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# label_ai_service
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`label_ai_service` 是知识图谱智能标注平台的 AI 计算服务，基于 FastAPI 提供独立部署的推理与预处理能力。它不直接访问数据库，而是通过 ZhipuAI GLM 系列模型完成结构化抽取，通过 RustFS 读写原始文件和处理结果，并通过 HTTP 回调把异步视频任务结果通知上游后端。
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当前服务覆盖 6 类核心能力：
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- 文本三元组提取，支持 `TXT`、`PDF`、`DOCX`
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- 图像四元组提取，并自动裁剪 `bbox` 区域图
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- 视频抽帧，支持固定间隔和近似关键帧两种模式
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- 视频转文本，将视频片段描述输出为文本文件
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- 基于文本或图片证据生成问答对
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- 向 ZhipuAI 提交微调任务并查询状态
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## 适用场景
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这个服务适合作为 `label-backend` 的 AI 能力侧车服务，也可以单独运行，用于验证文件解析、图像理解、视频预处理和问答生成流程。
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典型调用链如下：
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1. Java 后端把原始文本、图片或视频上传到 RustFS。
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2. Java 后端调用 `label_ai_service` 的 REST API。
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3. AI 服务从 RustFS 读取文件，调用 GLM 模型做抽取或生成。
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4. 结果以 JSON 返回，或写回 RustFS 后通过回调通知上游。
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## 功能概览
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| 能力 | 接口 | 说明 |
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|---|---|---|
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| 健康检查 | `GET /health` | 用于容器存活探测和联调自检 |
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| 文本三元组提取 | `POST /api/v1/text/extract` | 从文档中提取 `subject / predicate / object / source_snippet / source_offset` |
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| 图像四元组提取 | `POST /api/v1/image/extract` | 从图片中提取 `subject / predicate / object / qualifier / bbox`，并输出裁剪图路径 |
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| 视频抽帧 | `POST /api/v1/video/extract-frames` | 异步抽取视频帧，结果通过回调返回 |
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| 视频转文本 | `POST /api/v1/video/to-text` | 异步抽样视频代表帧，生成中文描述文本并上传到对象存储 |
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| 文本问答生成 | `POST /api/v1/qa/gen-text` | 基于三元组和原文证据生成问答对 |
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| 图像问答生成 | `POST /api/v1/qa/gen-image` | 基于裁剪图和四元组生成问答对 |
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| 微调任务提交 | `POST /api/v1/finetune/start` | 向 ZhipuAI 提交微调任务 |
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| 微调状态查询 | `GET /api/v1/finetune/status/{job_id}` | 查询微调任务状态和进度 |
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## 技术栈
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- Python 3.12
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- FastAPI
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- Pydantic v2
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- ZhipuAI Python SDK
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- boto3
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- OpenCV
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- pdfplumber
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- python-docx
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- httpx
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- pytest / pytest-asyncio
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## 架构说明
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### 外部依赖
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- ZhipuAI
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- 文本与多模态推理
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- 微调任务提交与查询
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- RustFS 或任意 S3 兼容对象存储
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- 原始文件读取
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- 裁剪图、视频帧、视频描述文本写回
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- 上游回调接口
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- 视频任务完成后接收结果
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### 处理边界
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- 服务本身不负责文件上传，也不维护任务状态库。
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- 文本、图像接口是同步返回。
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- 视频接口是异步返回 `202 Accepted`，真实处理结果走回调。
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- 服务默认不做鉴权，通常由上游网关或后端负责访问控制。
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## 项目结构
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||
```text
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label_ai_service/
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├── app/
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||
│ ├── main.py
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│ ├── clients/
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│ │ ├── llm/
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│ │ └── storage/
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│ ├── core/
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│ ├── models/
|
||
│ ├── routers/
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||
│ └── services/
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├── docs/
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||
│ └── superpowers/
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├── specs/
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├── tests/
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├── config.yaml
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||
├── .env
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├── Dockerfile
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├── docker-compose.yml
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├── requirements.txt
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└── README.md
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```
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目录职责：
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- `app/main.py`
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- FastAPI 应用入口，注册中间件、异常处理器和所有路由
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- `app/clients`
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- 第三方依赖适配层，当前包含 ZhipuAI 和 RustFS
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- `app/services`
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- 业务核心逻辑，负责文件解析、提示词拼装、结果转换和异步任务处理
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- `app/routers`
