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playchat/backend/app/db/models.py
T
colcaroliandClaude Opus 5 be3af44891 Store timestamps as UTC-aware and slim the knowledge context to headlines
タイムゾーン:
SQLite の DATETIME は tzinfo を保存できず、DateTime(timezone=True) を
指定してもバインド時に捨てられるため、API のレスポンスがオフセット無しの
ISO 文字列になりフロントがローカル時刻として誤解していた。UtcDateTime
(TypeDecorator) を追加し、書き込み時は naive な UTC に正規化、読み出し時は
UTC の aware として返すようにする。格納フォーマットは変わらないので既存
データはそのまま正しく解釈でき、マイグレーションは不要。
コンテナは TZ 未設定で UTC だったため、天気通知の cron 時刻・深夜スキップ
判定・「明日」の日付計算が9時間ずれていた。TZ=Asia/Tokyo を指定し、slim
イメージに無い tzdata を導入する。

蓄積知識:
層1が最新15件の要約全文を毎リクエスト無条件に注入しており、同じ内容が
ローカルKB(層3)にも保存されているため重複していた。層1を「クエリ+
一行要約」の目次に変え、本文は read_knowledge ツールで読み出す形にする。
一行要約は要約生成時の既存 LLM 呼び出しに相乗りするので呼び出し回数は
増えない。headline を持たない既存エントリは本文の先頭行から導出する。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-20 14:22:59 +09:00

158 lines
8.0 KiB
Python

from datetime import datetime, timezone
from sqlalchemy import String, Text, ForeignKey, Integer, Float
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
from app.db.database import Base
from app.db.types import UtcDateTime
class Session(Base):
__tablename__ = "sessions"
id: Mapped[str] = mapped_column(String, primary_key=True)
title: Mapped[str] = mapped_column(String, default="New Chat")
model: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(UtcDateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))
updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(UtcDateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc), onupdate=lambda: datetime.now(timezone.utc))
messages: Mapped[list["Message"]] = relationship(back_populates="session", cascade="all, delete-orphan", order_by="Message.created_at")
memories: Mapped[list["Memory"]] = relationship(back_populates="session", cascade="all, delete-orphan")
class Message(Base):
__tablename__ = "messages"
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
session_id: Mapped[str] = mapped_column(ForeignKey("sessions.id", ondelete="CASCADE"))
role: Mapped[str] = mapped_column(String) # "user" | "assistant" | "system"
content: Mapped[str] = mapped_column(Text)
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(UtcDateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))
session: Mapped["Session"] = relationship(back_populates="messages")
tags: Mapped[list["MessageTag"]] = relationship(back_populates="message", cascade="all, delete-orphan")
class MessageTag(Base):
__tablename__ = "message_tags"
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
message_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("messages.id", ondelete="CASCADE"))
tag: Mapped[str] = mapped_column(String)
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(UtcDateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))
message: Mapped["Message"] = relationship(back_populates="tags")
class Memory(Base):
__tablename__ = "memories"
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
session_id: Mapped[str] = mapped_column(ForeignKey("sessions.id", ondelete="CASCADE"))
summary: Mapped[str] = mapped_column(Text)
embedding_json: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True) # 将来のベクトル検索用
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(UtcDateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))
session: Mapped["Session"] = relationship(back_populates="memories")
tags: Mapped[list["MemoryTag"]] = relationship(back_populates="memory", cascade="all, delete-orphan")
class MemoryTag(Base):
__tablename__ = "memory_tags"
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
memory_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("memories.id", ondelete="CASCADE"))
tag: Mapped[str] = mapped_column(String)
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(UtcDateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))
memory: Mapped["Memory"] = relationship(back_populates="tags")
class KnowledgeEntry(Base):
"""Web検索で得た知識。セッションを横断して蓄積し、以後の会話のシステムプロンプトに注入する。"""
__tablename__ = "knowledge_entries"
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
query: Mapped[str] = mapped_column(String)
summary: Mapped[str] = mapped_column(Text)
# システムプロンプトには本文ではなくこの一行要約だけを並べる(app.core.memory_kb.knowledge を参照)。
# このカラム追加より前に作られた行では None になるため、表示側で summary から導出する。
headline: Mapped[str | None] = mapped_column(String, nullable=True)
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(UtcDateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))
sources: Mapped[list["KnowledgeSource"]] = relationship(back_populates="entry", cascade="all, delete-orphan")
class KnowledgeSource(Base):
__tablename__ = "knowledge_sources"
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
entry_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("knowledge_entries.id", ondelete="CASCADE"))
title: Mapped[str] = mapped_column(String)
url: Mapped[str] = mapped_column(String)
entry: Mapped["KnowledgeEntry"] = relationship(back_populates="sources")
class LocalKnowledgeDoc(Base):
"""backend/knowledge_base/ 配下のMarkdownファイルとその埋め込みベクトル。
話題に応じて関連ファイルをシステムプロンプトに注入するために使う。
ファイル内容のハッシュが変わった時だけ埋め込みを再計算する。
"""
__tablename__ = "local_knowledge_docs"
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
path: Mapped[str] = mapped_column(String, unique=True)
title: Mapped[str] = mapped_column(String)
content_hash: Mapped[str] = mapped_column(String)
embedding_json: Mapped[str] = mapped_column(Text)
updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(UtcDateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc), onupdate=lambda: datetime.now(timezone.utc))
class NotePage(Base):
"""ユーザーとAIが共同で編集する共有ノートの1ページ。UIではタブとして表示する。
ページのタイトル一覧は毎回システムプロンプトに注入され、本文はモデルが
read_note ツールで読み出す(app.core.notes を参照)。
"""
__tablename__ = "note_pages"
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
title: Mapped[str] = mapped_column(String)
content: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="")
position: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0) # タブの並び順(セクションでまとめる際、同じセクションのページは連続させる)
section: Mapped[str | None] = mapped_column(String, nullable=True) # タブをグループ化するセクション名。未設定なら未分類
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(UtcDateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))
updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(UtcDateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc), onupdate=lambda: datetime.now(timezone.utc))
class AppSetting(Base):
"""GUIの設定画面から編集する接続情報(APIキー等)。app.core.settings_store が読み書きする。"""
__tablename__ = "app_settings"
key: Mapped[str] = mapped_column(String, primary_key=True)
value: Mapped[str] = mapped_column(Text)
updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(UtcDateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc), onupdate=lambda: datetime.now(timezone.utc))
class ModelPreset(Base):
"""モデル選択プルダウン(ModelSelector.vue)に表示するプリセット。GUIの設定画面から編集する。"""
__tablename__ = "model_presets"
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
label: Mapped[str] = mapped_column(String)
value: Mapped[str] = mapped_column(String, unique=True)
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(UtcDateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))
class ApiLog(Base):
__tablename__ = "api_logs"
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
session_id: Mapped[str | None] = mapped_column(ForeignKey("sessions.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True)
model: Mapped[str] = mapped_column(String)
request_json: Mapped[str] = mapped_column(Text) # JSON: messages array
response_text: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True)
error: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True)
latency_ms: Mapped[float | None] = mapped_column(Float, nullable=True)
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(UtcDateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))