# v2 git bundle ce6dd1af15e823bf2b5faf569d3c730e1b05465c refs/heads/bundle ce6dd1af15e823bf2b5faf569d3c730e1b05465c HEAD PACK xEtree 039dba2ccdd446c3c83c5bd32852d6e5841288d4 author Defeng 1783929660 +0800 committer Defeng 1783929660 +0800 Initial commit: 初始化项目代码 =?x 100644 README.md⛲CK)wZS40000 __pycache__%!Y6q}p]:100644 agent_create_request.pye}Aui!F8100644 agent_ids.txt䏇-9W,s1[100644 agent_role_request.py egK!ާ5 "100644 app copy.pyuH,bNYhl100644 app.pyS(Wrb k{100644 checkpointer_config.pye]?oLތ 100644 chunk_text.py6l0g8̬?K100644 config.pyp`1y{&(#|\100644 doc2pdf.py%6T.Gdy/100644 documents_prompt.py=*[NA#P100644 fileparse_util.pyr=|l _?E_Ą100644 main_agent.py;UPrh8Km40000 modelsAPIy58^ǃu40000 picture*Q)PmȮb뺂|vm100644 prompt.pyf e['=dPLM7100644 prompts.pyBh*@|a`z^7100644 requirements.txtz~f `tI9Sc=100644 template.texk'%mK(w[x*100644 test_ship_mapping.py6-ġ<%H40000 tools9-]`(40000 utils~ia8z 3 4>w100644 workflow_registry.pyF^f7g40000 workflowsX-TO<+^lR+m0x&xa100644 app.cpython-312.pycfX42;\6\]100644 checkpointer_config.cpython-312.pycS:lʦ]R100644 chunk_text.cpython-312.pyc̆h,23hۦ貁8M100644 config.cpython-312.pycǩHM= dH"k-v100644 doc2pdf.cpython-312.pyc"3;Wzkx^6100644 documents_prompt.cpython-312.pyc[n`x\GۣBmj100644 documents_prompt.cpython-313.pycjRk5j:Gh}K100644 fileparse_util.cpython-312.pycT*ř(oj6(100644 main_agent.cpython-312.pyc,0fv7{ 100644 prompts.cpython-312.pycHF(${5c@x100644 workflow_registry.cpython-312.pyce$dee7fd?Z:d@Z;dAee$d8e$dBee$deefdCZ<ejzdDej|Z?d4e$dee7fdEZ@deede$fdFZAd8e$dAee$dBee$dee7fdGZBd8e$dAee$dBee$d9ee$d:ee$dchunks r%stream_llm_contentrJ?sH **??Z @e K $<:8:<<:<z/RewritecLKt|}tt|dSwNztext/plain; charset=utf-8) media_type)r=r rJr0r>s r%rewriterPJs( !' *F 6". "$ceZdZUdZeeed<dZeeed<dZeeed<dZ eeed<dZ eeed<dZ eeed<dZ eeed<dZ eeed <y) WriteRequestNroletemplatetitlelength requirement referencesoutliner>)rrr rTrr!r"rUrVrWrXrYrZr>r#r$r%rSrSTsrD(3-"Hhsm"E8C= FHSM !%K#% $J $!GXc]! 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&  + $;     $  '2 Mr$cd}d}d|d}d}d}d|d}d}d|d}d} ||d d ||d d || d d g} d } tgd | } t| | dddgd} | j|}|S)Nu 人工智能正在深刻改变现,代教育的方式。通过智能教学系统【】AI可以根据学生的学习习惯和掌握情况，提供个性化的学习内容和节奏学习内容和节奏，提高学习效率。同时，AI还能辅助教师进行作业批改、学习分析，甚至参与课堂互动，减轻教师的重复工作压力。 虚拟助教、智能语音识别、自动文达系统等技术，也让远程教育更加高效和便捷。更加高效和便捷。随着AI技术的发展，教育不再局限于固定的教材和课堂，而是变得更加开放、灵活和智能化------让每个雪生都能获得更适合自己的学习体验。人工智能不仅是工具，更是推动教育公平和质量提升的重要力量。 u "深刻改变现,代教育中"多了","，修改为“深刻改变现代教育中”；“智能教学系统【】”中存在错误符号“【】”，修改为“智能教学系统”；“提供个性化的学习内容和节奏学习内容和节奏”存在重复内容，修改为"提供个性化的学习内容和节奏"；"自动文达系统"存在错误词语"文达"，修改为”自动问答系统“；”而是变得更加开放、灵活和智能化------“ 中存在错误符号“------”，修改为“而是变得更加开放、灵活和智能化，”；“每个雪生”中存在错别字“雪生”，修改为“每个学生”；检查完上述错误之后，正确的文本内容应该是：人工智能正在深刻改变现代教育的方式。通过智能教学系统，AI可以根据学生的学习习惯和掌握情况，提供个性化的学习内容和节奏，提高学习效率。同时，AI还能辅助教师进行作业批改、学习分析，甚至参与课堂互动，减轻教师的重复工作压力。虚拟助教、智能语音识别、自动问答系统等技术，也让远程教育更加高效和便捷。 随着AI技术的发展，教育不再局限于固定的教材和课堂，而是变得更加开放、灵活和智能化，让每个学生都能获得更适合自己的学习体验。人工智能不仅是工具，更是推动教育公平和质量提升的重要力量。 u 文本内容为u0,对给出的文本内容进行逻辑校对、基础校对和合规性检查，逻辑校对检测文本逻辑连贯性，基础校对检查文本中错别字、错误标点符号和重复内容。 校对文本之后，如果你发现没有任何错误，不需要返回其他内容，只需要返回： ### ### 发现错误时返回： ### 错误：错别字、标点不规范 原文：星光店电；万里乌云 建议：星光点点，万里无云 错误：错别词语、标点不规范 原文：请注丰收与团圆。 建议：庆祝丰收与团圆。 错误：标点不规范 原文：你好；明天 建议：你好，明天 错误：重复内容 原文：我听说你心情很不错不错。你心情很不错不错。 建议：我听说你心情很不错。### u 关于近期工作安排的通知 各位同事， 京公司研九决定，现将近期工作安排通知通知如下： 一、项目推进方面。各部门需加快项目进度，确保按时交付。如有问题，及时与相关领导沟通解决。项目负责人要切实履行职责，加强团队协作，提高工作效率。 二、培训学习方面：公司将组织系列培训课程，提升员工专业技能。具体时间、地点另行通知。员工需按时参加，不得无辜缺席。自即日起，严禁在工作时间从事与工作无关的活动。 二、纪律要求。近期发现部分员工上班时间做与工作无关的事情，如炒股、聊天等，严重影响工作效率和公司形象。自即日起，严禁在工作时间从事与工作无关的活动。违反规定者，将按照公司规章制度严肃处理。 特此通知： [公司名称] [日期] u "京公司研九决定"中存在错别字和词语“京”、“研九”，修改为“经公司研究决定”；“工作安排通知通知”存在重复内容，修改为“工作安排通知”；“一、项目推进方面。”存在错误标点符号，参与后续内容中“二、培训学习方面：”，因此“一、项目推进方面”之后应当使用“：”，修改为“一、项目推进方面：”；“无辜缺席。”中存在错别字“辜”，修改为“无故缺席”； “二、纪律要求。”存在错别字、标点不规范，纪律要求应该是第三点，应该使用”：“，修改为“三、纪律要求：”；”特此通知：“中存在标点不规范，应该修改为”特此通知。“检查完上述错误之后，正确的文本内容应该是：关于近期工作安排的通知 各位同事， 经公司研究决定，现将近期工作安排通知如下： 一、项目推进方面：各部门需加快项目进度，确保按时交付。如有问题，及时与相关领导沟通解决。项目负责人要切实履行职责，加强团队协作，提高工作效率。 二、培训学习方面：公司将组织系列培训课程，提升员工专业技能。具体时间、地点另行通知。员工需按时参加，不得无故缺席。自即日起，严禁在工作时间从事与工作无关的活动。 三、纪律要求：近期发现部分员工上班时间做与工作无关的事情，如炒股、聊天等，严重影响工作效率和公司形象。自即日起，严禁在工作时间从事与工作无关的活动。违反规定者，将按照公司规章制度严肃处理。 特此通知。 [公司名称] [日期] u 《水声目标识别》课程教学计划 一、课程名称 水声目标识别，该课程式用于海洋科学、水声工程、电子信息等专业本科生asfqfqfqwfwqf、研究生，以及军事院校学员、相关领域科研人员和企业技术人员技术人员。 三、计划学时 2026学年，总学时：48学时（理论授课32学时，实作授课16学时） 三、授课时间 每周4学时，共12周完成 四、教学目标 1. 知识目标 使学生掌握水声目标识别的几本原理】方法和技术，包括声纳信号的特性、目标特征提取、分类与识别算法等。 了解水声目标识别在军事（如潜艇作战、反潜作战等）和民用（如海洋资源勘探、水下考古等）领域的应用。 熟悉水声目标识别系统的基本组成和工作原理， 2. 能力目标 培养学生运用所学知识对水声信号进行分析处理、特征提取和目标识别的能力。 提高学生运用专业软件（如MATLAB等）进行水声水声信号处理和目标识别仿真的能力。 增强学生解决实际水声目标识别问题的实践能力和创新思维。 3. 素质目标 培养学生严谨的科学态度和扎实的专业素养，使其剧备良好的团队协作精神和沟通能力。 激发学生对水声技术领域的学习兴趣和探索精神，培养其自主学习和终身学习的意识。 us "式用"中存在错别字“式”，修改为：“适用”；“本科生asfqfqfqwfwqf、”中存在错别字和符号“asfqfqfqwfwqf”，修改为：“本科生、”；“三、计划学时”存在错别字使用不当，修改为：“二、计划学时”； “几本原理】”存在错别字、标点不规范，应该修改为：“基本原理”；“工作原理，”存在标点不规范，应该修改为：“工作原理。”；“水声水声信号”中存在重复内容“水声”，应该修改为“水声信号”； “剧备”存在错别字“剧”，应该修改为：”具备“。检查完上述错误之后，正确的文本内容应该是： 《水声目标识别》课程教学计划 一、课程名称 水声目标识别，该课程式用于海洋科学、水声工程、电子信息等专业本科生、研究生，以及军事院校学员、相关领域科研人员和企业技术人员。 三、计划学时 2026学年，总学时：48学时（理论授课32学时，实作授课16学时） 三、授课时间 每周4学时，共12周完成 四、教学目标 1. 知识目标 使学生掌握水声目标识别的基本原理、方法和技术，包括声纳信号的特性、目标特征提取、分类与识别算法等。 了解水声目标识别在军事（如潜艇作战、反潜作战等）和民用（如海洋资源勘探、水下考古等）领域的应用。 熟悉水声目标识别系统的基本组成和工作原理。 2. 能力目标 培养学生运用所学知识对水声信号进行分析处理、特征提取和目标识别的能力。 提高学生运用专业软件（如MATLAB等）进行水声信号处理和目标识别仿真的能力。 增强学生解决实际水声目标识别问题的实践能力和创新思维。 3. 素质目标 培养学生严谨的科学态度和扎实的专业素养，使其具备良好的团队协作精神和沟通能力。 激发学生对水声技术领域的学习兴趣和探索精神，培养其自主学习和终身学习的意识。 u 错误：标点不规范 原文：现,代教育 建议：现代教育 错误：标点不规范 原文：智能教学系统【】 建议：智能教学系统 错误：重复内容 原文：提供个性化的学习内容和节奏学习内容和节奏 建议：提供个性化的学习内容和节奏 错误：错别字、错别词语 原文：自动文达系统 建议：自动问答系统 错误：标点不规范 原文：而是变得更加开放、灵活和智能化------ 建议：而是变得更加开放、灵活和智能化， 错误：错别字、错别词语 原文：每个雪生 建议：每个学生 )question reasoningansweru) 错误：错别字、错别词语 原文：京公司研九决定 建议：经公司研究决定 错误：重复内容 原文：工作安排通知通知 建议：工作安排通知 错误：错别字、错别词语 原文：无辜缺席。 建议：无故缺席 错误：错别字、标点不规范 原文：二、纪律要求。 建议：三、纪律要求： 错误：标点不规范 原文：特此通知： 建议：特此通知。 u 错误：错别字、错别词语 原文：式用 建议：适用 错误：错别字、错别字符 原文：本科生asfqfqfqwfwqf、 建议：本科生、 错误：错别字、逻辑不顺 原文：三、计划学时 建议：二、计划学时 错误：错别字、标点不规范 原文：几本原理】 建议：基本原理 错误：标点不规范 原文：工作原理， 建议：工作原理。 错误：重复内容 原文：水声水声信号 建议：水声信号 错误：错别字、错别词语 原文：剧备 建议：具备 uO 问题: {question} 推理过程: {reasoning} 答案: {answer} )input_variablesrUu你是一个文本内容校对高手。能够根据要要求进行错误检查。请根据以下示例，解决用户提出的问题。u 问题: {question} 推理过程:rz )examplesexample_promptprefixsuffixrexample_separator)r)rr r:)rAconten1 reasoning1quesconten2 reasoning2ques2conten3ques3 reasoning3rexample_templaterfew_shot_promptr>s r% cotpromptrPsGJ 9 D G J9 EG29 EJ># # # 1%HP$;!N ,%Y2#  O # #U # 3F Mr$rtrc"|d}d}t|D]E\}}|dk(r||dz }|dk(r ||dz }||dz }||dz }||d z }|d k(s>||d z }Gd |d }t|}tddtd|td|gS)Nr3u6现在需要你帮我完成以下文本校对任务：u 逻辑校对u# 对这段文本进行逻辑校对 u 基础校对u.1 进行错别字校对，错别字错误主要以文本用字不当为主，例如：星光店电，正确的应该为：星光点点。 u.2 进行标点校对，主要以标点符号使用不当为主，例如：星光点点；万里无云，正确的应该为：星光点点，万里无云 u.3 进行格式规范校对 u.4 进行重复内容校对，主要以原文中出现重复词语、句子或文本为主，例如：“今天今天心情相当不错，我很开心。我很开心。“，正确的内容应该为：今天心情相当不错，我很开心。 u合规性检查u& 对这段文本进行合规性检查 u> 我会给你对应的文本，进行相应的检查，z useru*请不要进行思考，直接输出内容)rTr)rrr)rtrrreview_titrAquery1s r%build_review_promptr sGH5!A ~  1#AB BH ~  1#jk kH 1#yz zH 1#:; 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S  S*>!9!!Y!8C=S .s(.S6*> I  YE49ESE#c(tCy$ : XH   $Z . :H $Z8T$Zcd4j>vrtCy3#S[\vSw82::7DD cd4j*H-G$HS. -  - 9 -c] - $Z -)1 )1 9)1c])1#Y )1 I )1 I )1 $Z)1X)N3 - 4  zGKK)$/qHGGHsI II 9ݿ x` MjEN"dZddlZddlZddlmZddlmZddlmZdZ de de d e fd Z d e d e e e ffd Z d efd ZdZdZdde fdZdde fdZdde fdZGddZeZedk(r#edede ederdndyy)u LangGraph Checkpointer 配置模块 支持多种持久化后端： 1. MemorySaver - 内存存储（仅用于测试） 2. PostgresSaver - PostgreSQL 数据库（生产环境） 使用 message_id 和 chat_id 作为 thread_id 来恢复工作流状态 N)Optional) MemorySaver)POSTGRES_CONNECTION_STRINGpostgreschat_id message_idreturnc|d|S)u 生成唯一的 thread_id Args: chat_id: 聊天会话 ID message_id: 消息 ID Returns: 组合后的唯一 thread_id :)rrs Be:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\aidoc_api\checkpointer_config.py get_thread_idrsYa | $$ thread_idcd|jdd}t|dk(r |d|dfS|ddfS)u 解析 thread_id 获取 chat_id 和 message_id Args: thread_id: 组合的 thread_id Returns: (chat_id, message_id) 元组 r r)splitlen)rpartss r parse_thread_idr"s@ OOC #E 5zQQxq!! 8R<rc jK ddlm} |tddi4d{}|j 4d{}|j 4d{}|j dd{|jd{d}|j d d{|jd{d}|j d d{|jd{d}|r|r|s2 dddd{dddd{dddd{y|j d d{|jd{}|r|dd k7rHtd |r|dndd dddd{dddd{dddd{y|j dd{|jd{d}|s=td dddd{dddd{dddd{y|j dd{|jd{d} | dk7rAtd| d dddd{dddd{dddd{y dddd{dddd{dddd{y#t$rYywxYw7777z7e7L7777 777777~7q7d7M7877 77777777q7c#1d{7swYnxYwdddd{7n#1d{7swYnxYwdddd{7y#1d{7swYyxYw#t$r} td| Yd} ~ yd} ~ wwxYww)u 验证 checkpointer 所需的数据库表是否存在且结构正确 Returns: True 如果所有必需的表都存在且结构正确，否则 False rAsyncConnectionPoolF autocommitTkwargsNa SELECT EXISTS ( SELECT FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'public' AND table_name = 'checkpoints' ) a SELECT EXISTS ( SELECT FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'public' AND table_name = 'checkpoint_writes' ) a SELECT EXISTS ( SELECT FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'public' AND table_name = 'checkpoint_blobs' ) z SELECT data_type FROM information_schema.columns WHERE table_name = 'checkpoints' AND column_name = 'checkpoint' jsonbz5[Checkpointer] checkpoints.checkpoint column type is NULLz, expected 'jsonb'a SELECT EXISTS ( SELECT FROM information_schema.columns WHERE table_name = 'checkpoint_writes' AND column_name = 'task_path' ) z@[Checkpointer] checkpoint_writes.task_path column does not exista SELECT COUNT(*) FROM information_schema.table_constraints tc JOIN information_schema.key_column_usage kcu ON tc.constraint_name = kcu.constraint_name WHERE tc.table_name = 'checkpoint_writes' AND tc.constraint_type = 'PRIMARY KEY' z%[Checkpointer] checkpoint_writes has z primary key columns, expected 5z'[Checkpointer] Error verifying tables: ) psycopg_poolr ImportErrorr connectioncursorexecutefetchoneprint Exception) rpoolconncurcheckpoints_exists writes_exists blobs_existsresulttask_path_existspk_countes r verify_checkpointer_tables_existr42s4R& & $'  ((D;;==C++'14 *>)B&++',/<<>%91$=M++'+.,,.$8!#1F!VAY'%9 UciV\]^V_ouUvwIJK$Y)=)(    h++'/2lln(K? ?L,L %L,< MLM M:LM: N'L (N,N3-L,L L,L L,/ M:L;M? M: L M: NLNN3 L,4L 5L, L L,) M4L 5M9 M:L"M: NL$NN3L, M&L&'M+ M:6L(7M:; NL*N N3 KN3KN3NM:!M$L,'L,*L,-L,0L,3L,6M9M:<N?L,L,MM: NL,L,MM:NL,L, M"M:$N&M(M:*N,L> 2L53L> :M M: M M:M% MM% !M:( N3M64N9N3:N N N N N3 N N0N+&N3+N00N3cKtdk7ry ddlm}ddlm}ddl}td{}|r td ytd  |td d i 4d{}||}|jd{tddddd{td{}|std td{ytdy#t $r*}td|tdt d|d}~wwxYw7777#1d{7swYxYw#t$r}td|Yd}~d}~wwxYw77#t$r}td|d}~wwxYww)u 初始化 PostgreSQL checkpointer 数据库表 使用 AsyncPostgresSaver 的 setup 方法创建正确的表结构 rNrAsyncPostgresSaverrz0[Checkpointer] ERROR: Missing required package: zU[Checkpointer] Please install: pip install langgraph-checkpoint-postgres psycopg-poolzxlanggraph-checkpoint-postgres or psycopg-pool not installed. Run: pip install langgraph-checkpoint-postgres psycopg-poolzE[Checkpointer] Database tables already exist, skipping initializationz9[Checkpointer] Initializing PostgreSQL database tables...rTr2[Checkpointer] AsyncPostgresSaver.setup() executed2[Checkpointer] AsyncPostgresSaver.setup() failed: A[Checkpointer] Tables not created by setup(), using direct SQL...z6[Checkpointer] Direct SQL initialization also failed: z?[Checkpointer] PostgreSQL database tables verified successfully) CHECKPOINTER_TYPE!langgraph.checkpoint.postgres.aior7r"rpsycopgr#r(r4rsetupr)#create_checkpointer_tables_directly) r7rr=r3 tables_existr* checkpointertables_exist_aftere2s r init_checkpointer_dbrDs J& H4:;;L UW EG H& & $'  -d3L$$& & & F H    @AA  QS 57 7 7 OQO  @DE eg J  < '      H B1#FGGHB 8  J2$O P  s E8C E8DE8 D0DD0"D>D?D D0DD0 E8+E,E8> E E E E8 D&%D  DE8D0DD0D-!D$ "D-)D00 E9E E8 EE8E E5!E00E55E8c 2K ddlm}td|tddi4d{}|j 4d{}|j 4d{}|jd d{|jd d{|jd d{|jd d{|jd d{|jdd{td|jdd{|jdd{|jdd{|jdd{|jdd{|jdd{|jdd{|jdd{tddddd{dddd{dddd{y#t$r}td|d}~wwxYw7777777x7b7L7+77777777r#1d{7swYxYw7y#1d{7swYxYw7#1d{7swYyxYww)u' 直接通过 SQL 语句创建 checkpointer 所需的数据库表 这是备用方案，当 AsyncPostgresSaver.setup() 失败时使用 注意：LangGraph AsyncPostgresSaver 使用 JSONB 类型存储数据 表名必须是: checkpoints, checkpoint_writes, checkpoint_blobs rrz,[Checkpointer] ERROR: Missing psycopg-pool: Nz?[Checkpointer] Creating checkpointer tables using direct SQL...rTrz(DROP TABLE IF EXISTS checkpoints CASCADEz#DROP TABLE IF EXISTS writes CASCADEz-DROP TABLE IF EXISTS checkpoint_blobs CASCADEz.DROP TABLE IF EXISTS checkpoint_writes CASCADEz"DROP TABLE IF EXISTS blobs CASCADEz2DROP TABLE IF EXISTS checkpoint_migrations CASCADEz&[Checkpointer] Dropped existing tablesz CREATE TABLE IF NOT EXISTS checkpoint_migrations ( v INTEGER PRIMARY KEY ) a, CREATE TABLE IF NOT EXISTS checkpoints ( thread_id TEXT NOT NULL, checkpoint_ns TEXT NOT NULL DEFAULT '', checkpoint_id TEXT NOT NULL, parent_checkpoint_id TEXT, type TEXT, checkpoint JSONB NOT NULL DEFAULT '{}', metadata JSONB NOT NULL DEFAULT '{}', PRIMARY KEY (thread_id, checkpoint_ns, checkpoint_id) ) a{ CREATE TABLE IF NOT EXISTS checkpoint_writes ( thread_id TEXT NOT NULL, checkpoint_ns TEXT NOT NULL DEFAULT '', checkpoint_id TEXT NOT NULL, task_id TEXT NOT NULL, task_path TEXT NOT NULL DEFAULT '', idx INTEGER NOT NULL, channel TEXT NOT NULL, type TEXT, blob BYTEA, PRIMARY KEY (thread_id, checkpoint_ns, checkpoint_id, task_id, idx) ) a CREATE TABLE IF NOT EXISTS checkpoint_blobs ( thread_id TEXT NOT NULL, checkpoint_ns TEXT NOT NULL DEFAULT '', channel TEXT NOT NULL, version TEXT NOT NULL, type TEXT NOT NULL, blob BYTEA, PRIMARY KEY (thread_id, checkpoint_ns, channel, version) ) zt CREATE INDEX IF NOT EXISTS checkpoints_thread_id_idx ON checkpoints(thread_id) z CREATE INDEX IF NOT EXISTS checkpoint_writes_thread_id_idx ON checkpoint_writes(thread_id) z~ CREATE INDEX IF NOT EXISTS checkpoint_blobs_thread_id_idx ON checkpoint_blobs(thread_id) zm INSERT INTO checkpoint_migrations (v) VALUES (1) ON CONFLICT DO NOTHING zF[Checkpointer] Checkpointer tables created successfully via direct SQL)r"rr#r(rr$r%r&)rr3r*r+r,s r r?r?s4  KM""d# ??