绝尘
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squash合并: - 意图识别层论证(8维度+10业界佐证) - 多主题上下文管理愿景+并存论证+补充论证(多轮agentic) - 架构设计文档物理分类(四子目录+INDEX+命名规范+引用同步+边界清晰化) - 前端架构技术债清单归档
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Rust
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//! 模型探测器 — 纯逻辑子模块(F-01 阶段2)
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//!
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//! 从 `model_probe.rs` 抽离的纯函数实现(预设表加载 / 启发式推断 / 词素判定)。
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//! 无 IO、无外部状态,crate 内经 `model_probe::probe` 间接复用 —
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//! 对齐 `model_fetch_helpers` 拆分先例(private mod,外部零直接路径需求)。
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//!
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//! 设计来源:docs/02-架构设计/已编号方案/F-01-模型能力系统与智能路由设计-2026-06-16.md §4
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use std::sync::OnceLock;
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use df_ai_core::model::{
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Capability, CostTier, IntelligenceTier, Modality, ModelConfig,
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};
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// ────────────────────────────────────────────────────────────
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// 预设表:编译期嵌入(include_str! 相对 crate 根),零运行时文件依赖
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/// 预设表原始 JSON(编译期从 `crates/df-ai/presets/models.json` 嵌入)。
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pub(super) const PRESETS_JSON: &str = include_str!("../presets/models.json");
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/// 解析后的预设表(进程内单例,首次访问惰性解析一次)。
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pub(super) fn presets() -> &'static [ModelConfig] {
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static PRESETS: OnceLock<Vec<ModelConfig>> = OnceLock::new();
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PRESETS.get_or_init(|| {
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// include_str! 内容由仓库控制,解析失败属编译期/仓库错误,panic 合理。
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serde_json::from_str::<Vec<ModelConfig>>(PRESETS_JSON)
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.expect("presets/models.json 解析失败 — 检查 JSON 格式与 ModelConfig serde 映射")
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})
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}
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// ────────────────────────────────────────────────────────────
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// 启发式推断(模型名命名模式 → 4 维度)
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// ────────────────────────────────────────────────────────────
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/// 模型名启发式推断。仅推断功能性维度(modalities/capabilities),
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/// cost_tier / intelligence 一律返中性默认(Medium / Standard)。
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///
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/// 取舍:B-260618-04 — 模型名关键词猜档位(flash→Lite、4o→High、pro→Plus)无依据,
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/// 厂商定价/智力与命名无关,瞎填会污染路由器过滤(intelligence >= min / cost_tier <= max)。
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/// 改中性默认,真实档位由用户手填或更高阶探测源(如厂商 API/定价表)提供。
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///
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/// 规则(任务规格,设计文档 §4.4 模糊匹配规则对齐):
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/// - `embed`/`embedding`/`e-`(前缀) → Embedding 模型:capabilities=[Embedding],modalities=[](去 Text)
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/// - `v`/`vision`/`vl`(词素) → modalities 加 Vision
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/// - `code`/`coder` → capabilities 加 CodeGen
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/// - cost_tier / intelligence → 中性默认 Medium / Standard(不靠名字猜)
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pub(super) fn heuristic_infer(model_id: &str) -> ModelConfig {
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let name = model_id.to_lowercase();
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let mut modalities: Vec<Modality> = Vec::new();
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let mut capabilities: Vec<Capability> = Vec::new();
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// 中性默认:不靠模型名猜档位(B-260618-04)
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let cost_tier = CostTier::Medium;
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let intelligence = IntelligenceTier::Standard;
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// —— Embedding 优先判定(改变模态集合,且通常独占) ——
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// 规则:含 embed / embedding / 以 "e-" / "embedding-" 起首
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let is_embedding = name.contains("embed")
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|| name.contains("embedding")
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|| name.starts_with("e-")
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|| name.starts_with("embedding-")
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|| name.starts_with("text-embedding");
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if is_embedding {
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capabilities.push(Capability::Embedding);
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// embedding 模型不走对话模态,modalities 留空(设计 §4.4 embedding-3 例:modalities=[])
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return ModelConfig {
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model_id: model_id.to_string(),
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enabled: true,
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label: None,
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modalities,
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capabilities,
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cost_tier,
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intelligence,
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weight: 50,
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context_window: 8192,
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probe_source: None,
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};
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}
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// —— 对话模型默认 Text 模态 ——
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modalities.push(Modality::Text);
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// —— Vision 词素:含 "v"(独立词素:glm-4v / qwen-vl)、"vision"、"vl" ——
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// 注:裸 "v" 子串误伤大(如 "review"),故仅在边界词素命中:
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// 以 "v" 结尾、含 "-v" / "v-" 分隔、含 "vl" / "vision"
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if has_vision_token(&name) {
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modalities.push(Modality::Vision);
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}
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// —— CodeGen:含 code / coder ——
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if name.contains("code") || name.contains("coder") {
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capabilities.push(Capability::CodeGen);
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}
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// —— 对话模型默认 ToolUse(主流支持 function calling) ——
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capabilities.push(Capability::ToolUse);
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ModelConfig {
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model_id: model_id.to_string(),
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enabled: true,
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|
label: None,
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modalities,
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|
capabilities,
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|
cost_tier,
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|
intelligence,
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|
weight: 50,
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context_window: 8192,
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|
probe_source: None,
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|
}
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}
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// —— 词素判定助手(命名约定式启发式,集中维护便于增删) ——
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/// Vision 词素:`-v`(尾缀如 glm-4v)、以 `v` 结尾、含 `vl` / `vision`。
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/// 不直接 `contains('v')`(避免误伤 review/verbal 等)。
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pub(super) fn has_vision_token(name: &str) -> bool {
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name.contains("vision") || name.contains("vl") || name.ends_with('v') || name.contains("-v")
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}
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