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2026-02-02 16:47:37 +08:00

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Raw Permalink Blame History

Content Repository（候选查询与数据访问层）｜Plan

对应规范：spec_kit/Personalized Reco/modules/content-repository/spec.md

依赖对齐：

DB 设计：spec_kit/Personalized Reco/modules/db-design/plan.md

回退梯度与场景口径：spec_kit/Personalized Reco/spec.md（Fallback Ladder + 场景默认参数）

1. 目标与交付物

1.1 目标

为推荐引擎提供与 ORM/SQL 解耦的数据访问接口：候选召回与按 ID 批量获取。
将 DB 内部存储形态（JSON、关联表、NULL 语义等）统一“规范化”为上层稳定的 ContentProfile 结构。
在候选不足时支持按 fallback_level (L0~L3) 进行可控降级（降个性化/回退通用池/安全池），并且不产生 N+1 查询。

1.2 交付物

modules/content-repository/plan.md：本技术计划（本文件）。
代码实现（后续 tasks 阶段落地）建议位置：
- server/app/features/personalized_reco/content_repository/（或等价目录）
- 需要包含：
  - 抽象接口 ContentRepository（Protocol 或 ABC）
  - SQLAlchemy 实现 SqlAlchemyContentRepository
  - ContentProfile（DTO/数据结构）与规范化工具函数
单元测试与最小集成测试（后续 tasks 阶段落地）：
- risk_flags 映射与去重
- suitability 缺失兜底
- personalization_power 映射
- 查询不出现按 content_id 循环查 flags（避免 N+1）

2. 关键技术决策（V1）

2.1 存储形态（来自 DB Design 的已对齐结论）

content_id：MySQL 自增主键（int）。
context_suitability_json / need_suitability_json：JSON 存储。
risk_flags：关联表 content_risk_flags(content_id, flag)（同一 content 下 uniq_content_flag 去重）。
emotion_score：NULL 表示 general。
review_confidence：DB 可为 NULL；读取层输出时按 0.7 兜底（对齐规则口径）。
personalization_power：DB 推荐存 0/5/10；读取层输出稳定为 0.0/0.5/1.0。

2.2 职责边界（避免耦合）

Content Repository 不负责 Hard Filter/Soft Scoring/Rerank/Freqcap（这些由引擎编排与打分子模块完成）。
Content Repository 负责：
- 按 fallback_level 对候选池做“降级约束”（例如限制 personalization_power、回退通用池/安全池）
- 输出稳定结构（JSON 解析、默认值兜底、旧 flag 映射）

3. 接口与数据结构（V1）

3.1 接口定义（与 spec 对齐）

fetch_candidates(scene, user_profile, fallback_level, limit, locale, exclude_content_ids=None) -> List[ContentProfile]
fetch_contents_by_ids(content_ids: List[int], locale) -> List[ContentProfile]

3.2 `ContentProfile`（输出契约的推荐形态）

稳定字段（必须输出）：

content_id: int
text: str
stage: "general" | "expecting" | "parenting" | "unknown"
emotion_score: float | None（None 表示 general）
context_suitability: Dict[str, float]
need_suitability: Dict[str, float]
personalization_power: float（0/0.5/1）
risk_flags: List[str]

可选字段（尽量输出）：

author_id: str | None
template_id: str | None
review_confidence: float（缺失/NULL 按 0.7 输出）

4. 读取层规范化（Normalization）

4.1 text 选文案与多语言策略（不允许回退）

数据来源（当前 DB/ORM 约定）：

contents.text_en：英文
contents.text_tc：繁体中文

规则（不允许语言回退）：

locale=en*：仅允许返回存在 text_en 的内容；输出 text = text_en
locale=tc/zh-TW/zh-HK：仅允许返回存在 text_tc 的内容；输出 text = text_tc

若内容缺少目标语言文本（例如 locale=en* 但 text_en 为空）：该内容视为不可用，必须在候选/按 ID 获取时过滤掉。

4.1 suitability JSON 解析与缺失兜底

固定 key 集合（对齐 DB Plan 的最小入库契约）：

context_suitability：family/work/relationship/friends/health
need_suitability：emotional_support/parenting_pressure/self_worth/anxiety_relief/rest_balance

规则：

若 DB 字段缺失/为 NULL/解析失败：补齐为全 0.5（以上所有 key 均为 0.5）。
若 DB JSON 存在但缺少部分 key：对缺少 key 补 0.5，其余按原值。
值域约束：期望值为 0/0.5/1；若出现其他值（例如字符串、越界浮点），按 0.5 兜底并记录告警日志（V1 可先打 debug，后续接入可观测模块）。

4.2 `review_confidence` 兜底

DB review_confidence 为 NULL 或缺失：输出 0.7。

4.3 `personalization_power` 映射

若 DB 存 0/5/10：

0 -> 0.0
5 -> 0.5
10 -> 1.0

若读到其他值：按 0.0 兜底并记录告警日志。

4.4 risk_flags 旧→新映射与输出约束

映射表（对齐 spec）：

block_stage_unknown → unsafe_for_stage_unknown
block_stage_parenting → unsafe_for_stage_parenting
block_emotion_low → unsafe_for_emotion_low
block_health_sensitive → block_health_medical（V1 保守硬拦截）

输出约束：

输出 risk_flags 必须去重。
输出不得包含旧命名。
输出建议稳定排序（便于测试与可观测）：按字典序排序或按严重等级排序（V1 可先字典序）。

5. 查询策略（V1）

原则：DB 层先做“粗过滤”，应用层再做“精过滤/打分”。避免在 V1 过早依赖 JSON 路径查询索引。

5.1 `fetch_contents_by_ids`（按 ID 批量获取）

目标：

输入任意 content_id 列表，返回无重复的 ContentProfile 列表。
避免 N+1：不得按 content_id 循环查 content_risk_flags。
返回顺序：必须与输入 content_ids 一致（对“缺记录/缺语言文本”的 id 采取跳过策略，见下）。

