Enhance backend startup logging and API endpoint display

- Updated `run.py` to conditionally print startup information only in the reloader process to avoid duplicate logs in debug mode.
- Modified `__init__.py` to log startup and completion messages based on the reloader process condition.
- Added warnings suppression in `graph_builder.py` for Pydantic v2 regarding Field usage.
- Revised `ontology_generator.py` to enforce strict design guidelines for entity types and relationships, ensuring compliance with new requirements.
- Improved logging behavior in `logger.py` to prevent log propagation to the root logger, avoiding duplicate outputs.

backend/app/__init__.py

@@ -2,6 +2,7 @@
 MiroFish Backend - Flask应用工厂
 """
 
+import os
 from flask import Flask, request
 from flask_cors import CORS
 
@@ -16,6 +17,13 @@ def create_app(config_class=Config):
     
     # 设置日志
     logger = setup_logger('mirofish')
+    
+    # 只在 reloader 子进程中打印启动信息（避免 debug 模式下打印两次）
+    is_reloader_process = os.environ.get('WERKZEUG_RUN_MAIN') == 'true'
+    debug_mode = app.config.get('DEBUG', False)
+    should_log_startup = not debug_mode or is_reloader_process
+    
+    if should_log_startup:
         logger.info("=" * 50)
         logger.info("MiroFish Backend 启动中...")
         logger.info("=" * 50)
@@ -46,6 +54,7 @@ def create_app(config_class=Config):
     def health():
         return {'status': 'ok', 'service': 'MiroFish Backend'}
     
+    if should_log_startup:
         logger.info("MiroFish Backend 启动完成")
     
     return app

backend/app/services/graph_builder.py

@@ -197,10 +197,15 @@ class GraphBuilderService:
     
     def set_ontology(self, graph_id: str, ontology: Dict[str, Any]):
         """设置图谱本体（公开方法）"""
+        import warnings
         from typing import Optional
         from pydantic import Field
         from zep_cloud.external_clients.ontology import EntityModel, EntityText, EdgeModel
         
+        # 抑制 Pydantic v2 关于 Field(default=None) 的警告
+        # 这是 Zep SDK 要求的用法，警告来自动态类创建，可以安全忽略
+        warnings.filterwarnings('ignore', category=UserWarning, module='pydantic')
+        
         # Zep 保留名称，不能作为属性名
         RESERVED_NAMES = {'uuid', 'name', 'group_id', 'name_embedding', 'summary', 'created_at'}
         
@@ -223,6 +228,7 @@ class GraphBuilderService:
             for attr_def in entity_def.get("attributes", []):
                 attr_name = safe_attr_name(attr_def["name"])  # 使用安全名称
                 attr_desc = attr_def.get("description", attr_name)
+                # Zep API 需要 Field 的 description，这是必需的
                 attrs[attr_name] = Field(description=attr_desc, default=None)
                 annotations[attr_name] = Optional[EntityText]  # 类型注解
             
@@ -246,6 +252,7 @@ class GraphBuilderService:
             for attr_def in edge_def.get("attributes", []):
                 attr_name = safe_attr_name(attr_def["name"])  # 使用安全名称
                 attr_desc = attr_def.get("description", attr_name)
+                # Zep API 需要 Field 的 description，这是必需的
                 attrs[attr_name] = Field(description=attr_desc, default=None)
                 annotations[attr_name] = Optional[str]  # 边属性用str类型
             

backend/app/services/ontology_generator.py

@@ -22,8 +22,8 @@ ONTOLOGY_SYSTEM_PROMPT = """你是一个专业的知识图谱本体设计专家
 
 因此，**实体必须是现实中真实存在的、可以在社媒上发声和互动的主体**：
 
-**可以是（鼓励多样化划分）**：
+**可以是**：
-- 具体的个人（公众人物、当事人、意见领袖、专家学者）
+- 具体的个人（公众人物、当事人、意见领袖、专家学者、普通人）
 - 公司、企业（包括其官方账号）
 - 组织机构（大学、协会、NGO、工会等）
 - 政府部门、监管机构
@@ -35,7 +35,6 @@ ONTOLOGY_SYSTEM_PROMPT = """你是一个专业的知识图谱本体设计专家
 - 抽象概念（如"舆论"、"情绪"、"趋势"）
 - 主题/话题（如"学术诚信"、"教育改革"）
 - 观点/态度（如"支持方"、"反对方"）
-- 泛指群体（如"网友"、"公众"、"学生群体"）
 