$${{}}kk"LMMMkk"GHHHkk"QRRRkk"RSSSkk"FGGGkk"VWWW>@kk#kk #   kk #    kk #   kk#kk#kk# kk#^`Y%}%$   ->H$} j ( ! C *- !STT%%&@AD & & 9:K9LL\]^}  ! d e=  !s9A33BBcN|xst}td||dk(rtdtS|dk(r2 ddlm}ddlm}ts td|t}||Std |d tS#t$rtd tcYSwxYw) u 创建异步 checkpointer 实例 Args: checkpointer_type: checkpointer 类型 Returns: 异步 checkpointer 实例 u8[Checkpointer] 创建异步 checkpointer, 类型配置: rHu![Checkpointer] 使用 MemorySaverrrr6rrKuU[WARNING] psycopg_pool 或 langgraph.checkpoint.postgres 未安装，回退到 memoryrLrM) r;r(rr<r7r"rrrOr#)rFr7rr*s r create_async_checkpointerrSMs*>-> DEVDW XYH$ 12} j ( ! L 8- !STT&'ABD%d+ + 9:K9LL\]^}  ! i j=  !s0BB$#B$cpKt|}t|dr|jd{}|S7w)u 获取或创建异步 checkpointer 实例（正确处理上下文管理器） Args: checkpointer_type: checkpointer 类型 Returns: 已初始化的异步 checkpointer 实例 __aenter__N)rShasattrrU)rFrAs r get_or_create_async_checkpointerrWos9-->?L|\*)4466 7s +646cNeZdZdZdZdZdZdZdZfdZ dZ dZ dZ dZ xZS) CheckpointerManageruk Checkpointer 管理器 - 单例模式 用于管理多个工作流的 checkpointer 实例 NFc\|jt| ||_|jSN) _instancesuper__new__)cls __class__s r r^zCheckpointerManager.__new__s' == !GOC0CM}}rcP|jt|_|jS)u 获取同步 checkpointer 实例)_sync_checkpointerrQselfs r get_checkpointerz$CheckpointerManager.get_checkpointers%  " " *&9&;D #&&&rcnK|jltdk(r ddlm}ddlm}t s td|t d|_|jjd{||j|_td{}|s` |jjd{td td{}|s)td td{n td td dt vrt jddnt nFtdk(rt#|_tdn"t#|_tdtdtdt%|jj&|jS7K7%7#t$r}td |Yd}~d}~wwxYw77#t $r(}td|dt#|_Yd}~d}~wt$r}td|d}~wwxYww)u2 获取异步 checkpointer 实例 Nrrr6rz"POSTGRES_CONNECTION_STRING not setF)openr8r9r:z,[Checkpointer] Database tables already existz7[Checkpointer] AsyncPostgresSaver created, connection: @rzG[WARNING] psycopg_pool or langgraph.checkpoint.postgres not installed: z, fallback to memoryz;[Checkpointer] ERROR: Failed to create AsyncPostgresSaver: rHz [Checkpointer] Using MemorySaverz[Checkpointer] Unknown type z, using MemorySaverz([Checkpointer] Async checkpointer type: )_async_checkpointerr;r<r7r"rrrO_async_conn_poolrgr4r>r(r)r?rr#rtype__name__)rdr7rr@setup_erBr3s r get_async_checkpointerz*CheckpointerManager.get_async_checkpointers+  # # + J.'T@5()MNN,?2"-D)//44666/A$BWBW/XD,*J)K#KL'b"&":":"@"@"BBB!$VX 4T3U-U*1!$eg"E"GGG LNSADHbAbTnTtTtuxTyz{T|hBTCDE#h.+6=(89+6=(45F4GGZ[\ 8d>V>V9W9`9`8abc'''M7$L C(b!$VW^V_"`aab.VH #=cdecffz{|/:}D,, WXYWZ[\sH5A G&(F3)(G&F6G&F<6F97F< G&G!G&2G$3AG&5A>H53G&6G&9F<< GGG&GG&$G&& H2/H H5 H2H--H22H5cLK|jsFtd{ ddlm}|d{ ddlm}|d{d|_yy797%#t$r}t d|Yd}~?d}~wwxYw75#t$r}t d|Yd}~Od}~wwxYww)uC 初始化 checkpointer（创建数据库表等） Nr)init_fault_records_tableu2[Checkpointer] 初始化 fault_records 表失败: )init_ship_model_mapping_tableu7[Checkpointer] 初始化 ship_model_mapping 表失败: T) _initializedrDtools.fault_record_dbrpr)r(tools.ship_model_dbrq)rdrpr3rqs r r>zCheckpointerManager.setups  &( ( ( PJ.000 UM3555!%D ! (1 PJ1#NOO P6 UOPQsSTT Us}B$AB$AAABA> B B$A A;#A61B$6A;;B$>B B! BB$B!!B$c<d|_d|_d|_d|_y)u+重置 checkpointer（主要用于测试）NF)rbrirjrrrcs r resetzCheckpointerManager.resets""&#' $!r)rl __module__ __qualname____doc__r\rbrjrirrr^rernr>rv __classcell__)r`s@r rYrYs@ IL ' 6(p%$"rrY__main__uCheckpointer 配置测试:u 类型: u PostgreSQL 连接: u 已配置u 未配置r[)ryosasynciotypingrlanggraph.checkpoint.memoryrconfigrr;strrtuplerboolr4rDr?rQrSrWrYcheckpointer_managerrlr(r rr rs 3- %3 %C %C % s uS#X  ^^B3RlaaH3@Dc$g"g"T+, z &' J() *+ !1K+Q\!] ^_r(xa kOj` &UddlZddlZddlZddlmZddlZddlmZddlZddl m Z m Z m Z m Z mZmZddlmZmZddlmZmZmZmZmZmZmZmZmZddlmZddlZddl Z ddl!Z!ddl"Z"ddl#m$Z$e"jJe&Z'dge(e$zZ)ejTZ+d Z,d?d e-d e.fd Z/d e-fdZ0de-d e-fdZ1de-de e e-d e2fdZ3de-de e e-d e2fdZ4gdgdgdgdgZ5e e e-e6d<e5dfde e e-efde e e-de7dzd ee e e e e ffdZ8de-d e2fdZ9d@dZ:d Z;dAd"Zd%Z?dBd&Z@d'ZAdCd(ZBdAd)ZCdAd*ZDd+ZEdDd-ZFdEd/ZGd0ed1e-d2e-d e e e-effd3ZHd0ed1e-d2e-d e e e-effd4ZIe&d5k(rcd6ZJ eKeJd7d.85ZLejeLZNdddgd:ZReAeNd;<ZNe?eN=ZSeDeSd!ZTeFeTd,>ZUeUD] ZVeQeV yy#1swYDxYw#eO$rZPeQd9ePgZNYdZP[P^dZP[PwwxYw)FN)Counter)OpenAI)ListDictOptionalUnionAnyTuple)PurePathPath) FastAPIFiler UploadFile HTTPExceptionFormRequestHeaderBody)process_document)API_URLScFddgdgdgdgd}g}|jdgD]n}|jd}|jd i}||vs+d }||D])\}}t|j|d } ||| z }+|j|pd j|S) N)u 舰艇为名称)u ，舷号舷号)u ，系统：r)u，子系统：r)u ，设备：r)u舰艇u系统u 子系统u设备entitiestype properties)getstrappendjoin) data type_mapping text_partsentity entity_typer entity_strprefixattr_keyvalues 9e:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\aidoc_api\chunk_text.pyformat_entity_textr,s+,CD-.34-. LJ((:r*jj( ZZ b1  , &J$0$= JNN8R8900 %>   j )+ 77: task_idreturnct5tjtt}t|xxdz cc<dddt}|S#1swYxYw)uM返回 (analyze_url, contentlist_url)，选当前 inflight 最少的实例。N) _api_url_lock_api_url_inflightindexminr)r.idxbases r+ get_api_urlr88sH %%c*;&<=#!#  C=D K s 4AAurlct5|tvr2tj|}tdt|dz t|<dddy#1swYyxYw)Nrr1)r2rr4maxr3)r9r6s r+release_api_urlr<AsA  (?..%C%(,=c,BQ,F%G c " s ;A  Ahtmlct|tsytjd|tjtj z}|sy|j d}tjdd|}|jS)uB提取 HTML 表格中第一个 内的文本（去除标签）r]*>(.*?)r1<[^>]+> isinstancerresearch IGNORECASEDOTALLgroupsubstrip)r=matchfirst_tr_contenttexts r+extract_text_from_first_trrMFsb dC  II,dBMMBII4M NE {{1~ 66*b"2 3D ::<r-rLpatternscf|sy|j|D]}tfd|Dsyy)u?检查文本是否包含任意一组关键词（全部命中）Fc3&K|]}|v ywN).0keyword text_lowers r+ z&matches_any_pattern..Ys 是否匹配任一模式)rMr[)r\rN first_tr_texts r+is_maintenance_tabler_^s.z:M }h 77r-)维修项目编号u 组成编码ru 维修项目u维修间隔期)r`u 维修级别r) 项目编号u编码u 维修内容u周期)u序号u 维修项u标准u频次MAINTENANCE_TABLE_PATTERNSrecordsmax_following_for_lastcLg}d}t}d}|D]}|jddk(xrt|jdd|}|r6|sd}d}>|)|j||j d|D|g}m|p|j||)|j||j d|D|r>|<|d } |d z} t | | kDr$| d| } | | dD chc]} | d  } } || z}| |d <|D cgc] } | d |vs | }} ||fScc} wcc} w) NFrtabler\rTc3&K|] }|d ywidNrRrSrs r+rVz;extract_maintenance_groups_and_remaining..s?A$c3&K|] }|d ywrhrRrjs r+rVz;extract_maintenance_groups_and_remaining..s7A$rlr1ri)setrr_r updatelen)rcrNrdgroups current_groupused_ids skipped_firstrecordis_start last_groupmax_len truncatedrk removed_idsremaining_recordss r+(extract_maintenance_groups_and_remainingr}tsw FMuHM JJv ' ) I L"!=x H   $ $ ( m,???#HM($$V,+0  m$777(4BZ (1, z?W $"8G,I,6wx,@A,@q1T7,@KA  #H"F2J%,GGqqwh/FGG $ $$B Hs) D D!D!c"t|tsytjd|tjtj z}|sy|j d}tjdd|}|j}d|v}d|v}|xr|S)u 判断 table_body 是否为操作项目表，依据是第一行 中是否包含 '项目编号' 和 '操作项目' Fr?r1r@rrau 操作项目rA)r\rJ first_tr_htmltext_in_first_tr text_cleanhas_codehas_items r+is_operation_table_by_first_trrs j# & II,j"--")):S TE KKNMvvj"m<"'')J+H+H   r-c\g}d}t}d}|D]}|jddk(xrt|jdd}|r8|2|sd}n)|j||j d|D|g}j|g}n|q|j||,|sn)|j||j d |D|rB|@|d }t ||d zkDr*|d|d z} ||d zdD chc]} | d  } } || z}| |d <|D cgc] } | d |vs | } } || fScc} wcc} w) u 通过语义判断表格是否为操作项目表（基于第一行内容），并分组。 注意：第一个识别到的操作项目表及其后续记录组成的 group 会被跳过（不加入 groups）， 但这些记录仍保留在 remaining_records 中。 普通起始标记：组 = [start, ..., next_start - 1] 最后一个起始标记：组 = [start, ..., start + max_following_for_last] （若指定） NFrrfr\rTc3&K|] }|d ywrhrRrjs r+rVz9extract_operation_groups_and_remaining..s#C]AdG]rlc3&K|] }|d ywrhrRrjs r+rVz9extract_operation_groups_and_remaining..s;]AdG]rlrnr1ri)rorrr rprq) rcrdrrrsrtfirst_group_skippedrvrwrxrzrkr{r|s r+&extract_operation_groups_and_remainingrsFMuH JJv ' ) M.vzz,/KL  (**.'MM-0OO#C]#CC!' "( ($$V,/4 "  MM- ( OO;]; ;(4BZ z?3a7 7"#>$:Q$>?I,67MPQ7Q7R,ST,Sq1T7,SKT  #H"F2J$+GGqqwh/FGG $ $$ UHs1 D$ D)D)cgd}g}t}g}t|D]R\}}|jddk(s|jddtfd|DsB|j |Tt|D]\}}|dzt |kr ||dz} n t |} g} dD]2} || z } | dk\s| j || |j | 4t|| D]'}| j |||j |)|j | tt |Dcgc] }||vr|| } }|| fScc}w) N)u一、故障现象u单位:u 故障名称:u一、基本情况u故障现象及原因:u故障名称：u 实例故障rrLrc3&K|]}|v ywrQrR)rSrTrLs r+rVz!extract_wxanli..s;(w7d?(rWr1)r1r)ro enumerateranyr rqaddrange)rckeywordsslicesprocessed_indiceskeyword_positionsirvr6 start_posend_pos slice_recordsoffsetprev_idxr|rLs @r+extract_wxanlirsHFw' 6 ::f  '::fb)D;(;;!((+ ($$56Y 7S*+ +'a0G'lG F 6)H1}$$WX%67!%%h/ y'*A   ,  ! !! $+  m$-74"#g,//q % %  / $ $$ sE@cg}g}d}g}|D]0}d|vr |jds|jd}|jdd}d} d} |ddk(rX|jdd} |jd} | *t| tr| d kDrd t| d zd z| z} | d z} d} n|ddk(r|jd} |jdd}dD]}|j |d}d}| r4t| t rd j d| D}n t| }t|j}t|j}|s|r||rd ndz|zd z} nd} d} n|ddk(r|jdd}|jdd}t|t rd j d|D}nt|ts t|}t|t rd j d|D}nt|ts t|}|js|jr |d z|zd z} nd} d} n7|ddk(r-|jdd} | jr| d z} nd} d} n||d}| js| st|t| z|kD}| jr>|r<|s|r1|j|jd |j|| }|g}| jr|| z }| s |j|3|s|r1|j|jd |j|||fS)Nrrbboxpage_idxrnFrL text_levelr#  Trf table_captionr\z colspan="1"z rowspan="1"z colspan='1'z rowspan='1'z colspan=1z rowspan=1c32K|]}t|ywrQrrScs r+rVz%split_content_bbox..b+JMqCFMimage image_captionimg_pathc32K|]}t|ywrQrrSitems r+rVz%split_content_bbox..w)N #d) rc32K|]}t|ywrQrrSps r+rVz%split_content_bbox..|$>XSVXr discardedrr) rrBintr5replacelistr!rboolrIrqr rstrip)r" max_lengthcontentshighlight_listscurrent_contentcurrent_highlightsinsrrnew_textshould_record_highlightrLlevelrr\rZ caption_str has_captionhas_bodyrrhighlight_item would_exceeds r+split_content_bboxr<szHOO   wwv wwv77:r*"' v;& 7762&DGGL)E Zs%; S]*S047d{H&* # [G #GGO4Mr2Jx'//< xKmT2"&))+JM+J"JK"%m"4K{0023KJ,,./Hh&+$2FSVZZ'+ # [G #GGOR8Mwwz2.H-. $ )N )N N  s3 #M 2 (D)99$>X$>>#.x=""$(8(4/(:TA&* # [K '7762&Dzz|$;&* #  '/=~~(? ?+c(m;jH  >>  "4 6 6t <=&&'9:&O"0!1 ~~8+&")).9OT,..t4512 _ $$r-cg}g}t|D]F\}}d|vr,|dr'|r|j|g}|j|6|j|H|r|j||S)Nr)rr )rcresultrsrrs r+ group_recordsrsv FMG$3 3 3|#4 m, "   %   %% m$ Mr-cg}|D]f}|jddk7r|jdd}|jdg}|jd}|jddxsd}d D]}|j|d}d} |r4t|trd j d |D} n t |} t | j} t |j} | s| s| | rd ndz|z} ||d g} t| |kDr8t| |}|D]%}|j|jd | d 'D|j| jd | d i|Dcgc]C}|jdr0t|dtrt|ddkDr d|ddvr|E}}|jd|Scc}w)u 处理没有 bbox 信息的文件数据（主要面向纯表格类内容）。 每个 table 作为一个独立切片，不与其他记录拼接。 - 单个 table 内容超过 max_length 时，调用 chunk_reset 在 处安全切分， 切分后的多个 chunk 共享同一组 positions - 清理冗余 colspan="1" / rowspan="1" 属性 - bbox 缺失时填充空列表 [] 返回结构与 get_chunk_bbox 一致：[{"content": str, "positions": [...]}] rrfrrnrrr\rrrc32K|]}t|ywrQrrs r+rVz+get_chunk_bbox_otherfile..s'F 1A rrcontent positionsrrc|dddSNrrnrrRrs r+z*get_chunk_bbox_otherfile..stK'8'>$/& Yf  88K tK($ / [! 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HI s3AGc t|dD] \}}||d< t|d\}}t|d\}}t|\}}g} t |dkDr|D]D} t | \} } tt | | D]\} \} }| j| |dFt|}|D]D} t | \} } tt | | D]\} \} }| j| |dF| Dcgc]C}|jdr0t|dtrt |ddkDr d |ddvr|E}}t|d } | St |dkDr|D]D} t | \} } tt | | D]\} \} }| j| |dFt|}|D]D} t | \} } tt | | D]\} \} }| j| |dF| Dcgc]C}|jdr0t|dtrt |ddkDr d |ddvr|E}}t|d } | St |dkDr|D]D} t | \} } tt | | D]\} \} }| j| |dF|D]} | jd s| jd d}| d }||dg}| ddk(rR| jdr-| jdd}| jd}d|z|z} nP| jdd} n<| ddk(r0| jdxsddz| jdxsdz} n| ddk(r| jdg}| jdg}t|trdjd|D}nt|ts t|}t|trdjd|D}nt|ts t|}|js|jr|xsddz|xsdz} n| ddk(r| jdd} n| j| |d| Dcgc]C}|jdr0t|dtrt |ddkDr d |ddvr|E}}t|d } | St|}|D]D} t | \} } tt | | D]\} \} }| j| |dF| Dcgc]C}|jdr0t|dtrt |ddkDr d |ddvr|E}}| Dcgc]C}|jdr0t|dtrt |ddkDr d |ddvr|E}}t|d } | Scc}wcc}wcc}wcc}wcc}w) Nr1)startri)rdrrrrc|dddSrrRrs r+rz get_chunk_bbox..4tK7H7LZ7Xr-rc|dddSrrRrs r+rz get_chunk_bbox..Lrr-rrrrLrrrrfrrr\rrrc32K|]}t|ywrQrrs r+rVz!get_chunk_bbox..ls-RMDc$iMrc32K|]}t|ywrQrrs r+rVz!get_chunk_bbox..rs(BAQrrc|dddSrrRrs r+rz get_chunk_bbox..rr-c|dddSrrRrs r+rz get_chunk_bbox..rr-)rr}rrrqrzipr rrrBrsortedr!rrI)r"r6r repair_dataclean_repair_recordsoperation_dataclean_operation_records wxanli_dataclean_wxanli_datarrrhighlight_listrh_listrrrrrrrLrrrs r+get_chunk_bboxrst1- TT .(PQUmo(p%K%.TUYqs.t+N+%3D%9"K" F ;!C&8&= #G^(1#g~2N(O$$GV ' &)P34C&8&= #G^(1#g~2N(O$$GV ' &)P$ #Txx $4 ,d3D%&*d;/22 V   *XY\ M[ ^ q !C&8&= #G^(1#g~2N(O$$GV ' &)P"67C&8&= #G^(1#g~2N(O$$GV ' &)P$ #Txx $4 ,d3D%&*d;/22 V   *XYl Mi [ A C&8&= #G^(1#g~2N(O$$GV ' &)P%C776?wwz1-Hv;D&.=>I6{f$77<(7762.DGGL1E!EkD0G!ggfb1GV'77?39rTASWW\EZE`^`aV' # < 77:r2mT2$(II-RM-R$RM#M37$' $6Mh-#yy(B(BBH#Hc2"8}H &&(HNN,<,2d:hn"MGV +''&"- MMgIF GS%Z$ #Txx $4 ,d3D%&*d;/22 V   *XY2 M/t$C&8&= #G^(1#g~2N(O$$GV ' &)P$ #Txx $4 ,d3D%&*d;/22 V  $ #Txx $4 ,d3D%&*d;/22 V   *XY Mk 0 z "  s#:AW5AW:AW? 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(K .# 8A ! I9D488M*+s;/??"&((<"8!%+!6- 9 8  ).)9:;    34s@B9C B>3C $C 7C >CC D#DDc |s|Sg}g}g}|D]}|jddxsd}|jdgxsg}t||kr#|j||j|`|r&dj |} | | rdndz|z}||z}g}g}|j||d|rVdj |} |r/|d} | dxsd| drdndz| z| d<| dxsg|z| d<|S|j| |d|S)u 合并过短的切片： - 如果某切片 content 长度 <= min_length，则将其合并到下一个切片的开头 - 若处于末尾无下一个切片，则反向合并到上一个切片末尾 - content 用换行拼接，positions 顺序拼接 Args: slices: [{"content": str, "positions": [...]}] min_length: 短切片的字符长度阈值（含） filename: 用于实体提取的文件名 Returns: 合并后的 slices 列表 rrrrrrn)rrqr extendr!) r min_lengthfilenamerpending_contentspending_positionsrrr merged_prefix merged_suffixlasts r+merge_short_slicesr;sT  F'')R(.BGGK,2 w<: %  # #G ,  $ $Y / $ *: ; '=4bIGS- 9 #% $&! 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文件分析服务并处理响应Nrr1rQrR)rrrrr;) rNrOr5rbrWrrcrrds r+process_other_filerk s(11J) f F$0|$L !