一种技能包版本回放验证方法及装置与流程

本发明涉及计算机软件版本控制与人工智能智能体，尤其涉及一种应用于健康体检数据处理场景的技能包版本回放验证方法及装置。所述技能包指由多个处理组件按数据依赖关系组织、用于对已采集完成的体检数据执行结构化处理的可版本化软件单元。

背景技术：

1、在健康体检数据处理场景中，机构侧通常以技能包形式组织数据处理逻辑：技能包读取已采集完成的检测记录，按检测项目、设备、方法、单位、参考区间与有效时间等环境字段将记录路由至相应处理组件，经复合结论拆分、模型诊断、结论归并与风险排序等环节输出结构化结果与报告，供总检医生审核。技能包上线后需持续迭代，每次迭代往往只修改其中局部组件，形成候选补丁；发布前须以历史执行证据对候选补丁作回归验证。

2、现有做法中，样本挑选依据主要有三类：按变更所涉及代码文件挑选、按组件依赖关系挑选、或由人工挑选少量典型记录；验证方式是对所挑记录运行候选版本并检查输出，验证要求较高时也有对全部历史记录逐条成对比较的做法。按组件依赖关系挑选时，以变更组件为起点在依赖图上求下游可达组件，凡历史执行路径经过该可达组件的记录即选入回归集合，其隐含前提是覆盖经过变更组件的路径即覆盖补丁全部影响。

3、上述做法在本场景存在两方面局限。其一，检测环境未被纳入选择维度。仅按组件路径选样时，候选版本被错误路由至不适用设备或机构而产生的环境越界，与补丁传播至本环境内其他路径而产生的路径越界，难以在同一次验证中同时暴露；若对全部历史记录成对回放，模型与工具调用量及计算时长随证据池规模线性增长，在证据池达数十万条量级时难以承受。其二，选样与比较的独立性难以保证。标准单位、参考区间与分支条件等执行后字段可能被候选补丁改变，若先运行候选版本或以候选执行结果反向确定样本类别，选样即依赖被验证对象本身；基准与候选在运行时、随机种子、非目标外部依赖或评价器上存在差异时，回放所得输出差异亦无法归因于候选补丁。

技术实现思路

1、针对现有技能包回归验证中仅按组件路径单维选样导致环境越界与路径越界难以同时暴露、全量成对回放开销难以承受，且选样与比较依赖候选版本自身执行结果、基准与候选执行差异无法同源归因的技术问题，本发明提供一种技能包版本回放验证方法及装置。

2、为解决上述技术问题，本发明提供一种技能包版本回放验证方法，应用于健康体检数据处理，所述技能包为由多个处理组件按数据依赖关系组织、用于对已采集完成的体检数据执行结构化处理的可版本化软件单元，包括：

3、将候选补丁的补丁组件在基准技能包的基准依赖图和施加所述候选补丁后所得候选技能包的候选依赖图中的下游闭包与所述补丁组件合并，得到影响组件集合；

4、针对回放证据池中的证据记录，将基准实际路径与按未知值展开可被所述候选补丁改变的执行后字段所得的保守可达集合，且在获得所述保守可达集合的静态可达分析中不调用所述候选技能包的模型与工具，与所述影响组件集合比较，得到路径命中结果；

5、按所述路径命中结果与预执行路由条件的正交组合，得到影响域样本集、环境失配样本集与路径失配样本集，其中，所述预执行路由条件为仅由技能包执行前即可取得的字段构成的匹配条件；

6、冻结验证身份后，对所述影响域样本集分别执行所述基准技能包与所述候选技能包，对所述环境失配样本集分别运行基准路由配置与待发布路由配置，得到成对回放结果；

7、在保持所述冻结验证身份所限定的验证配置不变的情况下，基于所述成对回放结果，分别计算目标指标、越界泄漏指标与退化指标并各与对应阈值比较，输出所述候选技能包的发布门控结论。

8、进一步地，所述将候选补丁的补丁组件在基准技能包的基准依赖图和施加所述候选补丁后所得候选技能包的候选依赖图中的下游闭包与所述补丁组件合并，得到影响组件集合，包括：针对所述补丁组件中被替换或被删除的已有组件，在所述基准依赖图中计算所述已有组件的下游闭包，得到基准侧下游闭包；针对包括新增组件与锚定组件在内的全部所述补丁组件，在所述候选依赖图中计算下游闭包，得到候选侧下游闭包；将所述补丁组件、所述基准侧下游闭包与所述候选侧下游闭包取并集，得到所述影响组件集合。

