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数据处理接口与算法设计

本文是 team-development-plan.md 板块 C 的落地契约，约束 /modelTF/data-process/*、前端数据处理向导以及 PostgreSQL 数据模型。

1. 处理闭环

创建草稿任务
  → 上传并登记源文件（格式、SHA-256、版本）
  → 预处理（标准化、无效过滤、去重、可选脱敏）
  → 构建可编辑预览（来源偏移与行号）
  → 生成标准训练记录
  → 质量评分与稳定数据集划分
  → 人工编辑/恢复
  → 幂等发布为数据集（保留完整来源链路）

任务只使用以下五种状态：

pending ──start/generate──> running ──success──> completed
   ▲                         │  ├──error───────> failed
   │                         │  └──stop────────> stopped
   └────────retry────────────┴────────retry─────┘

• pending 允许修改配置、增删源文件和重建预览。
• running 拒绝重复启动、修改配置和删除任务。
• failed、stopped 可重试；重试前清理上一次未完成结果。
• completed 可编辑结果和发布；重复发布返回同一个数据集。
• 非法状态转换返回 HTTP 409。
• 每次生成分配独立 generation_run_id；停止或重试会使旧代次立即失效， 旧后台任务不能覆盖新代次的结果或状态。

2. 接口契约

所有路径由请求层统一添加 /modelTF，响应统一为 { "code": 0, "message": "ok", "data": ... }。

任务与进度

方法	路径	说明
GET	/data-process	分页查询任务，支持 keyword/status/process_type
POST	/data-process	创建 pending 草稿
GET	/data-process/{id}	查询任务详情，不内嵌全部结果
PUT	/data-process/{id}	更新草稿配置
DELETE	/data-process/{id}	软删除非运行任务
POST	/data-process/{id}/start	重建预览并生成的一键编排入口
POST	/data-process/{id}/generate	使用已确认预览生成结果
POST	/data-process/{id}/stop	请求停止运行任务
GET	/data-process/{id}/progress	查询阶段、进度与计数

源文件与预览

方法	路径	说明
POST	/data-process/{id}/source-files	multipart 上传，字段名 files
DELETE	/data-process/{id}/source-files/{file_id}	删除源文件及其预览
GET	/data-process/{id}/source-files/{file_id}/content	按行窗口读取源文
POST	/data-process/{id}/preview/build	后端预处理并重建预览
GET	/data-process/{id}/preview	分页查询预览
POST	/data-process/{id}/preview	手工增加预览条目
PUT	/data-process/{id}/preview/{preview_id}	保存人工编辑
DELETE	/data-process/{id}/preview/{preview_id}	删除预览条目

上传批次先全部完成有界读取和解析，再在单个事务中登记；任一文件为空、超限、 重复或格式非法时整批不落库，暂存原件也会一并清理。响应不回传整个文件，只返回 逻辑对象引用、文件 ID、格式、原始字节数、记录数和原始 SHA-256。二进制文档必须 由对应解析器显式处理；不支持的格式返回 415，绝不能静默替换成示例正文。

原始上传字节与解析正文采用双层存储：原件默认保存在 backend/storage/data-process/<task_id>/<file_id>/v<version>/<安全文件名>，数据库的 storage_object_id 只保存 local://data-process/... 逻辑引用，不保存或返回宿主机 绝对路径；完整解析正文继续保存在 data_process_source_files.content，列表摘要使用 content_preview，因此 PDF、Office 等文件的预览无需反复解析原始二进制。可通过 DATA_PROCESS_STORAGE_DIR 指定其他本地根目录；从 start.sh 启动时，该变量应在 当前终端导出。历史 db://data-process/... 记录继续从数据库正文预览。

单独删除源文件时先提交数据库软删除，再立即删除受控目录中的原件；若物理删除 失败，接口仍按数据库结果返回成功并标记 storage_cleanup_pending=true，软删除记录 中的逻辑引用可供运维补偿清理。任务软删除以及修改 process_type 导致的源文件 软删除按留存数据处理，当前版本不自动物理清除。

结果与发布

方法	路径	说明
GET	/data-process/{id}/results	分页查询，支持 keyword/status/split
PUT	/data-process/{id}/results/{result_id}	保存人工编辑并重评分
POST	/data-process/{id}/results/{result_id}/restore	恢复生成时的原值
POST	/data-process/{id}/publish	幂等发布为数据集