缺记录/缺语言文本的处理（V1 约定）：

若某个 content_id 在 DB 中不存在，或按 locale 规则无法产出 text：该 id 在返回列表中跳过（不返回占位对象）。

推荐实现形态（两段式，避免 JOIN 导致重复行）：

批量拉主体与画像（contents JOIN content_profiles），限制 content_id IN (...)。
批量拉 risk_flags：SELECT content_id, flag FROM content_risk_flags WHERE content_id IN (...)，在应用层按 content_id 聚合为集合，再做旧→新映射与去重。

备注：

由于 content_risk_flags 是 1:N，直接三表 JOIN 容易导致行膨胀；两段式更便于组装与去重。

5.2 `fetch_candidates`（候选召回，支持 L0~L3）

输入：

scene: feed | push | widget
user_profile（允许字段缺失）
fallback_level: 0|1|2|3
limit
exclude_content_ids（可选）

5.2.1 fallback_level 约束（对齐大规范 Fallback Ladder）

从 spec_kit/Personalized Reco/spec.md 对齐：

L0：正常召回配比（不在读取层实现复杂配比，读取层只保证候选池足够大且不过度放宽）
L1：放宽匹配 + 降个性化：限制 personalization_power ≤ 0.5
L2：回退通用池 + 进一步降个性化：限制 personalization_power = 0，且优先 stage=general
L3：兜底安全池：限制 is_safe_pool = true（安全池字段来自 DB Design）

缺失字段的最小处理（对齐大规范 Candidate Generation 口径）：

若 user_profile 缺失明显（need/context/emotion 任一缺失）：读取层按至少 L1 的约束执行（即使入参 fallback_level=0）。

5.2.2 stage 粗过滤策略（V1）

读取层可做的最小粗过滤（不引入复杂业务判断）：

L2/L3：只取 stage=general（L3 额外 is_safe_pool=true）。
L0/L1：
- 优先取 stage=用户匹配阶段 + stage=general
- 若无法从 user_profile 明确阶段，则仅取 stage=general（避免误推）

说明：更细粒度的阶段/跨维度规则（例如 unknown+parenting_pressure 的禁推）由 Hard Filter 子模块实现；读取层仅做粗过滤以减少扫描与传输。

5.2.3 查询形态（避免 JOIN 行膨胀 + 保证 limit）

推荐采用“两段式候选召回”：

先只查候选 ID 列表（contents JOIN content_profiles），应用粗过滤（stage / personalization_power / is_safe_pool / exclude_content_ids），并增加 locale 文本存在性过滤（不允许语言回退），再用 LIMIT limit * multiplier 拉一批候选 ID（multiplier 例如 3~5，避免后续去重/过滤后不足）。
再用 fetch_contents_by_ids 批量补全字段（主体+画像+risk_flags），最终在应用层去重并截断到 limit。

排序（V1）：

若没有更明确的排序字段：使用 updated_at DESC 或随机抽样（需谨慎，MySQL ORDER BY RAND() 在大表会慢）。
推荐：V1 先用 content_profiles.updated_at DESC 或 contents.created_at DESC，后续由打分模块决定最终排序。

6. 性能与可观测（V1）

6.1 性能约束

单次调用不得出现按 content_id 循环查库（避免 N+1）。
fetch_candidates 必须在 DB 层支持 limit，并尽量通过粗过滤减少扫描。

6.2 建议打点/日志（为 observability 子模块预留）

在 Repository 层建议输出 debug 级日志（或埋点字段，供上层汇总）：

scene
fallback_level（入参）与 effective_fallback_level（考虑缺失字段自动至少 L1 后的实际约束级别）
limit、exclude_content_ids_count
candidate_ids_size_raw（第 1 段查到的候选 ID 数）
candidate_size_returned（最终返回数量）

7. 测试计划（V1）

7.1 单元测试（纯函数）

risk_flags 映射：
- 输入包含旧 flag，输出只包含新命名
- 去重与稳定排序
suitability 兜底：
- DB 字段缺失/NULL/解析失败 → 全 0.5
- 部分 key 缺失 → 补齐 0.5
personalization_power 映射：
- 0/5/10 → 0.0/0.5/1.0
- 异常值 → 0.0 兜底
review_confidence：
- NULL/缺失 → 0.7

7.2 最小集成测试（含数据库）

fetch_contents_by_ids：
- 输入多个 id 返回无重复
- flags 聚合正确（同一 content 多条 flag 行能聚合成 list）
查询次数断言（避免 N+1）：
- fetch_contents_by_ids：固定 2 次查询（主体+画像一次，flags 一次）
- fetch_candidates：固定 3 次查询（候选 id 一次 + fetch_contents_by_ids 两次），或实现允许的常数级次数

8. 风险与后续演进

8.1 已知风险

V1 不做 JSON 路径索引：候选量变大后，粗过滤不足可能导致候选池拉取过多、应用层过滤成本上升。
ORDER BY RAND() 的性能风险：候选大表下不可用，需要替代策略（时间窗口抽样/预生成候选池）。

8.2 V1.1 优化方向（与 DB Plan 对齐）

为常用 need/context key 增加生成列/函数索引（从 JSON_EXTRACT 提取到 TINYINT）以加速召回。
为强规则风险（如 block_health_medical）增加派生布尔列或缓存表，减少 JOIN 成本。

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