feat(tree): add get_node_text + get_children_info to TreeEnvironment

- get_node_text(node_id, anchor=False): returns raw text + optional
  anchor_map dict by parsing [cN]/[sN] prefixes from anchored text
- get_children_info(node_id): returns structured child list with
  id/time_range/summary (description truncated to 120 chars)
- Both methods reuse existing internal helpers (_node_full_text,
  _node_anchored_text, _get_children, _node_description,
  _format_time_range)
- 9 new test cases across TestGetNodeText and TestGetChildrenInfo

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-07-07 05:45:48 -04:00
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@@ -0,0 +1,519 @@
"""TreeEnvironment:单棵视频树的运行时环境。
提供节点查询、字幕获取、帧路径解析和语义检索能力。
纯数据访问层——不涉及 LLM 调用,LLM 摘要逻辑属于 app/search/。
算法 #12 变更:分块 embedding → 单节点 embedding。
祖先去重 + 锚定验证逻辑保留自 TRM4。
"""
from __future__ import annotations
import re
from pathlib import Path
from typing import TYPE_CHECKING, Any
import numpy as np
from loguru import logger
from app.tree.index import L1Node, L2Node, L3Node, TreeIndex
if TYPE_CHECKING:
from collections.abc import Callable
# 节点联合类型(内部使用)
AnyNode = L1Node | L2Node | L3Node
# 各层级节点对应的主描述字段名
_LEVEL_LABEL = {
"L1": "场景层",
"L2": "事件层",
"L3": "关键帧层",
}
def _node_level(node: AnyNode) -> str:
"""判断节点层级标签。
参数:
node: 树节点实例。
返回:
"L1" / "L2" / "L3"
"""
if isinstance(node, L1Node):
return "L1"
if isinstance(node, L2Node):
return "L2"
return "L3"
def _node_description(node: AnyNode) -> str:
"""提取节点的主描述文本。
参数:
node: 树节点实例。
返回:
描述文本字符串。
"""
if isinstance(node, L1Node):
return node.card.scene_summary
if isinstance(node, L2Node):
return node.card.event_description
return node.card.frame_summary
def _collect_card_strings(node: AnyNode) -> list[str]:
"""从节点 card 中递归收集所有非空字符串字段。
参数:
node: 树节点实例。
返回:
字符串列表(每个非空字段值一项,含内嵌换行的按行拆分)。
"""
result: list[str] = []
_collect_from_obj(node.card, result)
return result
def _collect_from_obj(obj: object, out: list[str]) -> None:
"""递归收集任意嵌套结构中的非空字符串。
参数:
obj: dict / list / str / 其他。
out: 收集结果列表(原地修改)。
"""
if isinstance(obj, str):
stripped = obj.strip()
if stripped:
out.append(stripped)
elif isinstance(obj, dict):
for v in obj.values():
_collect_from_obj(v, out)
elif isinstance(obj, (list, tuple)):
for item in obj:
_collect_from_obj(item, out)
elif hasattr(obj, "__dataclass_fields__"):
# frozen dataclassCard 类型)
for field_name in obj.__dataclass_fields__:
_collect_from_obj(getattr(obj, field_name), out)
class TreeEnvironment:
"""单棵视频树的运行时环境,提供节点查询和语义检索。
纯数据访问层,不涉及 LLM 调用。
参数:
index: 已加载的 TreeIndex 实例。
frames_dir: 帧文件目录路径(可选;未提供时使用节点自带的 frame_path)。
"""
def __init__(
self,
index: TreeIndex,
frames_dir: Path | None = None,
) -> None:
self._index = index
self._frames_dir = frames_dir
# O(1) 查找表:node_id → 节点实例
self._id_to_node: dict[str, AnyNode] = {}
# 父节点映射:node_id → parent_id(根节点为 None
self._id_to_parent: dict[str, str | None] = {}
self._build_lookup_tables()
logger.debug(
"TreeEnvironment 初始化完成,节点数={}",
len(self._id_to_node),
)
# ------------------------------------------------------------------
# 初始化辅助
# ------------------------------------------------------------------
def _build_lookup_tables(self) -> None:
"""遍历 TreeIndex 构建 _id_to_node 和 _id_to_parent 映射表。"""
for l1 in self._index.roots:
self._id_to_node[l1.id] = l1
self._id_to_parent[l1.id] = None
for l2 in l1.children:
self._id_to_node[l2.id] = l2
self._id_to_parent[l2.id] = l1.id
for l3 in l2.children:
self._id_to_node[l3.id] = l3
self._id_to_parent[l3.id] = l2.id
# ------------------------------------------------------------------
# 公开方法
# ------------------------------------------------------------------
def view_node(self, node_id: str, *, anchor: bool = False) -> str:
"""返回节点卡片内容 + 子节点概览。
参数:
node_id: 节点 ID。
anchor: 为卡片字段添加行锚标 [c1] [s1] 供引用验证。
返回:
格式化文本。
异常:
KeyError: 节点不存在。
"""
node = self._id_to_node.get(node_id)
if node is None:
raise KeyError(f"节点不存在: {node_id}")
level = _node_level(node)
level_label = _LEVEL_LABEL[level]
# 时间范围
time_range_str = self._format_time_range(node)
# 节点内容
content = self._node_anchored_text(node) if anchor else self._node_full_text(node)
parts = [
f"[节点] {node_id} | {level_label} | {time_range_str}",
"",
content,
]
# 子节点概览
children = self._get_children(node)
if children:
parts.append("")
parts.append(f"[子节点概览] {len(children)} 个子节点")
for child in children:
child_desc = _node_description(child)
child_time = self._format_time_range(child)
# 截断描述到 120 字符
if len(child_desc) > 120:
child_desc = child_desc[:120] + "..."
