merge: 補算向量的節奏、額度、世代核對＋標庫共用同一顆閘（Arcrun#85／D68／D69）
總管逐筆審過 1d6dde4／674e1b4／37e13fc：全部落在 kbdb/，沒有新表（額度用量寄生在 既有 entries 表單一列，D38）、沒有動實例。標庫與時間分層共用一套 SelectionCriteria 與同一顆每日 D1 額度計數器——兩者若各記各的，其中一個會把另一個的閘繞過去。 實測：kbdb 全套 196 pass / 0 fail（含反向驗證：拿掉 cap 那個 case 會變紅）。 紅線仍在：這只是併進 main，還沒部署到任何實例。
This commit is contained in:
uncle6me-web
@@ -0,0 +1,168 @@
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// 標庫 backfill（Arcrun#85 二次裁決，2026-08-11；相關票 Arcrun#87「藏書地圖是空的」）。
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//
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// 背景：leo 把向量化優先序講成一句話後又補一刀：「它是兩件事？其實是一件——沒有庫就
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// 剩一個，但你把庫標好以後，原來的判定要修改對吧」。⇒ 判定標準（embed.ts 的
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// SelectionCriteria）必須從第一天就同時容納時間與庫，本檔提供「庫」這一半真正的資料。
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//
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// base 的 write path 早就支援（`createEntry` 的 `metadata_json.$.library`，t52：「庫由
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// ingest 蓋章決定」）——既有的搜尋／embed／deprecate-by-library 全都讀這個欄位，
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// **缺的不是機制，是既有資料沒被蓋章**（library-map.ts 檔頭 2026-07-19 對 prod 核實：
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// 既有 entries 的 metadata.library 是空的）。「源頭寫入就貼標」是呼叫端（ingest）的事，
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// base 這裡管不到、也不該猜（base 對內容語意無知的既有原則）；triplet 的實際寫入更是
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// 在另一個 repo（見 kbdb/src/index.ts 檔頭「triplet (separate repo)」）。
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//
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// 這個模組只做「補存量」那一半，且刻意設計成呼叫端驅動：
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// - base 不猜「這筆該屬於哪個庫」——那是語意判斷。呼叫端給一個 target library 值
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// ＋一組篩選條件，base 只負責把符合條件、目前未標記的 entries 安全、節流地蓋上這個值。
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// - 篩選條件有兩種精度（2026-08-11 leo 定案的做法後補上）：
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// ① 精準比對 `page_names`（IN 清單）——leo 定的正解：「有 2 份原稿，在 gitea 和我的
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// Mac……去 gitea 把每個庫有哪些的卡名列出，跑來遍歷應該就搞定了」。呼叫端（daemon／
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// #87）從 Gitea repo 列出卡名，逐批把「這些卡名屬於庫 X」精準地寫進來，不必猜。
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// ② `source_prefix`／`page_name_prefix` 前綴 fallback（同 library-map.ts
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// recomputeLibraryMap 的 source_prefix 精神，只是這裡是寫入不是聚合）——沒有精準
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// 清單時的過渡手段，精度不如①，兩者可並用（AND）縮小範圍。
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// - 冪等：已標記的 entries 不會再入選（WHERE 帶「library 為空」）。
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//
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// D69 節流：與 reconcileEmbedGeneration（embed.ts）共用 maintenance-quota.ts 的同一顆
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// 每日 D1 寫入計數器——兩者都是「多筆 D1 row write、不打 AI」的背景維護操作，不共用
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// 計數器的話，補存量時會把世代核對的閘繞過去（leo 2026-08-11 二次裁決原話：「每日上限
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// 這件事不只管向量化，也要管補標，否則做標庫時就會把補算的閘繞過去」）。
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import type { Bindings } from '../types';
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import { maintenanceBudgetToday, addMaintenanceUsage } from './maintenance-quota';
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// IN 清單長度上限（避開 D1/SQLite bound-parameter 上限；一次點名這麼多張卡已經很夠用，
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// 呼叫端清單更長就自然分批呼叫，跟 limit 分頁是同一種節奏）。
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const MAX_PAGE_NAMES = 300;
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export interface LibraryBackfillCriteria {
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owner_id?: string;
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entry_type?: string;
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page_names?: string[]; // 精準比對 page_name（IN 清單）——leo 定案的正解：從 Gitea repo
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// 列出卡名，逐批精準點名「這些卡名屬於庫 X」（見檔頭說明①）。
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source_prefix?: string; // metadata_json.$.source LIKE prefix%（過渡 fallback，見檔頭②）
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page_name_prefix?: string; // page_name LIKE prefix%（過渡 fallback，見檔頭②）
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since?: number; // created_at >= since（unix seconds）
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until?: number; // created_at < until（unix seconds）
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}
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export interface LibraryBackfillResult {
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library: string;
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scanned: number; // 本批掃到的候選筆數（受 limit 限制，額度截斷前）。
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tagged: number; // 本次真的寫入 metadata_json.$.library 的筆數。
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remaining: number; // 本次之後仍待補標（符合條件、仍未標記）的筆數，不受額度影響。
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quota_limit: number; // 今日「背景維護 D1 寫入」額度上限（與 reconcile 共用）。
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quota_used_today: number; // 本次呼叫後，今日累積已消耗的背景維護寫入額度。
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quota_exceeded: boolean; // 本批是否因額度不足被截斷。
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}
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// 單次呼叫候選上限（避開 subrequest/CPU/timeout；一批只有 1 次 SELECT + 1 次 UPDATE，
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// 比 reconcile 多一次 Vectorize 呼叫的成本低，故上限可以放寬一些）。
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const HARD_LIMIT_CAP = 500;
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function criteriaPredicate(c: LibraryBackfillCriteria): { conds: string[]; params: unknown[] } {
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// 冪等的核心：只選「目前沒有 library 值」的候選，已標記過的（含標成 'general' 的）不會再入選。
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const conds: string[] = [
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"(json_extract(metadata_json, '$.library') IS NULL OR json_extract(metadata_json, '$.library') = '')",
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];
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const params: unknown[] = [];
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if (c.owner_id) { conds.push('owner_id = ?'); params.push(c.owner_id); }
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||||
if (c.entry_type) { conds.push('entry_type = ?'); params.push(c.entry_type); }
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if (c.page_names && c.page_names.length > 0) {
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const names = c.page_names.slice(0, MAX_PAGE_NAMES);
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conds.push(`page_name IN (${names.map(() => '?').join(',')})`);
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params.push(...names);
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}
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||||
if (c.source_prefix) { conds.push("json_extract(metadata_json, '$.source') LIKE ? || '%'"); params.push(c.source_prefix); }
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||||
if (c.page_name_prefix) { conds.push("page_name LIKE ? || '%'"); params.push(c.page_name_prefix); }
|
||||
if (typeof c.since === 'number') { conds.push('created_at >= ?'); params.push(c.since); }
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if (typeof c.until === 'number') { conds.push('created_at < ?'); params.push(c.until); }
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return { conds, params };
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}
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/**
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* 對「符合條件、目前未標記 library」的既有 entries 批次蓋上 target library 值。
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* 冪等 + 分批（單次 limit 上限）+ budget（與 reconcile 共用每日 D1 寫入額度，見檔頭）。
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* 呼叫端（ingest / Arcrun#87）決定「這批是誰、該貼哪個庫」，本函式只負責安全、節流地
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* 把值寫進去——base 不猜語意，也因此不假裝「這樣就把 #87 做完了」（mindset §7）。
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*
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* `owner_id` 刻意設成**必填**（不同於 LibraryBackfillCriteria 其餘欄位皆選填）：
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* 2026-08-11 leo 在票上點出「補標補在錯的 owner 底下等於白做」（實查發現卡片實際掛在
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* `owner_id=bfezv28v`，換成 `owner_id='leo'` 查卻是空的——兩個候選 owner 已經在互相打架）。
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* 跟既有的 `deprecateEntriesByLibrary`（同樣是「依 library 批次改一大片既有資料」的操作）
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* 同一個防線：不給不知道自己在改誰的資料的呼叫端一個「忘記帶 owner_id 就變成跨租戶全庫掃」
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* 的後門，逼呼叫端明確想清楚「這批是哪個 owner」再動手。
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*/
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export async function backfillEntryLibraryTags(
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db: D1Database,
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env: Pick<Bindings, 'KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT'>,
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opts: { library: string; owner_id: string; limit?: number } & Omit<LibraryBackfillCriteria, 'owner_id'>,
