Files
Sully 105b50a277 merge dark mode and google OAuth (#35)
* feat(api): implement Google OAuth login and user management

- Added Google OpenID Connect login functionality, allowing users to authenticate using their Google accounts.
- Created new endpoints for Google login, including user registration and linking existing accounts.
- Introduced Google token verification logic and error handling for authentication failures.
- Updated environment configuration to include Google OAuth client IDs and verification settings.
- Enhanced user model to support OpenID and linked Google accounts.

This feature improves user experience by enabling seamless sign-in with Google, while maintaining security and integrity of user data.

* fix(auth): wire staging Google token verifier

* chore(deps): update expo to version 55.0.6 and adjust @expo/env dependency in pnpm-lock.yaml

* chore(deps): update Babel dependencies to version 7.29.7 in package-lock.json

* feat(auth): enhance phone login for China users

- Updated phone login functionality to support only mainland China (+86) mobile numbers.
- Added user prompts and descriptions for phone login, including confirmation and cancellation options.
- Adjusted translations for both English and Chinese to reflect the new phone login requirements.
- Updated Google OAuth client IDs in configuration files for production and staging environments.

* chore(deps): add peer flag to use-sync-external-store in package-lock.json

* chore(deps): add @emnapi/core and @emnapi/runtime to package-lock.json

* fix(app-expo): align Android native dependencies

* fix(app-expo): normalize lockfile for npm 10

* fix(config): update environment variable handling to use static access

- Introduced a static mapping for public environment variables to ensure proper access during the release bundle.
- Updated the `requirePublicEnv` and `optionalPublicEnv` functions to reference the new `PUBLIC_ENV` object instead of directly accessing `process.env`.
- Added comments to clarify the necessity of static access for certain environment variables.

* feat(app-expo): dark mode, FAQ i18n, eval ASR, and theme cleanup (#34)

* feat(app-expo): dark mode, FAQ i18n, version CI, and theme cleanup

Implement light/dark scene colors across chat, reading, and headers; remove
default/brand theme picker and ThemeVariablesProvider. Localize FAQ in-app,
fix dark-mode text visibility, and remove the unused /api/faqs endpoint.
Align About/version with Expo config and inject APP_VERSION in CI builds.

Also includes phone E164 auth/SMS updates, eval ASR page, and related API work.

* revert: remove phone E.164 changes from dark-mode branch

These auth/SMS internationalization updates were accidentally bundled into
the dark-mode commit; restore 11-digit CN phone flow and drop related API,
migration, and Expo UI work from this branch.

* fix: address PR review issues for dark mode and eval ASR

Use light foreground colors for sepia reading in dark mode, fix chat send
button contrast, stream-limit eval ASR uploads, restore LiveTester phone
validation, and remove unused AudioSegmenter code.

* fix(app-expo): improve chat send button contrast in light and dark mode

Add dedicated send button colors (accent fill in dark, primary fill in
light), use RNText to avoid NativeWind overrides, and restore dark labels
in light mode for readable composer actions.

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Co-authored-by: Kevin <kevin@brighteng.org>

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Co-authored-by: penghanyuan <penghanyuan@gmail.com>
Co-authored-by: Kevin <kevin@brighteng.org>
2026-06-09 11:14:36 +08:00
..
2026-01-18 15:58:05 +08:00
2026-05-25 11:39:38 +08:00
2026-05-25 11:39:38 +08:00
2026-03-19 14:36:40 +08:00

Life Echo API

Life Echo 后端服务,基于 FastAPI 构建的实时语音对话回忆录生成系统。

项目简介

Life Echo API 是一个智能对话系统,通过 WebSocket 实时连接,使用 LangChain Agent 引导用户进行回忆录访谈对话,并将口语内容自动整理为结构化的书面章节,最终生成回忆录 PDF。

架构要点(多 Agent 收敛)

  • 会话真源conversation_messagesDB+ Redis 缓存;实时编排入口ChatOrchestrator
  • 图像管线:正文主图 generate_story_image;章节封面 try_enqueue_generate_chapter_covergenerate_chapter_cover
  • 回忆录批次MemoirOrchestrator.prepare_batches 显式分桶后,process_memoir_phase1 派发 Phase 2 按类别调用 run_story_pipeline_for_category_batch(含 StoryRouteAgent.plan_batch 多 unit 写入)。

LLM 与记忆(约定文档)

