test(flywheel): 补 few-shot 飞轮单测并沉淀开发文档

- embedding_provider：GLM/Ollama 分支、维度缓存、HTTP 错误降级
- few_shot_ingestion：confirmed/false_positive 入库、ignored 跳过、幂等去重、
  create_feedback hook 触发、feature flag、吞异常
- few_shot_retrieval：去重、token 预算、超长截断；prompt 注入合并 examples + 向后兼容
- 容器内新增测试 20 passed；回归测试 35 passed（RAG/risk_observations/rule_generation）
- 沉淀 document/development/2026-07-03/feature/ai-data-flywheel 概念文档与 TODO，
  飞轮 1 已勾选证据，飞轮 2-6 待后续迭代

document/development/2026-07-03/feature/ai-data-flywheel/CONCEPT.md

@@ -0,0 +1,190 @@
+# AI 数据飞轮 概念文档
+
+更新时间：2026-07-03
+
+文档路径：document/development/2026-07-03/feature/ai-data-flywheel/CONCEPT.md
+
+## 功能一句话
+
+把用户反馈、人工修正、风险样本、评测结果自动沉淀并回流到下一次 LLM 推理与规则生成，让费控系统在不停机的情况下持续提升准确率、降低误报率和人工干预率。
+
+## 背景与问题
+
+- 当前现状：项目已具备"聪明"的骨架——RAG（`knowledge_rag_runtime.py` + Qdrant）、风险规则自动生成（`risk_rule_generation*.py`）、反馈样本沉淀（`skills/domain/false-positive-sample-accumulator` 等 3 个 accumulator）、规则回放评测（`risk-algorithm-replay-evaluator`）、行为画像（`employee_behavior_profile*`）、用户反馈表（`agent_feedback.py` + `AgentOperationFeedback`）。
+- 用户痛点：样本在往 accumulator 池子里堆，但**下一次 LLM 推理时并没有把这些样本检索出来当 few-shot 喂进去**；prompt 散落在各 `*_prompt.py`，没有版本号、没有在线 A/B、没有回归门禁；OCR 抽取的人工修正值没有回流成评测/训练数据；低分反馈只汇总不归因。
+- 业务影响：系统每次推理都从"初始水平"出发，无法把历史踩过的坑转化成下一次的能力；改 prompt / 改规则无法证明是否变好，存在隐性回归风险；运营和算法同事看不到"系统在进步"的证据。
+- 为什么现在需要做：飞轮骨架已齐，缺的是把"样本池 → 检索注入 + 评测门禁 → prompt/规则版本"这段断开的箭头接上。补上后整张图就转起来，且改动集中在 prompt 构造层 + 新增 eval 目录，不动业务主链路，风险低。
+
+## 目标与非目标
+
+### 目标
+
+- [G1] few-shot 在线检索注入：推理前从样本池按 case 特征做向量检索，取 top-k 历史样本（含人工结论）拼进 system prompt。
+- [G2] 黄金评测集 + 自动回归门禁：版本化 golden set，prompt/规则变更后在 golden set 上自动跑分，分数不达标禁止发布。
+- [G3] Prompt 版本化 + Canary A/B：prompt 进表带版本号，支持 stable / canary 流量切分，反馈分数对比。
+- [G4] 抽取修正回流：附件/明细字段的人工修正值记录为 diff，沉淀为抽取评测集与 few-shot 样本。
+- [G5] 低分反馈自动归因：低分反馈触发归因 agent，拉 trace 诊断错误环节并生成改进任务。
+- [G6] AI 智商看板：每周自动跑 golden set，输出准确率/召回率/误报率/人工干预率随时间的曲线。
+
+### 非目标
+
+- [NG1] 本轮不做模型微调 / 自训练：只走 prompt 侧的 in-context learning + 规则学习。
+- [NG2] 本轮不改变现有业务主链路（申请单、报销、审批）的接口契约。
+- [NG3] 本轮不替换 Qdrant / LightRAG 底座，复用现有向量存储与 embedding 配置。
+- [NG4] 政策新鲜度检测（外部政策变更 → 自动重生成规则）后续再评估，本轮只在评测门禁侧预留接口。
+
+## 用户与场景
+
+- 目标用户：
+  1. 报销人 / 申请人：感知到系统越来越准，少打回、少补件。
+  2. 财务审批人：误报率下降，审批被打断的次数减少。
+  3. 算法/运营同学：能看到智商曲线、能灰度上线 prompt、能跑回归评测。
+- 使用入口：
+  - 推理时自动注入 few-shot（对用户透明）。
+  - 后台 Canary 控制台（运营切流量、看分数）。
+  - AI 智商看板（周报 / 在线查询）。
+- 核心场景：
+  1. 用户提交报销 → 系统预审 → 预审 prompt 自动注入相似历史误报样本 → 给出更准结论。
+  2. 算法同学改了 risk rule 生成 prompt → 发布前自动跑 golden set → 不达标被门禁拦下。
+  3. 用户给低分 → 归因 agent 诊断"是检索没召回 / 规则误判 / 回复格式问题"→ 自动建改进任务并回写样本池。
+  4. 审批人改了 OCR 抽错的金额 → diff 自动沉淀 → 下次同类票据抽取 prompt 多一条 few-shot。
+- 异常场景：
+  - 样本池为空或检索失败 → 退化为无 few-shot 推理，不阻塞主链路。
+  - 评测门禁服务不可用 → 默认放行 stable，canary 自动暂停。
+  - Canary 候选 prompt 分数劣化 → 自动回滚到 stable。
+
+## 功能能力
+
+- [C1] 输入能力：消费 accumulator 样本池、`AgentOperationFeedback`、附件修正 diff、trace 数据作为飞轮原料。
+- [C2] 处理能力：样本检索（向量 + 元数据过滤）、评测打分（准确率/召回率/误报率/F1）、Canary 流量切分、低分归因。
+- [C3] 输出能力：few-shot 注入后的 messages、评测报告、智商曲线、改进任务、归因结论。
+- [C4] 状态与权限：样本带"人工已确认"标签才进可注入集合；prompt 版本有 stable/canary/pinned 状态；评测门禁可由运营关闭（审计可见）。
+- [C5] 边界与降级：检索失败、评测失败、Canary 失败均降级到 stable，不阻塞业务推理。
+
+## 方案设计
+
+### 前端
+
+- 页面/组件：
+  - AI 智商看板（新页面，复用 `finance-report` 看板骨架）：准确率/召回率/误报率/人工干预率随时间曲线 + golden set 覆盖度。
+  - Canary 控制台（并入 `SettingsView` / `PoliciesView`）：列出各场景 prompt 版本、流量比例、当前分数、一键回滚。
+- 交互状态：加载/空态（样本不足）/错误态（评测失败）/权限态（仅算法运营）。
+- 展示规则：曲线按场景（差旅/报销/预算）分面；Canary 显示置信区间，差异不显著时标注。
+- 降级处理：看板数据不可用时提示"数据生成中"，不报错。
+
+### 后端
+
+- 接口/服务（新增，按职责拆分，单文件 ≤ 800 行）：
+  - `services/few_shot_retrieval.py`：样本检索器，复用 Qdrant，输入 case 特征 → 输出 top-k 样本（带人工结论）。
+  - `services/prompt_registry.py`：prompt 版本注册中心，按场景 + 策略（latest/canary/pinned）取 prompt。
+  - `services/eval_harness.py`：在 golden set 上跑评测，输出指标；被发布门禁和智商看板共用。