3. 配置校验

• process_type：structured | unstructured | external。
• 数据集划分的 train + validation + test 必须等于 100，各项为 0～100。
• chunk_size 为 16～32768 token；chunk_overlap 必须小于 chunk_size；min_chunk_size 不得大于 chunk_size。
• temperature 为 0～2，max_tokens 为 1～32768。
• 任务名称在未删除任务中唯一。
• 选择 generation_model_id 后，启动生成时校验模型是否存在，并保存不含密钥的 模型版本快照。
• 当前运行库沿用平台现有的单租户模式，不接受客户端提交 tenant/owner/operator 字段，避免伪造隔离上下文；接入平台可信认证上下文后再启用数据库中预留的 tenant/project 字段。

4. 格式解析与标准化

上传格式按处理类型约束：

• 结构化数据支持 JSON、JSONL/NDJSON、CSV/TSV 和 XLSX。XLSX 能识别纵向、 横向合并单元格组成的多级表头，并稳定展平为 销售.Q1 一类字段；公式只读取 文件中已缓存的计算结果，不在服务端执行。
• 非结构化数据支持 UTF-8/UTF-8 BOM 的 TXT、Markdown、JSON/JSONL，以及 文本型 PDF、DOCX 和 PPTX。PDF 按页抽取文本，DOCX 抽取段落与表格，PPTX 抽取幻灯片文本与表格，随后统一进入切片算法。
• 旧版二进制 DOC、XLS、PPT 不直接解析，返回 415 并提示分别转换为 DOCX、XLSX、PPTX。
• 扫描 PDF 没有文本层时明确提示扫描版或图片型 PDF 不支持。加密、损坏或 超出页数/工作表/行列/解压规模限制的文件整批拒绝。

现代 Office 文件在交给解析库前检查 ZIP 成员路径、重复成员、加密标记、活动 XML、单成员大小、总解压大小和压缩比，避免路径穿越、实体扩展与 ZIP bomb。

结构化选项按固定顺序执行，关闭某项时不会隐式执行对应业务变换：

1. detect_structure：展平嵌套对象；XLSX 上传解析阶段识别合并单元格和多级表头。
2. normalize_format：字段名转 snake_case，执行 Unicode NFKC、换行和容器值规范化， 输出键顺序稳定的 canonical JSON；账号、邮编等字符串不会转成数值。
3. clean_invalid：删除全空列和全空记录；存在 id/uuid/key/code/*_id 身份字段时， 删除身份字段残缺的行，但不会因备注等可选字段为空误删有效记录。
4. filter_anomaly：仅对不少于 8 个样本的非身份数值字段使用 Tukey IQR 过滤离群行， 同时过滤明确乱码、不可打印或极端超长文本；小样本和 ID 字段不参与统计过滤。
5. deduplicate：先按整行 canonical JSON 精确去重，再按非空 id/uuid/key/code/*_id 字段稳定保留首条；空关键值互不视为重复。
6. desensitize：对结构化姓名字段和正文中的高置信上下文姓名、邮箱、手机号、 身份证号进行不可逆掩码，并分别记录命中数。

非结构化“智能预处理”由六个可独立执行的底层选项组成：

• clean_invalid_content 删除确定为空、不可读或纯重复符号的无效块。
• detect_document_structure 识别 Markdown、中文章节和数字标题，切片不跨章节， 并在预览质量详情中保存 heading_path。
• merge_short_content 在同一章节中合并短块，合并后不突破 chunk_size。
• filter_low_quality 在生成前过滤乱码、不可打印、重复或极端超长内容。
• deduplicate_content 先精确去重，再对足够长的内容进行保守近重复判断；数字或 否定含义变化时始终保留。
• preserve_context 才启用相邻切片 overlap；关闭时切片不共享正文上下文，且上下文 永不跨文件或章节。

表格、围栏代码块和连续列表保护是三个独立参数。启用时切点避开相应 Markdown 块，关闭时允许按正常长度切分。

脱敏是不可逆掩码：

• 邮箱：[EMAIL]
• 中国大陆手机号：[PHONE]
• 18 位身份证号：[ID_CARD]
• 高置信姓名：[NAME]

源文件原文与脱敏后的预览分开保存，结果不得反向覆盖源文件。

5. 切片算法

首阶段只提供三种切片策略：

• structure 先识别 Markdown、中文章节及编号标题，再由 LlamaIndex SentenceSplitter 在章节内按段落和中英文句界限长；章节之间不共享 overlap。
• fixed 使用 LlamaIndex TokenTextSplitter 按目标 token 窗口切分。
• custom 使用用户给定分隔符，在找不到合适分隔点时回退到固定窗口。