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- HTTP 接口层
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- `app/models`
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||
- 请求与响应模型
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- `app/core`
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||
- 配置、日志、中间件、异常等通用模块
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- `tests`
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||
- Router、Service、Config 和 Client 的测试
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## 配置说明
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配置采用 `config.yaml + .env` 分层方式：
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- `config.yaml`
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- 存放稳定、可提交的结构化配置
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- `.env`
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- 存放密钥和环境差异项
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||
环境变量会覆盖 `config.yaml` 中的同名配置。
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### config.yaml
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当前项目默认配置如下：
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```yaml
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||
server:
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||
port: 8000
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||
log_level: INFO
|
||
|
||
storage:
|
||
buckets:
|
||
source_data: "source-data"
|
||
finetune_export: "finetune-export"
|
||
|
||
backend: {}
|
||
|
||
video:
|
||
frame_sample_count: 8
|
||
max_file_size_mb: 200
|
||
keyframe_diff_threshold: 30.0
|
||
|
||
models:
|
||
default_text: "glm-4-flash"
|
||
default_vision: "glm-4v-flash"
|
||
```
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||
### .env
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||
建议至少配置这些变量：
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| 变量名 | 必填 | 说明 |
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|---|---|---|
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| `ZHIPUAI_API_KEY` | 是 | ZhipuAI API Key |
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| `STORAGE_ACCESS_KEY` | 是 | RustFS/S3 Access Key |
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| `STORAGE_SECRET_KEY` | 是 | RustFS/S3 Secret Key |
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| `STORAGE_ENDPOINT` | 是 | RustFS/S3 Endpoint，例如 `http://rustfs:9000` |
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| `BACKEND_CALLBACK_URL` | 否 | 视频异步任务回调地址 |
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| `LOG_LEVEL` | 否 | 日志级别，默认 `INFO` |
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| `MAX_VIDEO_SIZE_MB` | 否 | 覆盖视频大小上限 |
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||
`.env` 示例：
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```ini
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||
ZHIPUAI_API_KEY=your-zhipuai-api-key-here
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||
STORAGE_ACCESS_KEY=your-storage-access-key
|
||
STORAGE_SECRET_KEY=your-storage-secret-key
|
||
STORAGE_ENDPOINT=http://rustfs:9000
|
||
BACKEND_CALLBACK_URL=http://label-backend:8080/api/ai/callback
|
||
LOG_LEVEL=INFO
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||
```
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## 本地运行
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### 方式一：直接运行
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||
```bash
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||
python -m venv .venv
|
||
source .venv/bin/activate
|
||
pip install -r requirements.txt
|
||
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
|
||
```
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||
Windows PowerShell 可以使用：
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```powershell
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||
python -m venv .venv
|
||
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
|
||
pip install -r requirements.txt
|
||
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
|
||
```
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启动后访问：
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- Swagger UI: `http://localhost:8000/docs`
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||
- 健康检查: `http://localhost:8000/health`
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### 方式二：Docker Compose
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项目自带的 Compose 文件会启动：
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- `ai-service`
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- `rustfs`
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启动命令：
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```bash
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||
docker compose up --build
|
||
```
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||
如果你要联调视频异步任务，请确保 `BACKEND_CALLBACK_URL` 指向一个可访问的后端地址。否则任务本身会继续处理，但回调会失败并记录错误日志。
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## API 使用示例
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### 1. 健康检查
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```bash
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||
curl http://localhost:8000/health
|
||
```
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||
|
||
返回：
|
||
|
||
```json
|
||
{"status":"ok"}
|
||
```
|
||
|
||
### 2. 文本三元组提取
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||
|
||
```bash
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||
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/text/extract \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"file_path": "text/202404/123.txt",
|
||
"file_name": "设备规范.txt"
|
||
}'
|
||
```
|
||
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||
### 3. 图像四元组提取
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||
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||
```bash
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||
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/image/extract \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"file_path": "image/202404/456.jpg",
|
||
"task_id": 789
|
||
}'
|
||
```
|
||
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||
### 4. 视频抽帧
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||
|
||
```bash
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||
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/video/extract-frames \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"file_path": "video/202404/001.mp4",
|
||
"source_id": 10,
|
||
"job_id": 42,
|
||
"mode": "interval",
|
||
"frame_interval": 30
|
||
}'
|