+  - `services/feedback_attribution.py`：低分归因 agent，复用 `AgentTraceCenter` 数据。
+  - `services/extraction_correction_recorder.py`：记录 OCR 抽取字段的人工修正 diff。
+- 改造点（在现有 prompt 构造文件加 inject 钩子，不改业务接口）：
+  - `risk_rule_generation_prompt.py`、`user_agent_application.py`、`expense_claim_pre_review.py`、`document_intelligence_rules.py`、`ontology_extraction.py` 的 prompt 构造处。
+- 权限与校验：Canary 控制台仅算法/运营角色；门禁关闭需审计日志。
+- 持久化（新表，Alembic 迁移）：
+  - `prompt_version`：id / scene / content / version / status(stable/canary/pinned) / eval_score / created_by / created_at。
+  - `golden_set`：id / scene / case_payload / expected / source(accumulator/manual) / confirmed / version。
+  - `extraction_correction`：id / attachment_id / field / raw_value / corrected_value / operator / created_at。
+  - `eval_run`：id / prompt_version_id / scene / metrics_json / started_at / finished_at。
+- 降级处理：所有飞轮组件故障均降级到无 few-shot + stable prompt，主链路不阻塞。
+
+### 算法与规则
+
+- 输入：case 特征向量（场景标签 + 文本摘要 + 关键字段）、golden set、反馈样本、修正 diff。
+- 流程：
+  1. 推理前：`few_shot_retrieval` 检索 top-k → 拼 system prompt。
+  2. 推理后：结果 + 反馈写入 accumulator。
+  3. 发布前：`eval_harness` 在 golden set 上跑分 → 门禁判定。
+  4. 低分触发：`feedback_attribution` 归因 → 改进任务回写样本池。
+- 输出：few-shot 样本块、评测指标、归因结论、智商曲线数据点。
+- 解释：few-shot 注入在 prompt 中保留"参考案例（历史已确认）"段落，可追溯；评测报告附错误 case 列表；归因输出错误环节标签 + 证据 trace 片段。
+
+### 数据与契约
+
+- 核心字段：scene、case_signature、few_shot_samples、metrics(acc/recall/fpr/f1)、prompt_version_id、status。
+- 状态枚举：
+  - prompt: `stable` / `canary` / `pinned` / `archived`。
+  - golden case: `draft` / `confirmed` / `deprecated`。
+  - eval: `pass` / `fail` / `blocked`。
+- 兼容策略：prompt_registry 找不到版本时回退到当前硬编码 prompt（保证向后兼容）。
+- 版本/审计：每次 prompt / 规则 / golden set 变更记 `eval_run`，可回放历史。
+
+## 算法与公式
+
+### few-shot 检索排序
+
+```text
+score(sample, case) = α * sim(emb(sample), emb(case)) + β * match(meta(sample), meta(case))
+```
+
+变量说明：
+
+- score：样本与当前 case 的综合相似度。
+- sim：余弦相似度，复用 Qdrant 现有 embedding。
+- match：元数据硬匹配得分（场景同 / 域同 / 级别同），取 0 或 1。
+- α、β：权重，默认 α=0.8、β=0.2，可在 prompt_registry 中按场景覆盖。
+- 适用边界：仅取 `confirmed=true` 的样本；top-k 默认 k=3，按 token 预算动态裁剪。
+
+### 评测指标
+
+```text
+precision = TP / (TP + FP)
+recall    = TP / (TP + FN)
+f1        = 2 * precision * recall / (precision + recall)
+```
+
+变量说明：
+
+- TP/FP/FN：在 golden set 上推理结论与 expected 比对得出（结论为风险标记/字段值/分类标签三类场景各有比对器）。
+- 发布门禁默认阈值：recall ≥ 上一版 stable 的 recall 且 f1 不下降超过 2 个百分点，否则 `fail`。
+
+## 测试方案
+
+后端：
+
+- `few_shot_retrieval` 单测：样本池空 / 检索失败 / top-k 截断 / 仅取 confirmed 样本。
+- `eval_harness` 单测：golden set 跑分指标正确性、门禁通过/拦截逻辑、空 golden set 降级。
+- `prompt_registry` 单测：按策略取版本、回退到硬编码、Canary 流量切分比例。
+- `feedback_attribution` 单测：mock trace 数据，归因标签正确性。
+
+前端：
+
+- AI 智商看板视图模型：空态、加载态、错误态、曲线渲染。
+- Canary 控制台：列表、切流量、回滚交互。
+
+集成：
+
+- 端到端：构造一份 golden set → 改 prompt → 发布被门禁拦截 / 通过 → 智商看板出现新数据点。
+- 容器内运行：`docker exec -w /app -e SERVER_VENV_DIR=/tmp/x-financial-server-venv local-x-financial-linux /tmp/x-financial-server-venv/bin/pytest -q server/tests/...`，超时 60s。
+
+手工验证：
+
+- 在 AI 工作台触发一次预审，确认 prompt 中出现 few-shot 块。
+- 在 Canary 控制台发布一版劣化 prompt，确认被门禁拦下。
+
+## 指标与验收
+
+- [A1] 功能验收：推理时 prompt 中可见 few-shot 块，且样本来自 confirmed 池。
+- [A2] 性能指标：few-shot 检索 ≤ 200ms（P95），不显著拖慢主链路；eval 单场景 ≤ 60s。
+- [A3] 质量指标：golden set 覆盖至少 5 个核心场景；门禁能正确拦截劣化 prompt。
+- [A4] 安全/权限指标：Canary 控制台仅算法/运营可操作；门禁关闭记审计日志。
+- [A5] 可观测性：AI 智商看板按周生成曲线；每次 eval_run 可回放。
+
+## 风险与开放问题
+
+- 风险：
+  - few-shot 注入增加 prompt 长度，可能触发 token 上限或拖慢推理 → 用 token 预算裁剪 + P95 监控兜底。
+  - 样本池噪音（错误标注）污染推理 → 只取 confirmed 样本 + 评测门禁把关。
+  - 评测 golden set 与线上分布漂移 → 季度复审 golden set，标注漂移度。
+- 已处理依赖：复用 Qdrant / LightRAG / accumulator / AgentTraceCenter / risk_rule_generation 现有能力。
+- 待确认：
+  - Canary 流量切分的具体比例（建议 90/10）需与业务确认。
+  - 智商看板放哪个一级菜单（Settings 还是独立"AI 运营"菜单）。
+  - 政策新鲜度检测是否本轮接入。
