[changes] Implicit and emotional memories are stored in a database.

api/app/controllers/emotion_controller.py

@@ -208,6 +208,57 @@ async def get_emotion_health(
 
 
 
+@router.post("/check-data", response_model=ApiResponse)
+async def check_emotion_data_exists(
+    request: EmotionSuggestionsRequest,
+    db: Session = Depends(get_db),
+    current_user: User = Depends(get_current_user),
+):
+    """检查用户情绪建议数据是否存在
+
+    Args:
+        request: 包含 end_user_id
+        db: 数据库会话
+        current_user: 当前用户
+
+    Returns:
+        数据存在状态
+    """
+    try:
+        api_logger.info(
+            f"检查用户情绪建议数据是否存在: {request.end_user_id}",
+            extra={"end_user_id": request.end_user_id}
+        )
+
+        # 从数据库获取建议
+        data = await emotion_service.get_cached_suggestions(
+            end_user_id=request.end_user_id,
+            db=db
+        )
+
+        if data is None:
+            api_logger.info(f"用户 {request.end_user_id} 的情绪建议数据不存在")
+            return fail(
+                BizCode.NOT_FOUND,
+                "情绪建议数据不存在，请点击右上角刷新进行初始化",
+                {"exists": False}
+            )
+
+        api_logger.info(f"用户 {request.end_user_id} 的情绪建议数据存在")
+        return success(data={"exists": True}, msg="情绪建议数据已存在")
+
+    except Exception as e:
+        api_logger.error(
+            f"检查情绪建议数据失败: {str(e)}",
+            extra={"end_user_id": request.end_user_id},
+            exc_info=True
+        )
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
+            detail=f"检查情绪建议数据失败: {str(e)}"
+        )
+
+
 @router.post("/suggestions", response_model=ApiResponse)
 async def get_emotion_suggestions(
     request: EmotionSuggestionsRequest,
@@ -215,7 +266,7 @@ async def get_emotion_suggestions(
     db: Session = Depends(get_db),
     current_user: User = Depends(get_current_user),
 ):
-    """获取个性化情绪建议（从缓存读取）
+    """获取个性化情绪建议（从数据库读取）
 
     Args:
         request: 包含 end_user_id 和可选的 config_id
@@ -223,77 +274,47 @@ async def get_emotion_suggestions(
         current_user: 当前用户
 
     Returns:
-        缓存的个性化情绪建议响应
+        存储的个性化情绪建议响应
     """
     try:
         # 使用集中化的语言校验
         language = get_language_from_header(language_type)
         
         api_logger.info(
-            f"用户 {current_user.username} 请求获取个性化情绪建议（缓存）",
+            f"用户 {current_user.username} 请求获取个性化情绪建议",
             extra={
                 "end_user_id": request.end_user_id,
                 "config_id": request.config_id
             }
         )
 
-        # 从缓存获取建议
+        # 从数据库获取建议
         data = await emotion_service.get_cached_suggestions(
             end_user_id=request.end_user_id,
             db=db
         )
 
         if data is None:
-            # 缓存不存在或已过期，自动触发生成
+            # 数据不存在，返回提示信息
             api_logger.info(
-                f"用户 {request.end_user_id} 的建议缓存不存在或已过期，自动生成新建议",
+                f"用户 {request.end_user_id} 的建议数据不存在",
                 extra={"end_user_id": request.end_user_id}
             )
-            try:
-                data = await emotion_service.generate_emotion_suggestions(
-                    end_user_id=request.end_user_id,
-                    db=db,
-                    language=language
-                )
-                # 保存到缓存
-                await emotion_service.save_suggestions_cache(
-                    end_user_id=request.end_user_id,
-                    suggestions_data=data,
-                    db=db,
-                    expires_hours=24
-                )
-            except (ValueError, KeyError) as gen_e:
-                # 预期内的业务异常：配置缺失、数据格式问题等
-                api_logger.warning(
-                    f"自动生成建议失败（业务异常）: {str(gen_e)}",
-                    extra={"end_user_id": request.end_user_id}
-                )
-                return fail(
-                    BizCode.NOT_FOUND,
-                    f"自动生成建议失败: {str(gen_e)}",
-                    ""
-                )
-            except Exception as gen_e:
-                # 非预期异常：记录完整 traceback 便于排查
-                api_logger.error(
-                    f"自动生成建议时发生未预期异常: {str(gen_e)}",
-                    extra={"end_user_id": request.end_user_id},
-                    exc_info=True
-                )
-                raise HTTPException(
-                    status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
-                    detail=f"生成建议时发生内部错误: {str(gen_e)}"
-                )
+            return fail(
+                BizCode.NOT_FOUND,
+                "情绪建议数据不存在，请点击右上角刷新进行初始化",
+                ""
+            )
 
         api_logger.info(
-            "个性化建议获取成功（缓存）",
+            "个性化建议获取成功",
             extra={
                 "end_user_id": request.end_user_id,
                 "suggestions_count": len(data.get("suggestions", []))
             }
         )
 