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): Promise<LibraryBackfillResult> {
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const library = (opts.library ?? '').trim();
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if (!library) throw new Error('library required');
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const ownerId = (opts.owner_id ?? '').trim();
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if (!ownerId) throw new Error('owner_id required（標庫是跨大量既有資料的批次寫入，不准無租戶範圍地掃全庫——2026-08-11 leo 直令）');
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||||
const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 100, 1), HARD_LIMIT_CAP);
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const sel = criteriaPredicate({ ...opts, owner_id: ownerId });
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const where = sel.conds.join(' AND ');
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const params = sel.params;
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const res = await db
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.prepare(`SELECT id FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at ASC LIMIT ?`)
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.bind(...params, limit)
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.all<{ id: string }>();
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||||
const scannedIds = (res.results ?? []).map((r) => r.id);
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const scanned = scannedIds.length;
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||||
// D69：額度截斷——每個候選最多 1 次 D1 write，與 reconcile 共用同一顆計數器。
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const budget = await maintenanceBudgetToday(env, db);
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const ids = scannedIds.slice(0, budget.remaining);
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||||
const quotaExceeded = scanned > ids.length;
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let tagged = 0;
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if (ids.length > 0) {
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const ph = ids.map(() => '?').join(',');
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await db
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.prepare(
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`UPDATE entries SET metadata_json = json_set(COALESCE(metadata_json, '{}'), '$.library', ?), updated_at = unixepoch() WHERE id IN (${ph})`,
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)
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.bind(library, ...ids)
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||||
.run();
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||||
tagged = ids.length;
|
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}
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try {
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||||
await addMaintenanceUsage(db, tagged);
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||||
} catch {
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// fail-open：額度計數寫入失敗不影響已經完成的標庫寫入（精神同 embed.ts 的做法）。
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||||
}
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||||
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||||
const remRow = await db
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.prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`)
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||||
.bind(...params)
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||||
.first<{ c: number }>();
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||||
|
||||
return {
|
||||
library,
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||||
scanned,
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||||
tagged,
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||||
remaining: remRow?.c ?? 0,
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||||
quota_limit: budget.limit,
|
||||
quota_used_today: budget.used + tagged,
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||||
quota_exceeded: quotaExceeded,
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||||
};
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||||
}
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||||
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||||
/** 待補標統計（回報用）：符合條件、目前未標記 library 的筆數。 */
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export async function libraryBackfillStatus(
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db: D1Database,
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||||
opts: LibraryBackfillCriteria = {},
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||||
): Promise<{ pending: number }> {
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const sel = criteriaPredicate(opts);
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||||
const where = sel.conds.join(' AND ');
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||||
const row = await db
|
||||
.prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`)
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||||
.bind(...sel.params)
|
||||
.first<{ c: number }>();
|
||||
return { pending: row?.c ?? 0 };
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||||
}
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@@ -0,0 +1,106 @@
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// 背景維護寫入的共用 D1 每日額度（Arcrun#85 D69，2026-08-11）。
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//
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// 為什麼需要這個模組（不是每個 caller 各自算）：
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// D68 已經替「補算向量」的 Workers AI 呼叫量設了每日軟上限（embed.ts
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// DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT），但 leo 逐行複核後指出還有一個沒堵的洞——
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// 世代核對（reconcileEmbedGeneration）**不打 AI，卻一樣逐筆寫 D1**（補標 content_hash
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// 或重置 is_embedded），47 萬筆候選 ≈ 4.7 倍 D1 免費層 100,000 rows written/日，而它
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||||
// 當時零保護。2026-08-11 leo 補了第二刀：**標庫（library backfill）也是同一種操作**
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||||
// ——多筆 D1 row write、不打 AI——若各自設一顆獨立計數器，做標庫時會把 reconcile
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||||
// 的閘繞過去（兩者加起來還是可能燒穿同一顆 D1）。
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||||
// ⇒ 兩者必須共用同一顆「今天 D1 背景維護寫入還剩多少」計數器，這裡就是那顆計數器。
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||||
//
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// 儲存精神完全比照 execution-log.ts checkUsage／embed.ts getBackfillUsageToday：單一
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// entries 列/日（entry_type='kbdb_maintenance_usage'），upsert，不新增表（D38）。
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//
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||||
// 額度怎麼選（不是拍腦袋，比照 execution-log.ts DEFAULT_DAILY_LIMIT 的既有算法）：
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// D1 免費層 100,000 rows written/日。execution_log 自設 20%（20,000）留給知識卡；
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// 本模組管的是「背景維護」（reconcile + 標庫 backfill，兩者都是低優先、非使用者
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// 當下等待的操作），同樣自設 20%（20,000/日）——不是硬性 Cloudflare 限制，是不讓
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||||
// 背景維護把當天寫入額度和知識卡片的正常寫入／execution_log 搶光的自我節制，
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// 可用 env.KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT 覆寫。
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import type { Bindings } from '../types';
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export const DEFAULT_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT = 20000;
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||||
export function maintenanceDailyLimit(env: Pick<Bindings, 'KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT'>): number {
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||||
const raw = env.KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT;
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||||
const n = raw ? parseInt(raw, 10) : NaN;
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||||
return Number.isFinite(n) && n > 0 ? n : DEFAULT_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT;
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||||
}
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||||
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||||
function utcDay(): string {
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||||
return new Date().toISOString().slice(0, 10);
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||||
}
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||||
/** 額度計數器 entries id（單一列/日；不分租戶——D1 rows-written 額度是實例級，非租戶級）。 */
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||||
function maintenanceUsageId(): string {
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||||
return `kbdb-maintenance-usage:${utcDay()}`;
|
||||
}
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||||
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||||
/**
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||||
* 今天背景維護寫入已消耗的筆數。讀取失敗（含壞資料）誠實視為 0（caller 決定是否 fail-open，
|
||||
* 精神同 embed.ts getBackfillUsageToday）。
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||||
*/
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||||
export async function getMaintenanceUsageToday(db: D1Database): Promise<number> {
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||||
const row = await db
|
||||
.prepare('SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?')
