDate >= '...'`、`BETWEEN ... AND ...`、与 `CAST(GETDATE() AS DATE)` / `DATEADD` 结合的日期条件）。**禁止**以「防止结果集过大」「报表通常只看近期」「默认只查当年」等理由擅加日期窗。仅当用户**明确**提出时间要求、或问题语义**显式**指向某时段（如「2024年1月的销售额」「今天的成交」）时，才写对应日期条件；完全未提时间时，查询在日期维度上可为全表/全历史（仅受问题中**已出现**的非时间条件约束）。
+2. **禁止虚构值与占位符**：不得使用 `'[日期]'`、`TODO`、`xxx`、空泛占位等冒充具体字面量。若用户未给出具体日期、代码或 ID：**日期类**仅当问题里**已经**出现可映射的时间表述时，才按上文与「常见时间推断指南」写出具体区间或 `GETDATE()` 条件；若全文无任何时间表述，**不得**为凑条件而编造日期过滤（与 **1b** 一致）。**非日期类**（状态码、ID 等）仍可根据问题上下文与 Schema 枚举填写合理值，**不要**留空或写占位符。
+2b. **禁止在过滤/比对条件中使用中文（CJK）字面量**：在 `WHERE`/`HAVING`/`JOIN … ON` 以及 `CASE WHEN` 的**条件部分**，用户问题里的中文业务词（如「过户费」「未结算」「活跃」）**禁止**写成 `'…中文…'` 或 `N'…中文…'` 去和代码型列（如 `FeeNatureID`、`SettleStatus`、`State`）比较。必须根据 **Schema 字段注释** 写成库内真实**代码/单字母/数字**（如 `State = 'A'`、`SettleStatus = 'U'`）；若业务词对应维表或码表，应 **JOIN 维表** 用其键列或英文名列过滤。**允许**在 `SELECT` 列表达式或 `CASE … THEN … ELSE …` 的**展示结果**中使用中文标签字符串（如状态说明），此类不属于「与代码列比对」。
3. **输出版式与别名风格（统一规范）**：除遵守目标方言语法外，SQL **排版与命名**须与下方「标准版式范例」一致：
- **关键字**：`SELECT`、`FROM`、`JOIN`/`LEFT JOIN`、`ON`、`WHERE`、`AND`、`GROUP BY`、`ORDER BY`、`HAVING` 等使用**大写**。
- **换行与缩进**：`SELECT` 后换行；每个输出列**独占一行**，行首 **4 个空格**，列表达式之间用**行尾逗号**分隔（最后一列无逗号）。
@@ -86,6 +87,7 @@ SQL_GENERATOR_SYSTEM = """你是一个精通SQL的数据库专家，有10年以
- 负债/负数含义：许多余额字段负值表示负债（如LoanBalance）
**常见时间/状态推断指南**（需结合Schema字段注释）：
+- **前提**：下列日期规则**仅当**用户问题或对话中**已出现**对应时间表述时适用；若完全未提时间，**不要**套用下列规则去加日期条件（见 **1b**）。
- "2024年1月" → `WHERE date_col >= '2024-01-01' AND date_col < '2024-02-01'`
- "今天" / "当日" → `WHERE date_col >= CAST(GETDATE() AS DATE) AND date_col < DATEADD(DAY,1,CAST(GETDATE() AS DATE))`
- "最近N天" → `WHERE date_col >= DATEADD(DAY, -N, CAST(GETDATE() AS DATE))`
@@ -103,7 +105,7 @@ SQL_GENERATOR_SYSTEM = """你是一个精通SQL的数据库专家，有10年以
用户问题（示例）：按对手方列出截至 2026-04-02 的所有未结算交易。
-（日期规则：用户问题里**已写出具体日期**时，在 WHERE 中写入相同字面量，例如 `CashSettleDate <= '2026-04-02'`；**未给出具体日期**但包含时间范围描述（如"2024年1月"）时，应合理推断为日期区间，例如 `OrderDate >= '2024-01-01' AND OrderDate < '2024-02-01'`，禁止使用 `'[日期]'` 等占位符。）
+（日期规则：用户问题里**已写出具体日期**时，在 WHERE 中写入相同字面量，例如 `CashSettleDate <= '2026-04-02'`；**未给出具体日期**但包含时间范围描述（如"2024年1月"）时，应合理推断为日期区间，例如 `OrderDate >= '2024-01-01' AND OrderDate < '2024-02-01'`，禁止使用 `'[日期]'` 等占位符。**若用户完全未提及任何时间与时段**，则不要添加日期列条件，勿因本范例含日期而照抄日期过滤。）
SQL（表名、字段名须与当前 Schema 一致；**以下版式、别名、JOIN/WHERE/GROUP BY/ORDER BY 结构为强制模板**）：
@@ -130,30 +132,41 @@ ORDER BY TotalUnsettledAmount DESC;
**示例（版式与范例一致）**：
示例1 - 单表查询：
-问题：查询账户ID为'ACC001'的账户余额
-Schema: MCAccount(AccountID, Name, AvailableBalance, MarketValue, MarginValue)
+问题：查询账户ID为'M050013'的账户余额
+Schema: MCAccount(AccountID, AvailableBalance, AssetBalance, LiabilityBalance, MaximumAvailableBalance)
SQL:
SELECT
- AccountID,
- Name AS AccountName,
+ RTRIM(AccountID) AS AccountID,
AvailableBalance,
- MarketValue,
- MarginValue
-FROM MCAccount
-WHERE AccountID = 'ACC001';
+ AssetBalance,
+ LiabilityBalance,
+ MaximumAvailableBalance
+FROM dbo.MCAccount
+WHERE RTRIM(AccountID) = N'M050013';
示例2 - 多表 INNER JOIN：
-问题：查询账户'ACC001'持有的所有股票及数量
-Schema: MCAccount(AccountID), MCAccountInstrument(AccountID, MarketID, InstrumentID, Settled)
+问题：查询账户'M050013'持有的所有股票及数量
+Schema: BCAccountInstrument(AccountID, MarketID, InstrumentID, DailyOpenLedgerQuantity, DailyOpenSettledQuantity), MCInstrument(MarketID, InstrumentID, Name, InstrumentTypeID), MCInstrumentType(InstrumentTypeID, Name)
SQL:
SELECT
- a.AccountID,
- i.MarketID,
- i.InstrumentID AS InstrumentCode,
- i.Settled AS HoldingQty
-FROM MCAccount a
-JOIN MCAccountInstrument i ON a.AccountID = i.AccountID
-WHERE a.AccountID = 'ACC001';
+ RTRIM(bai.AccountID) AS AccountID,
+ RTRIM(bai.MarketID) AS MarketID,
+ RTRIM(bai.InstrumentID) AS InstrumentID,
+ RTRIM(mi.Name) AS InstrumentName,
+ RTRIM(mi.InstrumentTypeID) AS InstrumentTypeID,
+ it.Name AS InstrumentTypeName,
+ bai.DailyOpenLedgerQuantity AS LedgerQuantity,
+ bai.DailyOpenSettledQuantity AS SettledQuantity
+FROM dbo.BCAccountInstrument AS bai
+INNER JOIN dbo.MCInstrument AS mi
+ ON bai.MarketID = mi.MarketID
+ AND bai.InstrumentID = mi.InstrumentID
+LEFT JOIN dbo.MCInstrumentType AS it
+ ON mi.InstrumentTypeID = it.InstrumentTypeID
+WHERE RTRIM(bai.AccountID) = N'M050013'
+ AND bai.DailyOpenLedgerQuantity <> 0
+ORDER BY bai.MarketID, bai.InstrumentID;
+
示例3 - 时间范围推断（关键！）：
问题：查询2024年1月的总销售额
@@ -223,7 +236,7 @@ SQL_GENERATOR_USER = """Schema信息：
数据库方言：{dialect}
-请生成**有用 SQL**（见系统提示定义）：必须与「业务级黄金范例」**同构**——大写关键字、多行缩进版式、PascalCase 别名、该展示对手方/账户等名称时须 LEFT JOIN 维表；禁止输出挤成一行的「极简 SQL」。"""
+请生成**有用 SQL**（见系统提示定义）：必须与「业务级黄金范例」**同构**——大写关键字、多行缩进版式、PascalCase 别名、该展示对手方/账户等名称时须 LEFT JOIN 维表；禁止输出挤成一行的「极简 SQL」。**若当前问题未要求按时间筛选，不得在 WHERE 中擅自添加日期条件（系统提示 1b）。**"""
# ========== Few-shot 黄金 SQL 条件适配（Chroma 库内为已校验正确答案）==========
@@ -233,7 +246,7 @@ GOLDEN_SQL_ADAPT_SYSTEM = """你是精通 Microsoft SQL Server (T-SQL) 的数据
**你必须遵守**：
1. **以标准答案为主干**：优先保留其 `FROM`/`JOIN`/`ON`、主 `SELECT` 列清单与聚合/分组逻辑；**不要随意更换主表、不要拆掉必要 JOIN**，除非当前 Schema 片段中已不存在该表（此时在 Schema 内做最小替换并说明等价关系仅在脑中完成）。
-2. **只改「条件类」内容**：重点调整 `WHERE`/`HAVING`/`ORDER BY`/`TOP` 中的字面量、日期区间、状态码、账户/合约/代码等过滤；将用户问题中的时间范围、业务对象、筛选口径反映到这些条件中。
+2. **只改「条件类」内容**：重点调整 `WHERE`/`HAVING`/`ORDER BY`/`TOP` 中的字面量、日期区间、状态码、账户/合约/代码等过滤；将用户问题中的时间范围、业务对象、筛选口径反映到这些条件中。**若当前用户问题相较范例问题「少了」时间要求**（完全未提时间或时段），应**去掉**标准答案中仅因范例日期而存在的日期过滤，**禁止**保留与当前问题无关的日期条件（与 SQL_GENERATOR 的 **1b** 一致）。
3. **Schema 绝对优先**：表名、列名必须来自下方「当前 Schema 片段」；禁止臆造字段。若标准答案中某列在片段中不存在，按片段改写为合法列。