#$9:F&vt4L-lrS[\L*f= = #<++2sA AA A __main__ucE:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\kgrag\122-06A0014-B01001_发动机-维修手册_content_list.jsonrkr u读取 JSON 文件时出错：)1234567890u第u十u一u二u三u四u五u六u七u八u九z/api/v1/knowledge/files/images/)r"r()r")r4)r)r)r)iL)i )r1u-122-06A0014-B01003_雷达-使用说明书.pdf)r)Wr&fitzr= collectionsruuidopenairrCtypingrrrrr r rr r PathLibfastapir rrrrrrrfileparse_utilr threadingrYr[loggingconfigr getLogger__name__r_rqr3Lockr2r,rtupler8r<rMrr[r_rb__annotations__rr}rrrrrrrrrrrrr0r;rMrirkfilepathr%rTr'r"rArLr) start_charsrslices_1slices_2rrRr-r+rs   ::.___+    8 $C#h-'  >eHH S S cT$s)_8S8DcO88X48/ /DcO!;)-5% $sCx. !5%49o5% $J5% 4T T$Z '( 5%p!s!t!2:%z8%tu%r*IVM^>&]~0"%L;x<-!T-!-!c-!hW[\_ad\dWeNf-!^ ,t ,3 ,# ,RZ[_`ceh`h[iRj , zuH (C' 2d499T?D3 RK T)J KD  &F&$'H!(r:H c '3 2  .qc23s0 G4G(%G4(G1-G44H9 H  Hӳxl kOj UdZddlZddlmZddlmZddlmZmZm Z eddde d e d e d d Z d ddddZ eddZeeeeefed<dddddddZGddeZeZ dRdeedeedeedeedeef d Zd!e d"e d#d$d%Zd&e d"e d'e d(e d#d)Zd*e d"e d#d+Ze d'e d,e d d-Zd.d/d0d1Zd2d3d4e d d5Zd6d7d8Zd9d:d;d<Zd=d>iZd?d@dAdBZdCZ dDZ!dEdFdGdHdIdJdKZ"dLdMdNdOdPZ#d9d:d;d<ZdQgZ$y)Su. 项目配置文件 从.env文件读取配置 N) load_dotenv) ContextVar)OptionalDictAnyz46-qwen3.5-35Bzhttp://192.168.0.46:59800/v1:gpustack_dee9ca823290886c_5edfc86aeeeceb1e9ee5162941cb2cb5z0.1819230)modelbase_urlapi_key temperature max_tokenstimeoutzbge-m3z'http://192.168.0.46:59700/v1/embeddingszhttp://192.168.0.46:59700/v1)r r r base_url_v2request_user_config)default_request_user_configz2http://192.168.0.46:11000/api/v1/knowledge/search/1testuseradmin)search_endpoint x-user-id x-user-namex-rolekb-idfile-idcHeZdZdZdefdZd defdZdefdZdZdZ d Z y) DynamicRAGConfigu 动态RAG配置类，支持线程安全的请求级配置 当访问用户相关配置时，自动从当前请求上下文读取 其他配置项直接返回默认值 兼容字典的所有操作方式（如 get(), [], in 等） keyc|dvr(tj}|r ||vr||St|Stj|S)N)rrrrr)rget_RAG_CONFIG_DEFAULT)selfr request_configs 5e:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\aidoc_api\config.py __getitem__zDynamicRAGConfig.__getitem__7sJ L L1557N#"7%c**&s+ +"&&s++Nc0 ||S#t$r|cYSwxYw)u支持 get() 方法)KeyError)r$r rs r&r"zDynamicRAGConfig.getBs% 9  N s  c|tvS)u支持 in 操作符)r#r$r s r& __contains__zDynamicRAGConfig.__contains__Is)))r(c*tjS)u返回所有键r#keys)r$s r&r0zDynamicRAGConfig.keysMs"''))r(cVtjDcgc]}|| c}Scc}w)u-返回所有值（动态读取用户配置）r/r,s r&valueszDynamicRAGConfig.valuesQs)%8%=%=%?@%?cS %?@@@s &cZtjDcgc] }|||f c}Scc}w)u3返回所有键值对（动态读取用户配置）r/r,s r&itemszDynamicRAGConfig.itemsUs.,?,D,D,FG,FSd3i ,FGGGs()N) __name__ __module__ __qualname____doc__strr'r"r-r0r2r4r(r&rr0s< ,s ,s***AHr(r x_user_id x_user_namex_role text_kb_id text_file_idcJi}|||d<|||d<|||d<|5t|jrt|j|d<|5t|jrt|j|d<tj|r|ydy)u  设置当前请求的用户配置和知识库参数（线程安全） Args: x_user_id: 用户ID x_user_name: 用户名称 x_role: 角色 text_kb_id: 文本检索知识库ID text_file_id: 文本检索文件ID Nrrrrr)r9striprset)r;r<r=r>r?configs r&set_request_user_configrD]sF'{ +} !x#j/"7"7"9j///1wC $5$;$;$= -335yvV848r(z&http://192.168.0.46:59085/search_graphz30.010z0http://192.168.0.46:59085/operation_graph_search)r graph_timeout default_top_koperation_search_endpointz*http://192.168.0.46:59085/device_to_system28)endpointrdefault_min_hopsdefault_max_hopsrGz)http://192.168.0.46:59085/atlas_retrieval)rKrrGz0.7)max_retry_countimage_clarity_thresholddefault_timeoutz 192.168.0.4659088zhttp://192.168.0.46:59088)hostportr zhttp://192.168.0.46:59900/v1basezh)api_baser languagerzhttp://192.168.0.46:59801/v1z Qwen3-VL-8B)rVr zneo4j://192.168.0.46:57687neo4jzzdht123@)uriuserpasswordurlz>http://192.168.0.46:11000/api/v1/knowledge/knowledge_base/treezhttp://192.168.0.46:22000z15088888888@163.com11223344)r\emailr[z9postgresql://postgres:password@192.168.0.46:5432/an_webuizApostgresql+psycopg://postgres:password@192.168.0.46:5432/an_webuiu名称fulltext embedding Searchableglobal_searchable_embedding global_searchable_content_search) NAME_PROPERTYFULLTEXT_PROPERTYEMBEDDING_PROPERTY SEARCH_LABELVECTOR_INDEX_NAMEFULLTEXT_INDEX_NAMEfault system_name device_name ship_number)u 故障模式u系统u设备u舷号z%http://192.168.0.46:59988/analyze-pdf)NNNNN)%r8osdotenvr contextvarsrtypingrrrfloatint LLM_CONFIGEMBEDDING_CONFIGrr9__annotations__r#dictr RAG_CONFIGrDGRAPH_SEARCH_CONFIGDEVICE_SYSTEM_CONFIG ATLAS_CONFIGWORKFLOW_CONFIG SERVER_CONFIG ASR_CONFIG VLM_CONFIG NEO4J_CONFIGKB_TREE_CONFIGREPAIR_FEEDBACK_CONFIGPOSTGRES_CONNECTION_STRINGPOSTGRES_SQLALCHEMY_URL INDEX_CONFIGMAP_INSAPI_URLSr:r(r&rs\ "&& .K<f+4y  9K2 >HH]gk=lj$sCx.!9:lL  'Ht'HV  7;9=488<:> 9x}9)1#9$,SM9)1 9+33- 9>@6]Y!S =V}CCY <V}Y 3x$U|4y  + / 4y  0  (   K ' "Y] #&!7>     (  . r(2Iax& JKjxdZddlZddlZddlZddlmZddlmZmZddl Z GddZ dZ e dk(re yy) u 文档转 PDF 工具 使用 LibreOffice 将各种文档格式转换为 PDF 支持格式： - Word: .doc, .docx, .rtf - Excel: .xls, .xlsx - PowerPoint: .ppt, .pptx - OpenDocument: .odt, .ods, .odp - 文本: .txt, .csv - 图片: .jpg, .png (会嵌入PDF) N)Path)OptionalListc eZdZdZhdZddefdZdZ ddedeed e d efd Z dd e edeed e d e e fdZ ddedeeded e e fdZy)Doc2PDFu文档转 PDF 转换器>.bmp.csv.doc.gif.htm.jpg.odp.ods.odt.png.ppt.rtf.txt.xls.xml.docx.html.jpeg.pptx.xlsxlibreoffice_pathc2||_|jy)N)r_verify_libreoffice)selfrs 6e:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\aidoc_api\doc2pdf.py__init__zDoc2PDF.__init__'s 0   "c4 tj|jdgdd}|jdk7r t dt d|j jjtddy #t$r t dwxYw) u验证 LibreOffice 是否可用z --versionT)capture_outputtextruLibreOffice 不可用u✓ 检测到 u$未找到 LibreOffice，请先安装N) subprocessrunr returncode RuntimeErrorprintstdoutstripsplitchrFileNotFoundError)rresults r rzDoc2PDF._verify_libreoffice+s G^^&& 4#$F  A%"#:;; N6==#6#6#8#>#>s2w#G#J"KL M  GEF F Gs A?BBN input_file output_dirtimeoutreturnc t|j}|jstd||jj }||j vrtd||t|j}n9tt|j}tj|d|jddddd d d |t|g }td |jd dd tj |dd|}|j"dk7r#tdt%d|j&tj(j+||j,d}tj(j|r td|Stdt%d#tj.$rtdt%d|dwxYw)u% 转换单个文件为 PDF Args: input_file: 输入文件路径 output_dir: 输出目录（默认为输入文件所在目录） timeout: 超时时间（秒） Returns: 生成的 PDF 文件路径 u文件不存在: u不支持的格式: T)exist_okz --headlessz --invisiblez--nologoz--nofirststartwizardz --convert-topdfz--outdiru 转换中: z ... )endflush)r$r%r4ru✗u转换失败: z.pdfu✓u$转换完成但未找到输出文件u ✗ (超时)u转换超时 (u秒))rresolveexistsr0suffixlowerSUPPORTED_FORMATS ValueErrorstrparentosmakedirsrr+namer'r(r)r*stderrpathjoinstemTimeoutExpired) rr2r3r4 input_pathr>cmdr1 output_files r convertzDoc2PDF.convert8s"*%--/   "#&7 |$DE E""((* // /3F8<= =  Z../JT*-5578J KK T 2  ! !    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[/])r:TN)inputoutputsuccesserrorFc3,K|] }|ds dyw)rZrSN).0rs r z(Doc2PDF.convert_batch..s?w!!I,Aws u 转换完成: u 成功)r+len enumeraterOappend ExceptionrBsum) rrPr3rQresultsir2rNe success_counts r convert_batchzDoc2PDF.convert_batch~s" %c+&6%7GH&{A6MAz AaS#k*+1-2 6 "ll:zB ')#!   7&?w??   qWgFG '"$ V   s (B$$ C-CC input_dir recursivecvt|}|jstd|g}|rdnd}|j|D]T}|j s|j j |jvs;|jt|V|s tdgS|j||S)u 转换目录中的所有支持文件 Args: input_dir: 输入目录 output_dir: 输出目录 recursive: 是否递归处理子目录 u不是目录: z**/**u未找到支持的文件) ris_dirNotADirectoryErrorglobis_filer>r?r@rcrBr+rj)rrkr3rlrLfilespattern file_paths r convert_directoryzDoc2PDF.convert_directorys)_   "$~i[%AB B%&3#1I  "y'7'7'='='?4CYCY'Y S^,2 , -I!!%44r") libreoffice)Nx)NrS)NF)__name__ __module__ __qualname____doc__r@rBr!rrintrOrdictrjboolrvr]r"r rrs! ## G %) D?D?SMD? D? 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rSrSrSrSrSrSrSrSr Sr Sr Sr Sr SrSr\\\ \ \ \\\ \ \S . rS!rS"rS#rS$rS%rS&rS'rS(rS)rS*rS+rS,rS-rS.rS/rS0r S1r!g2)3) 金句润色 书面化 讲稿化规整)扩写续写汇报金句精简总结)u润色ru推荐u缩写uU你是一位专业文案大师，擅长用精炼的语言创作令人印象深刻的金句。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行金句润色，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 对选择的金句进行润色，保证句子结构不变的情况下，将润色后句子进行金句替换。 3. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持原有用词风格。 4. 最后，通读润色后的文本，确保没有语法错误，表意清晰，金句融入自然。 5. 整体润色后的文本既精炼又富有文采，符合用户的所有要求。 6. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行金句润色，如果没有，则保持上述要求进行金句润色。 7. 请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 8. 只需要输出润色后的金句，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要润色的金句如下：{sentence}u你是一位专业文案大师，擅长文本改写成书面文字的形式。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行书面化改写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行书面化改写和润色。 3. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，改写后的文本必须严格对应原文，不能添加或删减信息。 4. 考虑公文的要求：书面化、严谨、规范这些要求，避免重复内容出现。 5. 最后，通读书面化改写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯，符合公文的庄重风格 6. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行书面化改写，如果没有，则保持上述要求进行书面化改写。 7. 请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 8. 只需要输出书面化改写的内容，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要书面化改写的内容如下：{sentence}u你是一位专业文案大师，擅长文本改写成讲稿化的形式，即文本转换为正式场合发言的口语化版本。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行讲稿化改写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行讲稿化改写，并转换为正式场合发言的口语化版本。 3. 将文本中的比喻和描绘转化为更平实的表达，同时保留原有的意境和情感。 4. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，改写后的文本必须严格对应原文，不能添加或删减信息。 5. 避免有过于复杂的词汇或结构，原文中的破折号和星号标记需要去除，改用连贯的句子连接。 6. 最后，通读讲稿化改写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯，确保整个发言稿的结构合理，有开头、中间和结尾，符合正式发言的流程。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行讲稿化改写，如果没有，则保持上述要求进行讲稿化改写。 8，请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 9. 只需要输出讲稿化改写的内容，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要讲稿化改写的内容如下：{sentence}u你是一位专业文案大师，擅长对文本进行规整，即对文本进行格式规范、内容严谨和语言得体的调整。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行规整改写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行规整改写。 3. 忽略原文的文学风格，将其转换为符合公文要求的正式、简洁、准确的语言。 4. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，改写后的文本必须严格对应原文，不能添加或删减信息。 5. 检查格式规范，避免抒情和比喻语句，将需要改写的内容转换为客观、准确的描述 6. 需要确认描述的内容是否符合实际情况，是否有数据或政策支持。 7. 语言方面，文本若使用大量文学修辞，需要调整为庄重、简洁的公文语言。 6. 最后，通读规整改写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯，确保不遗漏任何关键要素，比如时间、地点、具体设施等，并删除所有口语化或情感化的表达，保持客观中立。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行规整，如果没有，则保持上述要求进行规整。 8，请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 9. 只需要输出规整改写的内容，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要规整改写的内容如下：{sentence}u你是一位专业文案大师，擅长对文本进行扩写，即对选中的文本内容进行扩充。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行扩写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行扩写。 3. 扩写的内容不能超过200字，保持在100字到200字这个范围内。 4. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在扩写过程中，扩写后的内容都紧扣原文，不能脱离中心思想。 6. 扩写的内容为公文风格，严格遵守格式和内容规范，确保内容符合公文口吻。 6. 最后，通读扩写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行扩写，如果没有，则保持上述要求进行扩写。 8，请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 9. 只需要输出扩写的内容，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要扩写的内容如下：{sentence}u你是一位专业文案大师，擅长对文本进行续写，即对选中的文本内容进行续写。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行续写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行续写。 3. 续写的内容不能超过200字，保持在100字到200字这个范围内。 4. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在续写过程中，续写后的内容都紧扣原文，同时要无缝衔接，不能脱离中心思想。 5. 最后，通读续写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 6. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行续写，如果没有，则保持上述要求进行续写。 7，请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 8. 只需要输出续写的内容，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要续写的内容如下：{sentence}u1你是一位专业文案大师，擅长对文本进行汇报改写，即对选中的文本内容转化为适合口头汇报的口语化内容。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行汇报改写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行汇报改写。 3. 将选中内容转化为适合口头汇报的口语化内容，避免使用复杂句式，多用短句和连接词，让内容更自然。 4. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在汇报改写过程中，改写后的内容都紧扣原文，同时要无缝衔接，不能脱离中心思想。 5. 最后，通读汇报改写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 6. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行汇报改写，如果没有，则保持上述要求进行汇报改写。 7，请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 8. 只需要输出汇报改写的内容，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要汇报改写的内容如下：{sentence}ud& 你是一位专业文案大师，擅长对文本进行金句提取，即从选中文字里找出五句适合润色或替换的金句，然后输出每个句子。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行金句提取，要求满足以下条件： 问题: 文本内容为 在生活的长河中，我们常常追求明确的答案和确定的方向，渴望每一步都踏在坚实的基石上。然而，人生的真谛往往隐藏于那些不确定之中。正如夜空中闪烁的星辰，它们并不总是固定不动，而是随着时间流转而变换位置，却依旧照亮着旅人的道路。 不确定性并非是阻碍前行的绊脚石，而是引导我们探索未知、发现自我的灯塔。每一次面对选择时的犹豫不决，每一个未曾预料到的结果，都是生命赋予我们的宝贵礼物。它们教会我们在变化中寻找平衡，在迷茫里坚守希望。 真正的智慧，并非来自于对所有问题都有确切答案，而是懂得如何在无常的世界里保持内心的平静与坚韧。接受生活中的不确定性，才能真正体会到成长的意义，让心灵在风雨兼程的路上愈发坚强。 这便是人生旅程中最深刻的教诲之一：不是所有的疑问都需要解答，有时候，学会与未知共舞才是最重要的技能。 你可以对给出的文本内容进行详细的阅读和解析，然后输出3至5个金句,请根据以下原则进行生成： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并理解其内容和意境。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行金句提取。 3. 金句通常是指那些表达精准、富有感染力、能提升文章档次的句子。 4. 润色的地方包括重复的用词、平淡的描述，或者可以更生动、更具文学性的部分，或者使用相关名人名言。 5. 确保句子结构多样，避免重复。比如使用不同的比喻手法，泼墨、银绸、琴键、星辰、寓言，这些意象都符合原文的自然和神秘氛围。 6. 逐条输出每个句子的内容，确认没有超过五句，且每句都是独立的润色点。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行金句提取，如果没有，则保持上述要求进行金句提取。 8，请将根据上述要求提取后的金句直接输出，不要输出额外的信息描述。 推理过程: 好的，用户需要我根据提供的文本生成5个符合要求的金句。首先，我要仔细阅读原文，理解核心观点。原文主要讲的是接受生活中的不确定性，学会在未知中成长，强调不确定性的积极意义。接下来，需要运用指定的句式技巧：对偶、对比、排比、追问。用户没有指定具体哪种，所以可以自由组合。 先看对偶，结构对称的句子，比如前半句和后半句字数相近，意义相关。例如原文提到的“不是所有疑问都需要解答，与未知共舞”可以转化为对偶句式。 然后是排比，三个或以上结构相似的句子。原文中有提到“教会我们在变化中寻找平衡，在迷茫里坚守希望”，可以扩展成排比结构，比如“在变化中寻找平衡，在迷茫里坚守希望，在未知里孕育新生。” 对比句式的话，可以用“不是...而是...”的结构，比如“不是被动承受，而是主动拥抱；不是停滞不前，而是破浪乘风。”这样突出不确定性的积极作用。 还要检查是否符合公文语体，避免口语化。比如“让心灵在风雨兼程的路上愈发坚强”比较文学化，可能需要调整，但原文允许适当的文采，所以可以保留。 需要注意不要使用Markdown，严格按JSON格式输出。用户要求5个，所以需要生成五个不同句式，涵盖各种技巧，并确保每个金句都准确提炼原文，不偏离主题。 现在开始逐一构思： 1.使用对比句式，对比过去对不确定性的看法和现在的积极态度：“不确定性不是前行的绊脚石，而是探索的导航仪；不是命运的考验场，而是成长的必修课。”