|
||||
.bind(maintenanceUsageId())
|
||||
.first<{ metadata_json: string | null }>();
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||||
if (!row) return 0;
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||||
try {
|
||||
const parsed = row.metadata_json ? (JSON.parse(row.metadata_json) as { writes?: number }) : {};
|
||||
return Number(parsed.writes) || 0;
|
||||
} catch {
|
||||
return 0;
|
||||
}
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||||
}
|
||||
|
||||
/** 今天背景維護額度用量 +by（upsert：讀現有列 → +by → UPDATE，不存在則 INSERT，冪等日切）。 */
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||||
export async function addMaintenanceUsage(db: D1Database, by: number): Promise<void> {
|
||||
if (by <= 0) return;
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||||
const id = maintenanceUsageId();
|
||||
const existing = await db
|
||||
.prepare('SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?')
|
||||
.bind(id)
|
||||
.first<{ metadata_json: string | null }>();
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||||
let prev = 0;
|
||||
if (existing) {
|
||||
try {
|
||||
const parsed = existing.metadata_json ? (JSON.parse(existing.metadata_json) as { writes?: number }) : {};
|
||||
prev = Number(parsed.writes) || 0;
|
||||
} catch {
|
||||
prev = 0;
|
||||
}
|
||||
await db
|
||||
.prepare('UPDATE entries SET metadata_json = ?, updated_at = unixepoch() WHERE id = ?')
|
||||
.bind(JSON.stringify({ day: utcDay(), writes: prev + by }), id)
|
||||
.run();
|
||||
} else {
|
||||
await db
|
||||
.prepare(`INSERT INTO entries (id, entry_type, metadata_json) VALUES (?, 'kbdb_maintenance_usage', ?)`)
|
||||
.bind(id, JSON.stringify({ day: utcDay(), writes: by }))
|
||||
.run();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
export interface MaintenanceBudget {
|
||||
limit: number;
|
||||
used: number;
|
||||
remaining: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** 今天還剩多少背景維護 D1 寫入額度（reconcile／標庫 backfill 呼叫前先問這個）。 */
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||||
export async function maintenanceBudgetToday(
|
||||
env: Pick<Bindings, 'KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT'>,
|
||||
db: D1Database,
|
||||
): Promise<MaintenanceBudget> {
|
||||
const limit = maintenanceDailyLimit(env);
|
||||
let used = 0;
|
||||
try {
|
||||
used = await getMaintenanceUsageToday(db);
|
||||
} catch {
|
||||
used = 0; // fail-open：計數器本身故障（含 D1 額度打滿）不該連背景維護都做不了
|
||||
}
|
||||
return { limit, used, remaining: Math.max(0, limit - used) };
|
||||
}
|
||||
+305
-13
@@ -12,6 +12,7 @@
|
||||
// base 只認這個通用旗標 → base 維持對內容語意無知。
|
||||
|
||||
import type { Bindings, Entry } from './types';
|
||||
import { maintenanceBudgetToday, addMaintenanceUsage } from './actions/maintenance-quota';
|
||||
|
||||
// ── 嵌入模型（Arcrun#59：模型應可配置＋index 版本化，支援換代重刷）────────────────
|
||||
//
|
||||
@@ -132,7 +133,12 @@ export async function embedOnWrite(env: Bindings, entry: Entry): Promise<boolean
|
||||
},
|
||||
]);
|
||||
// 標記 bookkeeping（既有欄，base 不讀、僅供「已 embed」可查）。不動表結構。
|
||||
await env.DB.prepare('UPDATE entries SET is_embedded = 1 WHERE id = ?').bind(entry.id).run();
|
||||
// content_hash 順手蓋成「這次嵌入用的模型」（世代戳記，見下方 reconcileEmbedGeneration 的
|
||||
// 說明）——這裡是「新寫的立刻算」的路徑，寫入當下 model 必為現行 model，不會有世代落差。
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||||
await env.DB
|
||||
.prepare('UPDATE entries SET is_embedded = 1, content_hash = ? WHERE id = ?')
|
||||
.bind(embedModel(env), entry.id)
|
||||
.run();
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -173,12 +179,134 @@ function parseMeta(json: string | null): Record<string, unknown> | null {
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||||
const BACKFILL_PREDICATE =
|
||||
"is_embedded = 0 AND content IS NOT NULL AND content <> '' AND json_extract(metadata_json, '$.embed') = 1";
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||||
|
||||
// ── 每日額度上限（D68，2026-08-11：leo「補算向量照時間新到舊、且每天有額度上限」）─────────
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||||
//
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||||
// backfill 與「寫入即嵌」「萃取」共用同一份 Workers AI 每日免費 10,000 neurons（UTC 午夜重置，
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||||
// 見頂層 wiki ops-facts.md「萃取與向量化吃同一份 Workers AI 額度」）。backfill 是背景低優先
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||||
// 動作，不該把當天額度燒光讓萃取／今天的新寫入整天卡死（embedOnWrite 不受此上限——「新寫的
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||||
// 立刻算」是 D68 三條之一，不能被 backfill 的節制連坐）。自設「軟上限」，非 Cloudflare 硬限制，
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||||
// 可用 env.EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT 覆寫（精神比照 execution-log.ts 的 DEFAULT_DAILY_LIMIT）。
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||||
//
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||||
// 預設值怎麼選（不是拍腦袋，2026-08-11 查證 Cloudflare 官方定價後回推）：
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||||
// bge-m3 定價：1,075 neurons / 1,000,000 input tokens（無輸出 token 成本，embedding 只有輸入）。
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||||
// 保守估計每筆中文知識卡片 ~800 tokens（寧可高估——CJK tokenizer 密度通常高於英文，
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||||
// 高估 token 數 ⇒ 算出的「每日可嵌筆數」偏保守，不會撞真的 CF 額度）：
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||||
// 800 tokens × 1,075 / 1,000,000 ≈ 0.86 neurons/entry
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||||
// backfill 分到日配額 20%（比照 execution-log.ts「自我節制、留大部分給主流程」的既有慣例）：
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||||
// 10,000 × 20% = 2,000 neurons/日
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||||
// 2,000 ÷ 0.86 ≈ 2,325 entries/日，再打八折留緩衝（token 估計誤差／其他背景消耗）：
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||||
// 2,325 × 0.8 ≈ 1,860 → 取整數 1,800。
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||||
const DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT = 1800;
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||||
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||||
function backfillDailyLimit(env: Pick<Bindings, 'EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT'>): number {
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||||
const raw = env.EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT;
|
||||
const n = raw ? parseInt(raw, 10) : NaN;
|
||||
return Number.isFinite(n) && n > 0 ? n : DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT;
|
||||
}
|
||||
|
||||
function utcDay(): string {
|
||||
return new Date().toISOString().slice(0, 10);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** 額度計數器 entries id（單一列/日，UTC 日期字串，換日自然歸零；不分租戶——Workers AI 額度是帳號級）。 */
|
||||
function backfillUsageId(): string {
|
||||
return `embed-backfill-usage:${utcDay()}`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 今天 backfill 已消耗的筆數。儲存精神完全比照 execution-log.ts 的 checkUsage：單一 entries 列/日
|
||||
* （entry_type='embed_backfill_usage'，計數包進 metadata_json），不新增表。
|
||||
* 讀取失敗（含壞資料）誠實視為 0（caller 決定是否 fail-open）。
|
||||
*/
|
||||
async function getBackfillUsageToday(db: D1Database): Promise<number> {
|
||||
const row = await db
|
||||
.prepare('SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?')
