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变更项: 1) 新增 t_llm_config 数据访问层与建表逻辑。 2) Robot 启动时自动初始化并在空库时从 YAML 导入。 3) 后台 system LLM API 改为读写 MySQL。 4) LLMRegistry 改为优先 MySQL 读取并回退 YAML。 5) DashboardServer 挂载 llm_config_db 提供后台访问。
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4.7 KiB
Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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import json
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from typing import Any, Dict
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from loguru import logger
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from db.base import BaseDBOperator
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from db.connection import DBConnectionManager
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class LLMConfigDBOperator(BaseDBOperator):
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"""LLM 配置数据库操作器。
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设计目标：
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1. 把原先存放在 config.yaml 的 llm 配置迁移到 MySQL，便于后台实时维护；
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2. 采用“单行配置”模型，降低维护复杂度：一行记录保存 default_backend/backends/scenes；
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3. 支持“首次启动自动导入 YAML 配置”，保证迁移过程对线上透明。
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"""
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def __init__(self, db_manager: DBConnectionManager):
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super().__init__(db_manager)
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def init_tables(self) -> bool:
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"""初始化 LLM 配置表。
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字段说明：
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- id: 固定主键，当前仅使用 id=1 作为全局配置；
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- default_backend: 全局默认后端；
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- backends_json: 后端配置大对象（JSON 字符串）；
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- scenes_json: 场景路由对象（JSON 字符串）；
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- source: 记录当前配置来源，便于后续排障。
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"""
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try:
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return self.execute_update(
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"""
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CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_llm_config (
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id TINYINT PRIMARY KEY,
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default_backend VARCHAR(128) NOT NULL DEFAULT '',
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backends_json JSON NOT NULL,
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scenes_json JSON NOT NULL,
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source VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT 'mysql',
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created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
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updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
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)
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"""
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)
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except Exception as e:
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logger.error(f"初始化 t_llm_config 失败: {e}")
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return False
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@staticmethod
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def _loads_json(value: Any) -> Dict[str, Any]:
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"""将数据库 JSON 字段统一解析为 dict。"""
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if isinstance(value, dict):
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return value
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if isinstance(value, str):
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try:
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obj = json.loads(value)
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return obj if isinstance(obj, dict) else {}
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except json.JSONDecodeError:
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return {}
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return {}
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def get_config(self) -> Dict[str, Any]:
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"""读取数据库中的 LLM 配置。"""
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row = self.execute_query(
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"""
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SELECT id, default_backend, backends_json, scenes_json, source, updated_at
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FROM t_llm_config
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WHERE id = 1
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LIMIT 1
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""",
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fetch_one=True,
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) or {}
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if not row:
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return {}
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return {
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"default_backend": str(row.get("default_backend") or "").strip(),
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"backends": self._loads_json(row.get("backends_json")),
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"scenes": self._loads_json(row.get("scenes_json")),
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"source": str(row.get("source") or "mysql").strip(),
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||
"updated_at": row.get("updated_at"),
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}
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def save_config(self, llm_config: Dict[str, Any], source: str = "mysql") -> bool:
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"""保存（覆盖）LLM 配置到数据库。"""
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data = llm_config or {}
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default_backend = str(data.get("default_backend") or "").strip()
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backends = data.get("backends", {}) or {}
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scenes = data.get("scenes", {}) or {}
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if not isinstance(backends, dict):
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backends = {}
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if not isinstance(scenes, dict):
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scenes = {}
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sql = """
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INSERT INTO t_llm_config (id, default_backend, backends_json, scenes_json, source)
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VALUES (1, %s, %s, %s, %s)
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ON DUPLICATE KEY UPDATE
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default_backend = VALUES(default_backend),
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backends_json = VALUES(backends_json),
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scenes_json = VALUES(scenes_json),
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source = VALUES(source)
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"""
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params = (
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default_backend,
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json.dumps(backends, ensure_ascii=False),
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json.dumps(scenes, ensure_ascii=False),
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str(source or "mysql"),
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)
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return self.execute_update(sql, params)
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def bootstrap_from_yaml_if_empty(self, yaml_llm_config: Dict[str, Any]) -> bool:
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"""当数据库为空时，把 YAML 里的 llm 配置导入到数据库。
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迁移策略：
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1. 只在“表中无 id=1 配置”时执行，避免覆盖后台已维护的数据；
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2. 导入后标记 source=yaml_bootstrap，便于识别初始数据来源；
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3. 返回 True 表示“已有配置或导入成功”，False 表示导入失败。
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"""
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existed = self.get_config()
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if existed:
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return True
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return self.save_config(yaml_llm_config or {}, source="yaml_bootstrap")
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