feat(annotation): 自动标注任务支持非图像类型数据集（TEXT/AUDIO/VIDEO）

移除自动标注任务创建流程中的 IMAGE-only 限制，使 TEXT、AUDIO、VIDEO
类型数据集均可用于自动标注任务。

- 新增数据库迁移：t_dm_auto_annotation_tasks 表添加 dataset_type 列
- 后端 schema/API/service 全链路传递 dataset_type
- Worker 动态构建 sample key（image/text/audio/video）和输出目录
- 前端移除数据集类型校验，下拉框显示数据集类型标识
- 输出数据集继承源数据集类型，不再硬编码为 IMAGE
- 保持向后兼容：默认值为 IMAGE，worker 有元数据回退和目录 fallback

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

runtime/datamate-python/app/module/annotation/service/auto.py

@@ -15,13 +15,13 @@ from app.db.models.annotation_management import (
 )
 from app.db.models.dataset_management import Dataset, DatasetFiles
 from app.module.annotation.security import RequestUserContext
-
-from ..schema.auto import (
-    CreateAutoAnnotationTaskRequest,
-    AutoAnnotationTaskResponse,
-)
-
-
+
+from ..schema.auto import (
+    CreateAutoAnnotationTaskRequest,
+    AutoAnnotationTaskResponse,
+)
+
+
 class AutoAnnotationTaskService:
     """自动标注任务服务（仅管理任务元数据，真正执行由 runtime 负责）"""
 
@@ -141,11 +141,12 @@ class AutoAnnotationTaskService:
         user_context: RequestUserContext,
         dataset_name: Optional[str] = None,
         total_images: int = 0,
+        dataset_type: str = "IMAGE",
     ) -> AutoAnnotationTaskResponse:
-        """创建自动标注任务，初始状态为 pending。
-
-        这里仅插入任务记录，不负责真正执行 YOLO 推理，
-        后续可以由调度器/worker 读取该表并更新进度。
+        """创建自动标注任务，初始状态为 pending。
+
+        这里仅插入任务记录，不负责真正执行 YOLO 推理，
+        后续可以由调度器/worker 读取该表并更新进度。
         """
 