||
```
|
||
|
||
### 5. 视频转文本
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||
|
||
```bash
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||
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/video/to-text \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"file_path": "video/202404/001.mp4",
|
||
"source_id": 10,
|
||
"job_id": 43,
|
||
"start_sec": 0,
|
||
"end_sec": 60
|
||
}'
|
||
```
|
||
|
||
### 6. 文本问答生成
|
||
|
||
```bash
|
||
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/qa/gen-text \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"items": [
|
||
{
|
||
"subject": "变压器",
|
||
"predicate": "额定电压",
|
||
"object": "110kV",
|
||
"source_snippet": "该变压器额定电压为110kV"
|
||
}
|
||
]
|
||
}'
|
||
```
|
||
|
||
### 7. 图像问答生成
|
||
|
||
```bash
|
||
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/qa/gen-image \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"items": [
|
||
{
|
||
"subject": "电缆接头",
|
||
"predicate": "位于",
|
||
"object": "配电箱左侧",
|
||
"cropped_image_path": "crops/1/0.jpg"
|
||
}
|
||
]
|
||
}'
|
||
```
|
||
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||
### 8. 微调任务提交
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||
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||
```bash
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||
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/finetune/start \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"jsonl_url": "https://example.com/train.jsonl",
|
||
"base_model": "glm-4-flash",
|
||
"hyperparams": {
|
||
"epochs": 3,
|
||
"learning_rate": 0.0001
|
||
}
|
||
}'
|
||
```
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||
## 数据输出约定
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当前服务会主动写入这些派生结果：
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| 类型 | 路径模式 | 说明 |
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|---|---|---|
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| 图像裁剪图 | `crops/{task_id}/{index}.jpg` | 图像提取结果的局部证据图 |
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| 视频抽帧图片 | `frames/{source_id}/{index}.jpg` | 视频帧提取结果 |
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||
| 视频文本描述 | `video-text/{source_id}/{timestamp}.txt` | 视频转文本结果 |
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说明：
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- 这些对象默认写入 `storage.buckets.source_data`
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||
- 原始文件的上传路径由上游系统决定
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- 服务不会替上游生成原始文件路径，只消费请求里传入的 `file_path`
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||
## 日志与错误处理
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### 日志
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||
日志使用 JSON 格式输出，适合直接接入容器日志平台。请求日志会带上：
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- `method`
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||
- `path`
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||
- `status`
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||
- `duration_ms`
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||
LLM 调用和后台任务也会输出结构化字段，方便排查接口超时、回调失败和模型解析错误。
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||
### 错误码
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||
|
||
统一错误返回格式：
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|
||
```json
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||
{"code":"ERROR_CODE","message":"具体描述"}
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||
```
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||
当前主要错误码：
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||
| 错误码 | HTTP 状态码 | 含义 |
|
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|---|---|---|
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| `UNSUPPORTED_FILE_TYPE` | 400 | 文本提取文件格式不支持 |
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| `VIDEO_TOO_LARGE` | 400 | 视频大小超过限制 |
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||
| `STORAGE_ERROR` | 502 | 对象存储访问失败 |
|
||
| `LLM_PARSE_ERROR` | 502 | 模型返回内容无法解析为预期 JSON |
|
||
| `LLM_CALL_ERROR` | 503 | 模型调用或微调接口调用失败 |
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||
| `INTERNAL_ERROR` | 500 | 未捕获异常 |
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## 测试
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安装依赖后可直接运行：
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```bash
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||
python -m pytest
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```
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测试覆盖了这些主要模块：
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- 健康检查接口
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- 文本、图像、视频、QA、微调路由
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- 各 Service 的基本成功与异常路径
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- 配置加载和客户端适配
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## 设计文档
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项目内已有更详细的设计资料，可配合 README 阅读：
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- `docs/superpowers/specs/2026-04-10-ai-service-design.md`
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||
- `docs/superpowers/plans/2026-04-10-ai-service-impl.md`
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||
- `specs/001-ai-service-requirements/`
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||
如果你刚接手这个服务，建议阅读顺序是：
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1. 本 README，先搞清楚服务职责、接口和运行方式
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||
2. 设计文档，再看架构和设计决策
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3. `app/services` 与 `tests`，最后进入实现细节
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## 已知约束
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- 文本提取目前只支持 `txt`、`pdf`、`docx`
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- 视频接口依赖对象存储可读取文件大小
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- 视频任务状态不持久化在本服务内，由上游系统负责管理
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- 图像问答采用 base64 内联图片，不依赖外网可访问的 presigned URL
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- 如果 `.env` 中的回调地址不可达，视频任务会记录错误日志，但不会自动重试
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## 开发建议
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- 新增接口时同步补齐 Pydantic 模型、Router 测试和 README/API 文档
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- 如果替换模型厂商，优先扩展 `app/clients/llm`
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||
- 如果替换存储实现，优先扩展 `app/clients/storage`
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- 任何输出路径规则变更，都应同步更新 README 和设计文档
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