  • JSON 模式:结构化抽取/路由/叙事 JSON 使用 app/core/langchain_llm.pybind_json_object_mode(与 DeepSeek JSON Output 一致);详见 docs/llm-json-mode.md。适配器说明见 app/adapters/llm/deepseek.py
  • 记忆检索:异步与 Celery 均使用 向量pgvector chunksdocs/memory-retrieval.md(含 async/sync 行为矩阵)。
  • AI 相关代码扫描uv run python scripts/ai_touchpoints_scan.py --markdown docs/ai-touchpoints.md(在 api/ 目录下执行)生成带标签的触点列表,见 docs/ai-touchpoints.md
  • 与 AI 强相关的配置项:产品调参 SSOT 为 config/*.toml(经 app/features/*/constants.pyapp/core/runtime_constants.py re-export密钥见 .env.example。详见 docs/configuration.md
  • Memory compaction:默认在 config/default.toml[memory] 中开启。须运行 Celery workercelery-beatdocker-compose.yml 已包含 celery-beat,用于定期 memory_compaction_sweep)。
  • Memory LLM enrichment单次 LLM会话摘要 + 事实):任务路由到 memory_idle 队列(config/default.toml[celery] memory_enrichment_queue)。本地与 compose 内 worker 已使用 -Q celery,memory_idle;生产可单独起低并发 worker 只消费 memory_idle,与主队列隔离。

技术栈

  • Web 框架: FastAPI 0.115.0
  • WebSocket: websockets 14.1
  • AI 框架: LangChain 0.3.7 + DeepSeek/兼容 OpenAI 的 LLM
  • 数据库: PostgreSQL 17 + SQLAlchemy 2.0.36 (asyncpg)
  • 缓存/队列: Redis 7 + Celery 5.3
  • PDF 生成: ReportLab 4.2.2 + WeasyPrint 62.3
  • ASR/TTS: 腾讯云 ASR16k_zh_large/ TTS
  • 认证: JWT (python-jose) + bcrypt
  • 其他: Pydantic, python-dotenv
  • 可观测性: OpenTelemetry → Grafana LGTMTempo / Prometheus / Lokidocs/observability.md

可观测性(本地)

docker compose -f docker-compose.dev.yml -f docker-compose.observability.yml up -d
# Grafana: http://127.0.0.1:48300

config/*.toml[deploy] 中配置 otel_enabledotel_exporter_otlp_endpoint;采样策略等细项见 [otel] section 与 docs/observability.md

项目结构

api/
├── main.py                 # 应用入口uvicorn 启动)
├── app/                    # 应用主包
│   ├── main.py            # FastAPI 应用定义
│   ├── core/               # 核心基础设施
│   │   ├── config.py      # secrets / bootstrapSettings + facade
│   │   ├── app_config*.py # TOML 加载与 AppConfig
│   │   ├── runtime_constants.py  # re-export config/*.toml runtime sections
│   │   ├── db.py          # 数据库连接
│   │   ├── redis.py       # Redis 服务
│   │   ├── security.py    # JWT、密码哈希
│   │   └── task_tracker.py # 任务状态追踪
│   ├── features/          # 功能模块(各模块含 router、service、repo
│   │   ├── auth/          # 认证(注册、登录、短信验证码)
│   │   ├── user/          # 用户信息
│   │   ├── conversation/  # 对话、WebSocket
│   │   ├── memory/        # 记忆检索
│   │   ├── memoir/        # 回忆录、章节、PDF、图像生成
│   │   ├── payment/       # 支付
│   │   ├── plan/          # 套餐
│   │   ├── quota/         # 配额
│   │   ├── tasks/         # 任务状态 API
│   │   └── content/       # 内容TTS 等)
│   ├── adapters/          # 外部能力适配器ASR、TTS、LLM、短信、存储等
│   ├── ports/             # 能力契约Protocol
│   └── agents/            # LangChain Agent
├── tasks/                 # Celery 后台任务
│   └── memoir_tasks.py    # 回忆录处理任务
└── docs/                  # 详细文档

环境配置

1. 安装依赖

cd api
pip install -r requirements.txt

2. 配置TOML + .env

配置分两层 SSOT详见 docs/configuration.md

来源 内容
Secrets / bootstrap .env.example DATABASE_URLSECRET_KEY、API/支付/Liblib 密钥
非密钥 config/default.toml + config/{APP_ENV}.toml 功能开关、SMS 模板、Chat/Memoir/Memory/Eval 调参、OTel 等

本地开发:.env.development(密钥)+ config/development.toml(行为);development.sh 将前者同步为 .env。预发/生产:.env.staging / .env.production + 对应 config/*.toml

最小 .env 示例:

APP_ENV=development
DATABASE_URL=postgresql://postgres:postgres@localhost:48291/life_echo
REDIS_URL=redis://localhost:48307/0
SECRET_KEY=your-secret-key-here
DEEPSEEK_API_KEY=sk-...
ZHIPU_API_KEY=...
TENCENT_SECRET_ID=...
TENCENT_SECRET_KEY=...