9、进一步地，所述针对包括新增组件与锚定组件在内的全部所述补丁组件，在所述候选依赖图中计算下游闭包，得到候选侧下游闭包，包括：以全部所述补丁组件为起点集合，沿所述候选依赖图的数据依赖边逐层遍历，得到逐层可达组件序列；针对所述逐层可达组件序列中的各组件，将该组件的工件与该组件在所述候选依赖图中的全部上游组件的工件按拓扑序串接后取哈希，得到该组件的工件闭包哈希，所述工件为构成组件的交付物，包括该组件的实现文件、提示资源、规则配置与参数配置中的至少一者；将所述工件闭包哈希与所述基准依赖图中同名组件的工件闭包哈希逐一比较，得到组件变更标记；将携带所述组件变更标记的组件及携带所述组件变更标记的组件的全部下游组件登记为变更传播组件，将所述逐层可达组件序列中未携带所述组件变更标记且不属于所述变更传播组件的组件登记为工件不变组件；将所述逐层可达组件序列中的全部组件取并集，得到所述候选侧下游闭包。

10、进一步地，针对回放证据池中的证据记录，将基准实际路径与按未知值展开可被所述候选补丁改变的执行后字段所得的保守可达集合，且在获得所述保守可达集合的静态可达分析中不调用所述候选技能包的模型与工具，与所述影响组件集合比较，得到路径命中结果，包括：从所述证据记录的历史执行证据中读取所述基准实际路径；将所述证据记录的冻结输入字段与字段契约输入所述候选依赖图，得到静态可达分析的初始状态；将所述候选补丁的影响范围之外且工件闭包哈希不变的组件所产生的执行后字段判定为固定值，将包括标准单位、参考区间、结果类型与分支条件在内的可被所述候选补丁改变的执行后字段判定为未知值；

11、展开所述未知值的全部结构可行分支并遍历所述候选依赖图与所述字段契约，得到作为所述静态可达分析结果的保守可达集合，所述保守可达集合为所述候选技能包处理所述证据记录时所可能经过的组件集合的超集，且在所述静态分析中不执行所述候选技能包，包括不发起所述候选技能包的模型调用与工具调用；将所述基准实际路径与所述保守可达集合分别与所述影响组件集合求交，在所得交集中至少一者非空时，将所述证据记录的所述路径命中结果置为命中；在所得交集中均为空时，将所述路径命中结果置为未命中。

12、进一步地，所述展开所述未知值的全部结构可行分支并遍历所述候选依赖图与所述字段契约，得到作为所述静态可达分析结果的保守可达集合，包括：根据所述字段契约确定判定为所述未知值的各执行后字段的取值论域，得到未知字段论域集合；按分支条件对所述冻结输入字段的可判定性，将所述未知字段论域集合划分为可判定条件集合与不可判定条件集合；针对所述可判定条件集合，以所述冻结输入字段代入求解各分支条件的真值并剪除真值为假的分支，得到确定分支集合；针对所述不可判定条件集合，保留全部取值组合所对应的分支，得到保守分支集合；沿所述确定分支集合与所述保守分支集合逐条遍历所述候选依赖图，收集各分支所触及的组件并取并集，得到所述保守可达集合；在所述遍历中，将模型调用组件与工具调用组件的输出按所述字段契约所声明的输出类型置为所述未知值，不发起所述候选技能包的模型调用与工具调用。

13、进一步地，按所述路径命中结果与预执行路由条件的正交组合，得到影响域样本集、环境失配样本集与路径失配样本集，包括：将所述路径命中结果为命中且满足所述预执行路由条件的证据记录选入所述影响域样本集；将所述路径命中结果为命中且不满足所述预执行路由条件的证据记录选入所述环境失配样本集；将所述路径命中结果为未命中且满足所述预执行路由条件的证据记录选入所述路径失配样本集；在所述正交组合中仅使用执行前可取得的环境字段与所述预执行路由条件，禁止以所述候选技能包本次执行所产生的执行后字段改变所述证据记录所属的样本集；从所述影响域样本集中标记具有经审核目标输出的证据记录，得到目标验收样本集，并从所述回放证据池中选取关键字段缺失、关键字段矛盾、参考区间上下限、配置生效时刻前后、单位异常、设备切换及外部模型或工具超时失败的证据记录，得到边界样本集。

14、进一步地，所述方法还包括：在得到所述成对回放结果之前，检查所述目标验收样本集与所述影响域样本集分别达到非零最低数量；检查被配置为必需的所述环境失配样本集与所述路径失配样本集分别达到非零最低数量；检查必需的机构、设备、方法、单位、人群分层与有效时间分层均被所述影响域样本集覆盖，且全部强制体检数据合规硬约束均具有可执行的证据记录；在所述环境失配样本集或所述路径失配样本集在限定数据域内逻辑上不存在时，生成可机器验证的空集证明，所述可机器验证的空集证明绑定证据池快照的哈希树根、所述基准依赖图与所述候选依赖图的版本、环境规则版本、选择谓词、零结果、不可满足证明、时间戳与签名；在查询结果为零、所述回放证据池样本不足或选择程序报错时，禁止以所述可机器验证的空集证明替代所述非零最低数量；在前述各项检查均通过时，启动所述影响域样本集与所述环境失配样本集的回放。

