jerryandClaude Fable 5
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- vstore 独立安装包(8094):解析/嵌入/加密 vault/faiss 检索,存储路径支持本地 file 与 http(s):// URL,启动握手校验,集群化预留(embed 独立模块) - BFF docgen 路由:上传入库/generate/编辑/导出/下载/主库管理,意图护栏(与前端同词典),vstore 失败兜底,quota 507 与 TTL 惰性清理 - 前端:自然触发意图路由、拖拽上传 chips、能力徽标、右侧文档 TAB(WYSIWYG 编辑/prompt 修改/PDF+DOCX 导出下载)、右栏拖宽+手柄仿左栏 - 批量导入工具 docgen_import.py(并发 8、导入即加密+删源明文) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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1.3 KiB
Python
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"""vstore/tests/conftest.py —— 测试公共配置。
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- 固定 Fernet key（必须在 import vstore 前设置）
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- 假 embed（确定性向量，不依赖真 ollama）
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"""
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from __future__ import annotations
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import os
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# 固定测试密钥（必须在 import vstore.crypto 之前设置好环境变量）
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TEST_KEY = "3CW0cVSYhnDo-bwkrZL5ElLhNrCtl5zyuRZvATckirs="
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os.environ.setdefault("VSTORE_KEY", TEST_KEY)
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import numpy as np # noqa: E402
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import pytest # noqa: E402
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import vstore.vault as vault # noqa: E402
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def fake_embed(texts: list[str]) -> list[list[float]]:
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"""假嵌入：文本首字符哈希 → 单位基向量方向，确定且可区分。"""
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dim = 1024
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out: list[list[float]] = []
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for text in texts:
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if not text or not text.strip():
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out.append([0.0] * dim)
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continue
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# 用文本第一个字符的码点做种子，生成确定向量
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seed = ord(text[0])
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vec = np.zeros(dim, dtype=np.float32)
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vec[seed % dim] = 1.0
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if seed % 7 == 0:
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vec[(seed + 1) % dim] = 0.5
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out.append((vec / float(np.linalg.norm(vec))).tolist())
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return out
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@pytest.fixture
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def embed_fn(monkeypatch):
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"""注入假 embed 到 vault 模块（vault.add/search/rebuild 都走它）。"""
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monkeypatch.setattr(vault, "_EMBED_FN", fake_embed)
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return fake_embed
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