腾讯云:凭证仍在 envTENCENT_SECRET_ID/KEY);短信模板 ID、COS 桶名等在 config/*.toml[deploy] section。

业务代码读取 TOML 值仍可用原有 importre-export

模块 路径
访谈 / 聊天 app/features/conversation/constants.pychat
回忆录流水线 app/features/memoir/constants.pymemoir
Story / 章节 app/features/story/constants.pystory
记忆富化 / compaction app/features/memory/constants.pymemory
内网评测 app/features/evaluation/constants.pyeval_cfg
ASR/TTS/LLM/Celery 等 app/core/runtime_constants.py

3. 数据库迁移

数据库 schema 由 Alembic 管理。app/main.py 启动时会在线程中执行 alembic upgrade head(见 app/core/alembic_startup.py):对连接类错误自动重试;生产环境建议设置 ALEMBIC_STARTUP_FAIL_FAST=true,迁移失败则进程退出。

规范与跨环境排障见 docs/alembic-migrations.md(禁止改已部署 revision id、老库用显式 0019 补列等)。

cd api
uv run alembic upgrade head
uv run pytest tests/test_alembic_migration_policy.py -q

若库中仍为已撤回的 0020_* revision部署前先执行 uv run python scripts/repair_alembic_version_after_withdrawn_0020.py(见上文文档)。

快速启动

本地开发

推荐使用一键脚本(会自动启动 PostgreSQL/Redis、检查 .venv、安装依赖并拉起 FastAPI + Celery

cd api
./dev-up.sh

可选环境变量:

  • SKIP_INSTALL=1:跳过依赖安装
  • API_HOST / API_PORT:覆盖 API 启动地址和端口
  • CELERY_POOL:覆盖 Celery 池类型macOS 推荐 solo

也可以使用手动方式:

cd api

# 1. 启动 PostgreSQL + Redis
docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置环境变量(与 docker-compose.dev.yml 固定宿主端口一致Postgres 48291、Redis 48307
export DATABASE_URL=postgresql://postgres:postgres@localhost:48291/life_echo
export REDIS_URL=redis://localhost:48307/0

# 4. 启动 API终端 1
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# 5. 启动 Celery Worker终端 2
# macOS 使用 solo 池避免 fork 崩溃问题;须同时消费 memory_idleMemory 富化)
celery -A app.tasks.celery_app worker --loglevel=info --pool=solo -Q celery,memory_idle

# Linux/生产环境可以使用 prefork 池
# celery -A app.tasks.celery_app worker --loglevel=info --concurrency=4 -Q celery,memory_idle

验证服务

# 检查 PostgreSQL
docker exec life-echo-postgres-dev psql -U postgres -c "SELECT 1"

# 检查 Redis  
docker exec life-echo-redis-dev redis-cli ping

生产部署(一键)

cd api

# 创建生产配置
cp .env .env.prod
# 编辑 .env.prod

# 启动所有服务
docker compose up -d

# 查看日志
docker compose logs -f

服务启动后,访问:

📚 详细文档

更多详细文档请参考 docs/README.md

API 文档

认证系统

系统使用 JWTJSON Web Token进行认证采用访问令牌Access Token+ 刷新令牌Refresh Token机制

  • 访问令牌:有效期 2 小时,用于 API 请求认证
  • 刷新令牌:有效期 30 天,用于刷新访问令牌

认证流程

  1. 用户注册POST /api/auth/register
  2. 用户登录POST /api/auth/login → 返回 access_tokenrefresh_token
  3. API 请求:在 Header 中携带 Authorization: Bearer {access_token}
  4. 刷新令牌POST /api/auth/refresh → 使用 refresh_token 获取新的 access_token
  5. 用户登出POST /api/auth/logout → 撤销 refresh_token

认证 API (/api/auth)

用户注册
POST /api/auth/register
Content-Type: application/json

{
  "phone": "13800138000",
  "password": "password123",
  "nickname": "用户昵称",
  "email": "user@example.com"  // 可选
}

响应

{
  "access_token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...",
  "refresh_token": "random-refresh-token-string",
  "token_type": "bearer"
}
用户登录
POST /api/auth/login
Content-Type: application/json

{
  "phone": "13800138000",
  "password": "password123"
}

响应:同注册接口

刷新访问令牌
POST /api/auth/refresh
Content-Type: application/json

{
  "refresh_token": "your-refresh-token"
}

响应

{
  "access_token": "new-access-token",
  "refresh_token": "new-refresh-token-string",
  "token_type": "bearer"
}