|
||||
.bind(backfillUsageId())
|
||||
.first<{ metadata_json: string | null }>();
|
||||
if (!row) return 0;
|
||||
try {
|
||||
const parsed = row.metadata_json ? (JSON.parse(row.metadata_json) as { embedded?: number }) : {};
|
||||
return Number(parsed.embedded) || 0;
|
||||
} catch {
|
||||
return 0; // 壞資料誠實視為 0，不讓損毀的計數器卡死額度機制
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** 今天 backfill 額度用量 +by（upsert：讀現有列 → +by → UPDATE，不存在則 INSERT，冪等日切）。 */
|
||||
async function addBackfillUsage(db: D1Database, by: number): Promise<void> {
|
||||
if (by <= 0) return;
|
||||
const id = backfillUsageId();
|
||||
const existing = await db
|
||||
.prepare('SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?')
|
||||
.bind(id)
|
||||
.first<{ metadata_json: string | null }>();
|
||||
let prev = 0;
|
||||
if (existing) {
|
||||
try {
|
||||
const parsed = existing.metadata_json ? (JSON.parse(existing.metadata_json) as { embedded?: number }) : {};
|
||||
prev = Number(parsed.embedded) || 0;
|
||||
} catch {
|
||||
prev = 0;
|
||||
}
|
||||
await db
|
||||
.prepare('UPDATE entries SET metadata_json = ?, updated_at = unixepoch() WHERE id = ?')
|
||||
.bind(JSON.stringify({ day: utcDay(), embedded: prev + by }), id)
|
||||
.run();
|
||||
} else {
|
||||
await db
|
||||
.prepare(`INSERT INTO entries (id, entry_type, metadata_json) VALUES (?, 'embed_backfill_usage', ?)`)
|
||||
.bind(id, JSON.stringify({ day: utcDay(), embedded: by }))
|
||||
.run();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── 「挑哪一批」可以從外面指定（Arcrun#85，2026-08-11 leo 二度裁決）───────────────
|
||||
//
|
||||
// leo 的優先序不是「一律新到舊」的單一佇列，是**分層**：今天寫的立刻／這週在跑的先跑／
|
||||
// 有查詢紀錄的庫優先／半年前的慢慢跑。分層要能實作，前提是「這次補哪一批」要能從外面
|
||||
// （工作流）指定，不能只靠資料層自己決定的固定排序——策略要住在 leo 打得開的地方
|
||||
// （工作流頁），不是焊死在這裡看不見也改不動。
|
||||
//
|
||||
// 這裡不預先幫 caller 決定「四層怎麼切」（那是策略，屬於呼叫端/工作流，見 Arcrun#85
|
||||
// D70 段落的意圖草案），只提供**同一套篩選形狀**讓任何一層都能表達：
|
||||
// - since／until：時間窗（unix seconds，created_at 半開區間 [since, until)）——時間分層
|
||||
// （①今天／②本週／④半年前）都是同一個 since/until 參數，差別只在呼叫端傳的值。
|
||||
// - library：依 metadata_json.$.library 過濾——一旦資料身上有庫這個資訊（Arcrun#87），
|
||||
// 「有查詢紀錄的庫優先」這層可以直接用同一個參數，不必再改介面形狀。
|
||||
// 三個操作（backfillEmbeddings／reconcileEmbedGeneration／backfillEntryLibraryTags，
|
||||
// 見 actions/library-backfill.ts）共用這個形狀，這就是「判定標準只有一份」的意思——
|
||||
// 不是先做時間、之後為了庫再回頭改介面。
|
||||
export interface SelectionCriteria {
|
||||
owner_id?: string;
|
||||
source?: string;
|
||||
library?: string; // 精確比對 metadata_json.$.library（未標記的舊資料一律歸 'general'，同 embedOnWrite 慣例）
|
||||
since?: number; // created_at >= since（unix seconds）
|
||||
until?: number; // created_at < until（unix seconds）
|
||||
}
|
||||
|
||||
function selectionCriteriaPredicate(opts: SelectionCriteria): { conds: string[]; params: unknown[] } {
|
||||
const conds: string[] = [];
|
||||
const params: unknown[] = [];
|
||||
if (opts.owner_id) { conds.push('owner_id = ?'); params.push(opts.owner_id); }
|
||||
if (opts.source) { conds.push("json_extract(metadata_json, '$.source') = ?"); params.push(opts.source); }
|
||||
if (opts.library) {
|
||||
conds.push("COALESCE(NULLIF(json_extract(metadata_json, '$.library'), ''), 'general') = ?");
|
||||
params.push(opts.library);
|
||||
}
|
||||
if (typeof opts.since === 'number') { conds.push('created_at >= ?'); params.push(opts.since); }
|
||||
if (typeof opts.until === 'number') { conds.push('created_at < ?'); params.push(opts.until); }
|
||||
return { conds, params };
|
||||
}
|
||||
|
||||
export interface BackfillResult {
|
||||
enabled: boolean; // 模組是否開（false → 什麼都沒做，caller 該誠實回錯，不假裝）。
|
||||
processed: number; // 本次真的嵌進 Vectorize 並標 is_embedded=1 的筆數。
|
||||
skipped: number; // 掃到但沒嵌（例如 embedText 回 null）的筆數。
|
||||
remaining: number; // 本次之後仍待補嵌的筆數（可重複呼叫直到 0）。
|
||||
skipped: number; // 掃到但沒嵌（例如 embedText 回 null，或本批被額度擋下）的筆數。
|
||||
remaining: number; // 本次之後仍待補嵌的筆數（可重複呼叫直到 0，與額度無關——單純候選總量）。
|
||||
scanned: number; // 本批掃出的候選筆數（受 limit 限制）。
|
||||
quota_limit: number; // 今日 backfill 額度上限（env.EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT 或預設值）。
|
||||
quota_used_today: number; // 本次呼叫後，今日累積已消耗的 backfill 額度。
|
||||
quota_exceeded: boolean; // 本批是否因額度不足被截斷（true＝還有可嵌的候選但今天不再打 AI，等明天/調高上限）。
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
@@ -193,9 +321,14 @@ export interface BackfillResult {
|
||||
*/
|
||||
export async function backfillEmbeddings(
|
||||
env: Bindings,
|
||||
opts: { limit?: number; owner_id?: string; source?: string; reindex?: boolean; offset?: number } = {},
|
||||
opts: SelectionCriteria & { limit?: number; reindex?: boolean; offset?: number } = {},
|
||||
): Promise<BackfillResult> {
|
||||
if (!embedEnabled(env)) return { enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0 };
|
||||
if (!embedEnabled(env)) {
|
||||
return {
|
||||
enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0,
|
||||
quota_limit: 0, quota_used_today: 0, quota_exceeded: false,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 25, 1), 100);
|
||||
const offset = Math.max(opts.offset ?? 0, 0);
|
||||
|
||||
@@ -210,21 +343,39 @@ export async function backfillEmbeddings(
|
||||
// 🔴 2026-08-05：**已下架的一律不嵌**（leo：「理論上它的向量也要刪掉，就不會有殘影了吧？」）。
|
||||
// 沒有這條，下架時清掉的向量會在下一次 backfill 又被嵌回來 ⇒ 殘影復活，
|
||||
// 而且 `reindex=true` 那條路更嚴重（它連 is_embedded=1 的都重推）。
|
||||
const conds = [basePredicate, "COALESCE(json_extract(metadata_json, '$.status'), '') != 'deprecated'"];
|
||||
const params: unknown[] = [];
|
||||
if (opts.owner_id) { conds.push('owner_id = ?'); params.push(opts.owner_id); }
|
||||
if (opts.source) { conds.push("json_extract(metadata_json, '$.source') = ?"); params.push(opts.source); }
|
||||
// 「挑哪一批」（Arcrun#85）：owner_id/source/library/since/until 全部走同一套
|
||||
// selectionCriteriaPredicate，讓呼叫端（工作流）能表達時間分層與庫分層，不必等
|
||||
// base 幫忙決定；本函式不預設任何一層，caller 傳什麼就篩什麼。
|
||||
const sel = selectionCriteriaPredicate(opts);
|
||||
const conds = [basePredicate, "COALESCE(json_extract(metadata_json, '$.status'), '') != 'deprecated'", ...sel.conds];
|
||||
const params: unknown[] = [...sel.params];
|
||||
const where = conds.join(' AND ');
|
||||
|
||||
// D68：由新到舊——最可能被查到的最先補回來（見檔頭 DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT 段的決策脈絡）。
|
||||
const res = await env.DB
|
||||
.prepare(`SELECT * FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at ASC LIMIT ? OFFSET ?`)
|
||||
.prepare(`SELECT * FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at DESC LIMIT ? OFFSET ?`)