+- 降级策略：任何飞轮组件故障 → 无 few-shot + stable prompt + 跳过门禁（仅 stable），保证业务连续。
+
+## 本轮实现记录
+
+- 2026-07-03：完成数据飞轮概念文档与开发 TODO 拆分，作为后续改造的总纲。

document/development/2026-07-03/feature/ai-data-flywheel/TODO.md

@@ -0,0 +1,98 @@
+# AI 数据飞轮 开发 TODO
+
+更新时间：2026-07-03
+
+文档路径：document/development/2026-07-03/feature/ai-data-flywheel/TODO.md
+
+## 使用规则
+
+- 每个 TODO 必须对应 `CONCEPT.md` 中的目标、能力、方案或验收点。
+- 只有完成并验证后，才能把 `[ ]` 改成 `[x]`。
+- 勾选时在任务后补充简短证据，例如文件、接口、命令或验证结果。
+- 如果需求发生变化，先更新 `CONCEPT.md`，再调整本 TODO。
+- 实施顺序建议：阶段 1 → 2 → 3（飞轮 1+2 是地基）→ 4/5/6 并行 → 7。
+
+## 1. 调研与边界
+
+- [x] [CONCEPT: 背景与问题] 盘点现有 accumulator / feedback / RAG / 规则生成能力，确认飞轮骨架已存在、断点在"检索注入 + 评测门禁"。
+  证据：`server/src/app/skills/domain/{false-positive-sample-accumulator,risk-feedback-sample-accumulator,risk-clue-collector}`、`services/agent_feedback.py`、`services/knowledge_rag_runtime.py`、`services/risk_rule_generation*.py`。
+- [x] [CONCEPT: 目标与非目标] 确认本轮范围 = 飞轮 1-6（few-shot 注入 / golden set 门禁 / prompt 版本化 / 抽取修正回流 / 低分归因 / 智商看板），不做模型微调、不改业务接口契约。
+  证据：CONCEPT.md「目标与非目标」章节。
+- [ ] [CONCEPT: 风险与开放问题] 与业务确认 Canary 流量比例、智商看板菜单位置、政策新鲜度检测是否本轮接入。
+  证据：
+
+## 2. 契约与设计
+
+- [ ] [CONCEPT: 功能能力] 定义 4 张新表的字段、状态枚举（prompt stable/canary/pinned/archived、golden draft/confirmed/deprecated、eval pass/fail/blocked、correction）。
+  证据：
+- [ ] [CONCEPT: 方案设计] 明确 5 个新 service 的职责边界与 inject 钩子点（risk_rule_generation_prompt / user_agent_application / expense_claim_pre_review / document_intelligence_rules / ontology_extraction）。
+  证据：
+- [ ] [CONCEPT: 算法与公式] 确认 few-shot 检索排序公式权重（默认 α=0.8 β=0.2）与门禁阈值（recall 不降、f1 下降 ≤ 2pp）。
+  证据：
+- [ ] [CONCEPT: 指标与验收] 把验收点 A1-A5 转成可验证检查项，附命令与期望结果。
+  证据：
+
+## 3. 后端实现
+
+- [x] [CONCEPT: 后端] 新增 `services/few_shot_retrieval.py`：复用 Qdrant，按 case 特征检索 top-k confirmed 样本，带 token 预算裁剪。
+  证据：`server/src/app/services/few_shot_retrieval.py`；`server/src/app/services/few_shot_store.py`（独立 Qdrant collection `few_shot_samples`）；`server/src/app/services/embedding_provider.py`（公共 EmbeddingProvider，复用 knowledge_rag_runtime 的 HTTP 调用）。
+- [ ] [CONCEPT: 后端] 新增 `services/prompt_registry.py`：prompt 版本 CRUD + 策略取版（latest/canary/pinned）+ 回退硬编码。
+  证据：飞轮 3（prompt 版本化 + Canary）未启动，本轮只做飞轮 1。
+- [ ] [CONCEPT: 后端] 新增 `services/eval_harness.py`：在 golden set 上跑评测，输出 precision/recall/f1，供门禁与看板共用。
+  证据：飞轮 2（golden set + 门禁）未启动，本轮只做飞轮 1。
+- [ ] [CONCEPT: 后端] 新增 `services/feedback_attribution.py`：低分反馈触发，复用 AgentTraceCenter trace 做归因，输出错误环节标签 + 改进任务。
+  证据：飞轮 5（低分归因）未启动，本轮只做飞轮 1。
+- [ ] [CONCEPT: 后端] 新增 `services/extraction_correction_recorder.py`：在附件/明细字段更新处记录 raw vs corrected diff。
+  证据：飞轮 4（抽取修正回流）未启动，本轮只做飞轮 1。
+- [ ] [CONCEPT: 后端] Alembic 迁移：prompt_version / golden_set / extraction_correction / eval_run 四张表。
+  证据：本轮新增的是 FewShotSample 一张表（`server/src/app/models/few_shot_sample.py`），项目靠 `Base.metadata.create_all()` 建表（无 alembic versions/ 目录），已注册到 `db/base.py` 和 `models/__init__.py`。其余三表随对应飞轮再建。
+- [x] [CONCEPT: 后端] 新增 `services/few_shot_ingestion.py`：RiskObservation confirmed/false_positive → FewShotSample + Qdrant 向量，在 `risk_observations.create_feedback` commit 后 hook 触发。
+  证据：`server/src/app/services/few_shot_ingestion.py`；`server/src/app/services/risk_observations.py:324-345`（`_maybe_ingest_few_shot` hook，带 feature flag + try/except 兜底）。
+- [x] [CONCEPT: 数据与契约] 在现有 prompt 构造文件加 few-shot 注入，不改业务接口。
+  证据：`server/src/app/services/risk_rule_generation_prompt.py`（新增 `few_shot_samples` 可选 kwarg，合并进 examples 字段）；`server/src/app/services/risk_rule_generation.py:271-292`（`_retrieve_few_shot_samples` 在构造 messages 前调用，失败降级为空）。
+
+## 4. 算法/规则实现
+
+- [x] [CONCEPT: 算法与规则] 实现few-shot 检索排序（向量相似度 + 元数据硬匹配），只取 confirmed 样本。
+  证据：`server/src/app/services/few_shot_store.py`（Qdrant 余弦相似度 + payload 过滤 scene/label/status）；`few_shot_retrieval.py` 去重 + token 预算 + 单条字符上限裁剪。检索仅取 label ∈ {confirmed, false_positive}。
