487 lines
19 KiB
Python
487 lines
19 KiB
Python
"""
|
|
Dịch vụ xây dựng Đồ thị Tri thức (Knowledge Graph)
|
|
API 2: Dùng graphiti_core (Neo4j backend) để xây dựng một Standalone Graph (Đồ thị độc lập)
|
|
"""
|
|
|
|
import os
|
|
import time
|
|
import uuid
|
|
import threading
|
|
from datetime import datetime, timezone
|
|
from typing import Dict, Any, List, Optional, Callable, Type
|
|
from dataclasses import dataclass
|
|
|
|
from pydantic import BaseModel, Field
|
|
|
|
from graphiti_core.nodes import EntityNode, EpisodeType
|
|
|
|
from ..config import Config
|
|
from ..models.task import TaskManager, TaskStatus
|
|
from ..utils.zep_paging import fetch_all_nodes, fetch_all_edges
|
|
from ..utils.graphiti_client import get_graphiti, run_async
|
|
from .text_processor import TextProcessor
|
|
|
|
|
|
@dataclass
|
|
class GraphInfo:
|
|
"""Các trường thông tin cơ bản của Graph"""
|
|
graph_id: str
|
|
node_count: int
|
|
edge_count: int
|
|
entity_types: List[str]
|
|
|
|
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
|
|
return {
|
|
"graph_id": self.graph_id,
|
|
"node_count": self.node_count,
|
|
"edge_count": self.edge_count,
|
|
"entity_types": self.entity_types,
|
|
}
|
|
|
|
|
|
class GraphBuilderService:
|
|
"""
|
|
Dịch vụ tạo lập Graph
|
|
Đảm nhiệm logic dùng graphiti_core (Neo4j) để thiết lập Graph
|
|
"""
|
|
|
|
def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
|
|
# api_key giữ lại trong chữ ký để tương thích caller cũ, nhưng không còn dùng
|
|
# (Graphiti dùng Neo4j + LLM config, lấy lazy qua get_graphiti()).
|
|
self.api_key = api_key
|
|
self.task_manager = TaskManager()
|
|
|
|
# Ontology được build sẵn (Pydantic thuần) và truyền vào mỗi add_episode,
|
|
# vì Graphiti không có set_ontology server-side như Zep.
|
|
self._entity_types: Dict[str, Type[BaseModel]] = {}
|
|
self._edge_types: Dict[str, Type[BaseModel]] = {}
|
|
self._edge_type_map: Dict[tuple, List[str]] = {}
|
|
|
|
def build_graph_async(
|
|
self,
|
|
text: str,
|
|
ontology: Dict[str, Any],
|
|
graph_name: str = "MiroFish Graph",
|
|
chunk_size: int = 500,
|
|
chunk_overlap: int = 50,
|
|
batch_size: int = 3
|
|
) -> str:
|
|
"""
|
|
Khởi chạy tiến trình bất đồng bộ xây dựng Graph
|
|
|
|
Args:
|
|
text: Văn bản toàn văn làm nguồn vào
|
|
ontology: Từ điển chuẩn cấu trúc Ontology (Đầu ra từ API số 1)
|
|
graph_name: Tên đặt cho Graph
|
|
chunk_size: Kích thước từng khối text (chunk)
|
|
chunk_overlap: Giới hạn những từ đè lên nhau giữa các chunk (bảo toàn flow hội thoại / ngữ cảnh)
|
|
batch_size: Chuyển dữ liệu theo mảng batch để tiết kiệm số lần Request
|
|
|
|
Returns:
|
|
Trạng thái Task ID vừa khởi tạo
|
|
"""
|
|
# Đưa Task vào danh sách quản lý
|
|
task_id = self.task_manager.create_task(
|
|
task_type="graph_build",
|
|
metadata={
|
|
"graph_name": graph_name,
|
|
"chunk_size": chunk_size,
|
|
"text_length": len(text),
|
|
}
|
|
)
|
|
|
|
# Bắt đầu gọi Workder ở luồng ảo (Back ground Thread) để người dùng không tắc giao diện đợi xử lý
|
|
# Asynchronous Execution: Graph building runs in background threads with progress tracking through a task management system
|
|
thread = threading.Thread(
|
|
target=self._build_graph_worker,
|
|
args=(task_id, text, ontology, graph_name, chunk_size, chunk_overlap, batch_size)
|
|
)
|
|
thread.daemon = True
|
|
thread.start()
|
|
|
|
return task_id
|
|
|
|
def _build_graph_worker(
|
|
self,
|
|
task_id: str,
|
|
text: str,
|
|
ontology: Dict[str, Any],
|
|
graph_name: str,
|
|
chunk_size: int,
|
|
chunk_overlap: int,
|
|
batch_size: int
|
|
):
|
|
"""Tiến trình cài đặt ngầm tạo Graph với các bước tuần tự"""
|
|
try:
|
|
self.task_manager.update_task(
|
|
task_id,
|
|
status=TaskStatus.PROCESSING,
|
|
progress=5,
|
|
message="Building Knowledge Graph..."