 ## 输出格式
 
@@ -71,49 +70,78 @@ ONTOLOGY_SYSTEM_PROMPT = """你是一个专业的知识图谱本体设计专家
 }
 ```
 
-## 设计指南
+## 设计指南（极其重要！）
 
-1. **实体类型设计（重要！请尽量多划分）**：
+### 1. 实体类型设计 - 必须严格遵守
-   - **数量要求：至少5个，最多10个实体类型**
-   - 每个实体类型代表一类可以在社媒上发声的主体
-   - 尽量细分不同角色，例如：
-     - 不要只用"Person"，可以细分为"PublicFigure"、"Expert"、"Whistleblower"等
-     - 不要只用"Organization"，可以细分为"University"、"Company"、"NGO"等
-   - description必须清晰说明什么样的实体应该被提取
-   - 每个类型提供2-3个具体示例
 
-2. **关系类型设计**：
+**数量要求：必须正好10个实体类型**
+
+**层次结构要求（必须同时包含具体类型和兜底类型）**：
+
+你的10个实体类型必须包含以下层次：
+
+A. **兜底类型（必须包含，放在列表最后2个）**：
+   - `Person`: 任何自然人个体的兜底类型。当一个人不属于其他更具体的人物类型时，归入此类。
+   - `Organization`: 任何组织机构的兜底类型。当一个组织不属于其他更具体的组织类型时，归入此类。
+
+B. **具体类型（8个，根据文本内容设计）**：
+   - 针对文本中出现的主要角色，设计更具体的类型
+   - 例如：如果文本涉及学术事件，可以有 `Student`, `Professor`, `University`
+   - 例如：如果文本涉及商业事件，可以有 `Company`, `CEO`, `Employee`
+
+**为什么需要兜底类型**：
+- 文本中会出现各种人物，如"中小学教师"、"路人甲"、"某位网友"
+- 如果没有专门的类型匹配，他们应该被归入 `Person`
+- 同理，小型组织、临时团体等应该归入 `Organization`
+
+**具体类型的设计原则**：
+- 从文本中识别出高频出现或关键的角色类型
+- 每个具体类型应该有明确的边界，避免重叠
+- description 必须清晰说明这个类型和兜底类型的区别
+
+### 2. 关系类型设计
+
+- 数量：6-10个
 - 关系应该反映社媒互动中的真实联系
-   - 关注可能影响舆论传播的关系：
+- 确保关系的 source_targets 涵盖你定义的实体类型
-     - 信息传播：REPORTS_ON, COMMENTS_ON, SHARES
+
-     - 组织关系：AFFILIATED_WITH, WORKS_FOR, REPRESENTS
+### 3. 属性设计
-     - 互动关系：RESPONDS_TO, SUPPORTS, OPPOSES
-   - 关系类型：5-10个为宜
 
-3. **属性设计**：
 - 每个实体类型1-3个关键属性
-   - 属性应有助于识别实体的社媒影响力（如role、influence_level等）
+- **注意**：属性名不能使用 `name`、`uuid`、`group_id`、`created_at`、`summary`（这些是系统保留字）
+- 推荐使用：`full_name`, `title`, `role`, `position`, `location`, `description` 等
 
-## 实体类型参考（请根据文本内容灵活选择和扩展）
+## 实体类型参考
 
-- Person: 普通个人
+**个人类（具体）**：
-- PublicFigure: 公众人物（明星、网红、意见领袖）
+- Student: 学生
-- Expert: 专家学者
+- Professor: 教授/学者
 - Journalist: 记者
-- Company: 公司企业
+- Celebrity: 明星/网红
+- Executive: 高管
+- Official: 政府官员
+- Lawyer: 律师
+- Doctor: 医生
+
+**个人类（兜底）**：
+- Person: 任何自然人（不属于上述具体类型时使用）
+
+**组织类（具体）**：
 - University: 高校
+- Company: 公司企业
 - GovernmentAgency: 政府机构
-- MediaOutlet: 传统媒体
+- MediaOutlet: 媒体机构
-- SelfMedia: 自媒体账号
+- Hospital: 医院
-- SocialPlatform: 社交媒体平台
+- School: 中小学
 - NGO: 非政府组织
-- IndustryAssociation: 行业协会
+
-- AlumniAssociation: 校友会
+**组织类（兜底）**：
-- FanGroup: 粉丝群体/支持群体
+- Organization: 任何组织机构（不属于上述具体类型时使用）
 
 ## 关系类型参考
 
 - WORKS_FOR: 工作于
+- STUDIES_AT: 就读于
 - AFFILIATED_WITH: 隶属于
 - REPRESENTS: 代表
 - REGULATES: 监管
@@ -215,7 +243,13 @@ class OntologyGenerator:
         
         message += """
 请根据以上内容，设计适合社会舆论模拟的实体类型和关系类型。
-记住：所有实体类型必须是现实中可以发声的主体，不能是抽象概念。
+
+**必须遵守的规则**：
+1. 必须正好输出10个实体类型
+2. 最后2个必须是兜底类型：Person（个人兜底）和 Organization（组织兜底）
+3. 前8个是根据文本内容设计的具体类型
+4. 所有实体类型必须是现实中可以发声的主体，不能是抽象概念
+5. 属性名不能使用 name、uuid、group_id 等保留字，用 full_name、org_name 等替代
 """
         
         return message
@@ -250,6 +284,64 @@ class OntologyGenerator:
             if len(edge.get("description", "")) > 100:
                 edge["description"] = edge["description"][:97] + "..."
         
+        # Zep API 限制：最多 10 个自定义实体类型，最多 10 个自定义边类型
+        MAX_ENTITY_TYPES = 10
+        MAX_EDGE_TYPES = 10
+        
+        # 兜底类型定义
+        person_fallback = {
+            "name": "Person",
+            "description": "Any individual person not fitting other specific person types.",
+            "attributes": [
+                {"name": "full_name", "type": "text", "description": "Full name of the person"},
+                {"name": "role", "type": "text", "description": "Role or occupation"}
+            ],
+            "examples": ["ordinary citizen", "anonymous netizen"]
+        }
+        
+        organization_fallback = {
+            "name": "Organization",
+            "description": "Any organization not fitting other specific organization types.",