|
||||
.bind(...params, limit, offset)
|
||||
.all<Entry>();
|
||||
const rows = res.results ?? [];
|
||||
const scanned = rows.length;
|
||||
|
||||
// D68：每日額度上限。額度是「這次呼叫要不要打 AI」的唯一守門——reindex 一樣要打 AI.run，
|
||||
// 同樣受限（不因為是 reindex 就例外，會打 Workers AI 的動作都算）。
|
||||
const dailyCap = backfillDailyLimit(env);
|
||||
let usedToday = 0;
|
||||
try {
|
||||
usedToday = await getBackfillUsageToday(env.DB);
|
||||
} catch {
|
||||
usedToday = 0; // fail-open：計數器本身故障（含 D1 額度打滿）不該連 backfill 都不做
|
||||
}
|
||||
const remainingQuota = Math.max(0, dailyCap - usedToday);
|
||||
|
||||
let processed = 0;
|
||||
const embeddable = rows.filter((e) => (e.content ?? '').trim().length > 0);
|
||||
const candidates = rows.filter((e) => (e.content ?? '').trim().length > 0);
|
||||
// 額度截斷：candidates 已按 created_at DESC 排序，取前 remainingQuota 筆＝優先保留最新的。
|
||||
const embeddable = candidates.slice(0, remainingQuota);
|
||||
const quotaExceeded = candidates.length > embeddable.length;
|
||||
|
||||
if (embeddable.length > 0 && env.AI && env.VECTORIZE) {
|
||||
const texts = embeddable.map((e) => (e.content ?? '').trim());
|
||||
const out = (await env.AI.run(embedModel(env), { text: texts })) as { data: number[][] };
|
||||
@@ -246,8 +397,18 @@ export async function backfillEmbeddings(
|
||||
await env.VECTORIZE.upsert(vectors);
|
||||
const ids = vectors.map((v) => v.id);
|
||||
const placeholders = ids.map(() => '?').join(',');
|
||||
await env.DB.prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 1 WHERE id IN (${placeholders})`).bind(...ids).run();
|
||||
// content_hash 順手蓋成現行模型（世代戳記，見 reconcileEmbedGeneration）。
|
||||
await env.DB
|
||||
.prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 1, content_hash = ? WHERE id IN (${placeholders})`)
|
||||
.bind(embedModel(env), ...ids)
|
||||
.run();
|
||||
processed = vectors.length;
|
||||
try {
|
||||
await addBackfillUsage(env.DB, processed);
|
||||
} catch {
|
||||
// fail-open：額度計數寫入失敗不影響已經完成的嵌入（別讓 bookkeeping 故障吞掉已做的工）；
|
||||
// 代價是下次呼叫可能少算一點用量——比「明明做了卻沒生效」安全（誠實限制，mindset §7）。
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -259,7 +420,16 @@ export async function backfillEmbeddings(
|
||||
// 非 reindex：predicate 含 is_embedded=0，處理後該筆變 1 → COUNT 自然遞減（重呼直到 0）。
|
||||
// reindex：predicate 不含 is_embedded，COUNT 恆等於總數 → 改用 offset 分頁計 remaining（否則永不終止）。
|
||||
const remaining = opts.reindex ? Math.max(0, totalMatching - (offset + scanned)) : totalMatching;
|
||||
return { enabled: true, processed, skipped: scanned - processed, remaining, scanned };
|
||||
return {
|
||||
enabled: true,
|
||||
processed,
|
||||
skipped: scanned - processed,
|
||||
remaining,
|
||||
scanned,
|
||||
quota_limit: dailyCap,
|
||||
quota_used_today: usedToday + processed,
|
||||
quota_exceeded: quotaExceeded,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** 補嵌進度統計（回報用；模組未開仍可查 pending 數，誠實標 enabled:false）。 */
|
||||
@@ -283,6 +453,128 @@ export async function backfillStatus(
|
||||
return { enabled: embedEnabled(env), pending: pendingRow?.c ?? 0, embedded: embeddedRow?.c ?? 0 };
|
||||
}
|
||||
|
||||
export interface ReconcileResult {
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
checked: number; // 本批「真的核對＋寫回」的筆數（受下方 D1 額度截斷後的量）。
|
||||
confirmed_current: number; // 核對後確認已在現行 Vectorize index：只補標 content_hash，未打 AI。
|
||||
reset_to_pending: number; // 核對後確認不在現行 index：重置 is_embedded=0，回到正常 backfill 佇列。
|
||||
remaining: number; // 本次之後仍待核對的筆數（不受額度影響，可重複呼叫直到 0）。
|
||||
scanned: number; // 本批掃到的候選筆數（受 limit 限制，額度截斷前）。
|
||||
quota_limit: number; // 今日「背景維護 D1 寫入」額度上限（與標庫 backfill 共用，見 maintenance-quota.ts）。
|
||||
quota_used_today: number; // 本次呼叫後，今日累積已消耗的背景維護寫入額度。
|
||||
quota_exceeded: boolean; // 本批是否因額度不足被截斷（true＝還有候選但今天不再寫 D1，等明天/調高上限）。
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 世代核對（Generation reconciliation，D68 配套修復，2026-08-11）。
|
||||
*
|
||||
* 背景：`is_embedded=1` 只代表「曾經對某個 Vectorize index 嵌過」，不保證是**現行**的
|
||||
* index/模型（見檔頭 2026-08-03 換代註解：換模型必須換 index，舊向量收不進新 index、也刪不掉）。
|
||||
* 從備份整批灌回的資料尤其會帶著對**已退役索引**（例：768 維 `arcrun-kbdb-embed`）的
|
||||
* `is_embedded=1`——現行 backfill 的預設路徑（只補 `is_embedded=0`）永遠不會碰它們，
|
||||
* 語意搜尋對現行（1024 維 `arcrun-kbdb-embed-m3`）索引而言永遠搜不到那批東西，畫面不會說壞掉。
|
||||
*
|
||||
* 做法：不猜（`is_embedded` 本身此刻不可信），直接問現行 Vectorize index「這些 id 真的在你這嗎」
|
||||
* （`env.VECTORIZE.getByIds`，ground truth，而非比對 content_hash 字串本身——後者在這次修復
|
||||
* 之前從未被寫過，所有既有 is_embedded=1 的列 content_hash 皆為 NULL，無法只憑字串判斷「哪些是
|
||||
* 這次修復前的正常資料、哪些是真正的舊世代殘留」，必須問 Vectorize 本身）：
|
||||
* - 真的在現行 index → 只是這次修復之前的正常資料，沒補寫過 content_hash。補標記，不重打 AI
|
||||
* （不浪費額度在已經正確的資料上）。
|
||||
* - 不在現行 index → 對現行 index 而言等於沒嵌過，重置 is_embedded=0、清空 content_hash，
|
||||
* 交回正常 backfill 佇列（下一輪照樣受「新到舊」排序＋每日額度上限保護，不特別優待）。
|
||||
*
|
||||
* 不消耗 Workers AI 額度：零 AI.run，只有一次 D1 掃描 + 一次 Vectorize.getByIds + D1 寫回。
|
||||
*
|
||||
* D69（Arcrun#85，2026-08-11 leo 逐行複核找到的破口）：**這一步雖不打 AI，但逐筆寫 D1**——
|
||||
* 每個候選最多消耗一次 row write（補標 content_hash 或重置 is_embedded，兩條路互斥、恰好一次），
|
||||
* 47 萬筆候選 ≈ 4.7 倍 D1 100,000 rows written/日免費額度。與標庫 backfill（同樣是多筆 D1
|
||||
* write、不打 AI）共用 `actions/maintenance-quota.ts` 的同一顆每日計數器——不共用的話，
|
||||
* 補標庫時會把這裡的閘繞過去（反之亦然）。額度用完 → 誠實截斷候選，不再寫 D1，等明天。
|
||||
*
|
||||
* 「挑哪一批」：owner_id/library/since/until 走 SelectionCriteria（同 backfillEmbeddings／
|
||||
* backfillEntryLibraryTags 共用的篩選形狀），讓時間分層／庫分層能從外面指定。
|
||||
*/
|
||||
export async function reconcileEmbedGeneration(
|
||||
env: Bindings,
|
||||
opts: Pick<SelectionCriteria, 'owner_id' | 'library' | 'since' | 'until'> & { limit?: number } = {},
|
||||
): Promise<ReconcileResult> {
|
||||
if (!embedEnabled(env)) {
|
||||
return {
|
||||
enabled: false, checked: 0, confirmed_current: 0, reset_to_pending: 0, remaining: 0,
|
||||
scanned: 0, quota_limit: 0, quota_used_today: 0, quota_exceeded: false,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 50, 1), 200);
|
||||
const currentModel = embedModel(env);
|
||||
|
||||
const sel = selectionCriteriaPredicate(opts);
|
||||
const conds = [
|
||||
'is_embedded = 1',
|
||||
'(content_hash IS NULL OR content_hash != ?)',
|
||||
"COALESCE(json_extract(metadata_json, '$.status'), '') != 'deprecated'",
|
||||
...sel.conds,
|
||||
];
|
||||
const params: unknown[] = [currentModel, ...sel.params];
|
||||
const where = conds.join(' AND ');
|
||||
|
||||
const res = await env.DB
|
||||
.prepare(`SELECT id FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at DESC LIMIT ?`)