15、进一步地，所述冻结验证身份后，对所述影响域样本集分别执行所述基准技能包与所述候选技能包，对所述环境失配样本集分别运行基准路由配置与待发布路由配置，得到成对回放结果，包括：将所述证据记录的输入快照、所述基准技能包与所述候选技能包各自的工件哈希、组件工件依赖、各自的有效配置哈希、候选组合版本哈希、所述基准路由配置的哈希与所述待发布路由配置的哈希按预设顺序拼接后取哈希，得到验证身份指纹；冻结运行时、区域设置、时区、随机种子、确定性参数、指标计算器、字段差异函数与语义评价器的版本，得到冻结验证环境；在所述验证身份指纹与所述冻结验证环境下，对所述影响域样本集中的各条证据记录分别执行所述基准技能包与所述候选技能包，保存候选实际路径、中间结果、执行后环境子指纹与输出；针对所述环境失配样本集中的各条证据记录，以相同输入与相同的预执行路由子指纹分别运行发布前冻结的所述基准路由配置与所述待发布路由配置，记录两个所述路由配置各自所选择的技能包版本与所述候选技能包的调用次数。

16、进一步地，所述在所述验证身份指纹与所述冻结验证环境下，对所述影响域样本集中的各条证据记录分别执行所述基准技能包与所述候选技能包，保存候选实际路径、中间结果、执行后环境子指纹与输出，包括：将所述补丁组件所指定的目标模型版本与目标工具版本分别应用于所述基准技能包与所述候选技能包的对应执行；将所述补丁组件之外的非目标外部依赖在所述基准技能包与所述候选技能包的两次执行中保持同一版本；针对所述非目标外部依赖的每次调用保存外部响应快照，对所述外部响应快照取哈希并写入所述验证身份指纹的关联记录；

17、按检测项目、设备、方法、单位、参考区间与有效时间的字段取值逐字段计算摘要并按预设顺序拼接，得到所述执行后环境子指纹；将所述基准技能包与所述候选技能包各自的所述候选实际路径、所述中间结果、所述执行后环境子指纹与所述输出，按证据记录标识成对存储，得到所述成对回放结果。

18、进一步地，基于所述成对回放结果，分别计算目标指标、越界泄漏指标与退化指标并各与对应阈值比较，输出所述候选技能包的发布门控结论，包括：针对所述影响域样本集中实际调用所述候选技能包的证据记录，由独立校验器读取所述证据记录的冻结输入、所述候选技能包的有效配置以及所述成对回放结果中的候选输出与执行后环境子指纹，重新验证检测项目、设备或方法、单位、人群分层、参考区间与有效时间的组合适配，并核验输入中既有的风险等级标记字段未丢失且未降低，得到独立硬约束结果；针对所述环境失配样本集，由所述独立校验器读取所述待发布路由配置实际所选择的技能包版本、该技能包版本的有效配置与输出，重新执行适用的体检数据合规硬约束，并核验所述候选技能包的调用次数为零；将各项强制目标指标逐项与对应阈值比较，禁止以多项所述强制目标指标的平均值替代任一项所述强制目标指标的逐项比较；分别计算所述影响域样本集的非目标字段退化指标、所述环境失配样本集的环境越界泄漏指标、所述路径失配样本集的路径越界泄漏指标与性能退化指标，并将各所述指标分别与对应阈值比较，其中所述性能退化指标由失败率增量、时延增量与资源消耗增量分别归一化后取最大值得到；在全部所述强制目标指标达标、所述独立硬约束结果的违反量为零、预先配置的禁止变化字段的违反量为零且各所述退化指标分别达标时，输出门控通过的所述发布门控结论；在任一所述指标在所述影响域样本集、所述环境失配样本集或所述路径失配样本集上不存在可参与计算的字段，或所述指标的权重和为零，或所述指标的归一化分母为零或不存在时，输出证据不足的所述发布门控结论。