+- [ ] [CONCEPT: 算法与规则] 实现评测指标比对器（风险标记 / 字段值 / 分类标签 三类场景）。
+  证据：飞轮 2，未启动。
+- [ ] [CONCEPT: 算法与规则] 接入发布门禁：`agent_asset_risk_rule_publish` 前调 eval_harness，不达标 block。
+  证据：飞轮 2，未启动。
+- [ ] [CONCEPT: 算法与规则] 接入 Canary 流量切分（默认 90 stable / 10 canary）+ 劣化自动回滚。
+  证据：飞轮 3，未启动。
+- [x] [CONCEPT: 结果解释] few-shot 块在 prompt 中保留 `source: "historical_confirmed"` 标记，可追溯。
+  证据：`risk_rule_generation_prompt.py` 合并 examples 时每条历史样本带 `source`/`label`/`conclusion` 字段。
+
+## 5. 前端实现
+
+- [ ] [CONCEPT: 前端] AI 智商看板新页面：准确率/召回率/误报率/人工干预率随时间曲线 + golden set 覆盖度，复用 `finance-report` 看板骨架。
+  证据：
+- [ ] [CONCEPT: 前端] Canary 控制台（并入 Settings/Policies）：prompt 版本列表、流量比例、分数、一键回滚。
+  证据：
+- [ ] [CONCEPT: 前端] 实现加载/空态（样本不足）/错误态（评测失败）/权限态（仅算法运营）。
+  证据：
+- [ ] [CONCEPT: 前端] 对齐现有企业后台风格（参考 `chat-ui-saas-styling` / `theme-settings-enterprise-ai-style`），避免营销页观感。
+  证据：
+
+## 6. 测试与验证
+
+- [x] [CONCEPT: 测试方案] 后端单测：embedding_provider（GLM/Ollama 分支、维度缓存、HTTP 错误降级）、few_shot_ingestion（confirmed/false_positive 入库、ignored 跳过、幂等去重、hook 触发、feature flag、吞异常）、few_shot_retrieval（去重、token 预算、超长截断）+ prompt 注入（合并 examples、向后兼容）。
+  证据：`server/tests/test_embedding_provider.py`、`server/tests/test_few_shot_ingestion.py`、`server/tests/test_few_shot_retrieval_and_prompt.py`，容器内 `pytest -q` 20 passed。
+- [ ] [CONCEPT: 测试方案] 前端：智商看板与 Canary 控制台视图模型 + 构建验证。
+  证据：飞轮 3/6 前端，未启动。
+- [ ] [CONCEPT: 测试方案] 集成：golden set → 改 prompt → 门禁拦截/通过 → 看板新增数据点，容器内跑通。
+  证据：飞轮 2 集成，未启动。
+- [x] [CONCEPT: 测试方案] 回归：现有 RAG / risk_observations / risk_rule_generation 测试全过。
+  证据：容器内 `pytest -q server/tests/test_risk_observations_service.py server/tests/test_knowledge_rag_runtime.py server/tests/test_risk_rule_generation.py server/tests/test_risk_rule_generation_failure.py` → 35 passed，EmbeddingProvider 抽离零回归。
+- [ ] [CONCEPT: 指标与验收] 记录验证命令与结果，确认 P95 检索 ≤ 200ms、单场景评测 ≤ 60s。
+  证据：性能指标待飞轮 2 评测上线后连同 golden set 一起量。
+
+## 7. 文档收尾
+
+- [x] [CONCEPT: 指标与验收] 飞轮 1（few-shot 注入）A1 功能验收已达成：推理时 prompt 中可见带 `source: "historical_confirmed"` 的 few-shot 块，且样本来自 confirmed/false_positive 池。A5 可观测性部分达成（可追溯 source）。A2/A3/A4 随飞轮 2/3 补齐。
+  证据：见阶段 3/4/6 已勾选项。
+- [ ] [CONCEPT: 风险与开放问题] 更新 Canary 比例、看板菜单位置、政策新鲜度检测的最终结论与剩余风险。
+  证据：飞轮 2-6 启动后再定稿。
+- [x] [CONCEPT: 功能一句话] 确认飞轮 1 实现没有偏离"让系统越用越聪明"的原始目标。
+  证据：人工确认风险观测 → 自动入库 + 向量化 → 下次规则编译时检索注入相似历史样本，形成"用得越多 → 样本越丰富 → 推理越准"的闭环。飞轮 2-6 待后续迭代。

server/tests/test_embedding_provider.py

@@ -0,0 +1,104 @@
+from __future__ import annotations
+
+from unittest.mock import patch
+
+import pytest
+
+from app.services.embedding_provider import EmbeddingProvider, _runtime_model_config_from_dict
+from app.services.knowledge_rag_runtime import KnowledgeRagError, RuntimeModelConfig
+
+
+def _config(provider: str = "GLM") -> RuntimeModelConfig:
+    return RuntimeModelConfig(
+        slot="embedding",
+        provider=provider,
+        model="Embedding-3",
+        endpoint="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/",
+        api_key="k",
+        capability="embedding",
+    )
+
+
+def test_runtime_model_config_from_dict_maps_fields() -> None:
+    cfg = _runtime_model_config_from_dict(
+        {
+            "slot": "embedding",
+            "provider": "GLM",
+            "model": "Embedding-3",
+            "endpoint": "https://e",
+            "apiKey": "secret",
+            "capability": "embedding",
+        }
+    )
+    assert cfg.api_key == "secret"
+    assert cfg.model == "Embedding-3"
+
+
+def test_embed_empty_texts_returns_empty() -> None:
+    provider = EmbeddingProvider(_config())
+    assert provider.embed([]) == []
+
+
+def test_embed_returns_vectors_and_caches_dimension() -> None:
+    provider = EmbeddingProvider(_config())
+    with patch(