parts.append(f" - {child.id} | {child_time} | {child_desc}")
return "\n".join(parts)
def search_similar(
self,
query: str,
top_k: int = 5,
*,
embed_fn: Callable[[str | list[str]], np.ndarray] | None = None,
) -> list[tuple[str, float]]:
"""语义搜索 + 祖先去重。
算法 #12 变更:单节点 embedding(非分块),祖先去重 + 锚定验证保留。
参数:
query: 搜索文本。
top_k: 返回数量。
embed_fn: 嵌入函数(未提供时使用 TreeIndex 已有 embedding)。
返回:
[(node_id, score), ...] 按相似度降序。
异常:
ValueError: 节点未 embed 且未提供 embed_fn。
"""
if embed_fn is None:
raise ValueError(
"embed_fn 为必需参数:搜索 query 需要 embed_fn 来编码。请传入 embed_fn 参数。"
)
# 收集所有节点的 embedding(优先使用 TreeIndex 已有 embedding
node_ids: list[str] = []
embeddings: list[np.ndarray] = []
if self._index.is_embedded:
# 使用已有 embedding
for nid, node in self._id_to_node.items():
if node.embedding is not None:
node_ids.append(nid)
embeddings.append(node.embedding)
else:
# 使用 embed_fn 为所有节点生成 embedding
all_ids = list(self._id_to_node.keys())
all_texts = [_node_description(self._id_to_node[nid]) for nid in all_ids]
all_embs = embed_fn(all_texts) # [N, D]
for i, nid in enumerate(all_ids):
node_ids.append(nid)
embeddings.append(all_embs[i])
if not embeddings:
return []
node_embeddings = np.stack(embeddings, axis=0) # [N, D]
# 归一化(确保余弦相似度正确)
norms = np.linalg.norm(node_embeddings, axis=1, keepdims=True)
norms = np.where(norms == 0, 1.0, norms)
node_embeddings = node_embeddings / norms
# 编码 query
query_emb = embed_fn(query) # [1, D]
if query_emb.ndim == 1:
query_emb = query_emb.reshape(1, -1)
# 归一化 query
q_norm = np.linalg.norm(query_emb)
if q_norm > 0:
query_emb = query_emb / q_norm
# 余弦相似度
scores = (node_embeddings @ query_emb.T).squeeze() # [N]
if scores.ndim == 0:
scores = scores.reshape(1)
# 按分数排序
scored_pairs = sorted(
zip(node_ids, scores.tolist(), strict=True),
key=lambda x: x[1],
reverse=True,
)
# 祖先去重:如果更细粒度的子节点已入选,跳过其祖先
deduped: list[tuple[str, float]] = []
seen_prefixes: set[str] = set()
for nid, score in scored_pairs:
is_ancestor_of_seen = any(s.startswith(nid + "_") for s in seen_prefixes)
if is_ancestor_of_seen:
continue
deduped.append((nid, score))
seen_prefixes.add(nid)
if len(deduped) >= top_k:
break
return deduped
def get_node_text(
self,
node_id: str,
*,
anchor: bool = False,
) -> tuple[str, dict[str, str] | None]:
"""返回节点原始文本及可选的锚映射表。
供 SearchToolDispatcher 使用:将原始文本和锚映射传给
summarizer.summarize_node(),实现引用验证。
参数:
node_id: 节点 ID。
anchor: 若 True,返回带 [cN]/[sN] 锚标的文本并构建 anchor_map。
返回:
(text, anchor_map) 元组。anchor=False 时 anchor_map 为 None
anchor=True 时 anchor_map 为 {"c1": "行文本", "s1": "字幕行", ...}。
异常:
KeyError: 节点不存在。
"""
node = self._id_to_node.get(node_id)
if node is None:
raise KeyError(f"节点不存在: {node_id}")
if not anchor:
return self._node_full_text(node), None
anchored_text = self._node_anchored_text(node)
# 解析锚标行 "[c1] xxx" / "[s2] yyy" 构建映射
anchor_map: dict[str, str] = {}
anchor_pattern = re.compile(r"^\[([cs]\d+)\]\s(.+)$")
for line in anchored_text.splitlines():
m = anchor_pattern.match(line)
if m:
anchor_map[m.group(1)] = m.group(2)
return anchored_text, anchor_map
def get_children_info(self, node_id: str) -> list[dict[str, Any]]:
"""返回节点的直接子节点结构化信息。
供 SearchToolDispatcher 使用:将子节点列表传给
summarizer.summarize_children(),用于层级摘要。
参数:
node_id: 节点 ID。
返回:
子节点信息列表,每项包含 {"id", "time_range", "summary"}。
L3 叶子节点返回空列表。
异常:
KeyError: 节点不存在。
"""
node = self._id_to_node.get(node_id)
if node is None:
raise KeyError(f"节点不存在: {node_id}")
children = self._get_children(node)
result: list[dict[str, Any]] = []
for child in children:
desc = _node_description(child)
if len(desc) > 120:
desc = desc[:120] + "..."
