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bot_dev1 818f1db860 feat(#58): GPU 后端实现（NVIDIA Triton/ONNX，PRD 5.6 推理后端可插拔） 
落地父 EPIC #8 / Issue #58 要求的 NVIDIA GPU（5090）推理后端，严格实现
Issue #57 定义的 InferenceBackend 抽象接口（load_model/infer/health_check/unload）。

新增 core/llm-gateway/gpu_backend.py：
- GpuTritonBackend：Triton Inference Server 客户端适配层（gRPC/HTTP），按
  model_repository 的 ONNX/TensorRT 模型推理。
- 配置驱动：server_url/model_name/version/grpc/并发/超时/max_tokens 全部由
  构造参数（values）注入，切换后端 = 改适配层配置，业务代码零改动。
- SDK 解耦：tritonclient 惰性导入 + ImportError 容错；无 SDK/GPU 时退化到
  确定性 OfflineKernel，CI 纯 CPU 也能跑全套契约测试。
- fail-closed：未 load_model 即 infer 抛 RuntimeError（生产严格）。
- 健康探针：is_server_live + is_model_ready 双判定，供 #61 监控消费。
- 审计：infer 返回 InferResult（text/token 计数/latency_ms）。

注册表接入：default_registry() 登记 gpu-triton，build_backend 可配置切换。

新增 core/llm-gateway/tests/test_gpu_backend.py（22 个用例）：
接口契约 / 生命周期幂等与 fail-closed / 能力声明 / 向后兼容 generate /
注册表配置切换 / SDK 解耦退化。

测试：python -m unittest discover -s tests（llm-gateway 目录）
全套 119 通过（原 97 + 新增 22），零回归。
 2026-08-04 21:55:40 +08:00
bot_dev1 03ae81a217 feat(#57): InferenceBackend 抽象接口定义（PRD 5.6 loadModel/infer/health/unload） 
将原先内联在 gateway.py 的薄弱 InferenceBackend 提炼为正式抽象基类（ABC），
对齐 PRD 5.6「⑥ 部署底座」契约，为 #44/#45/#58/#59 各类后端提供统一接入点。

实现内容：
- 新增 core/llm-gateway/backends.py：
  · InferenceBackend（ABC）：PRD 要求的四个生命周期方法 load_model / infer /
    health_check / unload（均幂等），能力声明 capabilities，并保留 generate()
    向后兼容（转发到 infer().text）
  · 值对象 BackendCapabilities（streaming/max_concurrency/on_premises/modalities）
    / BackendHealth（healthy/detail/checked_at）/ InferResult（text+审计元信息）
  · LocalBackend / CloudBackend 占位实现迁移至此并继承新 ABC，补齐生命周期
  · default_registry + build_backend：配置驱动切换后端（未知 name 报错并提示已知项）
- gateway.py：删除内联定义，改为从 backends.py 再导出，LLMGateway.ask() 调用路径不变
- __init__.py：再导出新符号（BackendCapabilities/BackendHealth/InferResult/
  build_backend/default_registry），InferenceBackend 现为 ABC

设计原则：业务代码仅依赖接口，不感知硬件；切换后端 = 换实现 + 改配置，业务零改动。

测试：core/llm-gateway 全量 97 个用例通过（新增 27 + 既有 70，零回归）。
运行：python -m unittest discover -s tests -v（在 core/llm-gateway 目录下）
 2026-08-04 21:04:00 +08:00
yunmei 691a812fcf feat: 完成 issue #29 TDengine 超级表 schema 依据点位字典自动生成 2026-08-04 18:14:37 +08:00
yunmei 5d937e8efd feat: 完成 issue #6 LLM 网关 + RAG 模板化（混合网关主编排） 2026-08-04 18:02:00 +08:00
yunmei fa5523a37d feat: 完成 issue #48 DLP 敏感数据拦截（目标 100% 拦截） 2026-08-04 17:15:02 +08:00
yunmei 4c3a9fdbe6 feat: 完成 issue #4 数据总线 + 时序库 模板化封装 2026-08-04 16:58:06 +08:00
yunmei 1fb1d278d5 feat: 完成 issue #46 RAG 知识库模板化接入（工艺规范/SOP/国标） 
- core/rag-kb：领域 RAG 知识库按模板配置（PRD 5.4/7.3，EPIC #6 子任务）
- templating.py：知识源三类分类 + 模板命名推导 + 零依赖轻量 YAML 配置加载
- documents.py：文档段落抽取分块，chunk 携带 文档/章节/段落 溯源信息
- store.py：from_template_config 按模板自动构建 + 中英混合词频检索 + 类别过滤
- config/kb.template.yaml：ti-cl4 模板 RAG 库资产示例（工艺规范/SOP/国标）
- tests：29 用例全绿（模板化/分块溯源/检索排序/类别过滤/配置校验）
 2026-08-04 16:31:31 +08:00
yunmei 9c3e59695a chore: 移除误提交的 __pycache__ 字节码并加入 .gitignore 2026-08-04 16:00:00 +08:00
yunmei cc7c7330cc feat: 完成 issue #21 点位字典 CSV schema 增加协议(protocol)维度 2026-08-04 15:59:32 +08:00
yunmei 098125164d fix: 对齐技术架构补齐传输 mTLS 与结构化 JSON 日志（NFR 9 章） 
架构核对发现 2 处差距，本次补齐：
- Kafka 上行支持 SSL/SASL_SSL 双向 mTLS（8.2 服务间 mTLS 边缘网关↔总线）
- 网关日志支持结构化 JSON 输出（NFR 可维护：统一日志规范）
- 配置示例与 README 验收口径同步更新
 2026-08-04 15:46:09 +08:00
yunmei f49c0920d4 feat: 完成 issue #3 边缘采集网关模板化封装 
- 点位字典 CSV schema/加载/自动校验（缺失字段/量纲/重复点号，PRD 5.1）
- 协议可插拔只读驱动：OPC UA(S7-1200 适配)/S7/Modbus/称重/能源/模拟
- 周期采集引擎：只读+背压保护+健康度指标（丢失率/P99/可用性）
- Kafka 流式上行 + 本地 spool 断点续传（丢失率≤0.02% 保障）
- 模板配置外置（gateway.yaml + 点位字典 CSV），换行业零改码
- 18 个单元测试全绿；端到端运行 SLA 达标
 2026-08-04 15:32:16 +08:00
bot_po 21c6259739 docs: add index README 2026-08-04 06:41:25 +00:00
bot_po af09a8ec46 docs: add docs/diagrams/diag_er.png 2026-08-04 06:41:24 +00:00
bot_po c41153b3c2 docs: add docs/diagrams/diag_console.png 2026-08-04 06:41:24 +00:00
bot_po e0ea86dfff docs: add docs/diagrams/diag_flow.png 2026-08-04 06:41:23 +00:00
bot_po 6ef8a05a85 docs: add docs/diagrams/diag_arch.png 2026-08-04 06:41:22 +00:00
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