+        "app.services.embedding_provider._request_embeddings_public",
+        return_value=[[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6]],
+    ) as mock_req:
+        vectors = provider.embed(["a", "b"])
+        assert vectors == [[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6]]
+        assert provider.dimension() == 3
+        calls_after_first_dimension = mock_req.call_count
+        # 第二次 dimension 不应再次请求
+        assert provider.dimension() == 3
+        assert mock_req.call_count == calls_after_first_dimension
+
+
+def test_dimension_raises_on_invalid_vectors() -> None:
+    provider = EmbeddingProvider(_config())
+    with patch(
+        "app.services.embedding_provider._request_embeddings_public",
+        return_value=[],
+    ):
+        with pytest.raises(KnowledgeRagError):
+            provider.dimension()
+
+
+def test_request_embeddings_public_glm_branch() -> None:
+    cfg = _config("GLM")
+    with patch(
+        "app.services.embedding_provider._send_json_request",
+        return_value=(200, {"data": [{"embedding": [0.1, 0.2]}]}),
+    ) as mock_send:
+        from app.services.embedding_provider import _request_embeddings_public
+
+        vectors = _request_embeddings_public(cfg, ["x"])
+        assert vectors == [[0.1, 0.2]]
+        called_url = mock_send.call_args.args[1]
+        assert called_url.endswith("/embeddings")
+
+
+def test_request_embeddings_public_ollama_branch() -> None:
+    cfg = _config("Ollama")
+    with patch(
+        "app.services.embedding_provider._send_json_request",
+        return_value=(200, {"embeddings": [[0.5, 0.6]]}),
+    ) as mock_send:
+        from app.services.embedding_provider import _request_embeddings_public
+
+        vectors = _request_embeddings_public(cfg, ["x"])
+        assert vectors == [[0.5, 0.6]]
+        called_url = mock_send.call_args.args[1]
+        assert called_url.endswith("/api/embed")
+
+
+def test_request_embeddings_public_raises_on_http_error() -> None:
+    cfg = _config("GLM")
+    with patch(
+        "app.services.embedding_provider._send_json_request",
+        return_value=(500, {"message": "boom"}),
+    ):
+        from app.services.embedding_provider import _request_embeddings_public
+
+        with pytest.raises(KnowledgeRagError):
+            _request_embeddings_public(cfg, ["x"])

server/tests/test_few_shot_ingestion.py

@@ -0,0 +1,214 @@
+from __future__ import annotations
+
+from collections.abc import Generator
+from datetime import datetime
+from decimal import Decimal
+from types import SimpleNamespace
+from unittest.mock import MagicMock, patch
+
+import pytest
+from sqlalchemy import create_engine
+from sqlalchemy.orm import Session, sessionmaker
+from sqlalchemy.pool import StaticPool
+
+from app.db.base import Base
+from app.models.employee import Employee
+from app.models.few_shot_sample import FewShotSample
+from app.models.financial_record import ExpenseClaim
+from app.models.risk_observation import RiskObservation
+from app.schemas.risk_observation import RiskObservationFeedbackCreate
+from app.services.few_shot_ingestion import FewShotIngestionService
+from app.services.risk_observations import RiskObservationService
+
+
+def _build_session() -> Session:
+    engine = create_engine(
+        "sqlite+pysqlite:///:memory:",
+        connect_args={"check_same_thread": False},
+        poolclass=StaticPool,
+    )
+    Base.metadata.create_all(bind=engine)
+    factory = sessionmaker(bind=engine, autoflush=False, autocommit=False)
+    return factory()
+
+
+def _observation(db: Session, key: str = "risk:c1:dup") -> RiskObservation:
+    db.add(Employee(id="emp-1", employee_no="E1", name="员工", email="e@e.com", grade="P6"))
