cf0f4fb985
接续 88dd570，保存 W20–W24 已实现的共享接口、业务入口、迁移、工作台、测试与文档。 W20/W22/W23 保持 in_progress，W21/W24 保持 verified；此提交不宣称方法或规则正式启用、多轮返修、真实角色评测完成。 W25 新增实验、标定、逐调用交付与角色执行及其迁移/测试/索引留在实施工作树，原有私人和旧实现保留项不纳入。 验证：离线 571、前端 33 通过；PG 469 项通过、2 项浏览器未启用，2 项误带入的 W25 用例已移出本提交；最终任务与交付边界 37 项通过。make 检查、最终类型、84 项资源及 diff 检查通过。未重跑浏览器或 Pi 宿主，不以合成调用认证外部模型效果。 独立整体审查四维通过；证据保存在 R2-20260909/提交W20-W24。
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2.9 KiB
Python
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"""方法版本与绑定的确定性边界：嵌入、关键词、融合排序、渲染与状态迁移表。"""
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from muse.上下文.混合检索 import _rrf
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from muse.基础设施.检索.关键词 import 关键词得分, 分词
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from muse.基础设施.检索.向量 import 余弦相似, 向量得分
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from muse.基础设施.模型.嵌入 import 特征哈希嵌入器
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from muse.知识方法.方法卡 import 检索文本, 渲染方法材料
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from muse.知识方法.方法版本 import 迁移表
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def test_嵌入确定与归一__20a01a():
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嵌入器 = 特征哈希嵌入器(128)
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甲 = 嵌入器.嵌入("信息差要在爆点前埋设")
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乙 = 嵌入器.嵌入("信息差要在爆点前埋设")
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丙 = 嵌入器.嵌入("完全无关的另一段话")
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assert 甲 == 乙
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assert 余弦相似(甲, 丙) < 0.999
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assert abs(sum(v * v for v in 甲) - 1.0) < 1e-9
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assert len(甲) == 128
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def test_关键词与向量得分__20a02b():
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语料 = {"v1": "信息差 埋设 爆点 前置", "v2": "战斗节奏 压迫 递进"}
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词分 = 关键词得分("信息差 埋设", 语料)
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assert 词分["v1"] > 0 and "v2" not in 词分
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嵌入器 = 特征哈希嵌入器(64)
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量分 = 向量得分(嵌入器.嵌入("信息差 埋设"), {k: 嵌入器.嵌入(v) for k, v in 语料.items()})
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assert 量分["v1"] > 量分.get("v2", 0.0)
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assert 分词("短") == ["短"]
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def test_rrf融合两路排名__20a03c():
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词 = {"a": 3.0, "b": 1.0}
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量 = {"b": 2.0, "c": 1.0}
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融 = _rrf([词, 量], [1.0, 1.0])
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assert 融["b"] > 融["a"] and 融["b"] > 融["c"]
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def test_渲染材料含上限与反例__20a04d():
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版本行 = {
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"content": {"原理": "当X时做Y", "单章上限": 2},
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"参数上限": {"单章上限": 2},
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"type_id": "craft",
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"title": "契诃夫之枪",
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"version": 3,
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}
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证据 = [
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{"kind": "source", "note": "", "ref": {"source_id": "s1", "revision": 2, "定位": "第3章"}},
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{"kind": "counter", "note": "每章都埋即烂大街", "ref": {}},
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]
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文本 = 渲染方法材料(版本行, 证据)
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assert "参数上限" in 文本 and "反例：每章都埋即烂大街" in 文本
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assert "出处：s1@r2 第3章" in 文本
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assert "单章上限：2" in 渲染方法材料(版本行, []) or "单章上限" in 检索文本(版本行, 证据)
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def test_状态迁移表封闭__20a05e():
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assert ("proposed", "enabled") not in 迁移表
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assert ("enabled", "withdrawn") not in 迁移表
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assert ("proposed", "confirmed") in 迁移表
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assert ("confirmed", "enabled") in 迁移表
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assert ("enabled", "disabled") in 迁移表
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assert ("disabled", "enabled") in 迁移表
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def test_空文本嵌入零向量安全__20a06f():
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嵌入器 = 特征哈希嵌入器(32)
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向量 = 嵌入器.嵌入(" ")
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assert len(向量) == 32 and all(v == 0.0 for v in 向量)
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assert 余弦相似(向量, 向量) == 0.0
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