ontorefactor-governance/docs/llm-integration.md

LongCat-2.0 接入与安全边界

调用协议

• Provider：LongCat
• Model：LongCat-2.0
• OpenAI 兼容入口：https://api.longcat.chat/openai/v1/chat/completions
• 认证：Authorization: Bearer <LONGCAT_API_KEY>
• 默认温度：0.1
• 默认关闭思考模式：LONGCAT_THINKING=disabled。治理语义抽取使用严格结构化协议，关闭思考可降低延迟和超时风险；需要复杂推理时可显式设为 enabled
• 默认最大输出：4096 tokens
• 请求使用 response_format=json_object；若仍出现语法或字段协议错误，智能体会进行一次受控格式修复
• 超时：120 秒
• 对 HTTP 429、5xx 和临时网络错误执行指数退避重试

LONGCAT_API_KEY 只从服务端环境读取。状态 API 只返回 configured: true/false，不返回密钥内容、长度、前缀或哈希。

智能体边界

LongCat 分支接收确定性解析后的 M1 资产目录，不接收原始 DDL、数据库口令或请求头。允许模型建议：

• 数据表/API/Schema 对应的业务对象；
• Owner 角色；
• public、internal、confidential、restricted 分类；
• 完整性、唯一性、有效性、一致性、及时性质量规则；
• 不涉及自动执行的治理问题。

模型不得：

• 引用资产白名单之外的对象；
• 创建 M0 运行事实；
• 返回白名单之外的关系；
• 把置信度提高到 0.85 以上；
• 直接接受断言、关闭问题、执行 SQL 或修改生产系统。

输出闭环

模型输出经过以下步骤：

1. 提取 JSON，拒绝自然语言或不可解析结果；
2. 使用 Pydantic 严格校验字段和数量；
3. 验证所有资产引用；
4. 将关系限制为 REPRESENTS、OWNED_BY、CLASSIFIED_AS、VALIDATES；
5. 强制所有断言为 inferred + pending；
6. 建立 ModelInference 证据；
7. 保存模型、Prompt 版本、Token、耗时和请求/响应哈希；
8. 由用户在“语义断言”页面接受或驳回。

运行模式

请求模式	行为
auto	有密钥使用 LongCat，无密钥使用规则语义
llm	必须使用 LongCat；缺少密钥或调用失败时返回错误
deterministic	永远不调用模型

部署变量 ONTOREFACTOR_LLM_MODE 可以设置为 auto、required 或 disabled，从服务端统一约束所有请求。