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arcrun-collector/extract_gemma.go
T
Leo 09bf454402 feat(t73): 轉檔層接進主流程——docx 真的走得通(零件完成≠功能完成)
ExtractWithGemma 讀檔後改走 ConvertToText,LLM 只會收到文字永不收二進位。
刻意不吞錯:ErrNoText(掃描件/空檔) 與 ErrUnsupported(未支援格式) 都往上拋,
因為靜默略過正是 leo 撞到的病。

接線測試 5/5(驗用戶真的會走的那條路,非只測零件):
  scan 收得到 .docx/收 .md/不收 .png
   docx 一路走到 Gemini API 才因假 key 失敗 = 決定性證據:
     轉檔確實發生在送模型之前(非宣稱)
  抽不出文字 → 明確失敗且 errors.Is(ErrNoText) 可判定,不靜默送空卡
  未支援格式 → ErrUnsupported,與 ErrNoText 可區分(給用戶的說法不同)
  .md 迴歸保護:不因接了轉檔層而壞掉

順帶修:變數名與既有 text(LLM 回應) 衝突 → 改 srcText(輸入原稿),IDE 診斷抓到。
全 collector 測試綠。
2026-07-27 20:44:29 +08:00

137 lines
5.2 KiB
Go
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// extract_gemma.go — gemma 本地萃取路(daemon-beta task 4)。
//
// prompt 與淨化規則抄自實戰版 rag_extract_one workflow(同一套格式:一句話定義/要點/
// 關鍵實體/關聯),差別只在跑的位置:workflow 在雲端實例跑、這裡在用戶機器上由 daemon 直呼。
// 原文內容過境 Gemini API 一次,不落任何雲端儲存(四步定稿邊界)。
//
// gemma-4-31b 是思考型模型:parts[0] 常是 thought=true 的思考草稿,真答案在最後一個
// 非 thought 的 text partagent-memory §7.6 實撞教訓,讀法照抄)。
package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"io"
"net/http"
"os"
"path/filepath"
"strings"
"time"
)
// gemmaBaseURL 可注入(測試用 httptest 替身)。
var gemmaBaseURL = "https://generativelanguage.googleapis.com"
const defaultLLMModel = "gemma-4-31b-it"
var gemmaHTTP = &http.Client{Timeout: 120 * time.Second}
// gemmaPrompt 組出與 rag_extract_one 同款的萃卡指令。
func gemmaPrompt(pageName, content string) string {
return "把以下原稿重寫成定稿知識卡(正體中文)。直接輸出卡片本身:第一行必須是「# " + pageName +
"」,不要任何前言、思考過程、英文草稿或說明。格式:\n# " + pageName +
"\n## 一句話定義\n(一行)\n## 要點\n- (3-12 條,具體、含數字條件)\n## 關鍵實體\n- **實體名** — 一句說明\n## 關聯\n- 實體A >> 謂詞 >> 實體B3-8 行,用上面實體名)\n\n原稿:\n" + content
}
// cleanGemmaCard 淨化思考型模型輸出:取最後一個「# <pageName>」起的內容(前面全是草稿)。
func cleanGemmaCard(text, pageName string) string {
marker := "# " + pageName
if i := strings.LastIndex(text, marker); i >= 0 {
return strings.TrimSpace(text[i:]) + "\n"
}
return strings.TrimSpace(text) + "\n"
}
// ExtractWithGemma 讀原稿 → 呼 Gemini 萃卡 → 卡片落地 system-dev/wiki/cards/。
// 回傳產出的卡片相對路徑(單檔一卡)。
func ExtractWithGemma(apiKey, model, absRoot, relPath string) ([]string, error) {
if apiKey == "" {
return nil, fmt.Errorf("gemma 萃取路需要 gemini_api_keyconfig")
}
if model == "" {
model = defaultLLMModel
}
raw, err := os.ReadFile(filepath.Join(absRoot, filepath.FromSlash(relPath)))
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("讀原稿失敗:%w", err)
}
// 本地轉檔層(t73/t162026-07-27):任何格式在這裡變成「模型可讀的純文字」。
// 純文字檔原樣通過;.docx 等走對應抽取器。**LLM 只會收到文字,永遠不會收到二進位**
//(那正是這一層存在的理由——見 convert.go 檔頭與 pdf-extraction-options.md 洞 B)。
srcText, err := ConvertToText(relPath, raw)
if err != nil {
// 這裡刻意**不吞錯**:靜默略過正是 leo 撞到的病(丟檔進去沒反應)。
// ErrNoText=掃描件/空檔,ErrUnsupported=還沒支援的格式,兩者訊息不同但都要說出來。
return nil, fmt.Errorf("轉檔失敗(%s):%w", relPath, err)
}
pageName := pageNameOf(relPath)
reqBody, _ := json.Marshal(map[string]any{
"contents": []map[string]any{
{"parts": []map[string]any{{"text": gemmaPrompt(pageName, srcText)}}},
},
"generationConfig": map[string]any{"temperature": 0.2, "maxOutputTokens": 8192},
})
url := fmt.Sprintf("%s/v1beta/models/%s:generateContent", gemmaBaseURL, model)
req, err := http.NewRequest(http.MethodPost, url, bytes.NewReader(reqBody))
if err != nil {
return nil, err
}
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
req.Header.Set("x-goog-api-key", apiKey)
resp, err := gemmaHTTP.Do(req)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("Gemini API 連線失敗:%w", err)
}
defer resp.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(io.LimitReader(resp.Body, 4<<20))
if resp.StatusCode < 200 || resp.StatusCode >= 300 {
return nil, fmt.Errorf("Gemini API HTTP %d%.300s", resp.StatusCode, string(body))
}
// 解析:candidates[0].content.parts → 最後一個非 thought 的 text part
var parsed struct {
Candidates []struct {
Content struct {
Parts []struct {
Thought bool `json:"thought"`
Text string `json:"text"`
} `json:"parts"`
} `json:"content"`
} `json:"candidates"`
}
if err := json.Unmarshal(body, &parsed); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("Gemini 回應解析失敗:%w", err)
}
var text string
if len(parsed.Candidates) > 0 {
parts := parsed.Candidates[0].Content.Parts
for i := len(parts) - 1; i >= 0; i-- {
if !parts[i].Thought && parts[i].Text != "" {
text = parts[i].Text
break
}
}
}
if text == "" {
return nil, fmt.Errorf("Gemini 回應沒有可用文字(thought-only 或空回應)")
}
card := cleanGemmaCard(text, pageName)
if !strings.HasPrefix(card, "# ") {
return nil, fmt.Errorf("萃出內容不像卡片(未以 # 開頭):%.120s", card)
}
cardRel := filepath.ToSlash(filepath.Join(cardsRelDir, pageName+".md"))
dest := filepath.Join(absRoot, filepath.FromSlash(cardRel))
if err := os.MkdirAll(filepath.Dir(dest), 0o755); err != nil {
return nil, err
}
if err := os.WriteFile(dest, []byte(card), 0o644); err != nil {
return nil, err
}
return []string{cardRel}, nil
}