         now = datetime.now()
@@ -170,6 +171,7 @@ class AutoAnnotationTaskService:
             name=request.name,
             dataset_id=request.dataset_id,
             dataset_name=dataset_name,
+            dataset_type=dataset_type,
             created_by=user_context.user_id,
             config=normalized_config,
             task_mode=request.task_mode,
@@ -192,15 +194,15 @@ class AutoAnnotationTaskService:
             db.add_all(operator_instances)
         await db.commit()
         await db.refresh(task)
-
-        # 创建后附带 sourceDatasets 信息（通常只有一个原始数据集）
-        resp = AutoAnnotationTaskResponse.model_validate(task)
-        try:
-            resp.source_datasets = await self._compute_source_datasets(db, task)
-        except Exception:
-            resp.source_datasets = [dataset_name] if dataset_name else [request.dataset_id]
-        return resp
-
+
+        # 创建后附带 sourceDatasets 信息（通常只有一个原始数据集）
+        resp = AutoAnnotationTaskResponse.model_validate(task)
+        try:
+            resp.source_datasets = await self._compute_source_datasets(db, task)
+        except Exception:
+            resp.source_datasets = [dataset_name] if dataset_name else [request.dataset_id]
+        return resp
+
     def _apply_dataset_scope(self, query, user_context: RequestUserContext):
         if user_context.is_admin:
             return query
@@ -222,21 +224,21 @@ class AutoAnnotationTaskService:
             query.order_by(AutoAnnotationTask.created_at.desc())
         )
         tasks: List[AutoAnnotationTask] = list(result.scalars().all())
-
-        responses: List[AutoAnnotationTaskResponse] = []
-        for task in tasks:
-            resp = AutoAnnotationTaskResponse.model_validate(task)
-            try:
-                resp.source_datasets = await self._compute_source_datasets(db, task)
-            except Exception:
-                # 出错时降级为单个 datasetName/datasetId
-                fallback_name = getattr(task, "dataset_name", None)
-                fallback_id = getattr(task, "dataset_id", "")
-                resp.source_datasets = [fallback_name] if fallback_name else [fallback_id]
-            responses.append(resp)
-
-        return responses
-
+
+        responses: List[AutoAnnotationTaskResponse] = []
+        for task in tasks:
+            resp = AutoAnnotationTaskResponse.model_validate(task)
+            try:
+                resp.source_datasets = await self._compute_source_datasets(db, task)
+            except Exception:
+                # 出错时降级为单个 datasetName/datasetId
+                fallback_name = getattr(task, "dataset_name", None)
+                fallback_id = getattr(task, "dataset_id", "")
+                resp.source_datasets = [fallback_name] if fallback_name else [fallback_id]
+            responses.append(resp)
+
+        return responses
+
     async def get_task(
         self,
         db: AsyncSession,
@@ -252,43 +254,43 @@ class AutoAnnotationTaskService:
         task = result.scalar_one_or_none()
         if not task:
             return None
-
-        resp = AutoAnnotationTaskResponse.model_validate(task)
-        try:
-            resp.source_datasets = await self._compute_source_datasets(db, task)
-        except Exception:
-            fallback_name = getattr(task, "dataset_name", None)
-            fallback_id = getattr(task, "dataset_id", "")
-            resp.source_datasets = [fallback_name] if fallback_name else [fallback_id]
-        return resp
-
-    async def _compute_source_datasets(
-        self,
-        db: AsyncSession,
-        task: AutoAnnotationTask,
-    ) -> List[str]:
-        """根据任务的 file_ids 推断实际涉及到的所有数据集名称。
-
-        - 如果存在 file_ids，则通过 t_dm_dataset_files 反查 dataset_id，再关联 t_dm_datasets 获取名称；
-        - 如果没有 file_ids，则退回到任务上冗余的 dataset_name/dataset_id。
-        """
-
-        file_ids = task.file_ids or []
-        if file_ids:
-            stmt = (
-                select(Dataset.name)
-                .join(DatasetFiles, Dataset.id == DatasetFiles.dataset_id)
-                .where(DatasetFiles.id.in_(file_ids))
-                .distinct()
-            )
-            result = await db.execute(stmt)
-            names = [row[0] for row in result.fetchall() if row[0]]
-            if names:
-                return names
-
-        # 回退：只显示一个数据集
-        if task.dataset_name:
-            return [task.dataset_name]
+
+        resp = AutoAnnotationTaskResponse.model_validate(task)
+        try:
+            resp.source_datasets = await self._compute_source_datasets(db, task)
+        except Exception:
+            fallback_name = getattr(task, "dataset_name", None)
+            fallback_id = getattr(task, "dataset_id", "")
+            resp.source_datasets = [fallback_name] if fallback_name else [fallback_id]
+        return resp
+
+    async def _compute_source_datasets(
+        self,
+        db: AsyncSession,
+        task: AutoAnnotationTask,
+    ) -> List[str]:
+        """根据任务的 file_ids 推断实际涉及到的所有数据集名称。
+
+        - 如果存在 file_ids，则通过 t_dm_dataset_files 反查 dataset_id，再关联 t_dm_datasets 获取名称；
+        - 如果没有 file_ids，则退回到任务上冗余的 dataset_name/dataset_id。
+        """
+
+        file_ids = task.file_ids or []
+        if file_ids:
+            stmt = (
+                select(Dataset.name)
+                .join(DatasetFiles, Dataset.id == DatasetFiles.dataset_id)
+                .where(DatasetFiles.id.in_(file_ids))
+                .distinct()
+            )
+            result = await db.execute(stmt)
+            names = [row[0] for row in result.fetchall() if row[0]]
+            if names:
+                return names
+
+        # 回退：只显示一个数据集
+        if task.dataset_name:
+            return [task.dataset_name]
         if task.dataset_id:
             return [task.dataset_id]
         return []
@@ -331,7 +333,7 @@ class AutoAnnotationTaskService:
             fallback_id = getattr(task, "dataset_id", "")
             resp.source_datasets = [fallback_name] if fallback_name else [fallback_id]
         return resp
-
+
     async def soft_delete_task(
         self,
         db: AsyncSession,
@@ -347,7 +349,7 @@ class AutoAnnotationTaskService:
         task = result.scalar_one_or_none()
         if not task:
             return False
-
-        task.deleted_at = datetime.now()
-        await db.commit()
-        return True
+
+        task.deleted_at = datetime.now()
+        await db.commit()
+        return True