4. **T-SQL 与版式**：与常规生成一致——关键字大写、多行缩进、`WHERE` 续行以 `AND` 开头、需要时 PascalCase 英文别名；禁止 MySQL 反引号与 `CURDATE()` 等。
5. **禁止在字符串字面量中写中日韩文字**去匹配代码列；须用 Schema 注释中的代码或 JOIN 维表（与系统提示 SQL_GENERATOR 一致）。
diff --git a/backend/main.py b/backend/main.py
index 2cbecde..73824cf 100644
--- a/backend/main.py
+++ b/backend/main.py
@@ -10,10 +10,6 @@ import sys
import argparse
import logging
from pathlib import Path
-from typing import Optional
-
-from dotenv import load_dotenv
-
# 从仓库根目录运行 python backend/main.py 时，将 backend 加入模块搜索路径
_backend_dir = Path(__file__).resolve().parent
if str(_backend_dir) not in sys.path:
@@ -27,201 +23,13 @@ logging.basicConfig(
)
logger = logging.getLogger(__name__)
-def _repo_root() -> Path:
- """仓库根目录（含 data/、.env、api_server.py 的目录）。"""
- return Path(__file__).resolve().parent.parent
-
-
-def _load_project_env():
- """加载项目根目录 .env，供后续 os.getenv 使用。"""
- load_dotenv(_repo_root() / ".env")
-
-
-def resolve_sql_dialect(name: str) -> str:
- """CLI / 配置中的方言别名统一为 sqlglot 方言名（SQL Server -> tsql）。"""
- n = (name or "sqlserver").lower().strip()
- if n in ("sqlserver", "mssql"):
- return "tsql"
- return n
-
-
-def setup_environment():
- """环境检查"""
- _load_project_env()
- ms_key = os.getenv("MODELSCOPE_API_KEY", "").strip()
- oa_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "").strip()
- oa_key_ok = oa_key and not (
- oa_key.startswith("http://") or oa_key.startswith("https://")
- )
- if ms_key:
- pass # ModelScope：BASE_URL / MODEL 有默认值，仅需 KEY
- elif oa_key_ok:
- if not os.getenv("OPENAI_EMBEDDING_MODEL", "").strip():
- logger.warning("未设置 OPENAI_EMBEDDING_MODEL（远程 Embedding 模型名）")
- return False
- else:
- if not os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY", "").strip():
- logger.warning(
- "未设置 MODELSCOPE_API_KEY、"
- "OPENAI_API_KEY+OPENAI_EMBEDDING_MODEL 或 DASHSCOPE_API_KEY"
- )
- return False
- base = (
- os.getenv("DASHSCOPE_BASE_URL") or os.getenv("DASHSCOPE_base_url", "")
- ).strip()
- if not base:
- logger.warning("未设置 DASHSCOPE_BASE_URL（或 DASHSCOPE_base_url）")
- return False
- if not os.getenv("DASHSCOPE_MODEL", "").strip():
- logger.warning("未设置 DASHSCOPE_MODEL")
- return False
-
- # 检查Schema文件（支持相对路径和绝对路径）
- schema_path_str = os.getenv("SCHEMA_PATH", "./data/schemas/G3SB_MCDataDictionary_table_structure.json")
- schema_path = Path(schema_path_str)
-
- # 如果是相对路径，尝试从多个位置查找
- if not schema_path.is_absolute():
- # 尝试1: PyInstaller 临时目录（单文件模式）
- import sys
- if getattr(sys, 'frozen', False) and hasattr(sys, '_MEIPASS'):
- meipass_schema = Path(sys._MEIPASS) / schema_path_str
- if meipass_schema.exists():
- schema_path = meipass_schema
-
- # 尝试2: 当前工作目录
- if not schema_path.exists():
- schema_path = Path.cwd() / schema_path_str
-
- # 尝试3: 脚本所在目录
- if not schema_path.exists():
- script_dir = Path(__file__).resolve().parent.parent
- schema_path = script_dir / schema_path_str
-
- # 尝试4: 可执行文件所在目录
- if not schema_path.exists() and getattr(sys, 'frozen', False):
- exe_dir = Path(sys.executable).parent
- schema_path = exe_dir / schema_path_str
-
- if not schema_path.exists():
- logger.warning(f"Schema文件不存在: {schema_path}")
- logger.info("请将G3SB Schema文件放置在 ./data/schemas/ 目录")
- return False
-
- # 检查 LLM Key（DeepSeek / OpenAI 可切换）
- llm_sc = (os.getenv("LLM_SERVICE_CODE") or "").strip().lower()
- if llm_sc and llm_sc not in ("deepseek", "openai"):
- logger.warning("未知 LLM_SERVICE_CODE=%r（仅支持 deepseek/openai）", llm_sc)
- return False
- if llm_sc == "openai":
- if not (os.getenv("OPENAI_API_KEY") or "").strip():
- logger.warning("LLM_SERVICE_CODE=openai 但 OPENAI_API_KEY 未设置")
- return False
- else:
- if not (os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY") or "").strip():
- logger.warning("环境变量 DEEPSEEK_API_KEY 未设置（默认 LLM_SERVICE_CODE=deepseek）")
- logger.info("请在 .env 文件中配置，或 export DEEPSEEK_API_KEY=your_key")
- return False
-
- logger.info(f"[OK] 环境检查通过")
- logger.info(f" - Schema: {schema_path}")
- logger.info(
- " - LLM: %s",
- (llm_sc or "deepseek(auto)"),
- )
-
- return True
-
-
-def _default_g3sb_meta_path(structure_path: str) -> Optional[str]:
- """若存在与 table_structure 同名的 table_meta 文件则返回其路径。"""
- p = Path(structure_path)
- if "table_structure" not in p.name:
- return None
- cand = p.parent / p.name.replace("table_structure", "table_meta")
- return str(cand) if cand.is_file() else None
-
-
-def load_schema(schema_path: str, schema_meta_path: Optional[str] = None):
- """加载 Schema；G3SB structure JSON 会自动尝试配对 table_meta（可用 --schema-meta 指定）。"""
- from schema.manager import SchemaManager
-
- meta = (
- schema_meta_path
- if schema_meta_path is not None
- else _default_g3sb_meta_path(schema_path)
- )
- logger.info(f"加载Schema: {schema_path}")
- if meta:
- logger.info(f" 表注释(meta): {meta}")
-
- schema_mgr = SchemaManager.load_from_json(
- schema_path, g3sb_meta_path=meta
- )
-
- stats = schema_mgr.get_statistics()
- logger.info(
- f"[OK] Schema加载完成: {stats['database']}, "
- f"共{stats['total_tables']}张表, {stats['total_columns']}个字段"
- )
-
- return schema_mgr
-
-
-def create_orchestrator(schema_mgr, args):
- """创建编排器"""
- from agents.orchestrator import Text2SQLOrchestrator
- from llm.router import create_llm_client, resolve_llm_service_code
- from llm.deepseek_client import DeepSeekConfig
-
- translate_en = os.getenv("TRANSLATE_EN_TO_ZH", "true").strip().lower() not in (
- "0",
- "false",
- "no",
- "off",
- )
- if getattr(args, "no_translate_en", False):