|
|
)
|
|
|
|
# Bước 1. Init tạo khung xương Graph trên Zep
|
|
graph_id = self.create_graph(graph_name)
|
|
self.task_manager.update_task(
|
|
task_id,
|
|
progress=10,
|
|
message=f"Created empty graph: {graph_id}"
|
|
)
|
|
|
|
# 2. Thiết lập ontology
|
|
self.set_ontology(graph_id, ontology)
|
|
self.task_manager.update_task(
|
|
task_id,
|
|
progress=15,
|
|
message="Ontology scheme applied successfully"
|
|
)
|
|
|
|
# Bước 3. Chia nhỏ văn bản gốc
|
|
# Text Processing: Chunks documents and sends them to Zep for entity extraction
|
|
chunks = TextProcessor.split_text(text, chunk_size, chunk_overlap) # Split into chunks
|
|
total_chunks = len(chunks)
|
|
self.task_manager.update_task(
|
|
task_id,
|
|
progress=20,
|
|
message=f"Split text into {total_chunks} chunk(s)"
|
|
)
|
|
|
|
# Bước 4. Gửi các đợt chunk tới Zep dưới dạng batch
|
|
# Send in batches (size=3)
|
|
episode_uuids = self.add_text_batches(
|
|
graph_id, chunks, batch_size,
|
|
lambda msg, prog: self.task_manager.update_task(
|
|
task_id,
|
|
progress=20 + int(prog * 0.4), # Thể hiện từ 20-60%
|
|
message=msg
|
|
)
|
|
)
|
|
|
|
# Bước 5. Đợi hàm Backend của Cloud Zep xử lý đồng bộ xong các episode
|
|
self.task_manager.update_task(
|
|
task_id,
|
|
progress=60,
|
|
message="Waiting for Zep to process data..."
|
|
)
|
|
|
|
# Wait for Zep processing
|
|
self._wait_for_episodes(
|
|
episode_uuids,
|
|
lambda msg, prog: self.task_manager.update_task(
|
|
task_id,
|
|
progress=60 + int(prog * 0.3), # Thể hiện từ 60-90%
|
|
message=msg
|
|
)
|
|
)
|
|
|
|
# Bước 6. Thống kê lại Graph hoàn thiện
|
|
self.task_manager.update_task(
|
|
task_id,
|
|
progress=90,
|
|
message="Fetching finalized graph info..."
|
|
)
|
|
|
|
# Retrieve graph statistics
|
|
graph_info = self._get_graph_info(graph_id)
|
|
|
|
# Thông báo hoàn tất
|
|
self.task_manager.complete_task(task_id, {
|
|
"graph_id": graph_id,
|
|
"graph_info": graph_info.to_dict(),
|
|
"chunks_processed": total_chunks,
|
|
})
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
import traceback
|
|
error_msg = f"{str(e)}\n{traceback.format_exc()}"
|
|
self.task_manager.fail_task(task_id, error_msg)
|
|
|
|
def create_graph(self, name: str) -> str:
|
|
"""Sinh graph_id mới (dùng làm group_id của Graphiti).
|
|
|
|
Graphiti không cần đăng ký partition trước — group_id là string tự do,
|
|
sẽ được tạo ngầm khi add_episode đầu tiên ghi vào. Vì vậy method này
|
|
chỉ sinh & trả về id, không gọi API nào.
