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朱潮 2025-10-23 21:08:48 +08:00
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@ -1,177 +0,0 @@
# ZIP项目功能说明
## 概述
此功能实现了完全无状态的项目管理用户必须通过在chat接口的extra参数中提供`zip_url`来动态加载项目数据。系统不再支持传统的project_registry.json配置方式。
## 功能特性
- **极简无状态项目加载**: 只需提供ZIP URL系统自动处理所有逻辑
- **自动缓存**: 相同URL的ZIP文件只会下载一次提高性能
- **智能解压**: 自动将ZIP文件解压到项目目录保持原始结构
- **自动项目标识**: 基于URL哈希自动生成唯一项目标识
## API使用方法
### Chat接口
直接在请求体中使用最外层参数:
```json
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "HP Elite Mini 800 G9ってートPC"
}
],
"stream": true,
"model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
"api_key": "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",
"model_server": "https://openrouter.ai/api/v1",
"zip_url": "http://127.0.0.1:8080/all_hp_product_spec_book2506.zip",
"extra_prompt": "## 其他说明\n1. 查询的设备类型为第一优先级,比如笔记本和台式机。\n2. 针对\"CPU处理器\"和\"GPU显卡\"的查询,因为命名方式多样性,查询优先级最低。\n3. 如果确实无法找到完全匹配的数据,根据用户要求,可接受性能更高(更低)的CPU处理器和GPU显卡是作为代替。"
"generate_cfg": {
# This parameter will affect the tool-call parsing logic. Default is False:
# Set to True: when content is `<think>this is the thought</think>this is the answer`
# Set to False: when response consists of reasoning_content and content
# 'thought_in_content': True,
# tool-call template: default is nous (recommended for qwen3):
# 'fncall_prompt_type': 'nous',
# Maximum input length, messages will be truncated if they exceed this length, please adjust according to model API:
# 'max_input_tokens': 58000,
# Parameters that will be passed directly to the model API, such as top_p, enable_thinking, etc., according to the API specifications:
# 'top_p': 0.8,
# Using the API's native tool call interface
# 'use_raw_api': True,
}
}
```
### 参数说明
- `model_server`: 模型服务器地址(可选)
- `zip_url`: ZIP文件的下载链接必需
- `extra`: 其他额外参数(可选)
### 系统管理接口
#### 清理缓存
```bash
POST /system/cleanup-cache
```
清理所有下载的ZIP文件缓存。
#### 系统状态
```bash
GET /system/status
```
获取系统状态信息包括agent池状态。
## 工作流程
1. **参数验证**: 检查是否提供了必需的zip_url参数
2. **模型配置**: 如果提供了model_server将其配置到LLM
3. **生成项目标识**: 基于URL哈希自动生成唯一项目标识
4. **下载ZIP**: 系统根据zip_url下载ZIP文件到缓存目录
5. **缓存检查**: 如果URL已被缓存直接使用缓存文件
6. **解压文件**: 将ZIP文件解压到`projects/{url_hash}/`目录,保持原始目录结构
7. **项目访问**: Agent可以直接访问解压后的所有文件和目录
## 缓存机制
- ZIP文件基于URL的MD5哈希值进行缓存
- 缓存位置: `projects/_cache/`
- 项目目录: `projects/{project_id}_{hash}/`
- 相同URL不会重复下载提高性能
## 目录结构
```
projects/
├── _cache/ # ZIP文件缓存
│ ├── abc123.zip # 基于URL哈希的ZIP文件
│ └── def456.zip
├── abc123/ # 解压后的项目目录URL哈希
│ ├── 原始文件和目录结构...
│ └── 保持ZIP中的完整结构
└── def456/
└── 原始文件和目录结构...
```
## 错误处理
- 缺少zip_url: 返回400错误
- 无效URL: 返回400错误
- 下载失败: 返回400错误
- 解压失败: 返回400错误
## 测试
运行测试脚本验证功能:
```bash
python test_zip_feature.py
```
## 注意事项
1. **必需参数**: 所有请求都必须提供zip_url参数
2. **可选参数**: model_server参数可选用于指定自定义模型服务器
3. **URL格式**: zip_url必须是有效的HTTP/HTTPS URL
4. **文件大小**: 建议ZIP文件不超过100MB
5. **安全性**: 确保ZIP文件来源可信
6. **网络**: 需要能够访问zip_url指向的资源
7. **自动标识**: 系统自动基于URL生成项目标识无需手动指定
## 示例使用场景
### 1. 临时项目分析
```python
import requests
response = requests.post("http://localhost:8000/chat/completions", json={
"messages": [{"role": "user", "content": "分析这个数据集"}],
"model_server": "https://openrouter.ai/api/v1",
"zip_url": "https://dataset.example.com/analysis-data.zip"
})
```
### 2. 多项目对比
```python
# 项目1
response1 = requests.post("http://localhost:8000/chat/completions", json={
"messages": [{"role": "user", "content": "总结项目1的特点"}],
"model_server": "https://openrouter.ai/api/v1",
"zip_url": "https://data.example.com/project1.zip"
})
# 项目2
response2 = requests.post("http://localhost:8000/chat/completions", json={
"messages": [{"role": "user", "content": "总结项目2的特点"}],
"model_server": "https://openrouter.ai/api/v1",
"zip_url": "https://data.example.com/project2.zip"
})
```
### 3. 使用默认模型服务器
```python
# 不指定model_server使用默认配置
response = requests.post("http://localhost:8000/chat/completions", json={
"messages": [{"role": "user", "content": "分析项目数据"}],
"zip_url": "https://data.example.com/project.zip"
})
```
## 技术实现
- **下载**: 使用requests库流式下载
- **解压**: 使用zipfile模块
- **缓存**: 基于URL哈希的文件缓存
- **并发安全**: 支持多并发请求处理
这个功能实现了极简的无状态项目管理用户只需在最外层提供model_server和zip_url参数系统会自动处理模型配置、项目标识生成、下载、解压和缓存最大程度简化了项目管理的复杂度。