- translate_en = False
-
- sc = resolve_llm_service_code()
- if sc == "deepseek":
- api_key = (args.api_key or os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY") or "").strip()
- if not api_key:
- raise ValueError(
- "未配置 DeepSeek API Key：请在 .env 中设置 DEEPSEEK_API_KEY，"
- "或使用命令行参数 --api-key"
- )
- base_url = (os.getenv("DEEPSEEK_BASE_URL") or "https://api.deepseek.com").strip()
- cfg = DeepSeekConfig(
- api_key=api_key,
- base_url=base_url,
- model_name=args.model or "deepseek-chat",
- temperature=args.temperature,
- max_tokens=args.max_tokens,
- )
- llm_client = create_llm_client("deepseek", **cfg.__dict__)
- else:
- # openai：完全由 OPENAI_* 决定；同时沿用 temperature/max_tokens 作为默认值覆盖
- llm_client = create_llm_client(
- "openai",
- temperature=args.temperature,
- max_tokens=args.max_tokens,
- )
-
- orchestrator = Text2SQLOrchestrator(
- schema_manager=schema_mgr,
- llm_client=llm_client,
- vector_db_path=args.vector_db,
- max_retry=args.max_retry,
- use_vector_search=not args.no_vector_search,
- # Few-shot配置
- fewshot_enabled=not args.no_fewshot,
- fewshot_top_k=args.fewshot_top_k,
- fewshot_min_rating=args.fewshot_min_rating,
- translate_english_to_zh=translate_en,
- )
-
- return orchestrator
+from bootstrap import (
+ create_orchestrator,
+ load_project_env,
+ load_schema,
+ resolve_sql_dialect,
+ setup_environment,
+)
def single_query(orchestrator, question: str, dialect: str = "tsql"):
@@ -361,7 +169,7 @@ def main():
default=2,
help="最大重试次数（默认: 2）"
)
- _load_project_env()
+ load_project_env()
parser.add_argument(
"--vector-db",
default=os.getenv("VECTOR_DB_PATH", "./data/embeddings/chroma").strip(),
diff --git a/backend/utils/__pycache__/fewshot_chroma_store.cpython-312.pyc b/backend/utils/__pycache__/fewshot_chroma_store.cpython-312.pyc
index bfe9137..5c4ffda 100644
Binary files a/backend/utils/__pycache__/fewshot_chroma_store.cpython-312.pyc and b/backend/utils/__pycache__/fewshot_chroma_store.cpython-312.pyc differ
diff --git a/backend/utils/__pycache__/fewshot_selector.cpython-312.pyc b/backend/utils/__pycache__/fewshot_selector.cpython-312.pyc
index 078654d..5109071 100644
Binary files a/backend/utils/__pycache__/fewshot_selector.cpython-312.pyc and b/backend/utils/__pycache__/fewshot_selector.cpython-312.pyc differ
diff --git a/backend/utils/__pycache__/validators.cpython-312.pyc b/backend/utils/__pycache__/validators.cpython-312.pyc
index f77392b..10a8e0e 100644
Binary files a/backend/utils/__pycache__/validators.cpython-312.pyc and b/backend/utils/__pycache__/validators.cpython-312.pyc differ
diff --git a/backend/utils/validators.py b/backend/utils/validators.py
index f683a2b..b7b1238 100644
--- a/backend/utils/validators.py
+++ b/backend/utils/validators.py
@@ -4,7 +4,7 @@ SQL 验证工具集
import re
import logging
-from typing import Tuple, List, Dict
+from typing import Tuple, List, Dict, Optional
logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -14,11 +14,56 @@ _CJK_IN_STRING_RE = re.compile(
)
-def check_no_cjk_in_sql_string_literals(sql: str) -> Tuple[bool, List[str]]:
- """
- 扫描 SQL 中单引号字符串（含 T-SQL N'…'），若字面量内出现 CJK 则判失败。
+def _cjk_text_in_string_literal(text: str) -> bool:
+ return bool(_CJK_IN_STRING_RE.search(text))
- 跳过 ``--`` 行注释与 ``/* */`` 块注释内的文本，避免误报。
+
+def _node_in_subtree(root, target) -> bool:
+ if root is None:
+ return False
+ for n in root.walk():
+ if n is target:
+ return True
+ return False
+
+
+def _cjk_string_in_forbidden_context(node, exp) -> bool:
+ """
+ 禁止含 CJK 的字面量出现在「比对/过滤」语境：WHERE、HAVING、JOIN ON、
+ 以及 CASE 分支的 WHEN 条件（含简单 CASE 的 WHEN 值），
+ 但允许出现在 SELECT 投影、CASE 的 THEN/ELSE 结果等纯展示位置。
+ """
+ if node.find_ancestor(exp.Where):
+ return True
+ if node.find_ancestor(exp.Having):
+ return True
+ join = node.find_ancestor(exp.Join)
+ if join is not None:
+ on = join.args.get("on")
+ if on is not None and _node_in_subtree(on, node):
+ return True
+
+ case = node.find_ancestor(exp.Case)
+ while case is not None:
+ default = case.args.get("default")
+ if default is not None and _node_in_subtree(default, node):
+ return False
+ for br in case.args.get("ifs") or []:
+ then_expr = br.args.get("true")
+ cond = br.this
+ if then_expr is not None and _node_in_subtree(then_expr, node):
+ return False
+ if cond is not None and _node_in_subtree(cond, node):
+ return True
+ case = case.find_ancestor(exp.Case)
+
+ return False
+
+
+def _check_no_cjk_legacy_text_scan(sql: str) -> Tuple[bool, List[str]]:
+ """
+ 解析失败时的回退：扫描单引号字符串（含 N'…'），字面量内出现 CJK 即失败。
+ 跳过 ``--`` 行注释与 ``/* */`` 块注释内的文本。
"""
errors: List[str] = []
i = 0
@@ -27,7 +72,6 @@ def check_no_cjk_in_sql_string_literals(sql: str) -> Tuple[bool, List[str]]:
in_block_comment = False
def _read_single_quoted_string(start: int) -> Tuple[str, int]:
- """从 start 指向的 opening `'` 之后开始读，返回 (内容, 闭合引号后下标)。"""
j = start
parts: List[str] = []
while j < n:
@@ -66,10 +110,9 @@ def check_no_cjk_in_sql_string_literals(sql: str) -> Tuple[bool, List[str]]:
i += 2
continue
- # N' 或 n' 前缀的 Unicode 字面量
if i + 1 < n and sql[i] in "Nn" and sql[i + 1] == "'":
body, i = _read_single_quoted_string(i + 2)
- if _CJK_IN_STRING_RE.search(body):
+ if _cjk_text_in_string_literal(body):
prev = body[:48] + ("…" if len(body) > 48 else "")
errors.append(
"SQL 字符串字面量中含中文或与业务中文直接作为比对值（禁止）。"
@@ -79,7 +122,7 @@ def check_no_cjk_in_sql_string_literals(sql: str) -> Tuple[bool, List[str]]:
if sql[i] == "'":
body, i = _read_single_quoted_string(i + 1)
- if _CJK_IN_STRING_RE.search(body):
+ if _cjk_text_in_string_literal(body):
prev = body[:48] + ("…" if len(body) > 48 else "")
errors.append(
"SQL 字符串字面量中含中文或与业务中文直接作为比对值（禁止）。"
@@ -92,6 +135,41 @@ def check_no_cjk_in_sql_string_literals(sql: str) -> Tuple[bool, List[str]]:
return len(errors) == 0, errors
+def check_no_cjk_in_sql_string_literals(sql: str, dialect: str = "tsql") -> Tuple[bool, List[str]]:
+ """
+ 禁止在「过滤/比对」语境使用含中日韩字符的字符串字面量（含 T-SQL ``N'…'``）。
+
+ 允许在 SELECT 投影、CASE 的 THEN/ELSE 结果等展示用字面量中使用中文标签。
+ 解析失败时回退为全文扫描（与旧版一致，偏严）。
+ """
+ from sqlglot import parse_one, exp
+
+ errors: List[str] = []
+
+ try:
+ parsed = parse_one(sql, dialect=dialect)
+ except Exception as e:
+ logger.debug("CJK 校验回退为全文扫描（SQL 解析失败）: %s", e)
+ return _check_no_cjk_legacy_text_scan(sql)
+
+ for node in parsed.walk():
+ text: Optional[str] = None
+ if isinstance(node, exp.Literal) and node.is_string:
+ text = str(node.this)
+ elif isinstance(node, exp.National):
+ text = str(node.this)
+ if text is None or not _cjk_text_in_string_literal(text):
+ continue
+ if _cjk_string_in_forbidden_context(node, exp):
+ prev = text[:48] + ("…" if len(text) > 48 else "")
+ errors.append(
+ "SQL 在 WHERE/HAVING/JOIN ON 或 CASE/WHEN 条件中出现含中文的字符串字面量（禁止）。"
+ f"片段近似: …'{prev}'… — 请改用 Schema 注释中的代码/枚举，或通过维表 JOIN 用键列过滤。"
+ )
+
+ return len(errors) == 0, errors
+
+
# 危险操作关键词（除非明确允许）
DANGEROUS_KEYWORDS = [
"DROP", "DELETE", "UPDATE", "INSERT", "ALTER", "TRUNCATE",
diff --git a/data/embeddings/chroma_fewshot/9756e6ea-6d51-4e24-a490-4a58f0a585b9/length.bin b/data/embeddings/chroma_fewshot/9756e6ea-6d51-4e24-a490-4a58f0a585b9/length.bin
index d1fa5fe..16406af 100644
Binary files a/data/embeddings/chroma_fewshot/9756e6ea-6d51-4e24-a490-4a58f0a585b9/length.bin and b/data/embeddings/chroma_fewshot/9756e6ea-6d51-4e24-a490-4a58f0a585b9/length.bin differ
diff --git a/logs/text2sql_api.log b/logs/text2sql_api.log
index 0a01ac8..a02e2bd 100644
--- a/logs/text2sql_api.log
+++ b/logs/text2sql_api.log
@@ -1,68 +1,135 @@
-2026-04-16 16:22:05 INFO [utils.repo_logging] repo_logging.py:79 configure_text2sql_api_logging() | 日志文件: C:\Users\24019\Desktop\backman-camel\logs\text2sql_api.log
-2026-04-16 16:22:10 INFO [__main__] api_server.py:85 () | [OK] 已加载配置文件: C:\Users\24019\Desktop\backman-camel\.env
-2026-04-16 16:22:10 INFO [__main__] api_server.py:1108 () | 启动服务: http://0.0.0.0:8041
-2026-04-16 16:22:10 INFO [__main__] api_server.py:1109 () | API文档: http://0.0.0.0:8041/docs
-2026-04-16 16:22:10 INFO [uvicorn.error] server.py:92 _serve() | Started server process [33080]
-2026-04-16 16:22:10 INFO [uvicorn.error] on.py:48 startup() | Waiting for application startup.
-2026-04-16 16:22:10 INFO [__main__] api_server.py:799 lifespan() | ============================================================
-2026-04-16 16:22:10 INFO [__main__] api_server.py:800 lifespan() | Text2SQL API Server 启动中...
-2026-04-16 16:22:10 INFO [__main__] api_server.py:801 lifespan() | ============================================================
-2026-04-16 16:22:10 INFO [main] main.py:126 setup_environment() | [OK] 环境检查通过
-2026-04-16 16:22:10 INFO [main] main.py:127 setup_environment() | - Schema: data\schemas\G3SB_MCDataDictionary_table_structure.json
-2026-04-16 16:22:10 INFO [main] main.py:128 setup_environment() | - LLM: openai
-2026-04-16 16:22:10 INFO [main] main.py:154 load_schema() | 加载Schema: ./data/schemas/G3SB_MCDataDictionary_table_structure.json
-2026-04-16 16:22:10 INFO [main] main.py:156 load_schema() | 表注释(meta): ./data/schemas/G3SB_MCDataDictionary_table_meta.json
-2026-04-16 16:22:10 INFO [schema.loader] loader.py:107 load_from_json() | [OK] 加载Schema完成(G3SB schemas): G3SB_MCDataDictionary_table_structure, 共2516张表
-2026-04-16 16:22:10 INFO [main] main.py:163 load_schema() | [OK] Schema加载完成: G3SB_MCDataDictionary_table_structure, 共2516张表, 59196个字段
-2026-04-16 16:22:14 INFO [llm.openai_client] openai_client.py:55 __init__() | [OK] OpenAIClient初始化: model=gpt-4o-mini, base_url=http://113.192.49.54:9080/v1
-2026-04-16 16:22:17 INFO [utils.embedding] embedding.py:144 __init__() | 使用 OpenAI Embedding API：model=text-embedding-ada-002，base_url=http://113.192.49.54:9080/v1，max_batch=100
-2026-04-16 16:22:19 INFO [utils.fewshot_chroma_store] fewshot_chroma_store.py:86 __init__() | [OK] FewShotChromaStore: 磁盘 data\embeddings\chroma_fewshot collection=fewshot_samples count=50
-2026-04-16 16:22:19 INFO [utils.fewshot_selector] fewshot_selector.py:128 _init_chroma_mode() | [Few-shot] 已从向量库加载（Chroma 50 条，data\embeddings\chroma_fewshot）
-2026-04-16 16:22:19 INFO [utils.fewshot_selector] fewshot_selector.py:159 _init_chroma_mode() | [OK] Few-shot 使用 Chroma（50 条）
-2026-04-16 16:22:19 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:116 __init__() | Few-shot已启用: top_k=3, min_rating=7
-2026-04-16 16:22:19 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:127 __init__() | [OK] Text2SQLOrchestrator初始化完成: max_retry=2, use_vector_search=True, fewshot=on, nl→zh_norm=on
-2026-04-16 16:22:19 INFO [__main__] api_server.py:132 get_orchestrator() | [OK] Orchestrator 初始化完成
-2026-04-16 16:22:19 INFO [__main__] api_server.py:805 lifespan() | [OK] 服务已就绪
-2026-04-16 16:22:19 INFO [uvicorn.error] on.py:62 startup() | Application startup complete.