不提供 semantic 和旧 heading 配置；创建或更新任务时传入这些值会直接拒绝。 LlamaIndex 只负责通用切分，原文 offset、行号、标题路径和 Markdown 保护块仍由 项目适配层统一维护。

首版使用可替换的确定性 token 估算器，中文字符、标点和英文词分别计数； 所有偏移以 Python/JavaScript 都能稳定表达的 Unicode 文本偏移为准。

算法必须满足：

• 每轮游标严格前进，异常分隔符不能产生死循环。
• overlap 是最大重叠量，尾部过短切片合并到上一片。
• 代码块、Markdown 表格和连续列表在启用保护时不从中间切开。
• 每个预览条目记录 source_file_id、字符偏移、起止行、token 数和算法版本。

6. 生成与质量评分

结构化记录优先识别以下字段：

1. instruction/input/output
2. question/context/answer
3. prompt/input/response

已有标准字段时只做标准化；需要语义生成时调用所选模型的 OpenAI 兼容接口， 并固化模型 ID、模型版本、prompt、temperature、max_tokens 和 JSON mode 快照。 模型地址可输入域名、/v1 基础地址或完整地址：例如输入 www.caoxiaozhu.com 会规范为 https://www.caoxiaozhu.com/v1/chat/completions，无需用户手工拼接路径。 单条失败记录为 invalid，有限重试耗尽后继续处理下一条，避免整批丢失。

每条结果总分为 0～100：

总分 = 完整性 35% + 长度合理性 20% + 可读性 20%
     + 来源相关性 15% + 非重复性 10%

• instruction 或 output 为空时格式硬失败并标记 invalid。
• 开启短文本过滤且 output 低于 min_output_length 时标记过滤原因。
• 评分详情、命中规则与过滤原因必须落库并返回前端，不只返回一个总分。

7. 稳定划分

划分不能依赖结果插入顺序。对每条记录计算：

bucket = SHA256(task_id + ":" + result_id) mod 10000

按万分位阈值映射为 train/validation/test。同一任务重试、分页或进程重启后， 同一结果仍落入相同 split。

8. 发布与来源链路

发布在一个数据库事务中完成：

source_file
  → data_process_task
  → data_process_result
  → dataset
  → dataset_file + dataset_file_version
  → dataset_record

只发布 valid/modified 且满足质量门槛的结果。输出 JSONL 先计算 checksum， 再登记文件版本和记录。发布请求中的 split 会重新进行稳定划分。任务的 output_dataset_id 是幂等键；重复调用返回已有数据集，目标数据集若已被外部 删除则解除断链并重新发布。当前运行库只开放 local 存储类型，正文保存在 当前平台的 dataset_files.content，不虚假宣称已上传 MinIO 或云存储。

9. 安全边界

• 文件名只保留 basename，响应不返回宿主机绝对路径。
• 上传限制单文件、批次文件数与批次总大小，解析采用有界读取。
• 外部数据源凭据不写日志、不进入 localStorage、不在详情接口回显。
• 外部 PostgreSQL 只允许单条 SELECT/WITH、只读事务、5 秒连接超时、 30 秒语句超时和 50 MiB 响应上限；默认阻止回环、链路本地及私网地址。 可信内网部署必须显式设置 DATA_PROCESS_ALLOW_PRIVATE_EXTERNAL_DB=true。
• SQL 迁移独立存放，应用启动不会隐式修改当前远程数据库。

10. 迁移边界

backend/app/db/sql/002_data_process.sql 只面向当前运行脚本 001_platform_runtime.sql 的 TEXT/最小表模型。它会在执行前检查 datasets.id 类型；若检测到 docs/postgres-schema.sql 的 UUID/JSONB 目标模型， 会直接失败而不是进行一半成功、一半失败的危险迁移。目标模型后续应由独立 Alembic 迁移和对应存储实现承接。

DataProcessStore.ensure_schema() 仅供受控管理命令显式调用，API 路由和应用启动 均不会自动执行该迁移。本次开发和测试没有修改任何远程数据库。

在已加载 DATABASE_URL 的终端中可先只读检查：

cd backend
.venv/bin/python -m app.modules.data_process.schema_cli --check

确认目标主机和数据库名称无误后，才显式执行：

cd backend
.venv/bin/python -m app.modules.data_process.schema_cli --apply --yes

命令输出只显示主机、端口和数据库名，不显示用户名或密码。