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# Research: AI 服务实现方案
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**Branch**: `001-ai-service-requirements` | **Date**: 2026-04-10
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**Status**: 完成（所有决策已在设计阶段确定，无待研究项）
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## 决策记录
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### D-001: 异步框架选型
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**Decision**: FastAPI + uvicorn
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**Rationale**: 原生 async/await 支持、Pydantic 自动校验、自动生成 Swagger 文档、Python 生态系中性能和开发效率的最优权衡。
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**Alternatives considered**: Django（过重）、Flask（无原生异步）、aiohttp（无自动文档和类型校验）
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### D-002: ZhipuAI SDK 调用方式
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**Decision**: 同步 SDK 通过 `asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, ...)` 在线程池中调用
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**Rationale**: ZhipuAI 官方 SDK 为同步阻塞设计，直接在 async 函数中调用会阻塞事件循环。`run_in_executor` 将阻塞调用卸载到线程池，保持 FastAPI 事件循环响应能力。
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**Alternatives considered**: 使用 `asyncio.to_thread()`（Python 3.9+ 语法糖，等效实现，选择 run_in_executor 保持向后兼容性）；使用 httpx 直接调用 ZhipuAI HTTP API（绕过 SDK 但增加维护负担）
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### D-003: 图像 QA 生成的图片传输方式
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**Decision**: base64 编码嵌入消息体（`data:image/jpeg;base64,...`）
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**Rationale**: RustFS 部署在 Docker 内网（endpoint: `http://rustfs:9000`），presigned URL 指向内网地址，云端 GLM-4V 无法访问。base64 编码将图片内容直接内联到 API 请求，不依赖网络可达性。
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**Alternatives considered**: presigned URL（不可行，内网地址云端不可达）；公网 RustFS 暴露（增加安全风险）
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### D-004: 视频长任务处理机制
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**Decision**: FastAPI BackgroundTasks + HTTP 回调通知 Java 后端
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**Rationale**: 视频处理耗时不可控（几秒到几分钟），同步等待会超时。BackgroundTasks 无需额外中间件（Redis/Celery），部署简单，任务状态通过回调接口由 Java 后端管理，符合整体架构风格。并发量有限（≤5个同时任务），BackgroundTasks 完全够用。
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**Alternatives considered**: Celery（需 Redis broker，引入额外运维负担）；asyncio.create_task（进程重启会丢失任务）
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### D-005: 分层配置方案
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**Decision**: config.yaml（稳定非敏感配置）+ .env（密钥和环境差异项），环境变量优先级高于 YAML
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**Rationale**: YAML 提供结构化可读性，适合 git 追踪非敏感配置变更；.env 格式为 Docker `env_file` 原生支持；环境变量覆盖机制使容器部署时无需重建镜像即可切换配置。
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**Alternatives considered**: 纯 .env 文件（缺乏结构化，复杂配置难维护）；数据库存储配置（过重）
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### D-006: 视频大文件 OOM 防护
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**Decision**: 在视频路由层（接受请求后、启动后台任务前）通过 `storage.get_object_size()` 查询文件大小，超限返回 HTTP 400
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**Rationale**: 在下载前拒绝，避免实际 OOM；大小限制通过 config.yaml + MAX_VIDEO_SIZE_MB 环境变量运行时可配置，无需重建镜像；实现简单，无需引入流式下载的新抽象。
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**Alternatives considered**: 流式下载（Completeness: 9/10，但 YAGNI，当前规模不需要）；不限制（Completeness: 4/10，有 OOM 风险）
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### D-007: 视频关键帧检测算法
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**Decision**: 帧差分（frame difference）近似检测：计算当前帧与前帧灰度图的像素差均值，差值超过阈值（默认 30.0）判定为场景切换
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**Rationale**: OpenCV 无原生 I 帧检测 API（`CAP_PROP_POS_FRAMES` 是帧定位，非 I 帧标识）。帧差分简单有效，对场景切换检测准确，且无需视频解码器底层支持。
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**Alternatives considered**: 基于编码信息的 I 帧检测（需 FFmpeg 支持，引入额外依赖）；固定间隔（不够智能，不适合关键帧模式）
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### D-008: 测试策略
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**Decision**: pytest + pytest-asyncio，Service 层和 Router 层分别测试，使用 AsyncMock 模拟外部依赖
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**Rationale**: Service 层测试业务逻辑，不依赖 HTTP；Router 层使用 TestClient 测试完整请求流程。视频 service 测试使用真实小视频文件（OpenCV VideoWriter 生成），验证帧提取逻辑正确性。
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**Alternatives considered**: 仅集成测试（需要真实 RustFS 和 ZhipuAI，CI 成本高）；全部单元测试（无法覆盖路由和异常处理器集成）
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## 无待解决项
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所有 NEEDS CLARIFICATION 均已在设计阶段通过用户确认或合理默认值解决。本 research.md 仅作决策存档。
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