-2026-04-16 16:22:19 INFO [uvicorn.error] server.py:224 _log_started_message() | Uvicorn running on http://0.0.0.0:8041 (Press CTRL+C to quit)
-2026-04-16 16:22:20 INFO [uvicorn.access] httptools_impl.py:483 send() | 127.0.0.1:14651 - "POST /g3sb/api/nl/chat/stream HTTP/1.1" 200
-2026-04-16 16:22:20 INFO [__main__] api_server.py:669 _chat_stream_events() | [API/stream] 开始: user_id='anonymous' visitor_biz_id=None session_id=None service_code=None model='gpt-4o-mini' lang_code='auto' msg_chars=15 preview='所有客户账户之间的股票转移记录' dialog_context_chars=0 last_turn_was_data_query=False
-2026-04-16 16:22:23 INFO [llm.openai_client] openai_client.py:55 __init__() | [OK] OpenAIClient初始化: model=gpt-4o-mini, base_url=http://113.192.49.54:9080/v1
-2026-04-16 16:22:23 INFO [utils.dialog_classifier] dialog_classifier.py:261 classify_dialog() | [dialog] intent=text2sql (hybrid fast: query hint) preview='所有客户账户之间的股票转移记录'
-2026-04-16 16:22:23 INFO [__main__] api_server.py:712 _chat_stream_events() | [GEN/API/stream] dialect=tsql top_k=20 dialog_context_chars=0 question_len=15 preview='所有客户账户之间的股票转移记录'
-2026-04-16 16:22:26 INFO [llm.openai_client] openai_client.py:55 __init__() | [OK] OpenAIClient初始化: model=gpt-4o-mini, base_url=http://113.192.49.54:9080/v1
-2026-04-16 16:22:29 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:803 generate() | [GEN] 问句已归一中文：所有客户账户的股票转移记录
-2026-04-16 16:22:29 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:816 generate() | [GEN] 开始生成SQL: question_chars=13 preview='所有客户账户的股票转移记录' dialog_context_chars=0
-2026-04-16 16:22:29 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:831 generate() | 尝试 #1
-2026-04-16 16:22:29 INFO [schema.indexer] indexer.py:82 __init__() | [OK] 初始化SchemaIndexer(Chroma磁盘 path=data\embeddings\chroma): collection=schema_tables, count=2516
-2026-04-16 16:22:29 INFO [schema.indexer] indexer.py:106 ensure_index_for_schema() | Schema 向量索引已就绪（2516 张表），跳过向量化
-2026-04-16 16:22:29 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:188 _coarse_filter() | [Orchestrator] 开始向量检索: query_chars=13 query_preview='所有客户账户的股票转移记录'
-2026-04-16 16:22:30 INFO [utils.embedding] embedding.py:163 _set_dim_from_vector() | [OK] Embedding 向量维度：1536
-2026-04-16 16:22:31 INFO [schema.indexer] indexer.py:244 search() | Schema 向量检索: query_chars=13 命中=20（阈值=0.1）top=[('VSBHKRpt0430', 0.8264), ('VSBHKRpt0431', 0.8188), ('TSBTransferInstruction', 0.8147), ('VSBTransferInstruction', 0.8134), ('VSBHKRpt0397', 0.8126), ('VSBHKRpt0672', 0.8117), ('VSBHKRpt0090C', 0.81), ('VSBHKRpt0570', 0.8084), ('VSBHKRpt1030A', 0.8077), ('VSBRpt0999E', 0.8065), ('VSBRpt0999C', 0.8064), ('TSBAccountEntitlementRelease', 0.8063), ('VSBRpt0999A', 0.8059), ('TSBAccountInstrumentMovement', 0.8038), ('VSBTransferInstructionGenerationByAccountContract', 0.8033)]
-2026-04-16 16:22:31 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:204 _coarse_filter() | [Orchestrator] 向量粗筛: 命中=20 张（阈值内），表名+分: [('VSBHKRpt0430', 0.8264), ('VSBHKRpt0431', 0.8188), ('TSBTransferInstruction', 0.8147), ('VSBTransferInstruction', 0.8134), ('VSBHKRpt0397', 0.8126), ('VSBHKRpt0672', 0.8117), ('VSBHKRpt0090C', 0.81), ('VSBHKRpt0570', 0.8084), ('VSBHKRpt1030A', 0.8077), ('VSBRpt0999E', 0.8065), ('VSBRpt0999C', 0.8064), ('TSBAccountEntitlementRelease', 0.8063), ('VSBRpt0999A', 0.8059), ('TSBAccountInstrumentMovement', 0.8038), ('VSBTransferInstructionGenerationByAccountContract', 0.8033), ('VSBRpt0060', 0.8021), ('XCGatewayStockReconciliationReport', 0.802), ('TSBAccountEntitlementHold', 0.8013), ('WSBBatchLocationTransferDetail', 0.8012), ('VCAccountCashMovement', 0.8012)]
-2026-04-16 16:22:35 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:258 _llm_select_tables() | LLM精筛选中表：['VSBHKRpt0430', 'VSBHKRpt0431', 'TSBTransferInstruction', 'VSBTransferInstruction', 'TSBAccountInstrumentMovement'] | reasoning_chars=192 reasoning_preview='问题涉及客户账户的股票转移记录，VSBHKRpt0430和VSBHKRpt0431提供了客户股票的日常转移报告和账户工具移动报告，TSBTransferInstruction和VSBTransferInstruction包含账户转移指令的详细信息，TSBAccountInstrumentMovement记录账户工具的移动交易。这些表共同涵盖了股票转移的各个方面，确保了信息的完整性。'
-2026-04-16 16:22:35 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:859 generate() | 选中表：['VSBHKRpt0430', 'VSBHKRpt0431', 'TSBTransferInstruction', 'VSBTransferInstruction', 'TSBAccountInstrumentMovement']，扩展后：['TSBAccountInstrumentMovement', 'TSBTransferInstruction', 'VSBHKRpt0431', 'VSBHKRpt0430', 'VSBTransferInstruction']
-2026-04-16 16:22:37 INFO [utils.fewshot_selector] fewshot_selector.py:209 select_best_with_score() | [Few-shot] best_with_score: qid=Q2 score=0.9575 preview='列出今日所有客户账户之间的股票转移记录。'
-2026-04-16 16:22:37 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:432 _generate_sql_golden_adapt() | [GEN] 黄金 few-shot 条件适配: qid=Q2 score=0.9575
-2026-04-16 16:22:41 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:450 _generate_sql_golden_adapt() | 生成的SQL（黄金适配，chars=494）:
--- 查询所有客户账户间股票转移记录
--- 使用 TSBAccountInstrumentMovement，MovementType='T' 表示账户间转移
-SELECT
- m.MovementID,
- m.AccountID AS FromAccountID,
- m.TransferToAccountID,
- m.InstrumentID,
- i.Name AS InstrumentSymbol,
- m.MovementType,
- m.Quantity AS TransferQuantity,
- m.ValueDate AS TransferDate
-FROM TSBAccountInstrumentMovement m
-LEFT JOIN MCInstrument i ON m.InstrumentID = i.InstrumentID
-WHERE m.MovementType = 'T'
- AND m.ValueDate = CAST(GETDATE() AS DATE)
-ORDER BY m.ValueDate;
-2026-04-16 16:22:41 INFO [db.engine] engine.py:45 get_engine() | SQLAlchemy engine initialized from database_url
-2026-04-16 16:22:41 INFO [db.dbhub_tools] dbhub_tools.py:627 _execute_sql() | _execute_sql 执行语句数=1 readonly=True max_rows=1
-2026-04-16 16:22:44 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:754 _validate_sql() | [validate] 程序+探针+LLM 汇总: valid=True err_count=0 warn_count=0 db_execution_status=0 sql_chars=494
-2026-04-16 16:22:44 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:921 generate() | [OK] SQL生成与验证通过（1次尝试）
-2026-04-16 16:22:44 INFO [__main__] api_server.py:765 _chat_stream_events() | [API/stream] Text2SQL 完成: valid=True attempts=1 tables_used=['TSBAccountInstrumentMovement', 'TSBTransferInstruction', 'VSBHKRpt0431', 'VSBHKRpt0430', 'VSBTransferInstruction'] sql_chars=494 sql_head="-- 查询所有客户账户间股票转移记录\n-- 使用 TSBAccountInstrumentMovement，MovementType='T' 表示账户间转移\nSELECT \n m.MovementID,\n m.AccountID AS FromAccountID,\n m.TransferToAccountID,\n m.InstrumentID,\n i.Name AS InstrumentSymbol,\n m.MovementType,\n m.Quantity AS TransferQuantity,\n m.ValueDate AS TransferDate\nFROM TSBAccountInstrumentMovement m\nLEFT JOIN MCInstrument i ON m.InstrumentID = i.InstrumentID\nWHERE m.MovementType = 'T'\n AND m.ValueDate = CAST(GETDATE() AS DATE)\nORDER BY m.ValueDate;"
+2026-04-17 10:48:50 INFO [utils.repo_logging] repo_logging.py:79 configure_text2sql_api_logging() | 日志文件: C:\Users\24019\Desktop\backman-camel\logs\text2sql_api.log
+2026-04-17 10:48:55 INFO [__main__] api_server.py:86 () | [OK] 已加载配置文件: C:\Users\24019\Desktop\backman-camel\.env
+2026-04-17 10:48:55 INFO [__main__] api_server.py:1299 () | 启动服务: http://0.0.0.0:8041
+2026-04-17 10:48:55 INFO [__main__] api_server.py:1300 () | API文档: http://0.0.0.0:8041/docs
+2026-04-17 10:48:55 INFO [uvicorn.error] server.py:92 _serve() | Started server process [38600]
+2026-04-17 10:48:55 INFO [uvicorn.error] on.py:48 startup() | Waiting for application startup.