每次刷新会轮换 refresh token返回新的 refresh token旧 token 立即失效)。在 REFRESH_TOKEN_REUSE_GRACE_SECONDS(默认 30 秒)窗口内重复使用已轮换的旧 token 视为幂等重试,返回新 access token 与当前 replacement refresh tokengrace 窗口外再次使用则吊销该用户全部会话并返回 REFRESH_TOKEN_REUSE

用户登出
POST /api/auth/logout
Authorization: Bearer {access_token}
Content-Type: application/json

{
  "refresh_token": "your-refresh-token"
}
获取当前用户信息
GET /api/auth/me
Authorization: Bearer {access_token}

响应

{
  "id": "user-id",
  "phone": "13800138000",
  "email": "user@example.com",
  "nickname": "用户昵称",
  "avatar_url": null,
  "subscription_type": "free",
  "created_at": "2024-01-15T10:00:00Z"
}

使用认证令牌

所有需要认证的 API 请求都需要在 Header 中携带访问令牌:

Authorization: Bearer {access_token}

HTTP 错误契约

所有 HTTP 错误响应均为 application/json,统一格式:

{
  "error_code": "NOT_FOUND",
  "message": "资源不存在",
  "request_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"
}
  • error_code:机器可读错误码(见 OpenAPI ErrorResponse / ErrorCode 组件)
  • message:面向用户的说明
  • request_id:与响应头 X-Request-Id 一致,便于排查

429 状态码语义HTTP 429 被两种错误码共用,客户端必须根据 error_code 分支,不能只看 status

error_code 含义
QUOTA_EXCEEDED 配额已用尽(如对话次数)
RATE_LIMITED 请求频率超限(如 SMS 发送冷却)

遗留 HTTPException(status_code=429) 默认映射为 RATE_LIMITED

CORS 与 credentialsapi_cors_origins 留空时,服务端使用 allow_origins=["*"]allow_credentials=False;生产/staging 必须在 config/staging.toml / config/production.toml[deploy] 中配置逗号分隔的前端域名。

REST API

对话管理 (/api/conversations)

注意:所有对话相关接口都需要认证。

  • POST /api/conversations - 创建新对话(需要认证)
  • GET /api/conversations/{conversation_id} - 获取对话详情(需要认证,只能访问自己的对话)
  • POST /api/conversations/{conversation_id}/end - 结束对话(需要认证,只能结束自己的对话)

章节管理 (/api/chapters)

注意:所有章节相关接口都需要认证。

  • GET /api/chapters - 获取用户所有章节(需要认证)
  • GET /api/chapters/{chapter_id} - 获取章节详情(需要认证,只能访问自己的章节)
  • POST /api/chapters/{chapter_id}/regenerate - 重新整理章节(需要认证,只能操作自己的章节)

回忆录管理 (/api/books)

注意:所有回忆录相关接口都需要认证。

  • GET /api/books/current - 获取当前回忆录(需要认证)
  • POST /api/books/export-pdf - 导出 PDF需要认证只能导出自己的回忆录

WebSocket API

对话 WebSocket (/ws/conversation/{conversation_id})

注意WebSocket 连接需要认证,通过查询参数传递访问令牌。

连接地址

ws://localhost:8000/ws/conversation/{conversation_id}?token={access_token}

实时双向通信,支持:

  • 接收客户端音频数据
  • 发送 Agent 响应文本
  • 实时语音识别ASR
  • 实时语音合成TTS

认证要求

  • 必须在查询参数中提供有效的 access_token
  • 只能连接属于当前用户的对话
  • 如果对话不存在,将自动创建并关联到当前用户

消息格式:

客户端 → 服务端:

{
  "type": "audio",
  "data": "base64_encoded_audio_data"
}

服务端 → 客户端:

{
  "type": "transcript",
  "text": "识别出的文本",
  "agent_response": "Agent 的回复"
}
{
  "type": "audio",
  "data": "base64_encoded_tts_audio"
}

WebSocket 错误消息(与 HTTP 错误契约不同,勿混用 parseApiError

服务端 → 客户端(配额不足等):

{
  "type": "error",
  "data": {
    "message": "本月对话次数已用尽",
    "code": "QUOTA_EXCEEDED"
  },
  "timestamp": "2024-01-15T10:00:00Z"
}
  • WS 帧使用 data.code(如 QUOTA_EXCEEDED不是 HTTP 的 error_code 字段
  • HTTP 客户端错误解析器(parseApiError)不适用于 WebSocket 消息