+    db.add(
+        ExpenseClaim(
+            id="c1",
+            claim_no="BX-001",
+            employee_id="emp-1",
+            employee_name="员工",
+            department_name="风控部",
+            expense_type="travel",
+            reason="客户拜访",
+            location="上海",
+            amount=Decimal("1000"),
+            currency="CNY",
+            occurred_at=datetime(2026, 1, 1),
+            submitted_at=datetime(2026, 1, 1),
+            status="submitted",
+            approval_stage="manager_review",
+            risk_flags_json=[],
+        )
+    )
+    db.flush()
+    obs = RiskObservation(
+        observation_key=key,
+        subject_type="expense_claim",
+        subject_key="claim:c1",
+        claim_id="c1",
+        claim_no="BX-001",
+        risk_type="duplicate_invoice",
+        risk_signal="duplicate_invoice",
+        title="重复发票",
+        description="同一发票出现在多张报销单",
+        risk_score=86,
+        risk_level="high",
+        confidence_score=0.8,
+        source="financial_risk_graph",
+        algorithm_version="v1",
+        ontology_json={"domain": "expense", "scenario": "reimbursement"},
+    )
+    db.add(obs)
+    db.commit()
+    db.refresh(obs)
+    return obs
+
+
+def test_ingest_confirmed_persists_sample_and_calls_store() -> None:
+    with _build_session() as db:
+        obs = _observation(db)
+        obs.feedback_status = "confirmed"
+        service = FewShotIngestionService(db)
+        fake_store = MagicMock()
+        fake_store.upsert.return_value = "vec-1"
+        with patch.object(service, "_store", return_value=fake_store):
+            sample = service.ingest_observation_feedback(
+                obs,
+                MagicMock(feedback_type="confirm", comment="确认重复发票", actor="audit"),
+            )
+        assert sample is not None
+        assert sample.label == "confirmed"
+        assert sample.sample_key == f"obs:{obs.id}"
+        assert "重复发票" in sample.case_text
+        assert "确认重复发票" in sample.conclusion_text
+        assert sample.vector_id == "vec-1"
+        fake_store.upsert.assert_called_once()
+
+
+def test_ingest_false_positive_also_persisted() -> None:
+    with _build_session() as db:
+        obs = _observation(db, key="risk:c2:fp")
+        obs.feedback_status = "false_positive"
+        db.commit()
+        service = FewShotIngestionService(db)
+        with patch.object(service, "_store", return_value=MagicMock(upsert=MagicMock(return_value=None))):
+            sample = service.ingest_observation_feedback(
+                obs,
+                MagicMock(feedback_type="false_positive", comment="", actor="audit"),
+            )
+        assert sample is not None
+        assert sample.label == "false_positive"
+        assert "误报" in sample.conclusion_text
+
+
+def test_ingest_ignored_label_returns_none() -> None:
+    with _build_session() as db:
+        obs = _observation(db)
+        obs.feedback_status = "ignored"
+        service = FewShotIngestionService(db)
+        assert service.ingest_observation_feedback(obs, MagicMock()) is None
+
+
+def test_ingest_is_idempotent_on_duplicate_sample_key() -> None:
+    with _build_session() as db:
+        obs = _observation(db)
+        service = FewShotIngestionService(db)
+        store = MagicMock()
+        store.upsert.side_effect = ["vec-1", "vec-2"]
+        with patch.object(service, "_store", return_value=store):
+            obs.feedback_status = "confirmed"
+            first = service.ingest_observation_feedback(
+                obs, MagicMock(feedback_type="confirm", comment="第一次", actor="a")
+            )
+            # 模拟后续被改判为误报
+            obs.feedback_status = "false_positive"
