Files
microdao-daarion/services/memory-service/app/models.py
Apple 7aa0745877 refactor: reorganize memory-service into app/ directory structure
- Move models.py, schemas.py, crud.py, main.py to app/
- Update imports to use app.* prefix
- Update README with new structure
- Fix uvicorn run command for new structure
2025-11-15 10:14:26 -08:00

160 lines
6.7 KiB
Python

"""
SQLAlchemy моделі для Memory Service
Підтримує: user_facts, dialog_summaries, agent_memory_events
"""
from sqlalchemy import (
Column, String, Text, JSON, TIMESTAMP, ForeignKey,
CheckConstraint, Index, Boolean, Integer
)
from sqlalchemy.dialects.postgresql import UUID, JSONB
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.sql import func
from pgvector.sqlalchemy import Vector
Base = declarative_base()
class UserFact(Base):
"""
Довгострокові факти про користувача
Використовується для контрольованої довгострокової пам'яті
(мови, вподобання, тип користувача, токен-статуси)
"""
__tablename__ = "user_facts"
id = Column(UUID(as_uuid=False), primary_key=True, server_default=func.gen_random_uuid())
user_id = Column(String, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False, index=True)
team_id = Column(String, ForeignKey("teams.id", ondelete="CASCADE"), nullable=True, index=True)
# Ключ факту (наприклад: "language", "is_donor", "is_validator", "top_contributor")
fact_key = Column(String, nullable=False, index=True)
# Значення факту (може бути текст, число, boolean, JSON)
fact_value = Column(Text, nullable=True)
fact_value_json = Column(JSONB, nullable=True)
# Метадані: джерело, впевненість, термін дії
metadata = Column(JSONB, nullable=False, server_default="{}")
# Токен-гейт: чи залежить факт від токенів/активності
token_gated = Column(Boolean, nullable=False, server_default="false")
token_requirements = Column(JSONB, nullable=True) # {"token": "DAAR", "min_balance": 1}
created_at = Column(TIMESTAMP(timezone=True), nullable=False, server_default=func.now())
updated_at = Column(TIMESTAMP(timezone=True), nullable=True, onupdate=func.now())
expires_at = Column(TIMESTAMP(timezone=True), nullable=True) # Для тимчасових фактів
__table_args__ = (
Index("idx_user_facts_user_key", "user_id", "fact_key"),
Index("idx_user_facts_team", "team_id"),
Index("idx_user_facts_token_gated", "token_gated"),
)
class DialogSummary(Base):
"""
Підсумки діалогів для масштабування без переповнення контексту
Зберігає агреговану інформацію про сесії/діалоги
"""
__tablename__ = "dialog_summaries"
id = Column(UUID(as_uuid=False), primary_key=True, server_default=func.gen_random_uuid())
# Контекст діалогу
team_id = Column(String, ForeignKey("teams.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False, index=True)
channel_id = Column(String, ForeignKey("channels.id", ondelete="CASCADE"), nullable=True, index=True)
agent_id = Column(String, ForeignKey("agents.id", ondelete="CASCADE"), nullable=True, index=True)
user_id = Column(String, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=True, index=True)
# Період, який охоплює підсумок
period_start = Column(TIMESTAMP(timezone=True), nullable=False)
period_end = Column(TIMESTAMP(timezone=True), nullable=False)
# Підсумок
summary_text = Column(Text, nullable=False)
summary_json = Column(JSONB, nullable=True) # Структуровані дані
# Статистика
message_count = Column(Integer, nullable=False, server_default="0")
participant_count = Column(Integer, nullable=False, server_default="0")
# Ключові теми/теги
topics = Column(JSONB, nullable=True) # ["project-planning", "bug-fix", ...]
# Метадані
metadata = Column(JSONB, nullable=False, server_default="{}")
created_at = Column(TIMESTAMP(timezone=True), nullable=False, server_default=func.now())
__table_args__ = (
Index("idx_dialog_summaries_team_period", "team_id", "period_start", "period_end"),
Index("idx_dialog_summaries_channel", "channel_id"),
Index("idx_dialog_summaries_agent", "agent_id"),
)
class AgentMemoryEvent(Base):
"""
Події пам'яті агентів (short-term, mid-term, long-term)
Базується на документації: docs/cursor/13_agent_memory_system.md
"""
__tablename__ = "agent_memory_events"
id = Column(UUID(as_uuid=False), primary_key=True, server_default=func.gen_random_uuid())
agent_id = Column(String, ForeignKey("agents.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False, index=True)
team_id = Column(String, ForeignKey("teams.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False, index=True)
channel_id = Column(String, ForeignKey("channels.id", ondelete="CASCADE"), nullable=True, index=True)
user_id = Column(String, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=True, index=True)
# Scope: short_term, mid_term, long_term
scope = Column(
String,
nullable=False,
CheckConstraint("scope IN ('short_term', 'mid_term', 'long_term')")
)
# Kind: message, fact, summary, note
kind = Column(
String,
nullable=False,
CheckConstraint("kind IN ('message', 'fact', 'summary', 'note')")
)
# Тіло події
body_text = Column(Text, nullable=True)
body_json = Column(JSONB, nullable=True)
created_at = Column(TIMESTAMP(timezone=True), nullable=False, server_default=func.now())
__table_args__ = (
Index("idx_agent_memory_events_agent_team_scope", "agent_id", "team_id", "scope"),
Index("idx_agent_memory_events_channel", "agent_id", "channel_id"),
Index("idx_agent_memory_events_created_at", "created_at"),
)
class AgentMemoryFactsVector(Base):
"""
Векторні представлення фактів для RAG (Retrieval-Augmented Generation)
"""
__tablename__ = "agent_memory_facts_vector"
id = Column(UUID(as_uuid=False), primary_key=True, server_default=func.gen_random_uuid())
agent_id = Column(String, ForeignKey("agents.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False, index=True)
team_id = Column(String, ForeignKey("teams.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False, index=True)
fact_text = Column(Text, nullable=False)
embedding = Column(Vector(1536), nullable=True) # OpenAI ada-002 embedding size
metadata = Column(JSONB, nullable=False, server_default="{}")
created_at = Column(TIMESTAMP(timezone=True), nullable=False, server_default=func.now())
__table_args__ = (
Index("idx_agent_memory_facts_vector_agent_team", "agent_id", "team_id"),
)