数据库模型

User用户

  • id: 用户 ID
  • phone: 手机号(唯一,必填)
  • password_hash: 密码哈希
  • email: 邮箱(可选)
  • openid: 微信 OpenID可选
  • nickname: 昵称
  • avatar_url: 头像 URL
  • subscription_type: 订阅类型free/premium
  • created_at: 创建时间

RefreshToken刷新令牌

  • id: 令牌 ID
  • user_id: 用户 ID外键
  • token: 刷新令牌(唯一)
  • expires_at: 过期时间30天后
  • created_at: 创建时间
  • is_revoked: 是否已撤销

Conversation对话

  • id: 对话 ID
  • user_id: 用户 ID
  • started_at: 开始时间
  • ended_at: 结束时间
  • duration_seconds: 持续时间(秒)
  • summary: 对话摘要
  • status: 状态active/ended/processing
  • current_topic: 当前话题
  • conversation_stage: 对话阶段childhood/education/career/family/beliefs/summary

Segment对话段落

  • id: 段落 ID
  • conversation_id: 对话 ID
  • audio_url: 音频 URL
  • user_input_text: 用户输入正文(语音 ASR 或文字输入;历史列名 transcript_text
  • created_at: 创建时间
  • processed: 是否已处理
  • topic_category: 话题分类
  • agent_response: Agent 响应

Chapter章节

  • id: 章节 ID
  • user_id: 用户 ID
  • title: 标题
  • content: 内容
  • order_index: 排序索引
  • status: 状态draft/completed
  • images: 图片 URL 列表JSON
  • updated_at: 更新时间
  • category: 章节分类

Book回忆录

  • id: 回忆录 ID
  • user_id: 用户 ID
  • title: 标题
  • total_pages: 总页数
  • total_words: 总字数
  • cover_image_url: 封面图片 URL
  • updated_at: 更新时间

核心功能

1. 对话引导 Agent

使用 LangChain 构建的对话 Agent根据传记结构引导用户回忆

  • 童年时光
  • 教育经历
  • 职业生涯
  • 家庭生活
  • 人生信念
  • 总结回顾

2. 记忆整理 Agent

将口语对话内容整理为结构化的书面章节:

  • 口语转书面语
  • 内容结构化
  • 章节分类
  • 自动生成标题

3. 语音服务

  • ASR (语音识别): 腾讯云录音文件识别极速版Flash 同步接口,引擎 16k_zh_large);需配置 TENCENT_APP_ID;客户端按 15s 分段上传
  • TTS (语音合成): 使用 OpenAI TTS API 将文本转为语音

4. PDF 生成

使用 ReportLab 和 WeasyPrint 生成精美的回忆录 PDF 文档。

开发指南

添加新的 API 路由

  1. routers/ 目录创建新的路由文件
  2. 定义路由函数
  3. main.py 中注册路由:
from routers import your_router
app.include_router(your_router.router)

添加新的数据库模型

  1. 在对应 feature 的 app/features/<feature_name>/models.py 中定义模型类
  2. 继承 Base(从 app.core.db 导入)
  3. app/main.py 中 import 该 models 模块以注册到 Base.metadata
  4. 运行 Alembic 迁移

添加新的服务

  1. app/features/<feature_name>/service.py 中实现业务逻辑
  2. 通过 deps.py 提供依赖注入
  3. 在对应 feature 的 router 中通过 Depends(get_xxx_service) 使用

安全注意事项

  1. CORS 配置: 本地开发默认可用 allow_origins=["*"]deploy.api_cors_origins 留空);生产/staging 必须在 config/staging.toml / config/production.toml[deploy] 中设置逗号分隔前端域名
  2. API Key 安全: 确保 .env 文件不被提交到版本控制
  3. SECRET_KEY 安全: 使用强随机字符串作为 JWT 签名密钥,生产环境必须更换
  4. 密码安全: 密码使用 bcrypt 哈希存储,不会以明文形式保存
  5. 令牌安全:
    • 访问令牌短期有效2小时降低泄露风险
    • 刷新令牌存储在数据库中,支持撤销;每次 /api/auth/refresh 会轮换 refresh token
    • 已轮换的 refresh token 被再次使用时,服务端吊销全部会话并返回 REFRESH_TOKEN_REUSE
    • 令牌过期后必须使用刷新令牌重新获取
  6. 数据库备份: 定期备份 PostgreSQL 数据库
  7. 错误处理: 所有 API 都包含适当的错误处理和权限验证
  8. 日志记录: 建议添加日志记录功能以便调试和监控

许可证

MIT License