|
|
"""
|
|
graph_id = f"mirofish_{uuid.uuid4().hex[:16]}"
|
|
return graph_id
|
|
|
|
def set_ontology(self, graph_id: str, ontology: Dict[str, Any]):
|
|
"""
|
|
Build schema Ontology (entity/edge types) dưới dạng Pydantic model thuần.
|
|
|
|
Graphiti không có API set_ontology server-side như Zep. Thay vào đó,
|
|
entity_types/edge_types/edge_type_map được truyền vào MỖI lần add_episode.
|
|
Method này build sẵn và lưu trên self để add_text_batches dùng lại.
|
|
"""
|
|
from typing import Optional
|
|
|
|
# Các tên field trùng với EntityNode.model_fields của graphiti — không được dùng
|
|
# làm attribute (graphiti raise EntityTypeValidationError nếu trùng).
|
|
RESERVED_NAMES = {
|
|
'uuid', 'name', 'group_id', 'labels',
|
|
'name_embedding', 'summary', 'attributes', 'created_at',
|
|
}
|
|
|
|
def safe_attr_name(attr_name: str) -> str:
|
|
"""Đổi tên attribute nếu trùng field bảo lưu của graphiti."""
|
|
if attr_name.lower() in RESERVED_NAMES:
|
|
return f"entity_{attr_name}"
|
|
return attr_name
|
|
|
|
# --- Entity types (Pydantic thuần, key = tên PascalCase từ ontology) ---
|
|
entity_types: Dict[str, Type[BaseModel]] = {}
|
|
for entity_def in ontology.get("entity_types", []):
|
|
name = entity_def["name"]
|
|
description = entity_def.get("description", f"A {name} entity.")
|
|
|
|
attrs: Dict[str, Any] = {"__doc__": description}
|
|
annotations: Dict[str, Any] = {}
|
|
|
|
for attr_def in entity_def.get("attributes", []):
|
|
attr_name = safe_attr_name(attr_def["name"])
|
|
attr_desc = attr_def.get("description", attr_name)
|
|
attrs[attr_name] = Field(default=None, description=attr_desc)
|
|
annotations[attr_name] = Optional[str]
|
|
|
|
attrs["__annotations__"] = annotations
|
|
entity_class = type(name, (BaseModel,), attrs)
|
|
entity_class.__doc__ = description
|
|
entity_types[name] = entity_class
|
|
|
|
# --- Edge types (key = tên UPPER_SNAKE_CASE) + edge_type_map ---
|
|
edge_types: Dict[str, Type[BaseModel]] = {}
|
|
edge_type_map: Dict[tuple, List[str]] = {}
|
|
|
|
for edge_def in ontology.get("edge_types", []):
|
|
name = edge_def["name"]
|
|
description = edge_def.get("description", f"A {name} relationship.")
|
|
|
|
attrs = {"__doc__": description}
|
|
annotations = {}
|
|
for attr_def in edge_def.get("attributes", []):
|
|
attr_name = safe_attr_name(attr_def["name"])
|
|
attr_desc = attr_def.get("description", attr_name)
|
|
attrs[attr_name] = Field(default=None, description=attr_desc)
|
|
annotations[attr_name] = Optional[str]
|
|
|
|
attrs["__annotations__"] = annotations
|
|
# Class name PascalCase chỉ để debug; KEY của dict mới là cái graphiti dùng.
|
|
class_name = ''.join(word.capitalize() for word in name.split('_'))
|
|
edge_class = type(class_name, (BaseModel,), attrs)
|
|
edge_class.__doc__ = description
|
|
edge_types[name] = edge_class
|
|
|
|
# Build edge_type_map: (source_label, target_label) -> [edge_name, ...]
|
|
source_targets = edge_def.get("source_targets", [])
|
|
if source_targets:
|
|
for st in source_targets:
|
|
key = (st.get("source", "Entity"), st.get("target", "Entity"))
|
|
edge_type_map.setdefault(key, []).append(name)
|
|
else:
|
|
# Không khai báo source/target cụ thể → catch-all (Entity, Entity)
|
|
edge_type_map.setdefault(("Entity", "Entity"), []).append(name)
|
|
|
|
# Lưu lại để truyền vào add_episode (không gọi API nào ở đây).
|
|
self._entity_types = entity_types
|
|
self._edge_types = edge_types
|
|
self._edge_type_map = edge_type_map
|
|
|
|
def add_text_batches(
|
|
self,
|
|
graph_id: str,
|
|
chunks: List[str],
|
|
batch_size: int = 3,
|
|
progress_callback: Optional[Callable] = None
|
|
) -> List[str]:
|
|
"""Nạp từng chunk văn bản vào graph qua graphiti.add_episode (tuần tự).
