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default	方案：Schema 目录重构	Chinese (Beta)

方案：Schema 目录重构

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当前问题

1. 扁平结构 - 所有 Schema 都位于同一目录下，难以理解它们之间的关系
2. 混杂的关注点 - 核心类型、领域对象和 API 契约都混合在一起
3. 不明确的命名 - 文件如 "object.py", "types.py", "topic.py" 并不能清晰地表明其用途
4. 缺乏明确的层级 - 无法轻松地看出哪些依赖于哪些

建议的结构

trustgraph-base/trustgraph/schema/
├── __init__.py
├── core/              # 核心基本类型，在所有地方使用
│   ├── __init__.py
│   ├── primitives.py  # Error, Value, Triple, Field, RowSchema
│   ├── metadata.py    # 元数据记录
│   └── topic.py       # Topic 工具
│
├── knowledge/         # 知识领域模型和提取
│   ├── __init__.py
│   ├── graph.py       # EntityContext, EntityEmbeddings, Triples
│   ├── document.py    # Document, TextDocument, Chunk
│   ├── knowledge.py   # 知识提取类型
│   ├── embeddings.py  # 所有与嵌入相关的类型（从多个文件中移动）
│   └── nlp.py         # Definition, Topic, Relationship, Fact 类型
│
└── services/          # 服务请求/响应契约
    ├── __init__.py
    ├── llm.py         # TextCompletion, Embeddings, Tool 请求/响应
    ├── retrieval.py   # GraphRAG, DocumentRAG 查询/响应
    ├── query.py       # GraphEmbeddingsRequest/Response, DocumentEmbeddingsRequest/Response
    ├── agent.py       # Agent 请求/响应
    ├── flow.py        # Flow 请求/响应
    ├── prompt.py      # Prompt 服务请求/响应
    ├── config.py      # 配置服务
    ├── library.py     # 库服务
    └── lookup.py      # 查找服务

关键变更

1. 分层组织 - 清晰地将核心类型、知识模型和服务契约分开

2. 更好的命名：

   • types.py → core/primitives.py (更清晰的用途)
   • object.py → 根据实际内容将文件拆分
   • documents.py → knowledge/document.py (单数，一致)
   • models.py → services/llm.py (更清晰地表明模型类型)
   • prompt.py → 拆分：服务部分到 services/prompt.py，数据类型到 knowledge/nlp.py

3. 逻辑分组：

   • 所有嵌入类型集中在 knowledge/embeddings.py
   • 所有与 LLM 相关的服务契约在 services/llm.py
   • 在 services 目录中明确区分请求/响应对
   • 知识提取类型与其它知识领域模型分组

4. 依赖关系清晰：

   • 核心类型没有依赖
   • 知识模型仅依赖核心
   • 服务契约可以依赖核心和知识模型

迁移的好处

1. 更轻松的导航 - 开发者可以快速找到所需的内容
2. 更好的模块化 - 区分不同关注点更清晰
3. 更简单的导入 - 更有意义的导入路径
4. 更具未来性 - 轻松添加新的知识类型或服务，而无需增加混乱

示例导入变更

# 之前
from trustgraph.schema import Error, Triple, GraphEmbeddings, TextCompletionRequest

# 之后
from trustgraph.schema.core import Error, Triple
from trustgraph.schema.knowledge import GraphEmbeddings
from trustgraph.schema.services import TextCompletionRequest

实施说明

1. 通过在根的 __init__.py 中保持导入，保持与以前的兼容性
2. 逐步移动文件，并在需要时更新导入
3. 考虑添加一个 legacy.py，用于在过渡期间导入所有内容
4. 更新文档以反映新的结构

<function_calls> [{"id": "1", "content": "检查当前 Schema 目录结构", "status": "completed", "priority": "high"}, {"id": "2", "content": "分析 Schema 文件及其用途", "status": "completed", "priority": "high"}, {"id": "3", "content": "提出改进的命名和结构", "status": "completed", "priority": "high"}]