新增: 媒体引用化存储与消息溯源

- media_store 模块: sha256 去重落盘 + 阿里云 OSS 双写(签名手写), OSS 失败降级本机引用
- 飞书图片入站: image 消息下载装配 vision 片, 3 次退避+120s 超时+残件清理防线
- 出站回传: 报告 [交付] 路径行自动上传飞书原生附件, 凭据/密钥名拦截兜底
- 溯源 V52: ai_messages.source 列, 飞书 msg_id/chat_id/发送者随消息落库
- spawn offload: 桌面粘贴图 base64 统一转落盘引用, SQLite 不进大字符串
- 引用统一 url 字段(https/file://)不自造 scheme, image_ref 发送前按需展开
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lxy
2026-10-11 07:33:18 +08:00
parent 8aefe3254c
commit 18e50c5af7
23 changed files with 1542 additions and 105 deletions
+59 -1
View File
@@ -288,9 +288,11 @@ impl AnthropicCompatProvider {
/// 单个 ContentPart → Anthropic content block(text/image)。
/// - Text 片 → {type:text, text}
/// - Image 片 → {type:image, source:{type:base64, media_type, data}}
/// base64 内嵌;url 模式当前不可达,兜底发空 data + warn(保留原行为)。
/// base64 内嵌;本地 file:// 引用(#958)先展开为 base64,http(s) url 模式
/// 当前不可达,兜底发空 data + warn(保留原行为)。
/// match 取得 p 所有权后直接 move media_type/base64,避免大 base64 clone。
fn content_part_to_block(p: crate::provider::ContentPart) -> serde_json::Value {
let p = crate::image_ref::inline_local_image_part(p);
match p {
crate::provider::ContentPart::Text { text } => serde_json::json!({
"type": "text",
@@ -427,6 +429,22 @@ impl AnthropicCompatProvider {
.and_then(|m| m.get("role").and_then(|r| r.as_str()))
.unwrap_or("");
if first_role == "user" {
// 首条 user 但 content 为空串(会话压缩/续发残留,典型 text(0B)):原样发出会被
// precheck "user content 空" 拦下而整请求失败。与上方补占位同思路——就地填
// 占位文案(空串无信息可丢),上游实测接受非空占位,precheck 亦放行。
let empty_str = messages[0]
.get("content")
.and_then(|c| c.as_str())
.map(|s| s.is_empty())
.unwrap_or(false);
if empty_str {
warn!(
msg_count = messages.len(),
"ensure_leading_user: 首条 user content 为空串,填占位(防 precheck 拦截)"
);
messages[0]["content"] =
serde_json::json!("(continued from previous context)");
}
return;
}
// 空 Vec(异常会话经 sanitize 清空)或首条非 user → 补 user 占位:
@@ -1163,6 +1181,46 @@ mod tests {
assert_eq!(content[1]["source"]["data"], "iVBOR");
}
/// 本地 file:// 引用(#958)在转换层展开为 base64 source;缺失降级 text 块不炸请求
#[test]
fn anthropic_convert_expands_local_file_ref() {
use base64::Engine as _;
let _convert = convert_lock();
let dir = std::env::temp_dir().join("df-ai-anthropic-ref-test");
std::fs::create_dir_all(&dir).unwrap();
let path = dir.join("ref.png");
std::fs::write(&path, b"\x89PNG ok").unwrap();
let provider = AnthropicCompatProvider::new("https://api.anthropic.com", "k", "claude-3-5-sonnet");
let req = CompletionRequest {
model: "claude-3-5-sonnet".into(),
messages: vec![ChatMessage::user_parts(
"看图",
vec![crate::provider::ContentPart::Image {
url: Some(format!("file://{}", path.display())),
base64: None,
media_type: Some("image/png".into()),
alt: None,
}],
)],
temperature: None,
max_tokens: None,
stream: false,
tools: None,
tool_choice: None,
reasoning_content: None,
};
let body = provider.convert_request(req);
let user_msg = body
.messages
.iter()
.find(|m| m.get("role").and_then(|r| r.as_str()) == Some("user"))
.expect("应有 user 消息");
let content = user_msg.get("content").and_then(|c| c.as_array()).expect("user content 应为数组");
assert_eq!(content[1]["source"]["data"], base64::engine::general_purpose::STANDARD.encode(b"\x89PNG ok"));
std::fs::remove_file(&path).ok();
}
/// 纯文本 user 消息 → content 仍是字符串简写(无图不数组化)
#[test]
fn anthropic_convert_text_only_user_remains_string() {
+122
View File
@@ -0,0 +1,122 @@
//! 本地图片引用展开(#958 图片入站引用化)
//!