这样既对比了两种观点，又符合对偶结构。 2.排比句式，三个结构相似的分句：“在变化中寻找平衡，在迷茫里坚守希望，在未知里孕育新生。”这里三个“在...中”结构，增强语势。 3.对偶和对比结合：“不是所有疑问都需要解答，有时答案在追寻中显现；不是所有方向都必须明确，真正的道路在脚下延伸。”前半句对偶，后半句对比，突出核心观点。 4.另一个排比结构，强调关键动词：“以平静接纳无常，以坚韧应对挑战，以智慧点亮未知。”三个“以...”结构，简洁有力。 5.对比和排比的混合：“与未知共舞，方知生命之广阔；与变化同行，方见成长之壮美。”这里用对偶结构，两个“与...方...”句式，形成对比和节奏感。 检查每个金句是否准确反映原文，是否有套话，确保信息密度高。例如第四个金句中的“以智慧点亮未知”呼应了原文的“智慧来自于如何在无常中保持平静”。第五个金句中的“与未知共舞”直接引用原文关键句，符合要求。 最后，确保每个金句在句式上各有不同，涵盖对偶、排比、对比，并且语言庄重简洁，符合公文要求。没有使用反问，避免尖锐，保持设问的引导性。完成五个金句后，进行输出。 答案: 不确定性不是前行的绊脚石,而是探索的导航仪；不是命运的考验场,而是成长的必修课。 在变化中寻找平衡,在迷茫里坚守希望,在未知里孕育新生。 不是所有疑问都需要解答,有时答案在追寻中显现；不是所有方向都必须明确,真正的道路在脚下延伸。 以平静接纳无常,以坚韧应对挑战,以智慧点亮未知。 与未知共舞,方知生命之广阔；与变化同行,方见成长之壮美。 问题: 文本内容为 在公文写作中，这句话前有“蔓发”，后有“可望”，预示着更大的成功指日可待。这一句适合用在写于冬末春初时的文章中，如团拜会上的讲话、一项工作开始之初、一个项目开展之初等。 ,对给出的文本内容进行详细的阅读和解析，然后输出3至5个金句,请根据以下原则进行生成： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并理解其内容和意境。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行金句提取。 3. 金句通常是指那些表达精准、富有感染力、能提升文章档次的句子。 4. 润色的地方包括重复的用词、平淡的描述，或者可以更生动、更具文学性的部分，或者使用相关名人名言。 5. 确保句子结构多样，避免重复。比如使用不同的比喻手法，泼墨、银绸、琴键、星辰、寓言，这些意象都符合原文的自然和神秘氛围。 6. 逐条输出每个句子的内容，确认没有超过五句，且每句都是独立的润色点。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行金句提取，如果没有，则保持上述要求进行金句提取。 8，请将根据上述要求提取后的金句直接输出，不要输出额外的信息描述。 推理过程: 好的，我需要为用户的公文内容生成三到五个金句，主要使用对偶、对比、排比和追问句式。首先，用户提供的原文是关于冬末春初的文章，比如团拜会讲话或项目开始阶段，强调“蔓发”和“可望”，预示成功即将到来。首先分析原文的关键点：“蔓发”意味着开始生长，有蓬勃发展的势头；“可望”表示目标在望，成功在即。需要将这两个概念融入金句中，同时适合公文的正式语境。 考虑对偶句式，结构对称。比如“春山蔓发启新程，锦绣可望向未来”，前半句描述开始，后半句展望未来，符合冬末春初的时间点。 接下来是排比，可能需要三个结构相似的短语。例如“蔓发的是奋进的号角，可望的是丰收的硕果，升腾的是跨越的信心”，三个部分都围绕核心概念展开，增强语势。 对比句式可以强调变化，比如“不是简单的时序更替，而是发展的厚积薄发；不是寻常的春耕夏耘，而是事业的乘势而上”，突出现在与过去的不同，强调积累和机遇。 另一个对偶句：“冬寒未尽蕴生机，春意已彰展宏图”，对比冬寒与春意，展示转折点，符合原文的时间背景。 最后用排比加强气势：“以蔓发之势抢抓机遇，以可望之志勇攀高峰，以笃行之姿再创辉煌”，三个“以...之...”结构，层层递进，适合工作或项目初期的动员。 需要确保每个金句都紧扣原文，不使用套话，保持公文庄重的语气。检查是否符合句式要求，如对偶的结构是否对称，排比是否有三个以上的相似结构，对比是否清晰。然后按适用程度排序，把最贴切、结构最工整的放在前面。 答案: 春山蔓发启新程,锦绣可望向未来。 蔓发的是奋进的号角,可望的是丰收的硕果,升腾的是跨越的信心。 不是简单的时序更替,而是发展的厚积薄发；不是寻常的春耕夏耘,而是事业的乘势而上。 冬寒未尽蕴生机,春意已彰展宏图。 以蔓发之势抢抓机遇,以可望之志勇攀高峰,以笃行之姿再创辉煌。 其他要求如下：{require} 需要进行金句提取的内容如下：{content} u你是一位专业文案大师，擅长对文本进行精简，即对选中文本进行精简缩写。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行精简，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并理解其内容和意境。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行精简。 3. 确保精简后的文本保留文本中原有元素，但用更简洁的语言表达。 4. 要确保整体通顺，不丢失原意，同时符合书面表达，去除冗余词汇。 5. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在精简过程中，精简后的内容都紧扣原文，同时要无缝衔接，不能脱离中心思想。 6. 最后，通读精简后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行精简，如果没有，则保持上述要求进行精简。 8，请将根据上述要求精简后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要进行精简的内容如下：{sentence}us你是一位专业文案大师，擅长对文本进行总结，即将选中文本总结为一段话。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行总结，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并理解其内容和意境。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行总结，将其总结为一段话。 3. 确保提取文本中的关键信息，比如时间地点人物等元素，同时，要注意保留原文的意境。将这些元素组织成一段连贯的话，确保语言简洁，涵盖所有要点。需要避免使用复杂结构，保持口语化但专业。 4. 要确保整体通顺，不丢失原意，同时符合书面表达，去除冗余词汇。 5. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在总结过程中，总结后的内容都紧扣原文，同时要无缝衔接，不能脱离中心思想。 6. 最后，通读总结后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行总结，如果没有，则保持上述要求进行总结。 8，请将根据上述要求总结后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要进行总结的内容如下：{sentence}u你是一位专业文案大师，擅长对文本进行改写，即根据选中的文本，在保持原意的基础上进行改写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并理解其内容和意境。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容，按照用户输入的要求进行改写， 3. 要确保整体通顺，不丢失原意，同时符合书面表达，去除冗余词汇。 4. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在改写过程中，改写后的内容都紧扣原文，同时要无缝衔接，不能脱离中心思想。 5. 最后，通读改写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 6，请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 用户输入的要求如下：{other_require} 文本内容如下：{content} 需要进行改写的内容如下：{sentence}) rrrrrrrr r r u角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， ** 撰写{template}大纲时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的{template}大纲不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的{template}大纲长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，大纲的结构要符合中文的层级，比如用一、（一）、1.这样的编号。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的{template}内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的{template}大纲的格式需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容。 **规则7**：只能生成符合{template}大纲格式的相关内容，必须严格按照{template}大纲格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。 **规则9**：大纲只生成标题不生成内容。 ** 输出格式如下： ## 一、标题 ### （一）子标题 ### （二）子标题 .... ## 二、标题 ### （一）子标题 ### （二）子标题 ... 输出示例： ## 一、活动背景 ## 二、活动目的 ## 三、活动内容 ### （一）开幕式 ### （二）正式比赛 ### （二）闭幕式 ## 四、活动总结 ** 检查： 1.严格按照上述格式生成，生成内容大纲不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 2.只生成标题，不深城其他额外内容。 3. 上述要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行{template}大纲撰写。u 角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， ** 撰写{template}大纲时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的{template}大纲不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的{template}大纲长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，大纲的结构要符合中文的层级，比如用一、（一）、1.这样的编号。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的{template}内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的{template}大纲的格式需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容。 **规则7**：只能生成符合{template}大纲格式的相关内容，必须严格按照{template}大纲格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。 **规则9**：当输出有连续嵌套标题格式时比如“1. ”,“1.1. ”,“1.1.1. ”这种嵌套格式，改为Markdown语法的有序列表形式。 **规则10**：编写方法大纲时，按照输出示例的格式进行编写,只产生格式和标题，不产生内容。 **规则11**：不能出现“1.1”，“1.2”等“数字.数字”的形式也不能出现“（数字）”的形式。 **规则12**：大纲只生成标题不生成内容。 ** Markdown有序列表语法的连续嵌套格式如下： 1. 标题 1. 标题 1. 标题 ** 输出示例： 1. 确定学习目标 1. 设定具体目标 1. 上半年目标 2. 下半年目标 2. 选择合适的学习资源 2. 构建基础知识 1. 学习基本概念 2. 掌握编程环境 ** 检查： 1. 编写方法大纲时，按照输出示例的格式进行编写,只产生格式和标题，不产生内容。 2. 严格参照markdown有序列表嵌入方式不能出现“1.1”，“1.2”等“数字.数字”的形式也不能出现“（数字）”的形式。 3. 上述格式要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行{template}大纲撰写。u7角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， ** 撰写{template}大纲时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的{template}大纲不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的{template}大纲长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，大纲的结构要符合中文的层级，比如用一、（一）、1.这样的编号。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的{template}内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的{template}大纲的格式需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容。 **规则7**：只能生成符合{template}大纲格式的相关内容，必须严格按照{template}大纲格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。 **规则9**：编写方法大纲时，按照输出示例的格式进行编写,只产生格式和标题，不产生内容。 **规则10**：大纲只生成标题不生成内容。 ** 输出示例： ## 第一章 总 则 ### 第一条 ### 第二条 ## 第二章 分 则 ### 第三条 ## 第三章 附 则 ### 第XX条 ** 检查： 1. 上述格式要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 2. 大纲只生成标题不生成内容。 3. 上述要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行{template}大纲撰写。u角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ** 撰写{template}时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的{template}不得脱离文章标题：{title}和文章大纲内容，需要围绕文章标题和文章大纲内容的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的{template}长度应控制在{length}字以内。需要分析文章大纲内容，确保每个小标题都得到充分展开，同时，需要合理分配各部分内容，确保每个部分都符合要求，如果需要成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的{template}内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的{template}的内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容。 **规则7**：只能生成符合{template}格式的相关内容，必须严格按照{template}格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：严格按照文章大纲：{outline}的格式输出，只对已有文章大纲：{outline}的内容做填充，格式标题不变。 ** 检查： 1. 格式必须和文章大纲：{outline}一样，只对文章大纲：{outline}进行内容填充标题不变。 2. 严格按照文章篇幅要求生成字数。 3. 必须满足上述条件，如果不满足重新思考输出。 请根据以上内容进行{template}撰写。u角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ## 撰写通知时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的通知不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的通知长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的通知内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的通知的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排。 **规则7**：只能生成符合通知格式的相关内容，必须严格按照通知格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容，比如“此致敬礼”等书信用语。确保每个部分都符合要求，比如结构层次使用“一、”“（一）”“1.”等，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 严格按照文章篇幅要求生成字数。 请根据以上内容进行通知撰写。ul角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 报告大纲：{outline}， 文章大纲：{outline}， ** 撰写报告时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的报告不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的报告长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的报告内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的报告的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则8**：当输出有连续嵌套标题格式时比如“1. ”,“1.1. ”,“1.1.1. ”这种嵌套格式，改为Markdown语法的有序列表形式。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**：不能出现“1.1”，“1.2”等“数字.数字”的形式也不能出现“（数字）”的形式。 ** Markdown有序列表语法的连续嵌套格式 1. 标题 1. 标题 1. 标题 ** 输出示例： 主送机关：市场部 2025年一季度，全球经济复苏动能分化，国内经济在“稳增长、调结构、促改革”政策基调下实现平稳开局。我行紧密围绕国家战略导向，坚持“服务实体、防控风险、深化改革”三大主线，推动业务规模稳健增长、结构持续优化。 1. 主要经营指标完成情况 1. 规模与效益 资产规模：截至季末，全行资产总额XX万亿元，同比增长XX%，增速居同业前列。 营收与利润：实现营业收入XX亿元，同比增长XX%；净利润XX亿元，同比增长XX%，盈利能力保持行业第一梯队。 2. 资产质量与风险抵御能力 不良贷款率：XX%，较年初下降XX个基点，资产质量持续改善。 拨备覆盖率：XX%，风险抵补能力进一步增强。 2. 重点战略推进成效 1. 数字化转型：从“线上化”到“智能化” 1. 技术投入 研发支出XX亿元，同比增长XX%，AI客服覆盖率提升至XX%，智能风控系统拦截可疑交易XX万笔。 2. 场景生态 手机银行MAU（月活跃用户）突破XX万，新增“智慧园区”“跨境e汇”等场景服务，线上贷款审批效率提升XX%。
20××年×月×日
** 检查： 1. 如果有连续嵌套标题形式必须改为markdown有序列表语法的输出形式。 2. 连续嵌套标题序号必须为“1. ”，“2. ”，“3. ”...这种形式,不可以是“（1）”，“一.”等这种形式。 3. 输出格式参考输出示例。正文必须用包裹，机关短署名必须用
包裹。 4. 严格参照markdown有序列表嵌入方式不能出现“1.1”，“1.2”等“数字.数字”的形式也不能出现“（数字）”的形式。 5. 如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，增加署名和时间。 6. 必须严格按照文章篇幅：{length}生成字数，不得超过字数限制。 7. 上述格式要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行报告撰写。u4 角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ** 撰写办法时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的办法不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的办法长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的办法内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的办法的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容。 **规则7**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则8**：结尾不需要加落款，时间等。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 ** 输出示例： ## 第一章 总 则 ### 第一条 为规范××××行为，加强××××管理，保障××××合法权益，依据《中华人民共和国××法》《×××条例》等有关法律法规，结合本地区/本单位实际，制定本办法。 ### 第二条 本办法适用于本行政区域内/本系统内从事××××活动的单位和个人。 ## 第二章 分 则 ### 第三条 本部门对从事××××活动的单位，应当具备下列条件： （一）具有合法的主体资格； （二）具备相应的技术能力和专业人员； ## 第三章 附 则 ### 第XX条 本办法所称“××××”，是指……（可对关键术语进行解释）。 ** 检查： 1. 每一条内容必须被/包裹。必须要从“第一章”开始生成。 2.只在每章结束后换一空白行。 3. 上述格式要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行办法撰写。u角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ** 撰写函时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。函是指不相隶属机关之间商洽工作、询问和答复问题，请求批准和答复审批事项时所使用的公文。 **规则2**：撰写的函不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的函长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的函内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的函的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容。 **规则7**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则8**：当输出有连续嵌套标题格式时比如“1. ”,“1.1. ”,“1.1.1. ”这种嵌套格式，改为Markdown语法的有序列表形式。 **规则9**：结尾不需要加落款，时间等。 **规则10**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 ** Markdown有序列表语法的连续嵌套格式 1. 标题 1. 标题 1. 标题 ** 输出示例： 主送机关：XX市公安局交通警察支队 为深入贯彻落实《国家综合立体交通网规划纲要》精神，加快推进我市智慧交通建设，提升城市交通管理智能化、精细化水平，我局拟于近期组织开展“XX市智慧交通系统建设与应用”专题调研。 1. 调研目的 1. 总体目标 此次调研旨在总结我市智慧交通发展经验，研究解决共性问题，为下一步优化顶层设计、推动跨部门协同提供决策参考。 2. 具体目标 收集并分析智慧交通系统建设中的成功案例。探讨并解决当前智慧交通建设中遇到的技术和管理难题。建立长期有效的合作交流机制，促进信息共享和技术进步。 2. 请求事项 1. 资料提供 1. 技术资料 恳请贵单位提供近年来在智慧交通平台建设、关键技术应用、数据资源整合利用等方面的总结报告、技术文档。 2. 其他资料 恳请贵单位提供近年来在智慧交通平台的其他资料。 ** 检查： 1. 如果有连续嵌套标题形式必须改为markdown有序列表语法的输出形式。 2. 连续嵌套标题序号必须为“1. ”，“2. ”，“3. ”...这种形式,不可以是“（1）”，“一.”等这种形式。 3. 输出格式参考输出示例。正文必须用包裹,机关短署名必须用
包裹。 4. 严格参照markdown有序列表嵌入方式不能出现“1.1”，“1.2”，“（1）”等。 5. 必须严格按照文章篇幅：{length}生成字数，不得超过字数限制。 6. 上述格式要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行函撰写。u角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ** 撰写工作总结时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的工作总结不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的工作总结长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的工作总结内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的工作总结的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则8**：当输出有连续嵌套标题格式时比如“1. ”,“1.1. ”,“1.1.1. ”这种嵌套格式，改为Markdown语法的有序列表形式。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 ** Markdown有序列表语法的连续嵌套格式 1. 标题 1. 标题 1. 标题 ** 输出示例： 20XX年，在上级党委（或主管部门）的坚强领导下，我单位坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入学习贯彻党的二十大精神，紧紧围绕年度中心工作和重点任务，牢牢把握高质量发展主题，主动适应新形势、新任务、新要求，凝心聚力、攻坚克难，扎实推进各项工作落实落地，较好地完成了全年各项目标任务，为推动单位（或行业/地区）发展作出了积极贡献。 1. 主要成绩与做法 1. 聚焦主责主业，核心业务实现新突破 1. 重点项目取得关键进展 全力推进XXX重大项目建设，完成投资XX亿元，主体工程如期封顶（或：顺利投产运行）；成功实施XXX技术改造，生产效率提升 2. 经验与体会 1. 服务大局是核心要求 必须紧紧围绕中心任务，找准定位，主动作为，才能体现价值、赢得支持。 2. 改革创新是不竭动力 面对新挑战，唯有勇于创新、深化改革，才能破解难题、激发活力。
20XX年X月X日
