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AISVC	Python AI 中台（ai-service）任务清单	pending	0.1.0	2026-02-24

Python AI 中台任务清单（AISVC）

1. 任务拆分原则

T1.1 初始化 FastAPI 项目骨架，配置基础环境与日志（包含 X-Tenant-Id 记录） [AC-AISVC-01]
T1.2 实现 X-Tenant-Id Header 拦截器，校验必填性并注入 Request State [AC-AISVC-10, AC-AISVC-12]
T1.3 定义基础响应模型 ErrorResponse 与异常处理器（Exception Handler） [AC-AISVC-03, AC-AISVC-04]
T1.4 初始化 PostgreSQL 数据库客户端（SQLModel/SQLAlchemy），支持租户隔离查询逻辑 [AC-AISVC-11]
T1.5 初始化 Qdrant 客户端，封装按租户动态选择 Collection 的工具函数 [AC-AISVC-10]
T1.6 实现 /ai/health 健康检查接口 [AC-AISVC-20]

T2.1 实现 Memory 层：定义 chat_sessions 与 chat_messages SQLModel 实体 [AC-AISVC-13]
T2.2 实现 Memory 层：完成基于 (tenant_id, session_id) 的历史消息加载与追加 API [AC-AISVC-13]
T2.3 实现 Retrieval 层：定义 BaseRetriever 抽象基类（插件点预留） [AC-AISVC-16]
T2.4 实现 VectorRetriever：集成 qdrant-client 完成向量检索，支持 scoreThreshold 过滤 [AC-AISVC-16, AC-AISVC-17]
T2.5 编写 Memory 与 Retrieval 层的独立单元测试（Mock 数据库与向量库） [AC-AISVC-10, AC-AISVC-11]

T3.1 实现 LLM Adapter：封装 langchain-openai 或官方 SDK，支持 generate 与 stream_generate [AC-AISVC-02, AC-AISVC-06]
T3.2 实现 Orchestrator：实现上下文合并逻辑（H_local + H_ext 的去重与截断策略） [AC-AISVC-14, AC-AISVC-15]
T3.3 实现 Orchestrator：实现 RAG 检索不足时的置信度下调与 shouldTransfer 逻辑 [AC-AISVC-17, AC-AISVC-18, AC-AISVC-19]
T3.4 实现 Orchestrator：整合 Memory、Retrieval 与 LLM 完成 non-streaming 生成闭环 [AC-AISVC-01, AC-AISVC-02]
T3.5 验证 non-streaming 响应字段完全符合 openapi.provider.yaml 契约 [AC-AISVC-02]

T4.1 在 API 层实现基于 Accept 头的响应模式自动切换逻辑 [AC-AISVC-06]
T4.2 实现 SSE 事件生成器：根据 Orchestrator 的增量输出包装 message 事件 [AC-AISVC-07]
T4.3 实现 SSE 状态机：确保 final 或 error 事件后连接正确关闭，且顺序不乱 [AC-AISVC-08, AC-AISVC-09]
T4.4 实现流式输出过程中的异常捕获，并转化为 event: error 输出 [AC-AISVC-09]

T5.1 编写集成测试：模拟多租户并发请求，验证数据存储与检索的严格物理/逻辑隔离 [AC-AISVC-10, AC-AISVC-11]
T5.2 编写 RAG 冒烟测试：模拟“检索命中”与“检索未命中”两种场景，验证 confidence 变化与回复兜底 [AC-AISVC-17, AC-AISVC-18]
T5.3 契约测试：使用外部工具（如 Schemathesis 或 Newman）验证 provider 契约一致性（L2 级自检） [AC-AISVC-01, AC-AISVC-02]

✅ 已确认：以下事项均已由产品/架构反馈确认，可直接作为实现基准。