+            "attributes": [
+                {"name": "org_name", "type": "text", "description": "Name of the organization"},
+                {"name": "org_type", "type": "text", "description": "Type of organization"}
+            ],
+            "examples": ["small business", "community group"]
+        }
+        
+        # 检查是否已有兜底类型
+        entity_names = {e["name"] for e in result["entity_types"]}
+        has_person = "Person" in entity_names
+        has_organization = "Organization" in entity_names
+        
+        # 需要添加的兜底类型
+        fallbacks_to_add = []
+        if not has_person:
+            fallbacks_to_add.append(person_fallback)
+        if not has_organization:
+            fallbacks_to_add.append(organization_fallback)
+        
+        if fallbacks_to_add:
+            current_count = len(result["entity_types"])
+            needed_slots = len(fallbacks_to_add)
+            
+            # 如果添加后会超过 10 个，需要移除一些现有类型
+            if current_count + needed_slots > MAX_ENTITY_TYPES:
+                # 计算需要移除多少个
+                to_remove = current_count + needed_slots - MAX_ENTITY_TYPES
+                # 从末尾移除（保留前面更重要的具体类型）
+                result["entity_types"] = result["entity_types"][:-to_remove]
+            
+            # 添加兜底类型
+            result["entity_types"].extend(fallbacks_to_add)
+        
+        # 最终确保不超过限制（防御性编程）
+        if len(result["entity_types"]) > MAX_ENTITY_TYPES:
+            result["entity_types"] = result["entity_types"][:MAX_ENTITY_TYPES]
+        
+        if len(result["edge_types"]) > MAX_EDGE_TYPES:
+            result["edge_types"] = result["edge_types"][:MAX_EDGE_TYPES]
+        
         return result
     
     def generate_python_code(self, ontology: Dict[str, Any]) -> str:

backend/app/utils/logger.py

@@ -31,6 +31,9 @@ def setup_logger(name: str = 'mirofish', level: int = logging.DEBUG) -> logging.
     logger = logging.getLogger(name)
     logger.setLevel(level)
     
+    # 阻止日志向上传播到根 logger，避免重复输出
+    logger.propagate = False
+    
     # 如果已经有处理器，不重复添加
     if logger.handlers:
         return logger

backend/run.py

@@ -31,20 +31,24 @@ def main():
     port = int(os.environ.get('FLASK_PORT', 5001))
     debug = Config.DEBUG
     
+    # 只在 reloader 子进程中打印启动信息（避免 debug 模式下打印两次）
+    # WERKZEUG_RUN_MAIN=true 表示当前是 reloader 启动的子进程
+    is_reloader_process = os.environ.get('WERKZEUG_RUN_MAIN') == 'true'
+    if not debug or is_reloader_process:
         print(f"""
 ╔══════════════════════════════════════════════════╗
 ║           MiroFish Backend Server                ║
 ╠══════════════════════════════════════════════════╣
-║  Running on: http://{host}:{port}
+║  Running on: http://{host}:{port}                ║
-║  Debug mode: {debug}
+║  Debug mode: {debug}                             ║
-║  
+║                                                  ║
-║  API Endpoints:
+║  API Endpoints:                                  ║
-║    POST /api/graph/ontology/generate  - 生成本体
+║    POST /api/graph/ontology/generate  - 生成本体  ║
-║    POST /api/graph/build              - 构建图谱
+║    POST /api/graph/build              - 构建图谱  ║
-║    GET  /api/graph/task/<task_id>     - 查询任务
+║    GET  /api/graph/task/<task_id>     - 查询任务  ║
-║    GET  /api/graph/tasks              - 列出任务
+║    GET  /api/graph/tasks              - 列出任务  ║
-║    GET  /api/graph/data/<graph_id>    - 获取图数据
+║    GET  /api/graph/data/<graph_id>    - 获取图数据║
-║    DELETE /api/graph/delete/<graph_id>- 删除图谱
+║    DELETE /api/graph/delete/<graph_id>- 删除图谱  ║
 ╚══════════════════════════════════════════════════╝
         """)