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覆盖所有模块： - api 层：17 个路由文件，每个接口标注用途、参数、返回值、权限 - services 层：18 个服务文件，每个方法标注作用、参数、返回值、调用方 - repositories 层：13 个仓储文件，每个方法标注查询逻辑和被调用方 - schemas 层：11 个请求/响应体文件，每个字段标注业务含义 - core 层：config、security、exceptions、responses、error_codes - models 层：19 个 ORM 模型类，每个表标注业务含义和关联关系 - scripts：bootstrap_data、smoke_check - migrations：env.py 和版本迁移文件 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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1.9 KiB
Python
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"""AI相关请求体Schema定义。
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定义了AI识别、纠错和订单解析等功能的请求数据模型，
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用于在API层进行请求参数校验和类型约束。
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"""
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from pydantic import BaseModel, Field, model_validator
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class RecognizeImageRequest(BaseModel):
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"""图片识别请求体。
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用于提交图片URL进行AI识别，支持按业务类型和业务ID进行关联。
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"""
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image_url: str # 待识别的图片URL
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biz_type: str # 业务类型标识
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biz_id: int = Field(gt=0) # 业务记录ID，必须大于0
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class CorrectRecognizeResultRequest(BaseModel):
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"""AI识别结果纠错请求体。
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用于用户对AI识别结果进行修正后提交。
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"""
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corrected_result: dict # 纠正后的识别结果，以字典形式存储
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class ParseOrderRequest(BaseModel):
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"""订单解析请求体。
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支持文本和图片两种输入模式，根据 input_type 决定使用文本或图片进行订单解析。
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通过 model_validator 对不同模式下的必填字段进行校验。
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"""
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input_type: str = Field(pattern="^(text|image)$") # 输入类型，仅允许 "text" 或 "image"
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text: str | None = None # 文本模式下的输入文本
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image_url: str | None = None # 图片模式下的图片URL
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@model_validator(mode="after")
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def validate_input(self):
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"""校验输入参数的一致性。
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根据 input_type 验证必填字段：文本模式要求 text 非空，
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图片模式要求 image_url 非空。
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Returns:
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ParseOrderRequest: 校验通过后的自身实例。
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"""
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if self.input_type == "text" and not (self.text or "").strip():
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raise ValueError("文本模式下 text 不能为空")
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if self.input_type == "image" and not (self.image_url or "").strip():
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raise ValueError("图片模式下 image_url 不能为空")
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||
return self
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