//! 消息持久化只存引用(ContentPart::Image.url = `file://<绝对路径>`,base64 空),
//! 发送请求前在此统一展开为 base64 内嵌——存储面瘦 referencing(一张 5MB 图不再以
//! 6.7MB base64 字符串进 SQLite 随历史全量重放),转换面按需读盘(SSD 毫秒级,
//! 对比 base64 内嵌的每请求全量携带,磁盘读便宜得多)。
//!
//! 展开点是 provider 转换层的入口:主会话/子代理/标题/压缩等全部请求路径在此
//! 单点覆盖,调用方(飞书入站/桌面粘贴图)只管落盘产引用,不关心 provider 差异。
//!
//! 失败语义:引用文件丢失/不可读时降级为 Text 片「[图片文件缺失: path]」——
//! 诚实告知模型图不可用,不让请求 400(空 base64 会被两个协议端点拒绝)。
use crate::provider::ContentPart;
use base64::Engine as _;
/// `file://` 引用前缀。内部引用标识(两端自洽即可,不进端点):落盘方拼
/// `file://<原生绝对路径>`,展开方 strip 后按原生路径读(Windows 盘符路径直接可用)。
pub const LOCAL_FILE_SCHEME: &str = "file://";
/// 判定 Image 片是否为本地引用(base64 空 + url 带本地 scheme)
fn is_local_ref(url: Option<&str>, base64: Option<&str>) -> bool {
base64.is_none() && url.is_some_and(|u| u.starts_with(LOCAL_FILE_SCHEME))
}
/// 把消息内的本地图片引用展开为 base64 内嵌片;非本地片原样透传。
/// 文件缺失/不可读时该 Image 片降级为 Text 片(请求不炸,模型得到可读的缺失说明)。
pub fn inline_local_image_parts(parts: Vec<ContentPart>) -> Vec<ContentPart> {
parts.into_iter().map(inline_local_image_part).collect()
}
/// 单片版(provider 转换臂逐片 map 用)
pub fn inline_local_image_part(p: ContentPart) -> ContentPart {
match p {
ContentPart::Image { url, base64, media_type, alt }
if is_local_ref(url.as_deref(), base64.as_deref()) =>
{
let path = url.unwrap();
match std::fs::read(&path[LOCAL_FILE_SCHEME.len()..]) {
Ok(bytes) => ContentPart::Image {
url: None,
base64: Some(base64::engine::general_purpose::STANDARD.encode(bytes)),
media_type,
alt,
},
Err(_) => ContentPart::Text {
text: format!("[图片文件缺失: {}]", &path[LOCAL_FILE_SCHEME.len()..]),
},
}
}
other => other,
}
}
#[cfg(test)]
mod tests {
use super::*;
#[test]
fn local_ref_expands_to_base64() {
let dir = std::env::temp_dir().join("df-ai-image-ref-test");
std::fs::create_dir_all(&dir).unwrap();
let path = dir.join("expands.png");
std::fs::write(&path, b"\x89PNG fake-bytes").unwrap();
let out = inline_local_image_parts(vec![ContentPart::Image {
url: Some(format!("file://{}", path.display())),
base64: None,
media_type: Some("image/png".into()),
alt: None,
}]);
match &out[0] {
ContentPart::Image { url, base64, media_type, .. } => {
assert!(url.is_none());
let b = base64.as_deref().expect("base64 应已填充");
assert_eq!(b, base64::engine::general_purpose::STANDARD.encode(b"\x89PNG fake-bytes"));
assert_eq!(media_type.as_deref(), Some("image/png"));
}
other => panic!("应保持 Image 片, 实际 {other:?}"),
}
std::fs::remove_file(&path).ok();
}
#[test]
fn missing_file_degrades_to_text_not_empty_base64() {
let out = inline_local_image_parts(vec![ContentPart::Image {
url: Some("file:///nonexistent/df-ai-no-such.png".into()),
base64: None,
media_type: Some("image/png".into()),
alt: None,
}]);
match &out[0] {
ContentPart::Text { text } => {
assert!(text.contains("[图片文件缺失"), "应降级为缺失说明, 实际 {text}");
assert!(text.contains("df-ai-no-such.png"));
}
other => panic!("缺失文件应降级 Text 片, 实际 {other:?}"),
}
}
#[test]
fn non_local_parts_pass_through() {
let passthrough = vec![
ContentPart::text("hello"),
ContentPart::image_base64("image/png", "aGVsbG8="),
ContentPart::image_url("https://x/a.png"),
// base64 非空的 file:// 不是引用(优先内嵌),原样透传
ContentPart::Image {
url: Some("file:///x.png".into()),
base64: Some("aGVsbG8=".into()),
media_type: Some("image/png".into()),
alt: None,
},
];