**内容要求： 1. 开头用于总结的开头主要用来概述基本情况，有需要时可以列出前言部分。开头包括单位名称，工作性质、主要任务、时代背景、指导思想，以及总结目的、主要内容提示等。总结的开头要注意简明扼要，文字不宜过多。 2. 主体主要内容包括成绩和做法、经验和教训、今后打算等。这部分篇幅长、内容多，要特别注意使层次分明、条理清楚。 3. 结尾一般应在总结经验教训的基础上，提出今后的方向、任务和措施，表明决心、展望前景，篇幅不应过长。有时总结也可以省略结尾，不用专门书写。 ** 检查： 1. 如果有连续嵌套标题形式必须改为markdown有序列表语法的输出形式。 2. 连续嵌套标题序号必须为“1. ”，“2. ”，“3. ”...这种形式,不可以是“（1）”，“一.”等这种形式。 3. 输出格式参考输出示例。正文必须用包裹。 4. 严格参照markdown有序列表嵌入方式不能出现“1.1”，“1.2”，“（1）”等。 5. 如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，增加署名和时间。 6. 必须严格按照文章篇幅：{length}生成字数，不得超过字数限制。 7. 上述格式要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行函撰写。ui{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ## 撰写公告时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的公告不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的公告长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的公告内容需要严格遵守内容要求。如果内容要求：{requirement}为空，也请为该公共撰写合理的公告事项。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的公告的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：只能生成符合公告格式的相关内容，必须严格按照公告格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容，比如“此致敬礼”等书信用语。确保每个部分都符合要求，比如结构层次使用“一、”“（一）”“1.”，结构清晰，语言严谨。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：{length}生成字数，不得超过字数限制。 请根据以上内容进行公告撰写。u{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ## 撰写请示时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的请示不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的请示长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的请示内容需要严格遵守内容要求所包含请示机关和请示缘由。如果内容要求：{requirement}为空，也请为该请示撰写合理的请示机关和请示缘由。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的请示的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字，直接呈现内容。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：只能生成符合请示格式的相关内容，必须严格按照请示格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容，比如“此致敬礼”等书信用语。确保每个部分都符合要求，比如结构层次使用“一、”“（一）”“1.”，结构清晰，语言严谨。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：{length}生成字数，不得超过字数限制。 请根据以上内容进行请示撰写。u {role}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ## 撰写文书时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的文书不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的文书长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的文书内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的文书的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字，直接呈现内容。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：只能生成符合文书格式的相关内容，必须严格按照文书格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容，比如“此致敬礼”等书信用语。确保每个部分都符合要求，比如结构层次使用“一、”“（一）”“1.”，结构清晰，语言严谨。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：{length}生成字数，不得超过字数限制。 请根据以上内容进行文书撰写。u{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ## 撰写批复时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的批复不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的批复长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。批复的主送机关，必须和请示的机关一致，需要使用全称或规范化简称，不能随意简化。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的批复内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的批复的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：只能生成符合批复格式的相关内容，必须严格按照批复格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容，比如“此致敬礼”等书信用语。确保每个部分都符合要求，比如结构层次使用“一、”“（一）”“1.”，结构清晰，语言严谨。结尾部分用“此复”或“特此批复”。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：{length}生成字数，不得超过字数限制。 请根据以上内容进行批复撰写。uA{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ## 撰写方案时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的方案不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的方案长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的方案内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的方案的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：只能生成符合方案格式的相关内容，必须严格按照方案格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容，比如“此致敬礼”等书信用语。确保每个部分都符合要求，比如结构层次使用“一、”“（一）”“1.”，结构清晰，语言严谨。结尾部分用“此复”或“特此方案”。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：{length}生成字数，不得超过字数限制。 请根据以上内容进行方案撰写。) u通知u报告u公告u请示u文书u批复u方案u 工作总结u函u方法u {title}中内容：{doc_content} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 其他要求：{other_require} 学时：{time_1} 授课方式：{jiangshou_type} 注意： ** 只生成与当前章节名称：{chapter}相关内容。** ** 根据用户上传文件生成教学目标，教学目标必须贴合节名称。 ** 生成教学目标必须满足以下格式要求。 ** 生成字数300字左右。 ## 格式要求如下： # 一、教学目标 （一）知识目标 （二）能力目标 ## 检查以下条件必须满足： 1. **严格按照给定格式生成内容。** 2. **生成内容不能重复，不能有解释等无关内容。** 3. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（160字）。** 4. **必须满足上述需求，如果不满足，重新生成。** u0 {title}中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 教授方法：{jiangshou_type} 年级：{level} 科目：{subj} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮生成的内容基础上继续生成，开始生成的时候请换行（ ）与上一轮生成区分。** ** 不要生成与上一轮生成内容相同的东西。例如“一、教学目标。** ** 不要对上一轮生成内容进行任何操作（更新，优化，删除等）。** ** 只生成当前章节名称：{chapter}相关内容。** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 确保所有内容必须基于知识库内容进行拓展，不能脱离知识库凭空编造。** ** 确保内容要关注起承转合，教学活动衔接自然，必要时可加入表格对比知识点。** ** “# 二、教学重点与难点”生成的内容总字数为400字，“# 三、授课方法”生成字数为400字，请合理分配每个子章节内容** ** 确保当前生成的内容围绕当前章节：{chapter}检索知识库内容进行生成。** ** 教学重点要突出章节重点，包含该章节重点基础理论、原理、应用场景等。** ** 教学难点要根据该章节内容，列出该章节内容对学生理解比较晦涩难懂的概念，理论和在场景中的应用方法。** ** 教学手段包含：多样化教学（讲授、案例分析、小组合作、项目式学习、翻转课堂等）、技术辅助（使用多媒体、在线平台(如学习管理系统)、虚拟实验工具等）、 差异化教学（针对不同学习能力的学生提供分层任务或辅导）等等。** ** 强制按照给定的格式生成。 ## 格式要求如下： # 二、教学重点与难点 ## 1.教学重点 ## 2.教学难点 # 三、授课方法 ## 1.授课方式 {jiangshou_type} ## 2.教学手段 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（180字）”** u {title} 中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 授课方式：{jiangshou_type} 其他要求：{other_require} 注意： ** 请在上一轮生成内容的基础上继续生成，**换行（ ）与之前内容区分** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要重复生成上一轮已有的内容**，例如“一、教学目标，二、教学重点与难点，三、授课方法”等标题，直接从当前章节对应的内容开始** ** 不得对已有内容进行更新、优化或删除等操作** ** 仅生成当前章节名称："{chapter}"相关的内容，不能偏离。** ** 教学内容设计要紧贴{chapter}进行生成，不能偏离。合理规划每一内容的生成顺序，循序渐进，避免重复生成。** ** 教学方法设计要** ** 时间分配考虑学时{time_1},如果{time_1}为一学时，时间为45分钟。如果为二学时，时间为90分钟,以此类推** ** 该章节生成的内容总字数为500字，合理分配每个子章节字数。** ## 格式要求如下： # 四、教学过程设计 ## 1.教学内容设计 ## 2.教学方法设计 ## 3.时间分配 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** u {title} 中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 授课方式：{jiangshou_type} 其他要求：{other_require} 注意： ** 请在上一轮生成内容的基础上继续生成，**换行（ ）与之前内容区分** ** 参考{doc_content}中内容和知识-rҍ库内容进行生成。 ** 不要重复生成上一轮已有的内容**，例如“一、教学目标，二、教学重点与难点，三、授课方法，四、教学过程设计”等标题，直接从当前章节对应的内容开始** ** 不得对已有内容进行更新、优化或删除等操作** ** 仅生成当前章节名称："{chapter}"相关的内容，不能偏离。** ** 教学内容设计要紧贴{chapter}进行生成，不能偏离。合理规划每一内容的生成顺序，循序渐进，避免重复生成。** ** 仔细读取{title}中内容和参考知识材料，“## 4.板书设计”目标是生成符合{chapter}的章节目录。** ** 严格按照以下格式生成。 ## 格式要求如下： ## 4.板书设计 ## 1.标题 ## 1.1.标题 ## 2.标题 ## 2.1.标题 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** 5. **在生成内容后面不要加入描述，不要解释原因”** u {title} 中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 授课方式：{jiangshou_type} 其他要求：{other_require} 注意： ** 请在上一轮生成内容的基础上继续生成，**换行（ ）与之前内容区分** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要重复生成上一轮已有的内容**，例如“一、教学目标，二、教学重点与难点，三、授课方法，四、教学过程设计”等标题，直接从当前章节对应的内容开始** ** 不得对已有内容进行更新、优化或删除等操作** ** 仅生成当前章节名称："{chapter}"相关的内容，不能偏离。** ** 教学内容设计要紧贴{chapter}进行生成，不能偏离。合理规划每一内容的生成顺序，循序渐进，避免重复生成。** ** 仔细读取{title}中内容和参考知识材料，“# 五、小节与作业”目标是达成教学目标、巩固学习效果需求，从而布置作业题、思考题、阅读参考资料、复习和预习等课前或课后学习任务，输出内容要紧紧贴近“章节名称”这个主题，力求清晰、明确，该章节生成的内容总字数为500字，每个子章节生成100字。** ** 严格按照以下格式生成。 ## 格式要求如下： # 五、小节与作业 ## 1.作业题 ## 2.思考题 ## 3.阅读参考资料 ## 4.复习 ## 5.预习 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** uJ {title} 中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 其他要求：{other_require} 注意： ** 请在上一轮生成内容的基础上继续生成，**换行（ ）与之前内容区分** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要重复生成上一轮已有的内容**，例如“一、教学目标，二、教学重点与难点，三、授课方法，四、教学过程设计，五、小节与作业”等标题，直接从当前章节对应的内容开始** ** 不得对已有内容进行更新、优化或删除等操作** ** 仅生成当前章节名称："{chapter}"相关的内容，不能偏离。** ** 教学内容设计要紧贴{chapter}进行生成，不能偏离。合理规划每一内容的生成顺序，循序渐进，避免重复生成。** ** “## 导入新课”内容生成字数为800字。导入新课要求将教学内容自然过渡到当前章节{chapter}，为接下来的教学做准备。** ** 严格按照以下格式生成。 ## 格式要求如下： # 六、教学内容 ## 1.导入新课 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** u8 {title}中内容：{doc_content} 案例：{all_case} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 序号：{step} 数据库内容：{reference_sql} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 年级：{level} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 ` ` 换行区分。** ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** ** 不得修改或删除已有内容。** ** 只生成章节名称：{chapter}”相关内容。** ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** ** 生成每个内容不能低于1000字**； ** 生成“标题”，“内容”不能重复。** ** 围绕章节名称：{chapter}，结合知识库内容和数据库内容生成。** ** 如果案例不为空生成内容必须包含对应案例，使用案例不能重复** ** 必须严格按照下面格式生成：** ### 2.{step}.1.标题 ### 2.{step}.2.标题 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **“2.{step}.1.标题”，“2.{step}.2.标题”必须有，生成标题与{chapter}相关。** 3. **严格按照给定格式生成内容** 4. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 5. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（1000字）”** 6. **生成完2.{step}.2.内容后结束生成，禁止生成2.{step}.3.标题和内容** 7. **必须生成“2.{step}.2.标题”的内容，不能只生成到“2.{step}.1.标题”内容就终止生成。** 8. **格式中所有“标题”字样必须替换为和{chapter}内容相关的具体标题，“内容”必须是模型参考知识库和数据库生成和{chapter}相关的内容。** 9. **如果有对应案例，生成内容必须包含对应案例，案例不能使用之前使用过的案例** 10. **强制生成内容不能重复** u {title}中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter_1} 子章节一名称：{title_1_real} 子章节一相关内容：{content_1} 序号：{step} 一序号：{step_1} 子章节一知识库内容：{reference_1} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 年级：{level} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 ` ` 换行区分。** ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** ** 不得修改或删除已有内容。** ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** ** 生成每个内容不能低于1000字**； ** 生成“标题”，“内容”不能重复。** ** 2.{step}.{step_1}.{title_1_real}生成的内容参考子章节一相关内容和子章节一知识库内容进行生成** ** 如果案例不为空生成内容必须包含对应案例，使用案例不能与之前重复** ** 必须严格按照下面格式生成：** ### 2.{step}.{step_1}.{title_1_real} ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **如果有对应案例，生成内容必须包含对应案例，案例不能使用之前使用过的案例** 4. **生成内容必须与“2.{step}.{step_1}.{title_1_real}”相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 5. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（1000字）”** 6. **生成完“2.{step}.{step_1}.{title_1_real}”内容后结束生成，禁止生成2.{step}.2.标题和内容** 7.**强制生成内容不能重复。** u {title}中内容：{doc_content} 案例：{case_2} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter_1} 子章节二名称：{title_2_real} 子章节二相关内容：{content_2} 序号：{step} 二序号：{step_2} 子章节二知识库内容：{reference_2} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 年级：{level} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 ` ` 换行区分。** ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** ** 不得修改或删除已有内容。** ** 如果子章节二名称：{title_2_real}为空，则生成子章节二相关名称替换。** ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** ** 生成每个内容不能低于1000字**； ** 生成“标题”，“内容”不能重复。** ** 如果案例不为空生成内容必须包含对应案例，使用案例不能与之前重复** ** 如果{title_2_real}不为空, 2.{step}.{step_2}.{title_2_real}生成的内容参考子章节二相关内容和子章节二知识库内容进行生成** ** 如果{title_2_real}为空, 生成{title_2_real}与{chapter_1}相关,“2.{step}.{step_2}.{title_2_real}"生成的内容参考知识库内容进行生成** ** 必须严格按照下面格式生成：** ### 2.{step}.{step_2}.{title_2_real} ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **如果有对应案例，生成内容必须包含对应案例，案例不能使用之前使用过的案例** 4. **生成内容必须与“2.{step}.{step_2}.{title_2_real}”相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 5. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（1000字）”** 6. **生成完“2.{step}.{step_2}.{title_2_real}”内容后结束生成，禁止生成2.{step}.3.标题和内容** 7. **必须生成“2.{step}.{step_2}.{title_2_real}”的内容** 8.**如果{title_2_real}为空，必须为其生成具体标题内容。** 9.**强制生成内容不能重复。** u {title}中内容：{doc_content} 案例：{all_case} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 年级：{level} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 ` ` 换行区分。** ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** ** 不得修改或删除已有内容。** ** 只生成章节名称：{chapter}”相关内容。** ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 如果案例不为空生成内容必须包含对应案例，使用案例不能与之前重复** ** 生成每个内容字数范围在1000字到4000字之间**； ** 必须保证生成的内容不能重复。** ** 生成“标题”，“内容”不能重复。** ** 围绕章节名称：{chapter}，结合知识库内容和数据库内容生成。** ** 必须严格按照下面格式生成：** ## 2.1. 标题 ### 2.1.1.标题 ## 2.1.2.标题 ## 2.2.标题 ### 2.2.1.标题 ### 2.2.2.标题 ## 检查以下条件必须满足： 1.** 不要生成“第几章”，“第几节”这种字样。例如“第一章”，“第一节”这种形式的内容。** 2.** 必需满足生成按照上述格式要求生成，字数是否符合要求，内容与之前生成不重复这几个基本要求。** 3.** 禁止延展生成“2.1.1.1.”，“2.1.2.1.”，“2.2.1.1.”，“2.2.2.1.”，“2.2.3.”，“2.3.”，等标题内容，必须按照上述固定格式内容输出。** 4.** 不要生成额外的解释。** 5.** 必须要从“2.1.标题”开始生成到“2.2.2.”相关内容结束。** 6.** “2.1.标题”和“2.1.1.标题”之间不能有内容。** 7.** “2.2.标题”和“2.2.1.标题”之间不能有内容。** 8.** 生成每个内容字数不能低于1000字** 9.** 格式中所有“标题”字样必须替换为和{chapter}内容相关的具体标题，“内容”必须是模型生成和{chapter}相关的内容。** 10.** 保证标题间的所属关系。** 11.** 强制生成内容不能重复** 12.**禁止生成2.2.3.标题*和2.3.标题** 13.**如果有对应案例，生成内容必须包含对应案例，案例不能使用之前使用过的案例** 14.**生成内容不能重复，如果有重复内容重新输出** 15.**不要思考过程，快速输出内容** u {title}中内容：{doc_content} 案例：{all_case} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 年级：{level} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 ` ` 换行区分。** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** ** 不得修改或删除已有内容。** ** 只生成章节名称：{chapter}”相关内容。** ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** ** 生成每个内容字数范围在1000字到4000字之间** ** 如果案例不为空生成内容必须包含对应案例，使用案例不能与之前重复** ** 生成“标题”，“内容”不能重复。** ** 必须保证生成的内容不能重复。** ** 围绕章节名称：{chapter}，结合知识库内容和数据库内容生成。** ** 必须严格按照下面格式生成：** ## 2.3. 标题 ### 2.3.1.标题 ### 2.3.2.标题 ## 2.4.标题 ### 2.4.1.标题 ### 2.4.2.标题 ## 检查以下条件必须满足： 1.** 不要生成“第几章”，“第几节”这种字样。例如“第一章”，“第一节”这种形式的内容。** 2.** 必需满足生成按照上述格式要求生成，字数是否符合要求，内容与之前生成不重复这几个基本要求。** 3.** 禁止延展生成“2.3.1.1.”，“2.3.2.1.”，“2.4.1.1.”，“2.4.2.1.”，“2.4.3.”，“2.5.”等标题内容，必须按照上述固定格式内容输出。** 4.** 不要生成额外的解释。** 5.** 生成每个内容字数不能低于1000字** 6.** 必须要从“2.3.标题”开始生成到“2.4.2.”相关内容结束。** 7.** “2.3.标题”和“2.3.1.标题”之间不能有内容，“2.4.标题”和“2.4.1.标题”之间不能有内容。** 8.** 格式中所有“标题”字样必须替换为和{chapter}内容相关的具体标题，“内容”必须是模型生成和{chapter}相关的内容。** 9.** 保证标题间的所属关系。** 10. **强制生成内容不能重复** 11. **禁止生成2.4.3.标题*和2.5.标题** 12. **如果有对应案例，生成内容必须包含对应案例，案例不能使用之前使用过的案例** 14.