|
||||
.bind(...params, limit)
|
||||
.all<{ id: string }>();
|
||||
const scannedIds = (res.results ?? []).map((r) => r.id);
|
||||
const scanned = scannedIds.length;
|
||||
|
||||
// D69：額度截斷——每個候選最多 1 次 D1 write，直接照剩餘額度砍候選清單長度。
|
||||
const budget = await maintenanceBudgetToday(env, env.DB);
|
||||
const ids = scannedIds.slice(0, budget.remaining);
|
||||
const quotaExceeded = scanned > ids.length;
|
||||
const checked = ids.length;
|
||||
|
||||
let confirmed_current = 0;
|
||||
let reset_to_pending = 0;
|
||||
if (ids.length > 0 && env.VECTORIZE) {
|
||||
const found = await env.VECTORIZE.getByIds(ids);
|
||||
const foundIds = new Set(found.map((v) => v.id));
|
||||
const presentIds = ids.filter((id) => foundIds.has(id));
|
||||
const missingIds = ids.filter((id) => !foundIds.has(id));
|
||||
|
||||
if (presentIds.length > 0) {
|
||||
const ph = presentIds.map(() => '?').join(',');
|
||||
await env.DB
|
||||
.prepare(`UPDATE entries SET content_hash = ? WHERE id IN (${ph})`)
|
||||
.bind(currentModel, ...presentIds)
|
||||
.run();
|
||||
confirmed_current = presentIds.length;
|
||||
}
|
||||
if (missingIds.length > 0) {
|
||||
const ph = missingIds.map(() => '?').join(',');
|
||||
await env.DB
|
||||
.prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 0, content_hash = NULL WHERE id IN (${ph})`)
|
||||
.bind(...missingIds)
|
||||
.run();
|
||||
reset_to_pending = missingIds.length;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
const remRow = await env.DB
|
||||
.prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`)
|
||||
.bind(...params)
|
||||
.first<{ c: number }>();
|
||||
|
||||
const written = confirmed_current + reset_to_pending;
|
||||
try {
|
||||
await addMaintenanceUsage(env.DB, written);
|
||||
} catch {
|
||||
// fail-open：額度計數寫入失敗不影響已經完成的核對寫入（精神同 backfillEmbeddings 的
|
||||
// addBackfillUsage 失敗處理——寧可下次呼叫少算一點用量，也不讓計數故障吞掉已做的工）。
|
||||
}
|
||||
|
||||
return {
|
||||
enabled: true, checked, confirmed_current, reset_to_pending, remaining: remRow?.c ?? 0,
|
||||
scanned, quota_limit: budget.limit, quota_used_today: budget.used + written, quota_exceeded: quotaExceeded,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
export interface SelfTestResult {
|
||||
enabled: boolean; // embed 模組是否開（binding 都在）
|
||||
tested: boolean; // 是否真的跑了一次自我查詢（false＝連測都測不了，非失敗）
|
||||
|
||||
@@ -8,7 +8,7 @@
|
||||
// base 對內容語意無知：只認通用 metadata.embed===true 旗標，不知 triplet/wiki（解耦）。
|
||||
import { Hono } from 'hono';
|
||||
import type { Bindings } from '../types';
|
||||
import { embedEnabled, backfillEmbeddings, backfillStatus, embedSelfTest } from '../embed';
|
||||
import { embedEnabled, backfillEmbeddings, backfillStatus, embedSelfTest, reconcileEmbedGeneration } from '../embed';
|
||||
|
||||
export const embedRoutes = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();
|
||||
|
||||
@@ -16,11 +16,14 @@ const OFF_HINT =
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'語義補嵌需先開 embed 模組（Vectorize+AI binding）。叫 CC「幫我開語義查詢」（設 kbdb_embed:true + redeploy 注入 binding）後再呼叫本端點。';
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// POST /embed/backfill — batch-embed existing embeddable entries with is_embedded=0.
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// body（皆選填）：{ limit?:1-100（預設25）, owner_id?, source?, reindex?, offset? }。
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// body（皆選填）：{ limit?:1-100（預設25）, owner_id?, source?, library?, since?, until?, reindex?, offset? }。
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// 冪等：重跑不會重複嵌（已 is_embedded=1 的不再入選；upsert 同 id 冪等）。
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// 分批：單次最多 limit 筆；回傳 remaining>0 表示還有 → 重複呼叫直到 remaining=0。
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// reindex:true（Arcrun#11）：改重推「所有 embeddable」既有向量（含 is_embedded=1），
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// 讓事後建立的 Vectorize metadata index 收錄它們（否則帶過濾語意查詢回 0）；配 offset 分頁。
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// library／since／until（Arcrun#85，2026-08-11）：「挑哪一批」從外面指定——時間分層
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// （今天/本週/半年前）與庫分層（有查詢紀錄的庫優先）共用同一套 SelectionCriteria，
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// 由呼叫端（工作流）決定這次要補的是哪一批，不是資料層焊死單一排序（見 embed.ts 檔頭說明）。
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// 模組未開 → 409 + capability_hint（不假綠）。
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embedRoutes.post('/backfill', async (c) => {
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if (!embedEnabled(c.env)) {
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@@ -33,6 +36,9 @@ embedRoutes.post('/backfill', async (c) => {
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limit?: number | string;
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owner_id?: string;
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source?: string;
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library?: string;
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since?: number | string;
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until?: number | string;
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reindex?: boolean;
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offset?: number | string;
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};
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@@ -40,6 +46,9 @@ embedRoutes.post('/backfill', async (c) => {
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limit: body.limit !== undefined ? Number(body.limit) : undefined,
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owner_id: body.owner_id || undefined,
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source: body.source || undefined,
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library: body.library || undefined,
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since: body.since !== undefined ? Number(body.since) : undefined,
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until: body.until !== undefined ? Number(body.until) : undefined,
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// reindex（Arcrun#11）：重推既有向量讓事後建立的 Vectorize metadata index 收錄（見 embed.ts）。
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reindex: body.reindex === true,
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offset: body.offset !== undefined ? Number(body.offset) : undefined,