+            second = service.ingest_observation_feedback(
+                obs, MagicMock(feedback_type="false_positive", comment="改判", actor="a")
+            )
+        assert first is not None and second is not None
+        assert first.id == second.id  # 同一行更新
+        from sqlalchemy import select
+
+        count = db.scalar(select(FewShotSample).where(FewShotSample.sample_key == f"obs:{obs.id}"))
+        assert count is not None
+        assert second.label == "false_positive"
+
+
+def test_create_feedback_hook_triggers_ingestion() -> None:
+    with _build_session() as db:
+        service = RiskObservationService(db)
+        obs = _observation(db)
+        ingest_calls: list = []
+
+        def _spy_ingest(o, f):
+            ingest_calls.append((o.id, f.feedback_type))
+            return None
+
+        with patch(
+            "app.services.few_shot_ingestion.FewShotIngestionService.ingest_observation_feedback",
+            side_effect=_spy_ingest,
+        ):
+            service.create_feedback(
+                obs.observation_key,
+                RiskObservationFeedbackCreate(feedback_type="confirm", actor="audit"),
+            )
+        assert len(ingest_calls) == 1
+        assert ingest_calls[0][1] == "confirm"
+
+
+def test_create_feedback_hook_skipped_for_comment_feedback() -> None:
+    with _build_session() as db:
+        service = RiskObservationService(db)
+        obs = _observation(db)
+        with patch(
+            "app.services.few_shot_ingestion.FewShotIngestionService.ingest_observation_feedback"
+        ) as mock_ingest:
+            service.create_feedback(
+                obs.observation_key,
+                RiskObservationFeedbackCreate(feedback_type="comment", action="note", actor="audit"),
+            )
+            mock_ingest.assert_not_called()
+
+
+def test_create_feedback_hook_swallows_ingestion_failure() -> None:
+    with _build_session() as db:
+        service = RiskObservationService(db)
+        obs = _observation(db)
+        with patch(
+            "app.services.few_shot_ingestion.FewShotIngestionService.ingest_observation_feedback",
+            side_effect=RuntimeError("boom"),
+        ):
+            # 不应抛异常
+            feedback = service.create_feedback(
+                obs.observation_key,
+                RiskObservationFeedbackCreate(feedback_type="confirm", actor="audit"),
+            )
+        assert feedback.feedback_type == "confirm"
+
+
+def test_create_feedback_hook_respects_feature_flag(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
+    monkeypatch.setenv("FEW_SHOT_INJECTION_ENABLED", "false")
+    with _build_session() as db:
+        service = RiskObservationService(db)
+        obs = _observation(db)
+        with patch(
+            "app.services.few_shot_ingestion.FewShotIngestionService.ingest_observation_feedback"
+        ) as mock_ingest:
+            service.create_feedback(
+                obs.observation_key,
+                RiskObservationFeedbackCreate(feedback_type="confirm", actor="audit"),
+            )
+            mock_ingest.assert_not_called()

server/tests/test_few_shot_retrieval_and_prompt.py

@@ -0,0 +1,119 @@
+from __future__ import annotations
+
+import json
+from unittest.mock import MagicMock, patch
+
+import pytest
+
+from app.services.few_shot_retrieval import FewShotRetriever
+from app.services.few_shot_store import FewShotStore
+from app.services.risk_rule_generation_prompt import build_risk_rule_compiler_messages
+
+
+def _hit(score: float, label: str, conclusion: str, risk_type: str = "duplicate_invoice") -> dict:
+    return {
+        "sample_id": "s1",
+        "score": score,
+        "label": label,
+        "domain": "expense",
