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Initial commit: obsidian to gitea

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Gahow Wang
2026-05-07 15:04:41 +08:00
commit a57afa86b4
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@@ -0,0 +1,64 @@
## trace 格式约定
Q1: 当前时间：8月7日15:39，balbal111
A1: xxx
Q2: 当前时间：8月7日15:40，balbal111, xxx, blabal222
A2: yy
Q3: 当前时间：8月7日15:40, blabal222, yy, blabla333 -> 当前时间：8月7日15:40,balbal111, xxx, blabal222, yy, blabla333
| 字段名 | 类型【feather】 | 说明 |
| ------------------------- | --------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| request_id | str | 当前请求的唯一标识 |
| chat_id | str【int】 | 从 0 开始递增的唯一标识 |
| session_id【当前不支持】 | str | 一个 session 的唯一标识 |
| parent_chat_id | str【int】 | session 中上一轮对话请求的 chat_id，若不存在上一轮对话，则为 -1 |
| uid【当前不支持】 | str | 请求来自用户的 uid |
| time | str | 请求到达时间，形如 `"2025-02-18 23:52:48.827000"` |
| end_time | str【datetime】 | 请求结束时间，形如 `"2025-02-18 23:53:00.854000"` |
| timestamp | float【datetime】 | 请求到达时间的时间戳（单位 s） |
| first_latency | int | 首包延迟，TTFT (单位 ms) |
| duration | int | 请求总耗时，E2E latency (单位 ms) |
| input_token_length | int | 输入 token 总数 |
| output_token_length | int | 输出 token 总数 |
| usage | dict | 该请求的资源用量，形如 `{'input_tokens': 1195, 'output_tokens': 246, 'plugins': {'wanx': {'count': 1}}, 'total_tokens': 1441}` |
| token_ids | list | 输入的 token list，使用 qwen vocab range 的 token id |
| input_text | str | 输入的 prompt |
| messages | list | 该请求的 context，形如 `[("system", "You are an assistant"), ("user", "hi"), ("assistant", "hello"), ("user", "world")]` |
| turn | int | 该请求在所处 session 的对话轮数 |
| type | str | workload tag |
| no_sp_messages | list | 移除 system prompt 中时间对 prefix cache 影响后的 messages |
| no_sp_input_text | str | 移除 system prompt 中时间对 prefix cache 影响后的 input_text |
| no_sp_sw_messages | list | 在 no_sp 的基础上，进一步移除了 sliding window 影响后的 messages |
| no_sp_sw_input_text | str | 在 no_sp 的基础上，进一步移除了 sliding window 影响后的 input_text |
| no_sp_token_ids | list | 移除 system prompt 中时间对 prefix cache 影响后的 token_ids |
| no_sp_sw_token_ids | list | 在 no_sp 的基础上，进一步移除了 sliding window 影响后的 token_ids |
| no_sp_sw_output_token_ids | list | 若有下一轮对话，从下一轮对话的 answer 获取 token_ids，若没有则随机生成一段长度为 output_token_length 的 token_ids |
## 处理流程
- pass 1: 将能够从 raw trace 中直接获得的字段获取，还剩下 parent_chat_id, session_id, type, uid (in traceA) 无法获取，获取时删除所有 illegal 的 record，按照 timestamp 排序
- pass2: streaming 的获取 session，设置 parent_chat_id，设置 session_id，更新 turn 字段（因为存在 sliding window，直接 count user 的 message 次数存在 bias）
- pass3: 通过 plugins 设置 type
- traceA
zhiwen_doc_search, pdf_extracter: file
tongyi_nlp_web_search, tongyi_nlp_deep_search, search: search
wanx: image
other: text
- traceB
same system prompt qps > 0.5: api
other: file
- pass4: 移除 system prompt 中的时间和 sliding window 导致的 prefix unmatch，添加上 no_sp, no_sp_sw 相关 field
- pass5: 添加 output_token_ids，如果有下一轮对话，则为下一轮对话的 answer，否则为 random gen 的长度为 output_token_length 的 list
## 现存问题
- 新 traceA 中 uid 无法获取
- fig6: KV cache reuse by same uid
- fig7: hit by uid count
- fig8: reqs count by uid
- fig10: number of turns by uid
## TBD
- [ ] 确认处理一个 session 内前后 chat turn（即设置 parent_chat_id 的过程）是否正确