|
|
|
|
Graphiti add_episode xử lý đồng bộ (await xong = đã extract & ghi Neo4j) và
|
|
khuyến nghị chạy tuần tự để giữ ngữ cảnh temporal giữa các episode liên tiếp.
|
|
Trả về list episode uuid.
|
|
|
|
`batch_size` không còn nghĩa "nhiều episode/1 request" (mỗi chunk = 1 episode);
|
|
giữ param cho tương thích caller, chỉ dùng để định nhịp progress.
|
|
"""
|
|
graphiti = get_graphiti()
|
|
episode_uuids: List[str] = []
|
|
total_chunks = len(chunks)
|
|
if total_chunks == 0:
|
|
return episode_uuids
|
|
|
|
# entity/edge types: truyền None nếu rỗng để graphiti dùng default.
|
|
entity_types = self._entity_types or None
|
|
edge_types = self._edge_types or None
|
|
edge_type_map = self._edge_type_map or None
|
|
|
|
for i, chunk in enumerate(chunks):
|
|
if progress_callback:
|
|
progress_callback(
|
|
f"Adding chunk {i + 1}/{total_chunks} to graph...",
|
|
(i + 1) / total_chunks,
|
|
)
|
|
|
|
# Lớp retry mỏng phòng LLM backend rate-limit / lỗi tạm thời.
|
|
max_retries = 3
|
|
delay = 2.0
|
|
for attempt in range(max_retries):
|
|
try:
|
|
result = run_async(graphiti.add_episode(
|
|
name=f"chunk_{i}",
|
|
episode_body=chunk,
|
|
source_description="MiroFish text chunk",
|
|
reference_time=datetime.now(timezone.utc),
|
|
source=EpisodeType.text,
|
|
group_id=graph_id,
|
|
entity_types=entity_types,
|
|
edge_types=edge_types,
|
|
edge_type_map=edge_type_map,
|
|
))
|
|
ep_uuid = getattr(result.episode, "uuid", None)
|
|
if ep_uuid:
|
|
episode_uuids.append(ep_uuid)
|
|
break
|
|
except Exception as e:
|
|
if attempt < max_retries - 1:
|
|
if progress_callback:
|
|
progress_callback(
|
|
f"Chunk {i + 1} failed ({str(e)[:80]}), retry in {delay:.0f}s...",
|
|
(i + 1) / total_chunks,
|
|
)
|
|
time.sleep(delay)
|
|
delay *= 2
|
|
else:
|
|
if progress_callback:
|
|
progress_callback(
|
|
f"Chunk {i + 1} failed after {max_retries} attempts: {str(e)[:120]}",
|
|
(i + 1) / total_chunks,
|
|
)
|
|
raise
|
|
|
|
return episode_uuids
|
|
|
|
def _wait_for_episodes(
|
|
self,
|
|
episode_uuids: List[str],
|
|
progress_callback: Optional[Callable] = None,
|
|
timeout: int = 1000
|
|
):
|
|
"""No-op với Graphiti: add_episode đã xử lý đồng bộ (extract + ghi Neo4j
|
|
xong trước khi return), nên không cần poll trạng thái processing.
|
|
|
|
Giữ method để tương thích caller (_build_graph_worker).