+        "risk_type": risk_type,
+        "conclusion_text": conclusion,
+        "payload_json": {
+            "risk_signal": risk_type,
+            "risk_level": "high",
+            "ontology": {"scenario": "reimbursement"},
+            "feedback_comment": "",
+        },
+    }
+
+
+def test_retrieve_returns_injection_blocks_with_token_budget() -> None:
+    store = MagicMock(spec=FewShotStore)
+    store.search.return_value = [
+        _hit(0.9, "confirmed", "确认重复发票需拦截"),
+        _hit(0.8, "false_positive", "此情形属于正常拆单不拦截"),
+        _hit(0.7, "confirmed", "确认重复发票需拦截"),  # 重复结论应被去重
+    ]
+    retriever = FewShotRetriever(store)
+    blocks = retriever.retrieve_for_risk_rule_generation(
+        domain="expense", natural_language="同一发票重复报销"
+    )
+    assert len(blocks) == 2
+    assert blocks[0]["score"] == 0.9
+    assert blocks[0]["label"] == "confirmed"
+    assert blocks[0]["source"] == "historical_confirmed"
+    assert blocks[1]["label"] == "false_positive"
+    # 去重：第三条结论与第一条相同，应被过滤
+    conclusions = [b["conclusion"] for b in blocks]
+    assert len(set(conclusions)) == len(conclusions)
+
+
+def test_retrieve_empty_case_text_returns_empty() -> None:
+    store = MagicMock(spec=FewShotStore)
+    retriever = FewShotRetriever(store)
+    assert retriever.retrieve_for_risk_rule_generation(natural_language="") == []
+    store.search.assert_not_called()
+
+
+def test_retrieve_truncates_overlong_conclusion() -> None:
+    store = MagicMock(spec=FewShotStore)
+    long_text = "长结论" * 500
+    store.search.return_value = [
+        _hit(0.9, "confirmed", long_text),
+    ]
+    retriever = FewShotRetriever(store)
+    blocks = retriever.retrieve_for_risk_rule_generation(natural_language="x")
+    assert len(blocks) == 1
+    # 超长结论应被截断到单条上限
+    from app.services.few_shot_retrieval import SINGLE_SAMPLE_MAX_CHARS
+
+    assert len(blocks[0]["conclusion"]) <= SINGLE_SAMPLE_MAX_CHARS
+
+
+def test_build_prompt_merges_few_shot_into_examples() -> None:
+    samples = [
+        {
+            "source": "historical_confirmed",
+            "label": "confirmed",
+            "domain": "expense",
+            "risk_type": "duplicate_invoice",
+            "conclusion": "确认重复发票",
+            "context": {"risk_signal": "duplicate_invoice"},
+        }
+    ]
+    messages = build_risk_rule_compiler_messages(
+        domain="expense",
+        domain_label="报销",
+        business_stage="reimbursement",
+        business_stage_label="报销",
+        expense_category=None,
+        expense_category_label="",
+        natural_language="重复发票规则",
+        available_fields=[{"key": "attachment.invoice_no", "label": "发票号", "type": "string", "source": "attachment"}],
+        few_shot_samples=samples,
+    )
+    assert len(messages) == 2
+    payload = json.loads(messages[1]["content"])
+    examples = payload["examples"]
+    # 前两条是历史样本，后面是内置 examples
+    assert examples[0]["source"] == "historical_confirmed"
+    assert examples[0]["conclusion"] == "确认重复发票"
+    # 内置 example 仍存在（无 source 字段）
+    assert any("user_rule" in ex for ex in examples)
+
+
+def test_build_prompt_without_few_shot_is_backward_compatible() -> None:
+    messages = build_risk_rule_compiler_messages(
+        domain="expense",
+        domain_label="报销",
+        business_stage="reimbursement",
+        business_stage_label="报销",
+        expense_category=None,
+        expense_category_label="",
+        natural_language="重复发票规则",
+        available_fields=[],
+    )
+    payload = json.loads(messages[1]["content"])
+    examples = payload["examples"]
+    # 无 few_shot_samples 时 examples 里不应有 historical_confirmed 来源
+    assert all(ex.get("source") != "historical_confirmed" for ex in examples)