+2026-04-17 10:48:55 INFO [__main__] api_server.py:969 lifespan() | ============================================================
+2026-04-17 10:48:55 INFO [__main__] api_server.py:970 lifespan() | Text2SQL API Server 启动中...
+2026-04-17 10:48:55 INFO [__main__] api_server.py:971 lifespan() | ============================================================
+2026-04-17 10:48:55 INFO [main] main.py:126 setup_environment() | [OK] 环境检查通过
+2026-04-17 10:48:55 INFO [main] main.py:127 setup_environment() | - Schema: data\schemas\G3SB_MCDataDictionary_table_structure.json
+2026-04-17 10:48:55 INFO [main] main.py:128 setup_environment() | - LLM: openai
+2026-04-17 10:48:55 INFO [main] main.py:154 load_schema() | 加载Schema: ./data/schemas/G3SB_MCDataDictionary_table_structure.json
+2026-04-17 10:48:55 INFO [main] main.py:156 load_schema() | 表注释(meta): ./data/schemas/G3SB_MCDataDictionary_table_meta.json
+2026-04-17 10:48:55 INFO [schema.loader] loader.py:107 load_from_json() | [OK] 加载Schema完成(G3SB schemas): G3SB_MCDataDictionary_table_structure, 共2516张表
+2026-04-17 10:48:55 INFO [main] main.py:163 load_schema() | [OK] Schema加载完成: G3SB_MCDataDictionary_table_structure, 共2516张表, 59196个字段
+2026-04-17 10:48:59 INFO [llm.openai_client] openai_client.py:55 __init__() | [OK] OpenAIClient初始化: model=gpt-4o-mini, base_url=http://113.192.49.54:9080/v1
+2026-04-17 10:49:01 INFO [utils.embedding] embedding.py:144 __init__() | 使用 OpenAI Embedding API：model=text-embedding-ada-002，base_url=http://113.192.49.54:9080/v1，max_batch=100
+2026-04-17 10:49:03 INFO [utils.fewshot_chroma_store] fewshot_chroma_store.py:86 __init__() | [OK] FewShotChromaStore: 磁盘 data\embeddings\chroma_fewshot collection=fewshot_samples count=50
+2026-04-17 10:49:03 INFO [utils.fewshot_selector] fewshot_selector.py:128 _init_chroma_mode() | [Few-shot] 已从向量库加载（Chroma 50 条，data\embeddings\chroma_fewshot）
+2026-04-17 10:49:03 INFO [utils.fewshot_selector] fewshot_selector.py:159 _init_chroma_mode() | [OK] Few-shot 使用 Chroma（50 条）
+2026-04-17 10:49:03 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:116 __init__() | Few-shot已启用: top_k=3, min_rating=7
+2026-04-17 10:49:03 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:127 __init__() | [OK] Text2SQLOrchestrator初始化完成: max_retry=2, use_vector_search=True, fewshot=on, nl→zh_norm=on
+2026-04-17 10:49:03 INFO [__main__] api_server.py:133 get_orchestrator() | [OK] Orchestrator 初始化完成
+2026-04-17 10:49:03 INFO [__main__] api_server.py:975 lifespan() | [OK] 服务已就绪
+2026-04-17 10:49:03 INFO [uvicorn.error] on.py:62 startup() | Application startup complete.
+2026-04-17 10:49:03 INFO [uvicorn.error] server.py:224 _log_started_message() | Uvicorn running on http://0.0.0.0:8041 (Press CTRL+C to quit)
+2026-04-17 10:49:16 INFO [uvicorn.access] httptools_impl.py:483 send() | 127.0.0.1:29292 - "POST /g3sb/api/nl/chat/stream HTTP/1.1" 200
+2026-04-17 10:49:16 INFO [__main__] api_server.py:735 _chat_stream_events() | [API/stream] 开始: user_id='anonymous' visitor_biz_id=None session_id=None service_code=None model='gpt-4o-mini' lang_code='auto' msg_chars=13 preview='查看目前余额最高的账号名称' dialog_context_chars=0 last_turn_was_data_query=False
+2026-04-17 10:49:19 INFO [llm.openai_client] openai_client.py:55 __init__() | [OK] OpenAIClient初始化: model=gpt-4o-mini, base_url=http://113.192.49.54:9080/v1
+2026-04-17 10:49:19 INFO [utils.dialog_classifier] dialog_classifier.py:261 classify_dialog() | [dialog] intent=text2sql (hybrid fast: query hint) preview='查看目前余额最高的账号名称'
+2026-04-17 10:49:19 INFO [__main__] api_server.py:801 _chat_stream_events() | [GEN/API/stream] dialect=tsql top_k=20 dialog_context_chars=0 question_len=13 preview='查看目前余额最高的账号名称'
+2026-04-17 10:49:22 INFO [llm.openai_client] openai_client.py:55 __init__() | [OK] OpenAIClient初始化: model=gpt-4o-mini, base_url=http://113.192.49.54:9080/v1
+2026-04-17 10:49:24 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:827 generate() | [GEN] 问句已归一中文：查看余额最高的账号名称
+2026-04-17 10:49:24 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:840 generate() | [GEN] 开始生成SQL: question_chars=11 preview='查看余额最高的账号名称' dialog_context_chars=0
+2026-04-17 10:49:24 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:855 generate() | 尝试 #1
+2026-04-17 10:49:24 INFO [schema.indexer] indexer.py:82 __init__() | [OK] 初始化SchemaIndexer(Chroma磁盘 path=data\embeddings\chroma): collection=schema_tables, count=2516
+2026-04-17 10:49:24 INFO [schema.indexer] indexer.py:106 ensure_index_for_schema() | Schema 向量索引已就绪（2516 张表），跳过向量化
+2026-04-17 10:49:24 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:188 _coarse_filter() | [Orchestrator] 开始向量检索: query_chars=11 query_preview='查看余额最高的账号名称'
+2026-04-17 10:49:27 INFO [utils.embedding] embedding.py:163 _set_dim_from_vector() | [OK] Embedding 向量维度：1536
+2026-04-17 10:49:27 INFO [schema.indexer] indexer.py:244 search() | Schema 向量检索: query_chars=11 命中=20（阈值=0.1）top=[('VSBFrontOfficeBalanceAccountCash', 0.7854), ('VSBRpt9009', 0.7824), ('BCAccountCash', 0.7824), ('VXVNSyncBalanceAccountCash', 0.7812), ('VCAccountOnlineCashWithdrawOrTransferredAmount', 0.781), ('VCAccountBalance', 0.7798), ('VXPhilipsB2BInterfaceAccountCashBalance', 0.779), ('VCBAccountCash', 0.7788), ('VSBAccountContractOnlineAvailableCashInAdvanceAmount', 0.7775), ('VCAccountDailyCreditLimit', 0.7765), ('VSBAyersFrontOfficeBalanceAccountCash', 0.776), ('VSBRpt0060', 0.7756), ('VSBRpt0055D_CIBalance', 0.7745), ('VSBRpt9008', 0.7745), ('VSBVNFrontOfficeMasterAccount', 0.7745)]