19、进一步地，所述方法还包括：在分别计算目标指标、越界泄漏指标与退化指标之前，针对所述影响域样本集中的证据记录，以基准实际路径与所述成对回放结果中的候选实际路径重新判定是否命中所述影响组件集合，得到最终影响域样本集与最终路径失配样本集；针对所述环境失配样本集中的证据记录，结合基准实际路径、所述保守可达集合、所述成对回放结果中两个路由配置各自所选择的技能包版本与所述候选技能包的调用次数，得到最终环境失配样本集；在所述候选实际路径出现未登记依赖边且所述未登记依赖边的至少一端位于所述补丁组件时，使所述候选技能包的版本身份与已有证据失效，重新确定补丁范围、环境条件、版本身份、所述影响组件集合与各所述样本集，并重放全部已选入的证据记录，并返回执行以所述基准实际路径与重放所得的候选实际路径重新判定是否命中重新确定的所述影响组件集合的步骤；在所述未登记依赖边的两端均位于所述补丁组件之外时停止对所述候选技能包的验证，并将所述候选技能包标记为不可发布状态，结束对所述候选技能包的本次验证；在仅出现已登记新分支时，扩展所述影响组件集合，按扩展后的所述影响组件集合补选证据记录并补充执行所述成对回放结果的获取，并返回执行以所述基准实际路径与补充所得的候选实际路径重新判定是否命中扩展后的所述影响组件集合的步骤；在候选组合版本身份、所述影响组件集合与选入的证据记录集合连续两轮不变时，得到稳定分类结果，并基于所述稳定分类结果中的所述最终影响域样本集、所述最终环境失配样本集与所述最终路径失配样本集分别计算所述目标指标、所述越界泄漏指标与所述退化指标。

20、本发明还提供一种技能包版本回放验证装置，应用于健康体检数据处理，所述技能包为由多个处理组件按数据依赖关系组织、用于对已采集完成的体检数据执行结构化处理的可版本化软件单元，包括：

21、影响集合确定模块，用于将候选补丁的补丁组件在基准技能包的基准依赖图和施加所述候选补丁后所得候选技能包的候选依赖图中的下游闭包与所述补丁组件合并，得到影响组件集合；

22、路径命中分析模块，用于针对回放证据池中的证据记录，将基准实际路径与按未知值展开可被所述候选补丁改变的执行后字段所得的保守可达集合，且在获得所述保守可达集合的静态可达分析中不调用所述候选技能包的模型与工具，与所述影响组件集合比较，得到路径命中结果；

23、样本正交划分模块，用于按所述路径命中结果与预执行路由条件的正交组合，得到影响域样本集、环境失配样本集与路径失配样本集，其中，所述预执行路由条件为仅由技能包执行前即可取得的字段构成的匹配条件；

24、成对回放执行模块，用于冻结验证身份后，对所述影响域样本集分别执行所述基准技能包与所述候选技能包，对所述环境失配样本集分别运行基准路由配置与待发布路由配置，得到成对回放结果；

25、门控判定模块，用于在保持所述冻结验证身份所限定的验证配置不变的情况下，基于所述成对回放结果，分别计算目标指标、越界泄漏指标与退化指标并各与对应阈值比较，输出所述候选技能包的发布门控结论。

26、本发明的有益效果如下：

27、1、本发明通过在基准依赖图与候选依赖图上分别求取补丁组件下游闭包并与补丁组件取并集，使被候选版本删除而基准版本仍可能经过的旧路径与候选版本新增的分支同时纳入影响组件集合，并以路径命中结果与预执行路由条件的正交组合分出影响域、环境失配与路径失配三类样本集，使组件路径与检测环境成为彼此独立的两个选择维度，解决仅按组件路径单维选样时环境越界与路径越界难以在同一次验证中同时暴露的问题；

28、2、本发明将可被候选补丁改变的标准单位、参考区间、结果类型与分支条件等执行后字段判定为未知值并展开全部结构可行分支，所获保守可达集合由冻结输入与字段契约经候选依赖图静态遍历求得且不发起候选技能包的模型调用与工具调用，使样本所属类别不依赖候选版本本次执行所产生的字段，避免选样结果被待验证对象反向操纵，并将选样阶段的算力开销与候选版本的推理成本解耦；

29、3、本发明将输入快照、两个技能包的工件哈希与有效配置哈希、候选组合版本哈希以及两个路由配置的哈希按预设顺序拼接取哈希形成验证身份指纹，并冻结运行时、随机种子、确定性参数与评价器版本，使基准与候选的两次执行仅在候选补丁一处存在差异，回放中观测到的输出差异可归因于候选补丁本身，同一验证结论可依据验证身份指纹复现；

30、4、本发明在回放前对目标验收样本集与影响域样本集实施非零最低数量检查、必需分层覆盖检查与全部强制合规硬约束证据检查，仅对经逻辑证明结构性不存在的失配对照以绑定哈希树根及不可满足证明的可机器验证空集证明免除数量要求，并对逐项比较的指标在无适用字段或分母无效时输出证据不足而非门控不通过，避免以缺样冒充充分验证或在样本与依赖图失真时输出不真实的发布结论。