-        return success(data=data, msg="个性化建议获取成功（缓存）")
+        return success(data=data, msg="个性化建议获取成功")
 
     except Exception as e:
         api_logger.error(
@@ -314,7 +335,7 @@ async def generate_emotion_suggestions(
     db: Session = Depends(get_db),
     current_user: User = Depends(get_current_user),
 ):
-    """生成个性化情绪建议（调用LLM并缓存）
+    """生成个性化情绪建议（调用LLM并保存到数据库）
 
     Args:
         request: 包含 end_user_id
@@ -342,12 +363,11 @@ async def generate_emotion_suggestions(
             language=language
         )
 
-        # 保存到缓存
+        # 保存到数据库
         await emotion_service.save_suggestions_cache(
             end_user_id=request.end_user_id,
             suggestions_data=data,
-            db=db,
-            expires_hours=24
+            db=db
         )
 
         api_logger.info(

api/app/controllers/implicit_memory_controller.py

@@ -122,6 +122,49 @@ def validate_confidence_threshold(threshold: float) -> None:
         raise ValueError("confidence_threshold must be between 0.0 and 1.0")
 
 
+@router.get("/check-data/{end_user_id}", response_model=ApiResponse)
+@cur_workspace_access_guard()
+async def check_user_data_exists(
+    end_user_id: str,
+    db: Session = Depends(get_db),
+    current_user: User = Depends(get_current_user)
+) -> ApiResponse:
+    """
+    检查用户画像数据是否存在
+    
+    Args:
+        end_user_id: 目标用户ID
+        
+    Returns:
+        数据存在状态
+    """
+    api_logger.info(f"检查用户画像数据是否存在: {end_user_id}")
+    
+    try:
+        # Validate inputs
+        validate_user_id(end_user_id)
+        
+        # Create service with user-specific config
+        service = ImplicitMemoryService(db=db, end_user_id=end_user_id)
+        
+        # Get cached profile
+        cached_profile = await service.get_cached_profile(end_user_id=end_user_id, db=db)
+        
+        if cached_profile is None:
+            api_logger.info(f"用户 {end_user_id} 的画像数据不存在")
+            return fail(
+                BizCode.NOT_FOUND,
+                "画像数据不存在，请点击右上角刷新进行初始化",
+                {"exists": False}
+            )
+        
+        api_logger.info(f"用户 {end_user_id} 的画像数据存在")
+        return success(data={"exists": True}, msg="画像数据已存在")
+        
+    except Exception as e:
+        return handle_implicit_memory_error(e, "检查画像数据", end_user_id)
+
+
 @router.get("/preferences/{end_user_id}", response_model=ApiResponse)
 @cur_workspace_access_guard()
 async def get_preference_tags(
@@ -159,10 +202,10 @@ async def get_preference_tags(
         cached_profile = await service.get_cached_profile(end_user_id=end_user_id, db=db)
         
         if cached_profile is None:
-            api_logger.info(f"用户 {end_user_id} 的画像缓存不存在或已过期")
+            api_logger.info(f"用户 {end_user_id} 的画像数据不存在")
             return fail(
                 BizCode.NOT_FOUND,
-                "画像缓存不存在或已过期，请右上角刷新生成新画像",
+                "画像数据不存在，请点击右上角刷新进行初始化",
                 ""
             )
         
@@ -230,10 +273,10 @@ async def get_dimension_portrait(
         cached_profile = await service.get_cached_profile(end_user_id=end_user_id, db=db)
         
         if cached_profile is None:
-            api_logger.info(f"用户 {end_user_id} 的画像缓存不存在或已过期")
+            api_logger.info(f"用户 {end_user_id} 的画像数据不存在")
             return fail(
                 BizCode.NOT_FOUND,
-                "画像缓存不存在或已过期，请右上角刷新生成新画像",
+                "画像数据不存在，请点击右上角刷新进行初始化",
                 ""
             )
         
@@ -278,10 +321,10 @@ async def get_interest_area_distribution(
         cached_profile = await service.get_cached_profile(end_user_id=end_user_id, db=db)
         
         if cached_profile is None:
-            api_logger.info(f"用户 {end_user_id} 的画像缓存不存在或已过期")
+            api_logger.info(f"用户 {end_user_id} 的画像数据不存在")
             return fail(
                 BizCode.NOT_FOUND,
-                "画像缓存不存在或已过期，请右上角刷新生成新画像",
+                "画像数据不存在，请点击右上角刷新进行初始化",
                 ""
             )
         
@@ -330,10 +373,10 @@ async def get_behavior_habits(
         cached_profile = await service.get_cached_profile(end_user_id=end_user_id, db=db)
         
         if cached_profile is None:
-            api_logger.info(f"用户 {end_user_id} 的画像缓存不存在或已过期")
+            api_logger.info(f"用户 {end_user_id} 的画像数据不存在")
             return fail(
                 BizCode.NOT_FOUND,
-                "画像缓存不存在或已过期，请右上角刷新生成新画像",
+                "画像数据不存在，请点击右上角刷新进行初始化",
                 ""
             )