+2026-04-17 10:49:27 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:204 _coarse_filter() | [Orchestrator] 向量粗筛: 命中=20 张（阈值内），表名+分: [('VSBFrontOfficeBalanceAccountCash', 0.7854), ('VSBRpt9009', 0.7824), ('BCAccountCash', 0.7824), ('VXVNSyncBalanceAccountCash', 0.7812), ('VCAccountOnlineCashWithdrawOrTransferredAmount', 0.781), ('VCAccountBalance', 0.7798), ('VXPhilipsB2BInterfaceAccountCashBalance', 0.779), ('VCBAccountCash', 0.7788), ('VSBAccountContractOnlineAvailableCashInAdvanceAmount', 0.7775), ('VCAccountDailyCreditLimit', 0.7765), ('VSBAyersFrontOfficeBalanceAccountCash', 0.776), ('VSBRpt0060', 0.7756), ('VSBRpt0055D_CIBalance', 0.7745), ('VSBRpt9008', 0.7745), ('VSBVNFrontOfficeMasterAccount', 0.7745), ('VSBRpt0061', 0.7744), ('VSBRpt0055N_CIBalance', 0.7743), ('VCBAccountCashForBatchCashWithdrawal', 0.7739), ('VSBRPT0290I', 0.7737), ('VCBAccountSummary', 0.7736)]
+2026-04-17 10:49:31 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:258 _llm_select_tables() | LLM精筛选中表：['BCAccountCash', 'VCAccountBalance', 'VCBAccountCash'] | reasoning_chars=101 reasoning_preview='问题涉及查看余额，BCAccountCash存储账户现金余额信息，VCAccountBalance提供账户余额视图，VCBAccountCash是账户现金视图，这些表能够提供账户名称及其对应的余额信息。'
+2026-04-17 10:49:31 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:320 _prioritize_vc_user_accessible_function() | 已优先纳入目录视图 VCUserAccessibleFunction（置于选表前列），当前选表：['VCUserAccessibleFunction', 'BCAccountCash', 'VCAccountBalance', 'VCBAccountCash']
+2026-04-17 10:49:31 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:894 generate() | 选中表：['VCUserAccessibleFunction', 'BCAccountCash', 'VCAccountBalance', 'VCBAccountCash']，扩展后：['VCBAccountCash', 'BCAccountCash', 'VCAccountBalance', 'VCUserAccessibleFunction']
+2026-04-17 10:49:32 INFO [utils.fewshot_selector] fewshot_selector.py:209 select_best_with_score() | [Few-shot] best_with_score: qid=Q17 score=0.8266 preview='哪些客户已超过其信用额度？'
+2026-04-17 10:49:34 INFO [utils.fewshot_selector] fewshot_selector.py:357 _select_chroma() | Few-shot(Chroma)选择: 问题='查看余额最高的账号名称...' → 选中3个示例 (top_k=3, min_rating=7)
+2026-04-17 10:49:34 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:568 _generate_sql() | 已注入 3 个 few-shot 示例: qid=['Q17', 'Q27', 'Q23'] question_zh_preview=['哪些客户已超过其信用额度？', '列出所有超过3天的暂记账户分录。', '列出所有逾期未付保证金利息的账户。']
+2026-04-17 10:49:37 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:635 _generate_sql() | 生成的SQL（chars=178）:
+SELECT
+ a.AccountID,
+ a.AccountName AS AccountName,
+ a.AvailableBalance,
+ a.MarketValue,
+ a.LedgerBalance
+FROM VCAccountBalance a
+ORDER BY a.AvailableBalance DESC;
+2026-04-17 10:49:37 INFO [db.engine] engine.py:45 get_engine() | SQLAlchemy engine initialized from database_url
+2026-04-17 10:49:37 INFO [db.dbhub_tools] dbhub_tools.py:627 _execute_sql() | _execute_sql 执行语句数=1 readonly=True max_rows=1
+2026-04-17 10:49:38 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:778 _validate_sql() | [validate] 程序+探针+LLM 汇总: valid=True err_count=0 warn_count=0 db_execution_status=1 sql_chars=178
+2026-04-17 10:49:38 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:956 generate() | [OK] SQL生成与验证通过（1次尝试）
+2026-04-17 10:49:41 INFO [__main__] api_server.py:916 _chat_stream_events() | [API/stream] Text2SQL 完成: valid=True attempts=1 tables_used=['VCBAccountCash', 'BCAccountCash', 'VCAccountBalance', 'VCUserAccessibleFunction'] sql_chars=178 sql_head='SELECT\n a.AccountID,\n a.AccountName AS AccountName,\n a.AvailableBalance,\n a.MarketValue,\n a.LedgerBalance\nFROM VCAccountBalance a\nORDER BY a.AvailableBalance DESC;'
+2026-04-17 10:53:01 INFO [uvicorn.access] httptools_impl.py:483 send() | 127.0.0.1:24658 - "POST /g3sb/api/nl/chat/stream HTTP/1.1" 200
+2026-04-17 10:53:01 INFO [__main__] api_server.py:735 _chat_stream_events() | [API/stream] 开始: user_id='anonymous' visitor_biz_id=None session_id=None service_code=None model='gpt-4o-mini' lang_code='auto' msg_chars=23 preview="查询账户'M050013'持有的所有股票及数量" dialog_context_chars=0 last_turn_was_data_query=False
+2026-04-17 10:53:04 INFO [llm.openai_client] openai_client.py:55 __init__() | [OK] OpenAIClient初始化: model=gpt-4o-mini, base_url=http://113.192.49.54:9080/v1
+2026-04-17 10:53:04 INFO [utils.dialog_classifier] dialog_classifier.py:261 classify_dialog() | [dialog] intent=text2sql (hybrid fast: query hint) preview="查询账户'M050013'持有的所有股票及数量"
+2026-04-17 10:53:04 INFO [__main__] api_server.py:801 _chat_stream_events() | [GEN/API/stream] dialect=tsql top_k=20 dialog_context_chars=0 question_len=23 preview="查询账户'M050013'持有的所有股票及数量"
+2026-04-17 10:53:07 INFO [llm.openai_client] openai_client.py:55 __init__() | [OK] OpenAIClient初始化: model=gpt-4o-mini, base_url=http://113.192.49.54:9080/v1
+2026-04-17 10:53:08 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:827 generate() | [GEN] 问句已归一中文：查询账户'M050013'持有的所有股票及其数量
+2026-04-17 10:53:08 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:840 generate() | [GEN] 开始生成SQL: question_chars=24 preview="查询账户'M050013'持有的所有股票及其数量" dialog_context_chars=0
+2026-04-17 10:53:08 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:855 generate() | 尝试 #1
+2026-04-17 10:53:09 INFO [schema.indexer] indexer.py:106 ensure_index_for_schema() | Schema 向量索引已就绪（2516 张表），跳过向量化
+2026-04-17 10:53:09 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:188 _coarse_filter() | [Orchestrator] 开始向量检索: query_chars=24 query_preview="查询账户'M050013'持有的所有股票及其数量"
+2026-04-17 10:53:10 INFO [schema.indexer] indexer.py:244 search() | Schema 向量检索: query_chars=24 命中=20（阈值=0.1）top=[('VSBHKRpt0695A', 0.8153), ('VSBHKRpt0365A', 0.8114), ('VSBHKRpt1330', 0.809), ('VSBHKRPT0156', 0.8061), ('VSBHKRpt0672', 0.8053), ('VSBHKRpt0390D', 0.8051), ('VSBHKRPT0590', 0.8046), ('VSBRpt0055U_AccountInformation', 0.8038), ('VSBHKRpt4000A', 0.8028), ('VSBHKRptMSTATInvestmentPortfolioNoHoldings', 0.8026), ('VSBHKRpt1150', 0.8022), ('VSBRpt0055M_AccountInformation', 0.8019), ('VSBRpt0055U_Stock', 0.8017), ('VSBRpt0302V_AccountInformation', 0.8017), ('TSBYellowFormShareAllotment', 0.8016)]