**生成内容不能重复，如果有重复内容重新输出** 15. **不要思考过程，快速输出内容** u {title}中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 ` ` 换行区分。** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** ** 不得修改或删除已有内容。** ** 只生成当前章节：“{chapter}”相关内容。** ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** ** 生成每个内容不能低于500字**； ** 围绕当前章节：“{chapter}”，结合知识库生成内容。** ** 输出必须从以下格式开始并完整结束：** ## 3.课堂小结 ## 3.1.当前章节回顾 ### 3.1.1.知识点总结 ### 3.1.2. 重点难点梳理 ## 4.课后作业 ## 4.1. 当前章节作业安排 ### 4.1.1. 巩固练习 ### 4.1.2. 拓展任务 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** u {title}中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{content} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 教学形式：{jiangshou_type} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮生成的内容基础上继续生成，开始生成的时候请换行（ ）与上一轮生成区分。 ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要生成与上一轮生成内容相同的东西。例如“一、教学目标，二、教学重点与难点，三、授课方式与手段，四、教学过程设计，五、小节与作业”直接继续生成第六章内容。 ** 不要对上一轮生成内容进行任何操作（更新，优化，删除等）。 ** 只生成当前章节名称：{chapter}相关内容。 ** 确保所有内容必须基于知识库内容进行拓展，不能脱离知识库凭空编造。 ** 确保内容要关注起承转合，教学活动衔接自然，必要时可加入表格对比知识点。 ** 确保当前生成的内容围绕当前章节：{chapter}检索知识库内容进行生成。 **不要思考过程，快速输出内容** 如果授课方式为实作授课，生成的内容总字数不得少于4000个汉字，每一部分参考知识库内容生成尽量详细,。在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（300字）,输出形式为： # 六、教学内容 ## 场景二：{jiangshou_type} ### 1.教学准备 ### 2.下达任务 ### 3.讲解示范 ### 4.组织训练 ### 5.总结点评 ### 6.小节与作业 ### 7.教学后记 u {title}中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 其他要求：{other_require} 学时：{time_1} 注意： ** 在上一轮生成的内容基础上继续生成，开始生成的时候请换行（ ）与上一轮生成区分。 ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要重复生成上一轮已有的内容**，例如“一、教学目标，二、教学重点与难点，三、授课方法，四、教学过程设计，五、小节与作业，六、教学内容”等标题，直接从当前章节对应的内容开始** ** 不要对上一轮生成内容进行任何操作（更新，优化，删除等）。 ** 只生成当前章节名称：{chapter}相关内容。 ** 必须要包含下面所有格式的内容。 ** 强制确保标题和内容之间有换行“ ”。** ** 填写主要教学环节、教学设计意图、以及教学时间分配相关内容** ** 填写重难知识点讲授策略、解析方法等相关内容** ** 填写板书具体设计与书写时机相关内容** ** 填写思政具体设计与融入方法相关内容** ** 填写注意事项。如：起承转合时机、教学活动关注要点、注意调整授课节奏等相关内容。** ** 教学时间分配分配考虑学时{time_1},如果{time_1}为一学时，时间为45分钟。如果为二学时，时间为90分钟,以此类推。** ** “七、备注”章节生成的内容总字数为700字，每个子章节生成100字左右。** # 七、备注 ## 1、教学环节 ## 2、教学设计意图 ## 3、教学时间分配 ## 4、重难知识点讲授策略及解析方法 ## 5、板书具体设计与书写时机 ## 6、思政具体设计与融入方法 ## 7、注意事项 ** 课堂表现评估内容为总结学员在课堂上的参与度，包括是否积极回答问题、参与小组讨论等。对学员的发言进行评价，看其对知识的理解程度和分析问题的能力。** ** 作业评估内容根据学生提交的课后作业，对论文的质量、资料简报的内容完整性和准确性等方面进行评分。通过作业评估，了解学员对本节课知识的掌握情况和自主学习能力，发现教学中存在的不足之处，以便在今后的教学中进行改进。** ** “八、教学后记”章节生成字数为300字，每个子章节150字左右。** # 八、教学后记 ## 1、课堂表现评估 ## 2、作业评估 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** u你是一案例查找专家，擅长根据给定的文本查找与标题相关的案例。现在有文本内容{case_content}和标题{case_title}如下： 文本内容：{case_content} 标题：{case_title} 请根据文本内容和标题按照以下要求查找案例： ** 1. 找到的案例必须与标题相关且包含具体内容，案例内容越丰富越好。 ** 2. 案例包含一些经典应用和基于教材参数的典型应用。 ** 3. 案例包含一些场景，系统配置，影响和分析等。 ** 4. 不能编造案例。 ** 5. 不需要输出解释等无关内容。 ** 6. 如果没有案例输出“没有相关案例”。 ** 7. 找到相关案例输出格式如下： **输出格式： 案例1："......" 案例2："......" ...... u 你现在是一个开题报告编写专家，请帮我生成一个主题为{title}的开题报告，开题报告的输出形式参考我给你的开题报告模版，生成的内容要准确、清晰无误，同时满足以下要求： 1.研究目的要阐述清楚，为什么要开展{title}的研究，其最终目的是什么。 2.研究意义中，需要介绍在怎样的背景下，研究对象是什么，为什么要研究这个选题，然后阐明选题着重解决哪些问题(讨论范围)。先写宏观背景，然后介绍企业背景，然后引入到本文的研究。从理论意义和实践意义两个角度开展叙述。 3.研究现状要从国内和国外现状开展阐述，结合当下最新的研究，进行详细的分析并生成国内外研究现状。 4.章节研究目标、内容（论文提纲）及拟解决关键问题，从研究目标、研究内容、拟解决问题和论文提纲开展阐述，其中研究目标要清晰明确，研究内容需要说清楚研究哪些内容，论文提纲可以使用多个多级标题。 5.研究方法及技术路线，从研究方法和具体实现的技术路线开展研究，要准确，贴近主题，根据给出的大纲内容进行生成，同时可以适当加入一些流程图和表格。 6.主要参考文献及出处，请给出与{title}相关的参考文献，同时给出对应的论文引用方式 7.研究进度时间安排表，请输出一个表格，记录整个论文的时间和工作安排 8.整个开题报告的字数为{length}左右，同时会给你一些参考资料，请根据参考资料的内容，进行上述{title}的开题报告编写。请尽量多生成一些内容，保证字数。 9.其中，在满足上述要求的同时，如果还存在其他要求，也要一并兼顾考虑；如果没有，则根据上述要求编写开题报告即可。 10.生成内容时，进行换行时，模版中每一行生成后，用两个换行“ ”进行换行，不要使用一个“ ”。 11.其中“姓名：”、“学号：”和“论文题目：”与“生成内容”中间不要进行添加“ ”,作为同一行输出,请严格遵循该要求。 12. 如果完成教案内容的编写，在编写的内容之后加入"end"；否则，内容不能一次性完全输出的情况下，不要加入“end" 其中，开题报告模版如下： 姓名：生成内容 学号：生成内容 论文题目：生成内容 # 一、选题的背景和意义（含国内外研究现状综述） ## （一）研究目的 ## （二）研究意义 ### 1.理论意义 ### 2.实践意义 ## （三）研究现状 ### 1.国内研究现状 ### 2.国外研究现状 # 二、研究目标、内容（论文提纲）及拟解决关键问题 ## （一）研究目标 ## （二）研究内容 ## （三）拟解决问题 ## （四）论文提纲 - 1. 一级标题 - 1.1. 二级标题 - 1.1.1. 三级标题 - 1.1.2. 三级标题 - 1.2. 二级标题 - 1.3. 二级标题 - 2. 一级标题 ..... # 三、研究方法及技术路线 ## （一）研究方法 ## （二）技术路线 # 四、主要参考文献及出处 (1)Amesim 机电一体化仿真教程[M]. 梁全,谢基晨,聂利卫.机械工业出版社.2021. (2)信息与文献参考文献著录规则[M]. 梁全,谢基晨,聂利卫.机械工业出版社.2021. ..... # 五、研究进度时间安排表 其他要求如下：{other_require} 参考资料如下：{reference} u你是一位专业文案大师，擅长对文本进行精简，即对选中文本进行精简缩写。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行精简，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并理解其内容和意境。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行精简。 3. 确保精简后的文本保留文本中原有元素，但用更简洁的语言表达。 4. 要确保整体通顺，不丢失原意，同时符合书面表达，去除冗余词汇。 5. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在精简过程中，精简后的内容都紧扣原文，同时要无缝衔接，不能脱离中心思想。 6. 通读精简后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行精简，如果没有，则保持上述要求进行精简。 8. 请将根据上述要求精简后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 9. 精简后字数控制在100字左右。 10.不能生成其他额外的内容。只将精简后的内容进行输出。 文本内容如下：{content} N)"BEAUTIFY_TYPESBEAUTIFY_TYPE_DICTGENERATE_NORMAL_OUTLINE_PROMPT%GENERATE_MARKDOWN_LIST_OUTLINE_PROMPTGENERATE_METHOD_OUTLINE_PROMPT WRITE_PROMPTWRITE_NOTIFY_PROMPTWRITE_REPORT_PROMPTWRITE_METHOD_PROMPTWRITE_HAN_PROMPTWRITE_WORK_SUMMARY_PROMPTWRITE_ANNOUNCEMENT_PROMPTWRITE_REQUEST_PROMPTWRITE_DOCUMENT_PROMPTWRITE_RESPONSE_PROMPTWRITE_PLAN_PROMPT TEMPLATE_DICTWRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_0WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_1WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_2WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_3WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_4WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_5WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_6WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_12WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_13WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_7WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_8WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_9WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_10WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_11REFERENCE_CASE_FINDWRITE_PROJECT_PROPOSAL_PROMPTTEXT_CUT?E:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\aidoc_api\documents_prompt.pyr2sB,j"  0 9 96" 0 0 6Rj 6 6 6udN$"8N#)8%L"8B2 ..(2.h .D,+\1+h.(.&.$.&.("!'"##, !   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主脑Agent - 简化版（无意图分类） 职责： 1. 输入处理：图片、音频、文本提取 2. 直接路由：根据外部传入的 route_flag 决定调用哪个工作流 工作流列表（来自 workflow_registry）： - 故障排查与修理 - 舰船百科 - 操作使用 ) TypedDictLiteralOptionalDictAnyList) StateGraphSTARTEND)vlm_image_to_textasr_audio_to_textdetect_input_type) OpenaiAPI)track_function_calls)VALID_ROUTE_FLAGSNceZdZUdZeeefed<eed<eed<eed<eed<eed<eed<eed <eed <eed <eed <eed <e eeefed<eed<eed<eed<eeefed<y)MainAgentStateu主脑Agent状态 raw_input has_image has_audio has_query has_file_text input_typehistory_messageextracted_textimage_descriptionasr_text file_textcombined_queryworkflow_resultfinal_response error_message route_flag route_paramsN) __name__ __module__ __qualname____doc__rstrr__annotations__boolr9e:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\aidoc_api\main_agent.pyrrsCH~OOOOMNd38n--OsCx. r-rstatereturnc|d}t|tdtjd|i}|jdd}|jdd}|jdd}d}|jd}t |t r|j rd}d }t||||g} | d k(r|rd }n|rd }n |rd }n|rd}|||||dS)u检测输入类型rlcq,n$LrFrrrTmixedimageaudiotextfile)rrrrr)printrinvokeget isinstancer)stripsum) r/rawresultrrrr file_text_vrcounts r.detect_input_type_noderB4s  C #J $%  % %{C&8 9F ;.I ;.I ;.IM''+&K+s# (9(9(; J Iy-@ AE z  J  J J J&  r-cK|jdd}|jdd}|jdd}|jdd}|d}d}d}d} |rI|jdd} | r5 tjd | id {}|r|jd rd}|rI|jd d} | r5 t jd | id {}|r|jdrd}g} |jdr| j |d|r| j d||r| j d||jdr| j d|d| rdj| nd}|jddxs|} |||| |jdddS7##t$rd}YwxYw7#t$rd}YwxYw#t$r} dt| ddcYd } ~ Sd } ~ wwxYww)u处理多模态输入rFrrrrr4 image_pathNuVLM 调用失败r5 audio_pathuASR 调用失败queryu[图片描述] u[语音转文字] ru[文件内容]  )rrrrru输入处理失败: )r"r) r:r ainvoke startswith Exceptionr appendjoinr))r/rrrrr>rrrrErF text_partsres r.process_multimodal_inputrPYs? +u-I +u-I +u-IIIou5M  CHN2 "-J+.?.G.G$jI/)%-0A0L0LM_0`,.) 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F=9G<F==GG G GGG G7G2,G7-G:2G77G:c|jdd}|tvrd}|jdd}|jddxs|}|jdi}|jdd}|||d}|jd r|d |d <td |td |d d d|dk(rd}n|dk(rd}n|dk(rd}n |dk(rd}nd}|||dS)u2 🤖分析意图，调用相关智能体 r#u 问题排查rrDrrr)rrrru[主脑Agent] 路由到: u%[主脑Agent] 参数: combined_query=Nd...u!正在调用问题排查智能体u 百科问答u!正在调用百科问答智能体u 操作使用u!正在调用操作使用智能体u统计u正在调用统计智能体u正在调用通用智能体)r#r$ __detail__)r:rr8)r/r# query_textrrrr$details r.route_to_workflowrWs<8J**# +R0JYY/4B N +r*Imm$5r:O%(*L }}[!$-k$: [! %j\ 23 1.#2F1Gs KL^#4 ~ %4 ~ %4 x ..!$ r-cdtt}|jdt|jdt|jdt |j td|j dd|j dd|j dt|jS)u创建主脑Agentr process_inputroute) r radd_noderBrPrWadd_edger r compile)workflows r.create_main_agentr_s.)H )+AB o'?@ g01 e01 )?; ow/ gs#    r-)filter_image_urlscontentcK d|dd}tj|ddgd{}|r|jnd}t|dkDr|dddz}|S70#t$rYywxYww) u提取对话标题uO请从以下对话内容中提取一个简短的标题（不超过20字）： NiuT你是一个标题提取助手，请从对话内容中提取一个简短的标题。)rGmodel system_promptmessagesu 新对话rS)ropen_api_chat_without_thinkingr<lenrK)rapromptresponsetitles r.extract_conversation_titlerls delmqnqerdst"AAp    %- + u:?#2J&E   s8A*$AA/AA*A A'$A*&A''A*__main__cKtdt}|jddiddd{}td|y7w)Nu测试主脑AgentrGu101舰主机发生异响u故障排查与修理)rr#u结果: )r8r_rI)agentr?s r.testrpsQ !"!#}}!#=>1&    !"  s/AAA)%r(typingrrrrrrlanggraph.graphr r r tools.function_toolr r rmodelsAPI.model_apirutils.function_trackerrworkflow_registryrjsonrerr)rBrPrWr_workflows.history_managerr`rlr%asynciorprunr,r-r.r|s A@22 *7/ !Y!0"."T#s(^"J> .> T#s(^> B*^*S#X*Z  8cc$ z#GKKr--Ax^q αMjdZiddddddddd d d d d ddddddddddddddddddd d!d"d#d$d%d&d'Zd(d)d*d+d,d-d.d/Zd0d1d2d3d4Zd5d6d7d8d9d:d;Zdd?d@dAdBdCZdDdEdFdGdHdIdJdCZyK)Lum 提示词集中管理模块 将各工作流中的提示词统一提取到此处，方便调整和维护。 每个提示词都附有详细注释说明其用途和所属工作流节点。 模块结构： - COMMON_PROMPTS: 多个工作流共享的提示词（格式规范、友好回复、无检索建议等） - BAIKE_PROMPTS: 百科问答工作流专用提示词 - STATISTICS_PROMPTS: 统计工作流专用提示词 - FAULT_DIAGNOSIS_PROMPTS: 故障诊断工作流专用提示词（仅含与操作指导不同的部分） - OPERATE_PROMPTS: 操作指导工作流专用提示词（仅含与故障诊断不同的部分） format_systemul你是一个专业的格式规范助手，负责将给定的文本内容规范成美观、易读的格式。format_user_with_image_examplesu[请将以下内容规范成美观、易读的Markdown格式： 【原始内容】 {raw_content} 【格式规范要求】 1. 保持原始内容的完整性和准确性，**不要修改任何内容**，只调整格式 2. 适当使用标题、段落分隔等Markdown格式，使内容更易读 3. 确保图片链接在相关位置自然展示使用，并且只输出准确格式，`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)` 4. 如果参考资料中没有图片，**不要输出任何关于图片的说明** 5. 确保LaTeX公式格式正确：$$...$$，并在 $$...$$ 前后加空格 6. 如果有代码片段，使用适当的代码块格式 7. 不要添加任何额外的解释或说明 【图片输出示例】 示例一: 原始内容：`![图片](images/xxx.jpg)` 规范后输出：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)` 示例二: 原始内容：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)` 规范后输出：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)` 示例三: 原始内容：`images/xxx.jpg` 规范后输出：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)` 示例四: 原始内容：`xxx.jpg` 规范后输出：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)` 示例五: 原始内容：`![油污清理](/api/v1/knowledge/files/images/ce9650912c24fa0ed693228469322ec2a735f14d9ac729a1dc87427441bad0b.jpg)` 规范后输出：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/ce9650912c24fa0ed693228469322ec2a735f14d9ac729a1dc87427441bad0b.jpg)` 示例六： 原始内容：`![部分断裂的螺栓及垫片](![图片](/api/v1/knowledge/files/images/e34eb1ddbe26730c84409e02365db416e74ce9e3bf2793a2605db5a085548415.jpg)` 规范后输出：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/e34eb1ddbe26730c84409e02365db416e74ce9e3bf2793a2605db5a085548415.jpg)` 请直接输出规范后的内容：format_user_simpleuK请将以下{content_label}内容规范成美观、易读的Markdown格式： 【原始内容】 {raw_content} 【格式规范要求】 1. 保持原始内容的完整性和准确性，**不要修改任何内容**，只调整格式 2. 适当使用标题、列表、段落分隔等Markdown格式，使内容更易读 3. 确保图片链接保持原样：`![图片](URL)` 4. 确保LaTeX公式格式正确：$$...$$，并在 $$...$$ 前后加空格 5. 如果有代码片段，使用适当的代码块格式 6. 不要添加任何额外的解释或说明 请直接输出规范后的内容：classify_intent_useruP ### 用户输入 "{combined_query}" 请根据上述标准进行意图分类：extract_info_useru请从以下内容中提取{biz_label}相关信息： 【已提取的信息】 {existing_info_str} 【历史对话】 {history_str} 【当前用户输入】 {combined_query} 请提取信息（JSON格式）：ask_user_systemu你是一个专业的{biz_label}助手，需要友好地引导用户提供缺失信息。 要求： 1. 语气友好、专业，不要生硬 2. 说明为什么需要这些信息（更准确的{biz_label_short}） 3. 鼓励用户提供更多细节ask_user_promptu请生成一段友好的回复，引导用户补充缺失信息。 【已获取的信息】（完整性评分: {info_completeness}） {existing_str} 【缺失的信息】 {missing_str} 【用户当前输入】 {combined_query} 请生成回复：!generate_response_friendly_systemu你是一个友好的{biz_label}助手。用户可能只是在打招呼或询问一般性问题。 请友好地回复，并简要介绍你能提供的帮助。generate_response_friendly_useru0用户说：{combined_query} 请友好回复：generate_response_no_rag_systemu你是一个专业的{biz_label}助手。 虽然没有检索到相关资料，但可以根据用户提供的信息给出一般性建议。 注意：明确告知用户这是基于一般经验的建议。&generate_response_no_rag_simple_systemu你是一个专业的{biz_label}助手。 虽然没有检索到相关资料，但可以根据用户提供的信息给出一般性建议。generate_response_follow_upu你是一名资深工业设备{biz_label}工程师。用户正在与你进行后续交互。 【设备信息】 - 舷号：{ship_number} - 设备名称：{device_name} - {item_label}：{item_name} {detail_info}【参考资料】 {rag_answer} 【用户当前问题】 {combined_query} 【输出要求】 1. {image_guidance} 2. 如果参考资料包含表格，请转化成不用表格的形式输出内容 3. 如果参考资料包含 LaTeX 公式，请转为 $$...$$ 公式格式输出，并在 $$...$$ 前后加空格 4. 所有链接必须与参考资料保持一致，不得裁剪、转义或改写 5. 不能虚构参考资料中未提及的图片、表格、零件号或步骤 请给出回复：generate_response_normalu你是一名资深工业设备{biz_label}工程师，请根据以下信息生成{biz_label}分析与{biz_label}方案。 【设备信息】 - 舷号：{ship_number} - 设备名称：{device_name} - {item_label}：{item_name} {detail_info}当前的{item_label}要以{item_name}为准，{item_action}。 【参考资料】 {rag_answer} 【输出要求】 1. **重要**：如果参考资料中包含图片链接（格式为 `![图片](URL)` 或 `images/xxx.jpg`），请务必在相关位置自然展示使用，如果参考资料中没有图片，**不要输出任何关于图片的说明** 2. 如果参考资料包含 LaTeX 公式、连接等，请在对应位置正常使用，不得修改或删除 3. 请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性，不要担心格式的美观性 4. 