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数据源字段说明

main：arch-flat-nlp-log-f-*

适合拿最终线上请求结果。

常用字段：

字段	含义
request_id	请求 id，和 product-data 的 request_id 对齐。
timestamp	请求时间戳。
query	当前 query。
domain	最终 domain。
func / func_name	最终 function 或函数名。
session_id	主表会话 id，只用于排查，不等同于 planning 模型输入 session。
device_id	设备 id。
device	设备 JSON，包含设备类型、经纬度等。
text / display_text / to_speak	小爱回复文本，可作为上一轮 tts。
intention	传统意图结果。
intention.intent_arbitrator_info	中控仲裁信息，含 llm_agent_info、score_domains、hit_rules 等。
llm_*	大模型分类相关字段，覆盖情况取决于链路。

适合筛选：

• query 包含/正则。
• domain、func、func_name。
• session_id、device_id、设备类型。
• intention.intent_arbitrator_info.llm_agent_info.agentType。

pre_processing：pre-processing*

适合拿前处理和规划模型判断过程。

常用字段：

路径	含义
requestId	请求 id。
timestamp	前处理日志时间戳。
responseBoby.nodes.0.core.query.query	当前 query。注意字段名是 responseBoby。
responseBoby.nodes.0.core.dispatch_large_model_result.code	前处理最终 code。
responseBoby.nodes.0.core.dispatch_large_model_result.dispatchLargeModelInput.promptModel	planning 模型 prompt。
responseBoby.nodes.0.core.dispatch_large_model_result.dispatchLargeModelInput.hitRuleList	触发规则。
responseBoby.nodes.0.core.dispatch_large_model_result.planningDebugInfo.planningOriginalResult	planning 模型原始输出。
responseBoby.nodes.0.core.excellent_domains_result	候选 domain 及旧意图结果。
responseBoby.nodes.0.properties.0.debug.domain_infos	前处理召回 domain 列表。
responseBoby.nodes.0.properties.0.debug.promptString	agent LLM prompt。
responseBoby.nodes.0.properties.0.debug.planningPrompt	planning prompt。
responseBoby.nodes.0.properties.0.agentLLMIntent	agent LLM 判定。

适合筛选：

• query 包含/正则。
• planningOriginalResult 包含某标签或 function。
• promptModel 包含某上下文、历史或 query 结构。
• excellent_domains_result[*].domain 包含某候选 domain。
• domain_infos[*].domain 包含某召回 domain。

join 规则

两张表通过：

main.request_id == pre_processing.requestId

精确查询时优先使用 keyword 字段：

main.request_id.keyword
pre_processing.requestId.keyword

join 后优先使用：

• query：优先 pre_processing 的 query，缺失时用 main.query。
• timestamp：优先 main.timestamp，缺失时用 pre_processing.timestamp。
• tts：优先 main.to_speak，再 main.text 或 display_text。
• label 参考：模型输出用 pre_processing.planning_result，线上最终结果用 main.domain / main.func。

转 canonical record 的字段映射

build_online_records.py 固定执行以下映射，模型不要手写转换逻辑：

canonical 字段	来源
source.type	固定 online
source.request_id	主表 request_id 或前处理表 requestId
source.timestamp	优先主表 timestamp，缺失时用前处理表 timestamp
turn.query	优先前处理 responseBoby.nodes.0.core.query.query，缺失时用主表 query
turn.timestamp	同 source.timestamp
prev_session	前处理 promptModel 的 [对话历史]，这是 planning 模型真实看到的 session
prev_session[].query	[对话历史] 中的 用户: 行
prev_session[].tts	[对话历史] 中紧随其后的 小爱: 行，没有内容时保留空字符串
prev_session[].timestamp	线上 prompt 不带历史时间戳，工具按当前轮 timestamp 往前每轮 1 分钟补齐，保证顺序和 5 分钟拼接约束
context	先置 {}，后续由专用工具补充
label.dataset_label	用户输入的批次标签
label.target	用户输入 target；否则依次用前处理 code、planningOriginalResult、主表 llm_agent_info.agentType、主表 domain 推断
dimensions.complex	用户输入，默认 false
meta	保存 session_id/device_id/device/main_domain/main_func/planning_result/planning_code/hit_rules/candidate_domains/target_source

按 rid 转数据的固定流程

当用户说“把这个 rid 的数据拉下来作为测试数据”时：

1. 如果用户给“一周内/最近 7 天”，传 lookback_days: 7；给起止日期时传 date_from/date_to；只给某一天时传 date。
2. 调用 build_online_records.py，传 request_ids、dataset_label、必要时传 target/complex/date/lookback_days/date_from/date_to。
3. 检查返回的 summaries[].target_source 和 prev_session_count。
4. 展示 query、target、target_source、prev_session_count 给用户确认。
5. 产物默认在当前会话 output/records.jsonl 和 output/records.csv。

注意：不要用主表 session_id 拼接 prev_session。中控 planning 模型的输入历史以 前处理表 dispatchLargeModelInput.promptModel 中的 [对话历史] 为准。