|
|
"""
|
|
if progress_callback:
|
|
progress_callback("Processing complete (synchronous)", 1.0)
|
|
return
|
|
|
|
def _get_graph_info(self, graph_id: str) -> GraphInfo:
|
|
"""Lấy/Get dữ liệu Graph Info hiện tại"""
|
|
driver = get_graphiti().driver
|
|
|
|
# Load các điểm nút/Entity đang có (phân trang)
|
|
nodes = fetch_all_nodes(driver, graph_id)
|
|
|
|
# Lấy theo mảng phân trang thông tin các Edges/Mối Liên Kết
|
|
edges = fetch_all_edges(driver, graph_id)
|
|
|
|
# Nối lại và thống kê những Entity Types
|
|
entity_types = set()
|
|
for node in nodes:
|
|
if node.labels:
|
|
for label in node.labels:
|
|
if label not in ["Entity", "Node"]:
|
|
entity_types.add(label)
|
|
|
|
return GraphInfo(
|
|
graph_id=graph_id,
|
|
node_count=len(nodes),
|
|
edge_count=len(edges),
|
|
entity_types=list(entity_types)
|
|
)
|
|
|
|
def get_graph_data(self, graph_id: str) -> Dict[str, Any]:
|
|
"""
|
|
Gói gọn toàn bộ dữ liệu cấu trúc (Bao gồm dữ liệu Graph chi tiết)
|
|
|
|
Args:
|
|
graph_id: ID của đồ thị
|
|
|
|
Returns:
|
|
Một object Dictionary bao hàm thông tin dữ liệu về Mạng lưới Cụm (nodes) và Cạnh (edges),
|
|
và toàn bộ chi tiết đi kèm khác (Time khởi tạo, Property).
|
|
"""
|
|
driver = get_graphiti().driver
|
|
nodes = fetch_all_nodes(driver, graph_id)
|
|
edges = fetch_all_edges(driver, graph_id)
|
|
|
|
# Giữ một map tra cứu để phục vụ lấy 'Tên' nhanh theo ID UUID
|
|
node_map = {}
|
|
for node in nodes:
|
|
node_map[node.uuid] = node.name or ""
|
|
|
|
nodes_data = []
|
|
for node in nodes:
|
|
# Lấy thông số về Thời gian được ghi nhận/khởi tạo
|
|
created_at = getattr(node, 'created_at', None)
|
|
if created_at:
|
|
created_at = str(created_at)
|
|
|
|
nodes_data.append({
|
|
"uuid": node.uuid,
|
|
"name": node.name,
|
|
"labels": node.labels or [],
|
|
"summary": node.summary or "",
|
|
"attributes": node.attributes or {},
|
|
"created_at": created_at,
|
|
})
|
|
|
|
edges_data = []
|
|
for edge in edges:
|
|
# Thu thập các timestamp gắn với cạnh
|
|
created_at = getattr(edge, 'created_at', None)
|
|
valid_at = getattr(edge, 'valid_at', None)
|
|
invalid_at = getattr(edge, 'invalid_at', None)
|
|
expired_at = getattr(edge, 'expired_at', None)
|
|
|
|
# 获取 episodes
|
|
episodes = getattr(edge, 'episodes', None) or getattr(edge, 'episode_ids', None)
|
|
if episodes and not isinstance(episodes, list):
|
|
episodes = [str(episodes)]
|
|
elif episodes:
|
|
episodes = [str(e) for e in episodes]
|
|
|
|
# 获取 fact_type
|
|
fact_type = getattr(edge, 'fact_type', None) or edge.name or ""
|
|
|
|
edges_data.append({
|
|
"uuid": edge.uuid,
|
|
"name": edge.name or "",
|
|
"fact": edge.fact or "",
|
|
"fact_type": fact_type,
|
|
"source_node_uuid": edge.source_node_uuid,
|
|
"target_node_uuid": edge.target_node_uuid,
|
|
"source_node_name": node_map.get(edge.source_node_uuid, ""),
|
|
"target_node_name": node_map.get(edge.target_node_uuid, ""),
|
|
"attributes": edge.attributes or {},
|
|
"created_at": str(created_at) if created_at else None,
|
|
"valid_at": str(valid_at) if valid_at else None,
|
|
"invalid_at": str(invalid_at) if invalid_at else None,
|
|
"expired_at": str(expired_at) if expired_at else None,
|
|
"episodes": episodes or [],
|
|
})
|
|
|
|
return {
|
|
"graph_id": graph_id,
|
|
"nodes": nodes_data,
|
|
"edges": edges_data,
|
|
"node_count": len(nodes_data),
|
|
"edge_count": len(edges_data),
|
|
}
|
|
|
|
def delete_graph(self, graph_id: str):
|
|
"""Xóa toàn bộ node/edge/episode thuộc group_id (DETACH DELETE cascade)."""
|
|
driver = get_graphiti().driver
|
|
run_async(EntityNode.delete_by_group_id(driver, graph_id))
|
|
|