可以适当使用简单的段落分隔，但不要使用复杂的Markdown格式 5. 如果参考资料包含表格，请不要输出表格，而要直接描述表格的内容 请给出回复：generate_response_regeneratingus你是一名资深工业设备{biz_label}工程师。用户对之前的方案有反馈，请根据反馈重新生成{biz_label}分析与{biz_label}方案。 【设备信息】 - 舷号：{ship_number} - 设备名称：{device_name} - {item_label}：{item_name} {detail_info}【用户反馈】 {user_feedback_for_regenerate} 【参考资料】 {rag_answer} 【输出要求】 1. 先用一句话判断{item_label}原因（包含舷号、设备、{item_label}，不超过40字） 2. 然后给出{biz_label}方案，步骤清晰、可直接执行 3. 根据用户的反馈调整方案 4. 如果参考资料信息不足，明确指出缺少什么 5. {image_guidance}，如果参考资料中没有图片，**不要输出任何关于图片的说明** 6. 如果参考资料包含表格，请转化成不用表格的形式输出内容 7. 如果参考资料包含 LaTeX 公式，请转为 $$...$$ 公式格式输出，并在 $$...$$ 前后加空格 8. 所有链接必须与参考资料保持一致，不得裁剪、转义或改写 9. 不能虚构参考资料中未提及的图片、表格、零件号或步骤 请直接输出调整后的方案： generate_response_content_systemu你是一名资深工业设备{biz_label}工程师，严格依据检索信息生成{biz_label}方案。请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性，如果参考资料中包含图片，请务必在回答中展示出来。deep_rag_analysis_systemu你是一名资深工业设备{biz_label}专家。用户反馈之前的方案没有解决问题，请分析： 1. 之前方案可能存在的不足 2. 用户当前问题的关键点 3. 选择3-5个可以深入检索的分析点（如特定部件、原理、{biz_label}方法等） 输出格式（JSON）： { "analysis_points": ["分析点1", "分析点2", "分析点3"], "reason": "分析理由" }deep_rag_analysis_useru&【设备信息】 - 舷号：{ship_number} - 设备名称：{device_name} - {item_label}：{item_name} {detail_info} 【对话历史】 {history_str} 【之前的方案】 {last_generated_scheme} 【用户当前反馈】 {combined_query} 请分析并选择深度分析点（JSON格式）：u你是一名资深工业设备{biz_label}专家。用户反馈之前的方案没有解决问题，请根据多维度深度检索的资料，进行深入的{item_label}原因分析和解决方案规划。 【设备信息】 - 舷号：{ship_number} - 设备名称：{device_name} - {item_label}：{item_name} {detail_info}【用户反馈】 {combined_query} {analysis_points_prompt}【针对分析点的深度检索资料】 {analysis_points_text} {original_rag_text} 【图谱检索结果】 {graph_results} 【输出要求】 1. 首先重新深入分析{item_label}原因，结合所有检索资料进行推理 2. 给出更详细、更精准的{biz_label}方案，步骤清晰、可直接执行 3. 重点关注用户反馈的问题，根据用户反馈和检索资料，进行{item_label}原因分析和解决方案规划。 4. **重要**：如果参考资料中包含图片链接（格式为 `![图片](URL)` 或 `images/xxx.jpg`），请务必在相关位置自然展示使用，如果参考资料中没有图片，**不要输出任何关于图片的说明** 5. 如果参考资料包含 LaTeX 公式、连接等，请在对应位置正常使用，不得修改或删除 6. 请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性，不要担心格式的美观性 7. 可以适当使用简单的段落分隔，但不要使用复杂的Markdown格式 8. 如果参考资料包含表格，请不要输出表格，而要直接描述表格的内容 请直接输出深度分析和方案：u你是一名资深工业设备{biz_label}专家，严格依据检索信息进行深度分析和方案生成。请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性，如果参考资料中包含图片，请务必在回答中展示出来。u你是一名资深工业设备{biz_label}专家。用户对之前的{biz_label}方案有反馈，请根据反馈直接修改方案。 【设备信息】 - 舷号：{ship_number} - 设备名称：{device_name} - {item_label}：{item_name} {detail_info}当前的{item_label}要以{item_name}为准，{item_action}。 【之前的方案】 {last_scheme} 【用户反馈】 {user_feedback} 【输出要求】 1. 首先根据用户反馈，分析之前方案的问题所在 2. 然后基于之前的方案进行修改和优化，给出调整后的方案 3. 重点解决用户反馈的问题 4. {image_guidance} 5. 如果之前方案包含表格，请转化成不用表格的形式输出内容 6. 如果之前方案包含 LaTeX 公式，请转为 $$...$$ 公式格式输出，并在 $$...$$ 前后加空格 7. 所有链接必须与原方案保持一致，不得裁剪、转义或改写 8. 不能虚构原方案中未提及的图片、表格、零件号或步骤 请直接输出修改后的完整方案：u你是一名资深工业设备{biz_label}专家，根据用户反馈直接修改和优化{biz_label}方案。请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性。)generate_deep_response%generate_deep_response_content_systemregenerate_scheme_from_feedback®enerate_scheme_from_feedback_systemu&你是一个专业的问题分析助手，请判断用户的问题是否需要检索知识库才能回答。 【判断标准】 需要检索的情况： - 询问特定设备、技术、规程、规范的具体内容 - 需要专业知识或特定数据支持的问题 - 询问故障诊断、维修方法等专业领域问题 - 询问历史事件、法规条款、技术标准等需要查证的内容 不需要检索的情况： - 简单的问候、寒暄 - 常识性问题（如常识性知识、简单计算等） - 明确不需要专业知识的问题 - 对之前对话的简单追问，上下文已足够回答 【对话历史】 {history_messages} 【当前用户问题】 {original_query} 请仅输出 "true" 或 "false"（不带引号），true 表示需要检索，false 表示不需要检索。uU你是一个专业的检索query重写助手，负责根据对话历史和当前用户问题，生成**适合向量检索/RAG 的单条查询语句**。 请严格遵守以下要求： 1. 只融合与当前问题语义强相关的**最近几轮对话信息**，不要机械拼接全部历史。 2. 消除指代和省略（例如：这个、刚才那个问题、上面说的故障等），补全成自洽、完整的描述。 3. 不要加入与用户问题无关的背景信息，不要过度扩展检索范围。 4. 输出必须是一句自然的中文问句或陈述句，便于检索；不要包含条目符号、编号或解释性文字。 5. 只输出改写后的query本身： - 不要输出说明文字 - 不要包含「改写结果：」「检索query：」等前缀 - 不要添加引号 【特别提示】 - 请优先参考**上一轮用户的问题**来重写本轮query。 - 上一轮用户的问题是：{last_user_query} 【对话历史（JSON 格式，已按时间排序）】 {history_str} 【当前用户问题】 {original_query} 请给出最终用于检索的单条中文query。u你是一个专业的工业设备问答助手。根据以下问答内容，生成两个用户可能关心的后续问题。 【用户问题】 {question} 【回答内容】 {answer} 请生成两个简洁、实用的问题，这些问题应该： 1. 不得出现需要归档和下载等操作相关的问题 2. 与当前问答内容相关，能够帮助用户进一步了解相关信息 3. 问题要具体、可操作 4. 每个问题不超过20个字 请以JSON格式输出，格式如下： [ {{"title": "问题1的标题", "content": "问题1的完整内容"}}, {{"title": "问题2的标题", "content": "问题2的完整内容"}} ] 只输出JSON，不要有其他文字说明。u我是一个专业的{domain_desc}知识问答助手，根据用户的问题，综合所有检索结果，提供准确、专业、完整的回答内容。u{extracted_text} # 检索到的相关信息（共 {rag_count} 条）： {all_source_text} 【输出要求】 1. **重要**：如果参考资料中包含图片链接（格式为 `![图片](URL)` 或 `images/xxx.jpg`），请务必在相关位置自然展示使用，如果参考资料中没有图片，**不要输出任何关于图片的说明** 2. 如果参考资料包含 LaTeX 公式、连接等，请在对应位置正常使用，不得修改或删除 3. 请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性，不要担心格式的美观性 4. 可以适当使用简单的段落分隔，但不要使用复杂的Markdown格式 5. 如果参考资料包含表格，请不要输出表格，而要直接描述表格的内容 请给出回复：u我是一个专业的{domain_desc}知识问答助手，根据用户的问题，结合我的专业知识，提供准确、专业、完整的回答内容。u{extracted_text} 【输出要求】 1. 请根据您的专业知识提供准确、完整的回答 2. 可以适当使用简单的段落分隔，但不要使用复杂的Markdown格式 3. 请专注于内容的准确性和专业性 请给出回复：)judge_need_retrievalrewrite_query_with_historygenerate_suggested_replies%generate_answer_with_retrieval_system#generate_answer_with_retrieval_user(generate_answer_without_retrieval_system&generate_answer_without_retrieval_useru从以下文本中提取统计所需的信息，返回JSON格式。 提取内容： - system: 系统名称（如：动力系统、电气系统等），如果没有则为空字符串 - time: 时间描述（如：近一个月、上周等），如果没有则为空字符串 文本： {text} 输出格式示例： {{"system": "动力系统", "time": "近一个月"}} {{"system": "", "time": "上周"}} {{"system": "电气系统", "time": ""}} 现在请提取：u从以下文本中提取统计所需的信息，返回JSON格式。 提取内容： - ship_number: 舷号数字（如：101、163等），如果没有则为空字符串 - time: 时间描述（如：近一个月、上周等），如果没有则为空字符串 文本： {text} 输出格式示例： {{"ship_number": "101", "time": "近一个月"}} {{"ship_number": "", "time": "上周"}} {{"ship_number": "163", "time": ""}} 现在请提取：u+从以下文本中提取统计所需的信息，返回JSON格式。 提取内容： - source: 反馈来源（如：好评、差评、反馈），如果没有则为空字符串 文本： {text} 输出格式示例： {{"source": "差评"}} {{"source": "好评"}} {{"source": ""}} 现在请提取：u你是一个参数提取助手。请从用户问题中提取统计工具所需的参数。 当前日期：{current_date} 工具名称：{tool_name} 工具描述：{tool_description} 所需参数： {params_desc_str} 对话历史： {history_str} 用户问题： {extracted_text} 请特别注意： 1. 时间参数映射： - "最近一周" -> 开始日期为当前日期前7天，结束日期为当前日期 - "最近一个月" -> 开始日期为当前日期前30天，结束日期为当前日期 - "最近三个月" -> 开始日期为当前日期前90天，结束日期为当前日期 - "上个月" -> 开始日期为上个月1号，结束日期为上个月最后一天 - "今年" -> 开始日期为今年1月1日，结束日期为当前日期 - 如果用户提到具体日期，请按原样提取 {extra_instructions} 3. top_n参数： - 如果用户提到"前N个"、"Top N"等，提取N的值 - 否则使用默认值 请输出JSON格式： {{ "parameters": {{ "参数名": "参数值" }}, "missing_required": ["缺少的必填参数列表"], "confidence": 0.0-1.0之间的置信度 }} 如果某个参数在用户问题中没有提到且不是必填，则不要包含在parameters中。 只输出JSON，不要有其他文字。)extract_fault_frequency_infoextract_spare_parts_infoextract_repair_feedback_infoextract_tool_parametersu你是一个路由判断专家。请判断用户的问题是否需要查询数据库进行统计分析。 判断标准： - 如果问题涉及统计、排名、频次、数量、趋势、对比、分布等，需要查询数据库 → 回答 "statistics" - 如果问题涉及维修反馈、好评、差评等，需要查询外部系统 → 回答 "feedback" - 如果是一般性知识问答、维修方法、操作指导等，不需要查询数据库 → 回答 "normal" 用户问题：{question} 请输出JSON格式： {{"route": "statistics" 或 "feedback" 或 "normal", "reason": "判断理由"}} 只输出JSON，不要有其他文字。uo你是舰船维修数据分析助手。请根据用户问题生成SQL查询。 【数据库Schema】 {schema} 【当前日期】{current_date} 【用户问题】 {question} 【其他有效信息】 {extra_info} 【生成规则】 1. 只能生成 SELECT 语句，禁止 INSERT/UPDATE/DELETE 2. 只能查询 fault_records 表 3. 默认 LIMIT 100（如果未指定） 4. 不允许使用 UNION、子查询嵌套超过2层 5. 不允许使用任何危险SQL（如 pg_sleep、注释注入等） 6. 时间条件使用 created_at 字段 7. 备件统计需要使用 jsonb_array_elements_text(spare_parts) 展开JSONB数组 8. 系统名称使用 system_name 字段，必须使用 LIKE 模糊匹配（如 system_name LIKE '%动力%'），不要用等号精确匹配 9. 舷号使用 ship_number 字段 【常见统计模式】 - 故障频次排名：SELECT device_name || fault AS name, system_name, COUNT(*) AS count FROM fault_records [WHERE ...] GROUP BY name, system_name ORDER BY count DESC LIMIT N - 备件消耗排名：SELECT sp AS name, system_name, COUNT(*) AS count FROM fault_records, jsonb_array_elements_text(spare_parts) AS sp [WHERE ...] GROUP BY sp, system_name ORDER BY count DESC LIMIT N - 故障类型分布：SELECT system_name, COUNT(*) AS count FROM fault_records [WHERE ...] GROUP BY system_name ORDER BY count DESC - 按舷号统计：在WHERE中添加 ship_number = 'xxx' - 按系统筛选：在WHERE中添加 system_name LIKE '%动力%' - 按时间范围：在WHERE中添加 created_at >= 'xxx' AND created_at <= 'xxx' 【时间映射规则】 - "最近一周" → created_at >= 当前日期前7天 - "最近一个月" → created_at >= 当前日期前30天 - "最近三个月" → created_at >= 当前日期前90天 - "今年" → created_at >= 当年1月1日 请输出JSON格式： {{"sql": "SELECT ...", "explanation": "SQL逻辑说明"}} 只输出JSON，不要有其他文字。u你是舰船维修数据分析助手。之前的SQL存在问题，请根据反馈重新生成。 【数据库Schema】 {schema} 【当前日期】{current_date} 【用户问题】 {question} 【之前的SQL】 {previous_sql} 【问题反馈】 {feedback} 请根据反馈修正SQL，输出JSON格式： {{"sql": "SELECT ...", "explanation": "修正说明"}} 只输出JSON，不要有其他文字。u你是SQL审查专家。请检查以下SQL是否真正回答了用户问题。 【数据库Schema】 {schema} 【用户问题】 {question} 【待审查SQL】 {sql} 【审查要点】 1. 时间条件是否正确（用户说"近一个月"，SQL是否有对应的时间范围？） 2. 聚合逻辑是否正确（COUNT、GROUP BY是否与问题匹配？） 3. 排序是否正确（排名类问题是否ORDER BY DESC？） 4. 字段是否存在（所有字段都在Schema中？） 5. 是否符合业务语义（故障频次应统计device_name+fault，备件应展开spare_parts） 6. WHERE条件是否遗漏（用户指定了舷号/系统，SQL是否包含？） 7. 备件统计是否正确使用了 jsonb_array_elements_text 请输出JSON格式： {{ "approved": true 或 false, "issues": ["问题1", "问题2"], "suggested_sql": "修正后的SQL（如果approved为false，提供修正版本）", "review_comment": "审查意见" }} 只输出JSON，不要有其他文字。u你是数据分析审查专家。请检查SQL查询结果是否合理地回答了用户问题。 【用户问题】 {question} 【执行的SQL】 {sql} 【结果概况】 - 返回行数：{row_count} - 前5行数据： {sample_rows} 【判断标准】 1. 如果结果为空（0行），可能SQL有问题 → 需要重试 2. 如果结果数量异常少（如统计排名只有1条），可能条件过严 → 需要重试 3. 如果结果明显不符合业务逻辑 → 需要重试 4. 如果结果合理 → 通过 请输出JSON格式： {{ "reasonable": true 或 false, "reason": "判断理由", "suggestion": "如果不合理，给出改进建议" }} 只输出JSON，不要有其他文字。u+你是舰船维修数据分析助手。请将SQL查询结果转换为清晰的自然语言回答。 【用户问题】 {question} 【执行的SQL】 {sql} 【查询结果】（共{row_count}条） {result_data} 【回答要求】 1. 用自然语言总结核心结论 2. 如果是排名类结果，用Markdown表格展示（列名：排名、名称、次数/数量、系统等） 3. 如果是分布类结果，说明各部分的占比 4. 数字要准确，不要编造数据 5. 语言简洁专业 6. 如果结果为空，说明可能没有相关数据 )routersql_generationsql_regeneration sql_reviewresult_reflection final_answeru你是一个船舶设备维修诊断系统的意图识别专家。你的任务是精准识别用户的核心诉求，将其分类为"维修"或"百科"。 ### 📚 分类定义与判别标准 #### 1. 维修 - **核心特征**：用户描述了一个具体的**故障现象**、**异常状态**、**报警代码**，或者明确询问**解决方案**、**排查步骤**。 - **关键判定规则**： - **故障即维修**：只要用户陈述了一个设备故障现象（如"主机排烟温度高"），即使没有说"怎么修"，也默认归类为维修（隐含求助意图）。 - **排查导向**：涉及"原因分析"、"处理措施"、"应急操作"的内容。 - **示例**： - "主机滑油压力低"（隐含：怎么办？） - "发电机启动失败，有报警E05" - "分油机震动大怎么处理" - "锅炉点火失败的原因"（针对具体故障的原因分析属于维修） #### 2. 百科 - **核心特征**：用户询问**理论知识**、**设备原理**、**参数定义**、**结构组成**或**常规保养规范**，且不涉及当前的具体故障。 - **关键判定规则**： - **概念导向**：包含"什么是"、"原理"、"作用"、"结构"、"定义"等词汇。 - **通用性**：问题适用于所有同类设备，而非针对某一台坏掉的设备。 - **示例**： - "柴油机的工作原理是什么" - "滑油分油机的结构图" - "什么是扫气箱着火"（询问定义） - "主机日常保养项目有哪些" ### ⚠️ 冲突处理原则 - 如果用户输入既像原理又像故障（例如"涡轮增压器喘振"），**优先归类为"维修"**，因为用户更可能是在遇到故障。 - 如果用户明确使用了"什么是"、"怎么定义"，归类为"百科"。 ### 📤 输出格式 请仅输出一个标准的 JSON 对象，不要包含 markdown 标记或其他文本： { "intent": "维修" 或 "百科", "reason": "简短的判断理由，指出触发分类的关键特征词或逻辑" }u你是一个信息提取专家，负责从用户输入中提取维修相关信息。 你需要提取以下信息： 1. 舷号：船舰编号，如"101","111","122"等 2. 设备名称：故障设备的名称 3. 故障现象：故障的具体表现 4. 故障码：报警代码或故障代码 5. 故障时间：故障发生的时间 6. 故障频率：故障发生的频率 7. 已尝试措施：用户已经尝试过的维修方法 8. 运行工况：设备运行时的参数 9. 其他信息：其他补充说明 提取规则： - 如果某项信息没有提及，返回空字符串 - 优先使用当前输入中的信息 - 注意保留已有的信息，不要丢失 输出格式（JSON）： { "ship_number": "舷号", "device_name": "设备名称", "fault": "故障现象", "fault_code": "故障码", "fault_time": "故障时间", "fault_frequency": "故障频率", "tried_measures": "已尝试措施", "running_condition": "运行工况", "additional_info": "其他信息" }uI你是一个专业的意图分析专家，用于船舶故障诊断系统。 根据对话历史和用户当前输入，判断用户的意图。 【意图分类说明】 1. generate_report: 用户明确要求生成、导出、下载、保存维修报告 - 示例："生成报告"、"写报告"、"导出报告"、"下载报告"、"保存报告" 2. modify_info: 用户需要修改或补充之前提供的故障信息（舷号、设备名称、故障现象等） - 示例："其实是..."、"不对，应该是..."、"我补充一下..."、"修改设备名称是..."、"更正一下，故障是..." 3. has_error: 用户指出之前生成的维修方案有错误、需要修改或调整方案内容 - 示例："方案有误"、"这个步骤不对"、"需要修改方案"、"这个方案有问题" 4. not_solved: 用户反映按照之前的方案执行后，故障问题依然没有解决，需要更深入的分析 - 示例："没有解决"、"还是不行"、"问题依旧"、"还是没解决"、"按照方案做了但还是有问题"、"需要更深入的分析故障"、"需要详细的解决方案" 5. related_question: 用户询问与当前故障、设备、原理等相关的问题（非方案调整、非信息修改） - 示例："为什么会出现这个故障？"、"这个设备的工作原理是什么？"、"这个部件怎么更换？"、"执行方案时遇到问题：..." 6. other: 其他无法归类到上述类别的意图 - 示例：打招呼、闲聊、与当前故障诊断无关的问题 输出格式（JSON）： {"intent": "意图类型", "reason": "判断理由"}u【当前故障诊断信息】 - 舷号: {ship_number} - 设备名称: {device_name} - 故障现象: {fault} 【对话历史】 {history_str} 【用户当前输入】 {combined_query} 请分析用户意图（JSON格式）：u-从用户输入中提取缺失的信息。 缺失的信息类型: {missing_str} 用户输入: {user_query} 请提取用户补充的信息，输出JSON格式： {{"ship_number": "舷号", "device_name": "设备名称", "fault": "故障现象"}} 如果某项信息没有提及，返回空字符串。uL用户描述： - 舷号: {ship_number} - 设备名称: {device_name} - 故障现象: {fault} - 故障码: {fault_code} - 故障时间: {fault_time} - 故障频率: {fault_frequency} - 已尝试措施: {tried_measures} - 运行工况: {running_condition} - 其他信息: {additional_info} 请给出一般性的故障诊断建议：u用户描述： - 舷号: {ship_number} - 设备名称: {device_name} - 故障现象: {fault} 请给出一般性的故障诊断建议：)classify_intent_systemextract_info_systemagent_think_intent_systemagent_think_intent_userask_user_extractgenerate_response_no_rag_user$generate_response_no_rag_simple_useru你是一个船舶设备操作指导系统的意图识别专家。你的任务是精准识别用户的核心诉求，将其分类为"操作"或"百科"。 ### 📚 分类定义与判别标准 #### 1. 操作 - **核心特征**：用户描述了一个具体的**操作需求**、**操作步骤**、**操作代码**，或者明确询问**操作方法**、**操作流程**。 - **关键判定规则**： - **操作即指导**：只要用户陈述了一个设备操作需求（如"主机启动操作"），即使没有说"怎么操作"，也默认归类为操作（隐含求助意图）。 - **流程导向**：涉及"操作步骤"、"操作方法"、"操作规程"的内容。 - **示例**： - "主机启动操作步骤"（隐含：怎么做？） - "发电机并车操作流程" - "分油机操作方法" - "锅炉点火操作规程" #### 2. 百科 - **核心特征**：用户询问**理论知识**、**设备原理**、**参数定义**、**结构组成**或**常规保养规范**，且不涉及当前的具体操作。 - **关键判定规则**： - **概念导向**：包含"什么是"、"原理"、"作用"、"结构"、"定义"等词汇。 - **通用性**：问题适用于所有同类设备，而非针对某一项具体操作。 - **示例**： - "柴油机的工作原理是什么" - "滑油分油机的结构图" - "什么是扫气箱着火"（询问定义） - "主机日常保养项目有哪些" ### ⚠️ 冲突处理原则 - 如果用户输入既像原理又像操作（例如"涡轮增压器操作"），**优先归类为"操作"**，因为用户更可能是需要操作指导。 - 如果用户明确使用了"什么是"、"怎么定义"，归类为"百科"。 ### 📤 输出格式 请仅输出一个标准的 JSON 对象，不要包含 markdown 标记或其他文本： { "intent": "操作" 或 "百科", "reason": "简短的判断理由，指出触发分类的关键特征词或逻辑" }u你是一个信息提取专家，负责从用户输入中提取操作相关信息。 你需要提取以下信息： 1. 舷号：船舰编号，如"101","111","122"等 2. 设备名称：操作设备的名称 3. 操作项目：操作的具体内容 4. 操作代码：报警代码或操作代码 5. 操作时间：操作发生的时间 6. 操作频率：操作发生的频率 7. 