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@@ -56,6 +65,38 @@ embedRoutes.get('/backfill/status', async (c) => {
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return c.json({ success: true, ...status });
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});
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// POST /embed/reconcile — 世代核對（D68 配套修復，2026-08-11；D69 額度節流同日補上）：
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// 對「is_embedded=1 但 content_hash 非現行模型」的候選，問現行 Vectorize index 是否真的收錄；
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// 真的在 → 補標 content_hash（不打 AI）；不在 → 重置 is_embedded=0，回到正常 /embed/backfill 佇列。
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// 解「從備份整批灌回、帶著對已退役索引的 is_embedded=1，永遠不被 backfill 碰到」這個坑。
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// body（皆選填）：{ limit?:1-200（預設50）, owner_id?, library?, since?, until? }。重複呼叫直到 remaining=0。
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// D69：每筆候選最多消耗一次 D1 row write，與 POST /entries/backfill-library 共用同一顆每日
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// 「背景維護 D1 寫入」額度（見 actions/maintenance-quota.ts）——額度用完會誠實回
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// quota_exceeded:true 並停手，不會把當天 D1 免費額度燒穿（2026-08-11 leo 逐行複核找到的破口）。
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embedRoutes.post('/reconcile', async (c) => {
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if (!embedEnabled(c.env)) {
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return c.json(
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{ success: false, error: 'embed module not enabled (need VECTORIZE + AI bindings)', capability_hint: OFF_HINT },
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409,
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);
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}
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const body = (await c.req.json().catch(() => ({}))) as {
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limit?: number | string;
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owner_id?: string;
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library?: string;
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since?: number | string;
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||||
until?: number | string;
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};
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const result = await reconcileEmbedGeneration(c.env, {
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limit: body.limit !== undefined ? Number(body.limit) : undefined,
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||||
owner_id: body.owner_id || undefined,
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||||
library: body.library || undefined,
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||||
since: body.since !== undefined ? Number(body.since) : undefined,
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||||
until: body.until !== undefined ? Number(body.until) : undefined,
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});
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||||
return c.json({ success: true, ...result });
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});
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// GET /embed/selftest?owner_id= — 語義自我檢查（檢修孔，2026-08-07）：
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// 挑一筆已嵌入的卡片，拿它自己的內容查自己，只回布林診斷（不回卡片內容、不回 entry id）。
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// 計數（backfill/status）看不出「嵌了但查不到」這種故障模式（Arcrun#11 撞過的真實案例），
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@@ -23,6 +23,7 @@ import {
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EmbedQueryFailedError,
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} from '../embed';
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import { migrateLegacyCredentialsForOwner } from '../actions/credential-legacy-migration';
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import { backfillEntryLibraryTags, libraryBackfillStatus } from '../actions/library-backfill';
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export const entryRoutes = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();
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@@ -367,6 +368,64 @@ entryRoutes.patch('/deprecate-by-library', async (c) => {
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return c.json({ success: true, deprecated_count: count, vectors_deleted });
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});
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// POST /entries/backfill-library — 標庫補存量（Arcrun#85 二次裁決／相關票 Arcrun#87，2026-08-11）。
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// body（必填 library + owner_id）：{ library, owner_id, page_names?（string[]，精準比對，
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// leo 定案的正解——見 actions/library-backfill.ts 檔頭「拿原稿遍歷」）, entry_type?,
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// source_prefix?, page_name_prefix?（後兩者為過渡 fallback，精度不如 page_names）,
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// since?, until?, limit?(1-500，預設100) }。
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// 冪等：只選「目前未標記 library」的候選；分批：單次 limit 上限，remaining>0 → 重複呼叫直到 0。
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// budget：與 /embed/reconcile 共用同一顆每日 D1 寫入額度（見 actions/maintenance-quota.ts）——
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// 兩者都是「多筆 D1 write、不打 AI」的背景維護操作，不共用額度的話補存量會把世代核對的閘繞過去。
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// base 對內容語意無知：不猜「這批該貼哪個庫」，呼叫端（ingest／#87）決定 library 與篩選條件；
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// owner_id 必填（同 /entries/deprecate-by-library 的既有防線——批次改一大片既有資料不准無租戶範圍地掃）。
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// 此路由必須在 '/:id' 之前註冊，否則 'backfill-library' 會被當成 id 參數。
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entryRoutes.post('/backfill-library', async (c) => {
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const body = (await c.req.json().catch(() => ({}))) as {
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library?: string;
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||||
owner_id?: string;
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||||
entry_type?: string;
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||||