let out = inline_local_image_parts(passthrough);
assert_eq!(out.len(), 4);
assert!(matches!(&out[0], ContentPart::Text { .. }));
assert!(matches!(&out[1], ContentPart::Image { base64: Some(_), .. }));
assert!(matches!(&out[2], ContentPart::Image { url: Some(u), .. } if u.starts_with("https://")));
assert!(matches!(&out[3], ContentPart::Image { base64: Some(_), .. }));
}
}
+5
View File
@@ -33,6 +33,8 @@ mod model_probe_helpers;
pub mod plan_hint;
pub mod openai_compat;
pub mod openai_helpers;
// 本地图片引用展开(#958 图片入站引用化):消息存 file:// 引用,发送前单点展开 base64
pub mod image_ref;
// Phase 0 (B 路线): Plan-driven 规划骨架(维度 0.8 Plan/SubTask 结构 + 0.7 规划校验/Kahn 分层)。
// 纯函数模块(零 IO 零状态)。依据 docs/02-架构设计/单对话并行多轮-{设计,Phase0落地路线图}-2026-06-20.md。
// Phase 1(plan_hint 接入主 loop)/Phase 2(planning)/Phase 3(并行 execution) 接入后续。
@@ -50,6 +52,9 @@ pub mod router;
pub mod retry;
pub mod sse_parser;
pub mod namespace_store;
// P1 工具结果瘦身(上下文根治专项 2026-10-06 设计 §二):超阈值工具结果正文落盘 + 句柄。
// 与 src-tauri 审计侧 D2a(tool_result_offload) 同构;base 未注入时降级为纯摘要(零行为变化)。
pub mod tool_offload;
use provider::LlmProvider;
use reqwest::Client;
+53
View File
@@ -118,10 +118,12 @@ impl OpenAICompatProvider {
// 多模态 content(须在 move m.tool_calls 之前算,借用 m)。
// 含图消息走 content 数组(text/image_url);纯文本走字符串简写
// (保持与现有纯文本端点零回归)。image_url 支持 data URI(base64)与 http(s) URL。
// 本地 file:// 引用(#958)先展开为 base64 内嵌——OpenAI 端点不认本地路径
let content = if m.has_image() {
let parts: Vec<serde_json::Value> = m
.flattened_parts()
.into_iter()
.map(crate::image_ref::inline_local_image_part)
.map(|p| match p {
crate::provider::ContentPart::Text { text } => serde_json::json!({
"type": "text",
@@ -1020,6 +1022,57 @@ mod tests {
assert_eq!(arr[2]["image_url"]["url"], "https://x/a.png");
}
/// 本地 file:// 引用(#958)在转换层展开为 data URI;引用缺失降级 Text 片不炸请求
#[test]
fn openai_convert_expands_local_file_ref() {
use base64::Engine as _;
let dir = std::env::temp_dir().join("df-ai-openai-ref-test");
std::fs::create_dir_all(&dir).unwrap();
let path = dir.join("ref.png");
std::fs::write(&path, b"\x89PNG ok").unwrap();
let provider = OpenAICompatProvider::new("https://api.openai.com", "k", "gpt-4o");
let req = CompletionRequest {
model: "gpt-4o".into(),
messages: vec![
ChatMessage::user_parts(
"看图",
vec![crate::provider::ContentPart::Image {
url: Some(format!("file://{}", path.display())),
base64: None,
media_type: Some("image/png".into()),
alt: None,
}],
),
ChatMessage::user_parts(
"坏引用",
vec![crate::provider::ContentPart::Image {
url: Some("file:///nonexistent/ref-missing.png".into()),
base64: None,
media_type: Some("image/png".into()),
alt: None,
}],
),
],
temperature: None,
max_tokens: None,
stream: false,
tools: None,
tool_choice: None,
reasoning_content: None,
};
let out = provider.convert_request(req);
let good = &out.messages[0];
let arr = good.content.as_array().expect("含图 → 数组");
assert_eq!(arr[1]["image_url"]["url"], format!("data:image/png;base64,{}", base64::engine::general_purpose::STANDARD.encode(b"\x89PNG ok")));
let bad = &out.messages[1];
let arr = bad.content.as_array().expect("降级片仍在数组");
assert_eq!(arr[1]["type"], "text");
assert!(arr[1]["text"].as_str().unwrap().contains("[图片文件缺失"));
std::fs::remove_file(&path).ok();
}
/// 纯文本消息 → content 仍是字符串简写(无图不数组化,对齐纯文本端点兼容)
#[test]
fn openai_convert_text_only_remains_string() {