+2026-04-17 10:53:10 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:204 _coarse_filter() | [Orchestrator] 向量粗筛: 命中=20 张（阈值内），表名+分: [('VSBHKRpt0695A', 0.8153), ('VSBHKRpt0365A', 0.8114), ('VSBHKRpt1330', 0.809), ('VSBHKRPT0156', 0.8061), ('VSBHKRpt0672', 0.8053), ('VSBHKRpt0390D', 0.8051), ('VSBHKRPT0590', 0.8046), ('VSBRpt0055U_AccountInformation', 0.8038), ('VSBHKRpt4000A', 0.8028), ('VSBHKRptMSTATInvestmentPortfolioNoHoldings', 0.8026), ('VSBHKRpt1150', 0.8022), ('VSBRpt0055M_AccountInformation', 0.8019), ('VSBRpt0055U_Stock', 0.8017), ('VSBRpt0302V_AccountInformation', 0.8017), ('TSBYellowFormShareAllotment', 0.8016), ('VSBHKRpt0450B', 0.8012), ('VSBHKRpt0390', 0.8009), ('VSBRpt0060', 0.8006), ('TSBAccountEntitlement', 0.8006), ('VSBHKRPT0157', 0.8004)]
+2026-04-17 10:53:14 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:258 _llm_select_tables() | LLM精筛选中表：['VSBHKRpt0390D', 'VSBHKRpt0390', 'VSBHKRpt0672'] | reasoning_chars=119 reasoning_preview="用户查询账户'M050013'持有的所有股票及其数量，VSBHKRpt0390D和VSBHKRpt0390均为账户持仓相关表，包含账户及其持有的股票信息，VSBHKRpt0672提供账户的基本信息，三者可以通过账户ID关联，满足查询需求。"
+2026-04-17 10:53:14 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:320 _prioritize_vc_user_accessible_function() | 已优先纳入目录视图 VCUserAccessibleFunction（置于选表前列），当前选表：['VCUserAccessibleFunction', 'VSBHKRpt0390D', 'VSBHKRpt0390', 'VSBHKRpt0672']
+2026-04-17 10:53:14 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:894 generate() | 选中表：['VCUserAccessibleFunction', 'VSBHKRpt0390D', 'VSBHKRpt0390', 'VSBHKRpt0672']，扩展后：['VSBHKRpt0390D', 'VSBHKRpt0390', 'VSBHKRpt0672', 'VCUserAccessibleFunction']
+2026-04-17 10:53:15 INFO [utils.fewshot_selector] fewshot_selector.py:209 select_best_with_score() | [Few-shot] best_with_score: qid=Q2 score=0.8459 preview='列出今日所有客户账户之间的股票转移记录。'
+2026-04-17 10:53:16 INFO [utils.fewshot_selector] fewshot_selector.py:357 _select_chroma() | Few-shot(Chroma)选择: 问题='查询账户'M050013'持有的所有股票及其数量...' → 选中3个示例 (top_k=3, min_rating=7)
+2026-04-17 10:53:16 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:568 _generate_sql() | 已注入 3 个 few-shot 示例: qid=['Q2', 'Q32', 'Q40'] question_zh_preview=['列出今日所有客户账户之间的股票转移记录。', '各市场客户不同资产（如股票、债券、基金、虚拟资产）的总持仓是多少？', '列出今日执行的所有股票转移/移动。']
+2026-04-17 10:53:18 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:635 _generate_sql() | 生成的SQL（chars=169）:
+SELECT
+ h.AccountID,
+ h.InstrumentID,
+ h.InstrumentName AS InstrumentSymbol,
+ h.HoldQuantity AS HoldingQty
+FROM VSBHKRpt0390 h
+WHERE h.AccountID = 'M050013';
+2026-04-17 10:53:18 INFO [db.dbhub_tools] dbhub_tools.py:627 _execute_sql() | _execute_sql 执行语句数=1 readonly=True max_rows=1
+2026-04-17 10:53:18 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:778 _validate_sql() | [validate] 程序+探针+LLM 汇总: valid=True err_count=0 warn_count=0 db_execution_status=1 sql_chars=169
+2026-04-17 10:53:18 INFO [agents.orchestrator] orchestrator.py:956 generate() | [OK] SQL生成与验证通过（1次尝试）
+2026-04-17 10:53:20 INFO [__main__] api_server.py:916 _chat_stream_events() | [API/stream] Text2SQL 完成: valid=True attempts=1 tables_used=['VSBHKRpt0390D', 'VSBHKRpt0390', 'VSBHKRpt0672', 'VCUserAccessibleFunction'] sql_chars=169 sql_head="SELECT\n h.AccountID,\n h.InstrumentID,\n h.InstrumentName AS InstrumentSymbol,\n h.HoldQuantity AS HoldingQty\nFROM VSBHKRpt0390 h\nWHERE h.AccountID = 'M050013';"
+2026-04-17 15:07:22 INFO [uvicorn.error] server.py:272 shutdown() | Shutting down
+2026-04-17 15:07:23 INFO [uvicorn.error] server.py:102 _serve() | Finished server process [38600]
+2026-04-17 15:07:23 ERROR [uvicorn.error] on.py:134 send() | Traceback (most recent call last):
+ File "D:\conda\Lib\asyncio\runners.py", line 194, in run
+ return runner.run(main)
+ ^^^^^^^^^^^^^^^^
+ File "D:\conda\Lib\asyncio\runners.py", line 118, in run
+ return self._loop.run_until_complete(task)
+ ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+ File "D:\conda\Lib\asyncio\base_events.py", line 674, in run_until_complete
+ self.run_forever()
+ File "D:\conda\Lib\asyncio\windows_events.py", line 322, in run_forever
+ super().run_forever()
+ File "D:\conda\Lib\asyncio\base_events.py", line 641, in run_forever
+ self._run_once()
+ File "D:\conda\Lib\asyncio\base_events.py", line 1986, in _run_once
+ handle._run()
+ File "D:\conda\Lib\asyncio\events.py", line 88, in _run
+ self._context.run(self._callback, *self._args)
+ File "C:\Users\24019\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\uvicorn\server.py", line 78, in serve
+ with self.capture_signals():
+ ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+ File "D:\conda\Lib\contextlib.py", line 144, in __exit__
+ next(self.gen)
+ File "C:\Users\24019\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\uvicorn\server.py", line 339, in capture_signals
+ signal.raise_signal(captured_signal)
+ File "D:\conda\Lib\asyncio\runners.py", line 157, in _on_sigint
+ raise KeyboardInterrupt()
+KeyboardInterrupt
+
+During handling of the above exception, another exception occurred:
+
+Traceback (most recent call last):
+ File "C:\Users\24019\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\starlette\routing.py", line 645, in lifespan
+ await receive()
+ File "C:\Users\24019\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\uvicorn\lifespan\on.py", line 137, in receive
+ return await self.receive_queue.get()
+ ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+ File "D:\conda\Lib\asyncio\queues.py", line 158, in get
+ await getter
+asyncio.exceptions.CancelledError
+