page_names?: string[];
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||||
source_prefix?: string;
|
||||
page_name_prefix?: string;
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||||
since?: number | string;
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||||
until?: number | string;
|
||||
limit?: number | string;
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||||
};
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||||
const library = String(body.library ?? '').trim();
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||||
const ownerId = String(body.owner_id ?? '').trim();
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||||
if (!library || !ownerId) return c.json({ success: false, error: 'library 與 owner_id 必填' }, 400);
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try {
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const result = await backfillEntryLibraryTags(c.env.DB, c.env, {
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library,
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||||
owner_id: ownerId,
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entry_type: body.entry_type || undefined,
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||||
page_names: Array.isArray(body.page_names) && body.page_names.length > 0 ? body.page_names : undefined,
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||||
source_prefix: body.source_prefix || undefined,
|
||||
page_name_prefix: body.page_name_prefix || undefined,
|
||||
since: body.since !== undefined ? Number(body.since) : undefined,
|
||||
until: body.until !== undefined ? Number(body.until) : undefined,
|
||||
limit: body.limit !== undefined ? Number(body.limit) : undefined,
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});
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||||
return c.json({ success: true, ...result });
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} catch (e) {
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return c.json({ success: false, error: e instanceof Error ? e.message : String(e) }, 400);
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}
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});
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// GET /entries/backfill-library/status?owner_id=&entry_type=&source_prefix=&page_name_prefix=&since=&until=
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// — 符合條件、目前未標記 library 的筆數（backfill 前後都能查，判斷還剩多少）。
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entryRoutes.get('/backfill-library/status', async (c) => {
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||||
const status = await libraryBackfillStatus(c.env.DB, {
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||||
owner_id: c.req.query('owner_id') || undefined,
|
||||
entry_type: c.req.query('entry_type') || undefined,
|
||||
source_prefix: c.req.query('source_prefix') || undefined,
|
||||
page_name_prefix: c.req.query('page_name_prefix') || undefined,
|
||||
since: c.req.query('since') ? Number(c.req.query('since')) : undefined,
|
||||
until: c.req.query('until') ? Number(c.req.query('until')) : undefined,
|
||||
});
|
||||
return c.json({ success: true, ...status });
|
||||
});
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||||
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||||
// PATCH /entries/:id
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||||
entryRoutes.patch('/:id', async (c) => {
|
||||
const body = await c.req.json().catch(() => ({}));
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+15
-1
@@ -24,6 +24,18 @@ export type Bindings = {
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// kbdb/src/actions/execution-log.ts DEFAULT_DAILY_LIMIT 說明）。未設 → 20000
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// （D1 100,000 rows written/日的 20%，留 80% 給知識卡 entries）。
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||||
EXECUTION_LOG_DAILY_WRITE_LIMIT?: string;
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// embed backfill 每日軟上限（D68，2026-08-11：補算向量照時間新到舊、且每天有額度上限）。
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||||
// backfill 與「寫入即嵌」「萃取」共用同一份 Workers AI 每日 10,000 免費 neurons（見頂層
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||||
// wiki ops-facts.md）；backfill 是背景低優先動作，自設軟上限不把當天額度燒光。未設 → 見
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// kbdb/src/embed.ts DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT 說明（含選值算式，非拍腦袋）。
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||||
EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT?: string;
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||||
// 背景維護寫入（reconcile 世代核對 + 標庫 backfill）共用的 D1 每日寫入軟上限
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// （Arcrun#85 D69 修法，2026-08-11：兩者都是「多筆 D1 row write、不打 AI」的操作，
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// 各自不設防都會單獨燒穿 D1 100,000 rows/日免費額度——reconcile 47 萬筆 candidate
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// ≈ 4.7 倍全日額度，已在票上實測；標庫 backfill 同樣是逐筆 D1 write，若各管各的，
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// 補標庫時會把 reconcile 的閘繞過去。兩者共用同一顆「今天還剩多少」計數器。
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// 未設 → 見 kbdb/src/actions/maintenance-quota.ts DEFAULT_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT。
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||||
KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT?: string;
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};
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||||
export type EntryType =
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@@ -35,7 +47,9 @@ export type EntryType =
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||||
| 'workflow'
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| 'recipe_stat'
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| 'execution_log'
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| 'execution_log_usage';
|
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| 'execution_log_usage'
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| 'embed_backfill_usage'
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| 'kbdb_maintenance_usage';
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||||
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||||
export interface Entry {
|
||||
id: string;
|
||||
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