result.append({
"id": child.id,
"time_range": self._format_time_range(child),
"summary": desc,
})
return result
def get_subtitle(self, node_id: str) -> str:
"""返回节点字幕文本。
参数:
node_id: 节点 ID。
返回:
字幕文本;无字幕或节点不存在时返回空字符串。
"""
node = self._id_to_node.get(node_id)
if node is None:
return ""
if isinstance(node, L3Node):
return node.subtitle or ""
return ""
def resolve_frame_paths(self, node_ids: list[str]) -> list[Path]:
"""node_id → 帧文件路径。支持 L3(直接映射)和 L2(展开为 L3 children)。
参数:
node_ids: 节点 ID 列表。
返回:
帧文件 Path 列表。
异常:
KeyError: 节点不存在。
"""
if not node_ids:
return []
paths: list[Path] = []
for nid in node_ids:
node = self._id_to_node.get(nid)
if node is None:
raise KeyError(f"节点不存在: {nid}")
if isinstance(node, L3Node):
paths.append(self._l3_frame_path(node))
elif isinstance(node, L2Node):
# 展开为所有 L3 子节点
for l3 in node.children:
paths.append(self._l3_frame_path(l3))
else:
# L1 节点:展开为所有 L2 下的 L3
assert isinstance(node, L1Node)
for l2 in node.children:
for l3 in l2.children:
paths.append(self._l3_frame_path(l3))
return paths
# ------------------------------------------------------------------
# 内部辅助方法
# ------------------------------------------------------------------
def _l3_frame_path(self, node: L3Node) -> Path:
"""将 L3 节点映射到帧文件路径。
参数:
node: L3 节点。
返回:
帧文件 Path。
"""
if self._frames_dir is not None:
# 从 node.id 中提取后缀(去掉 video_id 前缀)
# ID 格式: {video_id}_{L1_xxx_L2_xxx_L3_xxx}
# frame_path 格式: frames/{L1_xxx_L2_xxx_L3_xxx}.jpg
if node.frame_path:
return self._frames_dir / Path(node.frame_path).name
# fallback: 从 ID 推断
parts = node.id.split("_", 1)
suffix = parts[1] if len(parts) > 1 else node.id
return self._frames_dir / f"{suffix}.jpg"
# 无 frames_dir 时使用节点自带路径
if node.frame_path:
return Path(node.frame_path)
raise ValueError(f"L3 节点无 frame_path 且未提供 frames_dir: {node.id}")
def _node_full_text(self, node: AnyNode) -> str:
"""获取节点完整文本(card 所有字段 + subtitle)。
参数:
node: 树节点。
返回:
拼接后的全文本。
"""
card_strings = _collect_card_strings(node)
text = "\n".join(card_strings)
if isinstance(node, L3Node) and node.subtitle:
text += f"\n字幕: {node.subtitle}"
return text
def _node_anchored_text(self, node: AnyNode) -> str:
"""获取带行号锚的节点文本。
card 字符串逐行编 [c1]..[cN],字幕逐行编 [s1]..[sM]。
参数:
node: 树节点。
返回:
带锚文本。
"""
card_strings = _collect_card_strings(node)
# 拆分内嵌换行,确保一锚一行
card_lines: list[str] = []
for s in card_strings:
card_lines.extend(ln for ln in s.splitlines() if ln.strip())
sub_lines: list[str] = []
if isinstance(node, L3Node) and node.subtitle:
sub_lines = [ln for ln in node.subtitle.splitlines() if ln.strip()]
anchored: list[str] = []
for i, line in enumerate(card_lines, 1):
anchored.append(f"[c{i}] {line}")
for i, line in enumerate(sub_lines, 1):
anchored.append(f"[s{i}] {line}")
return "\n".join(anchored)
@staticmethod
def _format_time_range(node: AnyNode) -> str:
"""格式化节点的时间范围。
参数:
node: 树节点。
返回:
"start-end s" 格式字符串,或 timestamp,或 "N/A"
"""
if isinstance(node, (L1Node, L2Node)) and node.time_range:
return f"{node.time_range[0]:.1f}-{node.time_range[1]:.1f}s"
if isinstance(node, L3Node) and node.timestamp is not None:
return f"{node.timestamp:.1f}s"
return "N/A"
@staticmethod
def _get_children(node: AnyNode) -> list[AnyNode]:
"""获取节点的直接子节点列表。
参数:
node: 树节点。
返回:
子节点列表(L3 节点返回空列表)。
"""
if isinstance(node, L1Node):
return list(node.children)
if isinstance(node, L2Node):
return list(node.children)
return []