已尝试措施：用户已经尝试过的操作方法 8. 运行工况：设备运行时的参数 9. 其他信息：其他补充说明 提取规则： - 如果某项信息没有提及，返回空字符串 - 优先使用当前输入中的信息 - 注意保留已有的信息，不要丢失 输出格式（JSON）： { "ship_number": "舷号", "device_name": "设备名称", "operation_item": "操作项目", "operation_code": "操作代码", "operation_time": "操作时间", "operation_frequency": "操作频率", "tried_measures": "已尝试措施", "running_condition": "运行工况", "additional_info": "其他信息" }u你是一个专业的意图分析专家，用于船舶操作指导系统。 根据对话历史和用户当前输入，判断用户的意图。 【意图分类说明】 1. modify_info: 用户需要修改或补充之前提供的操作信息（舷号、设备名称、操作项目等） - 示例："其实是..."、"不对，应该是..."、"我补充一下..."、"修改设备名称是..."、"更正一下，操作是..." 2. has_error: 用户指出之前生成的操作方案有错误、需要修改或调整方案内容 - 示例："方案有误"、"这个步骤不对"、"需要修改方案"、"这个方案有问题" 3. not_solved: 用户反映按照之前的方案执行后，操作问题依然没有解决，需要更深入的分析 - 示例："没有解决"、"还是不行"、"问题依旧"、"还是没解决"、"按照方案做了但还是有问题"、"需要更深入的分析"、"需要详细的解决方案" 4. related_question: 用户询问与当前操作、设备、原理等相关的问题（非方案调整、非信息修改） - 示例："为什么会出现这个操作问题？"、"这个设备的工作原理是什么？"、"这个部件怎么更换？"、"执行方案时遇到问题：..." 5. other: 其他无法归类到上述类别的意图 - 示例：打招呼、闲聊、与当前操作指导无关的问题 输出格式（JSON）： {"intent": "意图类型", "reason": "判断理由"}u【当前操作指导信息】 - 舷号: {ship_number} - 设备名称: {device_name} - 操作项目: {operation_item} 【对话历史】 {history_str} 【用户当前输入】 {combined_query} 请分析用户意图（JSON格式）：u6从用户输入中提取缺失的信息。 缺失的信息类型: {missing_str} 用户输入: {user_query} 请提取用户补充的信息，输出JSON格式： {{"ship_number": "舷号", "device_name": "设备名称", "operation_item": "操作项目"}} 如果某项信息没有提及，返回空字符串。ud用户描述： - 舷号: {ship_number} - 设备名称: {device_name} - 操作项目: {operation_item} - 操作代码: {operation_code} - 操作时间: {operation_time} - 操作频率: {operation_frequency} - 已尝试措施: {tried_measures} - 运行工况: {running_condition} - 其他信息: {additional_info} 请给出一般性的操作指导建议：u用户描述： - 舷号: {ship_number} - 设备名称: {device_name} - 操作项目: {operation_item} 请给出一般性的操作指导建议：N)__doc__COMMON_PROMPTS BAIKE_PROMPTSSTATISTICS_PROMPTSTEXT2SQL_PROMPTSFAULT_DIAGNOSIS_PROMPTSOPERATE_PROMPTS6e:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\aidoc_api\prompts.pyr9sB $G v G& /Gf /iGR 5UGl -oGR ,UGl oGP( GSGb& eGt& JwGF- kIG\" _GV YGP% /SGN' sQG\ _G@  ?C Gt  2D z 5@ qK Gh  {: =< 98 e * e EK p * * *' 3Knv 3&' 3^ 34 3F 3B CMyN# V J G@ 3& A" 5& 5[tD# V J G: 3& A$ 5& 5Wrr76xI ѱMj8" dZddddddddddddddddddddddddddddd d ddd d ddd dddd ZddddddddZeej Zy)u 工作流注册表 - 主代理与 app 共用 主代理阶段四根据此配置路由到所有注册的子 agent； app 据此执行对应工作流。 添加新工作流时，在此配置 WORKFLOW_CONFIG 与 ROUTE_DESCRIPTIONS。 z"workflows.workflow_fault_diagnosisrun_fault_diagnosis_workflowT)modulefunctionis_asynczworkflows.workflow_qarun_qa_workflowz)workflows.workflow_spare_parts_statistics#run_spare_parts_statistics_workflowzworkflows.workflow_baikerun_baike_workflowzworkflows.workflow_operaterun_operate_workflowzworkflows.workflow_statisticsrun_statistics_workflow) fault_diagnosisqau 问题排查spare_parts_statisticsrulesotherreportu 百科问答u 操作使用u统计u - 特征：用户描述**当前或近期发生的设备异常、报警、性能下降等具体故障现象**，需要分析原因或定位问题。 - 关键词：报警、异常、异响、冒烟、过热、无法启动、突然停机、振动大、压力低、温度高、故障代码、不工作 - 示例： • 主机滑油压力突然降到0.2MPa并报警 • 柴油机启动后冒黑烟且转速不稳 • 舵机发出异常噪音，疑似齿轮损坏 - 注意：若历史记录中包含“请补充”、“【需要更多信息】”，通常属于此类，因已聚焦具体故障场景。 当用户问题中只有舷号、设备或故障现象时属于此类，舷号一般为连续的阿拉伯数字如“101”,"111","122","163"，"16","17","554","602","545","985","31","3261","799","905","781"等,或者数字后加舰，比如“101舰","199舰","18舰"等。 u - 特征：询问定义、原理、结构、功能、分类、标准配置、常见类型、安全规范等**一般性知识**；也包括对专业术语、现象、部件作用的解释。 **即使问题表述模糊、不完整、缺少上下文，只要涉及船舶、机械、电气、动力等技术内容，均优先归为此类。** - 关键词：什么是、如何工作、为什么、请问、介绍、解释、有哪些、常见、典型、一般、作用、组成、是不是、叫什么 - 示例： • 船舶主发动机有哪些常见故障类型？ • 涡轮增压器的工作原理是什么？ • 主机由哪些主要部件组成？ • 什么是MAN B&W柴油机？ - 注意： • **本类作为技术相关问题的默认兜底类别**——凡涉及设备、系统、部件、工况、参数等技术语境的问题，若无法明确归入 fault_diagnosis / repair / spare_parts_statistics / rules，则优先视为 qa。 u - 特征：用户明确请求**维修方法、操作步骤、检修流程、更换方案或现场处理建议**，通常在已知故障或需预防性维护时提出。 - 关键词：怎么修、如何维修、维修步骤、检修方法、更换、拆卸、安装、处理、修复、维护、保养、调整 - 示例： • 主机喷油器漏油，怎么更换？ • 给出主机缸套磨损的维修方案 • 如何拆卸增压器进行检修？ u - 特征：用户需要对**备品备件的数量、使用记录、库存、消耗趋势、预测需求或成本分析**进行查询或统计。 - 关键词：备件、备品、库存、数量、统计、预测、分析、消耗、需求、清单、台账、寿命、更换周期、用了多少、还剩多少 - 示例： • 统计过去一年主机喷油嘴的使用数量 • 预测下季度所需空冷器备件数量 • 主机活塞环的平均更换周期是多少？ - 注意：若仅问“某个部件是不是备件”或“这个备件叫什么名字”，属于知识问答（qa），而非本类。 uF - 特征：用户询问与船舶设备维修、检验、安全、环保、保密等相关的**国家法规、军用标准（如GJB）、行业规范、船级社要求或管理制度**。 - 关键词：法规、标准、规范、规定、合规、条例、依据、要求、准则、制度、认证、资质、船级社、CCS、IMO、SOLAS、MARPOL、资格 - 示例： • 船舶主机修理需遵循哪些GJB标准？ • IMO对主机排放有哪些强制要求？ • 舰船维修单位需要哪些资质？ • 保密资格申请流程是什么？ - 注意：若问题提到“标准里有没有…”但未指明具体法规/标准名称，且无“法规”“标准”等关键词，可先归为 qa；一旦明确提及“法规”“标准”“规范”“SOLAS”等，则归为 rules。 u} - 特征：**完全不涉及新的技术问题、故障诊断、维修请求、备件统计、法规查询或报告生成**，而是针对**已有对话内容、方案、步骤或文本的反馈、修正、补充、顺序调整或格式优化**。典型场景包括： • 指出之前提供的操作步骤有误（如“异物清理步骤有误”） • 要求调整操作顺序（如“这一步应当先怎样，然后再怎么操作，最后……”） • 对生成内容提出修改意见（如“步骤有误/有补充”“请重写第三点”） • 请求优化语言、格式或结构（如“请用更简洁的方式表达”） • 闲聊、非技术性确认或与当前技术任务无关的交互 - 注意： • **只要用户意图是修正、补充或调整已有内容，而非提出新问题，即使涉及技术术语，也应归为 other**。 • 不要将此类反馈误判为 repair 或 qa——它们不是在问“该怎么修”或“原理是什么”，而是在说“你刚才说的不对/不全”。 • 此类通常出现在多轮对话中，是对前文输出的回应。 u - 特征：用户明确要求**生成、整理、导出或汇总**某种形式的文档、报表、清单或总结材料。通常涉及将分散的故障记录、维修历史、备件数据或问答内容整合成结构化文本（如日报、周报、故障分析报告、维修总结、备件消耗表等）。 - 关键词：生成报告、写总结、导出表格、整理清单、汇总数据、形成文档、日报、周报、月报、分析报告、维修记录单、台账报表 - 示例： • 请根据本周的故障记录生成一份主机系统运行分析报告 • 总结这次对话 • 导出过去一年的备件消耗统计报告 • 帮我写一份关于此次主机停机事故的详细处理总结 )r r repairr rrrN)__doc__WORKFLOW_CONFIGROUTE_DESCRIPTIONStuplekeysVALID_ROUTE_FLAGS@e:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\aidoc_api\workflow_registry.pyrs&72 *%  72 >9 *% 7272 -( /* 2-k;~      GL\/..01r9ux35# create_agents.py import requests import urllib3 from uuid import uuid4 urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning) BASE_URL = "http://192.168.0.46:22000" AGENT_API = f"{BASE_URL}/api/v1/agents/" HEADERS = { "Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json", } TIMEOUT = 10 OUTPUT_FILE = "agent_ids.txt" AGENT_META = { str(uuid4()): { "icon_index": 1, "name": "修理工程管理", "description": "对舰船修理工程实施全过程管理，包括任务分解、进度控制、工序协调和资源调配。", "prompt": "助理员您好，我是修理工程管理助手，我已经绑定了技术资料、通用知识、故障知识、法规标准知识库。我可以为您提供舰船设备的标准修理内容范围、作业工序清单以及安全施工要求，请直接告诉我您需要查询的设备名称。", "default_query": [ {"title": "查询设备标准 →", "content": "查询设备标准"}, {"title": "查看作业工序 →", "content": "查看作业工序"} ], }, str(uuid4()): { "icon_index": 2, "name": "器材统计与分析", "description": "对舰船维修保障过程中涉及的器材进行统计分析与趋势研判。", "prompt": "助理员您好，我是器材统计与分析助手。我已经绑定了技术资料、通用知识、故障知识、法规标准知识库。为您提供多维度的器材消耗统计与库存分析服务。请告诉我您需要统计的具体业务场景。", "default_query": [ {"title": "统计第一季度器材消耗 →", "content": "统计第一季度器材消耗"}, {"title": "分析当前库存周转率 →", "content": "分析当前库存周转率"}, {"title": "查看特定型号历史记录 →", "content": "查看特定型号历史记录"} ], }, str(uuid4()): { "icon_index": 3, "name": "修理法规知识查询", "description": "提供舰船修理相关法规、标准和制度的查询与解读。", "prompt": "您好！我是修理法规知识查询助手。我已经绑定了技术资料、通用知识、故障知识、法规标准知识库。请告诉我需要查询的主题。", "default_query": [ {"title": "查询焊接工艺规程 →", "content": "查询焊接工艺规程"}, {"title": "查看设备拆装安全规程 →", "content": "查看设备拆装安全规程"}, {"title": "搜索环保作业规定 →", "content": "搜索环保作业规定"} ], }, str(uuid4()): { "icon_index": 4, "name": "船舰知识查询", "description": "提供舰船结构、系统组成与功能原理等知识。", "prompt": "您好！我是舰船知识查询助手。我已经绑定了技术资料、通用知识、故障知识、法规标准知识库。请告诉我需要了解的主题。", "default_query": [ {"title": "了解舰船电力系统组成 →", "content": "了解舰船电力系统组成"}, {"title": "查询舰船推进装置类型 →", "content": "查询舰船推进装置类型"}, {"title": "搜索舰船雷达系统原理 →", "content": "搜索舰船雷达系统原理"} ], }, str(uuid4()): { "icon_index": 5, "name": "故障排查与修理", "description": "辅助进行舰船设备故障分析、原因定位与修理方案制定。", "prompt": "您好！我是智能故障排查与修理助手。我已经绑定了技术资料、通用知识、故障知识、法规标准知识库。提供舷号、设备名称和故障现象，我可以协助您进行复杂故障的研判诊断。", "default_query": [ {"title": "多模态输出与校验 →", "content": "多模态输出与校验"}, {"title": "诊断研判与可能性排序 →", "content": "诊断研判与可能性排序"}, {"title": "GT-25000燃气轮机的日常维护保养方案 →", "content": "GT-25000燃气轮机的日常维护保养方案"} ], }, str(uuid4()): { "icon_index": 6, "name": "舰船机电知识", "description": "提供舰船动力、电气、液压等机电系统相关知识。", "prompt": "机电长您好，我是舰船机电知识查询助手。我已经绑定了技术资料、通用知识、故障知识、法规标准知识库。请告诉我需了解的主题。", "default_query": [ {"title": "了解主推进系统构成 →", "content": "了解主推进系统构成"}, {"title": "查看舰艇液压机参数 →", "content": "查看舰艇液压机参数"}, {"title": "查看舰机液压系统参数 →", "content": "查看舰机液压系统参数"} ], }, str(uuid4()): { "icon_index": 7, "name": "现场维修作业向导", "description": "为一线维修人员提供现场操作流程与安全指导。", "prompt": "您好！我是现场维修作业向导。我已经绑定了技术资料、通用知识、故障知识、法规标准知识库。您可以询问具体的维修步骤、拆装工艺或查询安全操作规程。", "default_query": [ {"title": "离心泵汽蚀的典型特征 →", "content": "离心泵汽蚀的典型特征"}, {"title": "海水泵汽蚀的维修步骤 →", "content": "海水泵汽蚀的维修步骤"}, {"title": "GT-25000燃气轮机的日常维护步骤 →", "content": "GT-25000燃气轮机的日常维护步骤"} ], }, str(uuid4()): { "icon_index": 8, "name": "舰船技术知识百科", "description": "综合性舰船技术知识库。", "prompt": "您好，我是舰船技术知识百科助手。我已经绑定了技术资料、通用知识、故障知识、法规标准知识库。请告诉我您需要查询的技术主题。", "default_query": [ {"title": "了解船体高强钢性能 →", "content": "了解船体高强钢性能"}, {"title": "查询焊接工艺评定标准 →", "content": "查询焊接工艺评定标准"}, {"title": "查看防腐涂装技术规范 →", "content": "查看防腐涂装技术规范"} ], }, } def build_agent_json(agent_id: str) -> dict: meta = AGENT_META[agent_id] return { "id": agent_id, "name": meta["name"], "description": meta["description"], "prompt": meta["prompt"], "background": "string", "access_control": {}, "default_query": meta["default_query"], } def create_agent(agent_id: str) -> bool: resp = requests.post( AGENT_API, headers=HEADERS, json=build_agent_json(agent_id), verify=False, timeout=TIMEOUT, ) print(resp.json()) print(f"[CREATE] {agent_id} -> {resp.status_code}") return resp.status_code in (200, 201, 409) def main(): created_ids = [] for agent_id in AGENT_META.keys(): if create_agent(agent_id): created_ids.append(agent_id) with open(OUTPUT_FILE, "w", encoding="utf-8") as f: for aid in created_ids: f.write(aid + "\n") print(f"\n✅ 已写入 {len(created_ids)} 个 Agent UUID 到 {OUTPUT_FILE}") if __name__ == "__main__": main() # import requests # import urllib3 # from uuid import uuid4 # from typing import List, Tuple # # ========================= # # 0. 关闭 HTTPS 警告（开发环境） # # ========================= # urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning) # # ========================= # # 1. 基础配置 # # ========================= # BASE_URL = "https://devb.zdht.hjkl01.cn:65432" # AGENT_API = f"{BASE_URL}/api/v1/agents/" # ROLE_BIND_API = f"{BASE_URL}/api/v1/agent-roles/association" # HEADERS = { # "Accept": "application/json", # "Content-Type": "application/json", # } # TIMEOUT = 10 # # ========================= # # 2. 角色 ID（数据库真实存在） # # ========================= # AGENT_ROLE_1 = "2" # 助理员助手 (1-4) # AGENT_ROLE_2 = "3" # 机电长助手 (5-6) # AGENT_ROLE_3 = "4" # 维修员助手 (7-8) # ROLE_NAME_MAP = { # AGENT_ROLE_1: "助理员助手", # AGENT_ROLE_2: "机电长助手", # AGENT_ROLE_3: "维修员助手", # } # # ========================= # # 3. Agent 元数据 # # ========================= # AGENT_META = { # str(uuid4()): { # "icon_index": 1, # "name": "修理工程管理", # "description": "对舰船修理工程实施全过程管理，包括任务分解、进度控制、工序协调和资源调配。", # "prompt": "您好！我是一名舰船修理工程管理专家。", # }, # str(uuid4()): { # "icon_index": 2, # "name": "器材统计与分析", # "description": "对舰船维修保障过程中涉及的器材进行统计分析与趋势研判。", # "prompt": "您好！我是一名舰船器材统计与分析专家。", # }, # str(uuid4()): { # "icon_index": 3, # "name": "修理法规知识查询", # "description": "提供舰船修理相关法规、标准和制度的查询与解读。", # "prompt": "您好！我是一名舰船修理法规专家。", # }, # str(uuid4()): { # "icon_index": 4, # "name": "船舰知识查询", # "description": "提供舰船结构、系统组成与功能原理等知识。", # "prompt": "您好！我是一名舰船专业知识顾问。", # }, # str(uuid4()): { # "icon_index": 5, # "name": "故障排查与修理", # "description": "辅助进行舰船设备故障分析、原因定位与修理方案制定。", # "prompt": "您好！我是一名舰船设备故障诊断专家。", # }, # str(uuid4()): { # "icon_index": 6, # "name": "舰船机电知识", # "description": "提供舰船动力、电气、液压等机电系统相关知识。", # "prompt": "您好！我是一名舰船机电系统专家。", # }, # str(uuid4()): { # "icon_index": 7, # "name": "现场维修作业向导", # "description": "为一线维修人员提供现场操作流程与安全指导。", # "prompt": "您好！我是一名现场维修作业向导。", # }, # str(uuid4()): { # "icon_index": 8, # "name": "舰船技术知识百科", # "description": "综合性舰船技术知识库。", # "prompt": "您好！我是一部舰船技术知识百科。", # }, # } # # ========================= # # 4. 构建 Agent JSON # # ========================= # def build_agent_json(agent_id: str) -> dict: # meta = AGENT_META[agent_id] # return { # "id": agent_id, # "name": meta["name"], # "description": meta["description"], # "prompt": meta["prompt"], # "background": "string", # "access_control": {}, # } # # ========================= # # 5. 创建 Agent # # ========================= # def create_agent(agent_id: str) -> bool: # resp = requests.post( # AGENT_API, # headers=HEADERS, # json=build_agent_json(agent_id), # verify=False, # timeout=TIMEOUT, # ) # print(f"[CREATE] Agent {agent_id} -> {resp.status_code}") # if resp.status_code in (200, 201, 409): # return True # print(" ↳ 返回值:", resp.text) # return False # # ========================= # # 6. 绑定 Agent 到角色 # # ========================= # def bind_agent_to_role(agent_id: str, role_id: str) -> bool: # payload = [ # { # "agent_id": agent_id, # "agent_role_id": role_id, # "is_active": True, # } # ] # resp = requests.post( # ROLE_BIND_API, # headers=HEADERS, # json=payload, # verify=False, # timeout=TIMEOUT, # ) # print( # f"[BIND] Agent {agent_id} -> Role {role_id} " # f"({ROLE_NAME_MAP.get(role_id)}) => {resp.status_code}" # ) # if resp.status_code in (200, 201): # return True # print(" ↳ 返回值:", resp.text) # return False # # ========================= # # 7. 主流程（先创建 → 再统一绑定） # # ========================= # def main(): # pending_bindings: List[Tuple[str, str]] = [] # print("=== 开始创建 Agent ===") # for agent_id, meta in AGENT_META.items(): # try: # if not create_agent(agent_id): # continue # idx = meta["icon_index"] # if 1 <= idx <= 4: # role_id = AGENT_ROLE_1 # elif 5 <= idx <= 6: # role_id = AGENT_ROLE_2 # elif 7 <= idx <= 8: # role_id = AGENT_ROLE_3 # else: # continue # pending_bindings.append((agent_id, role_id)) # except Exception as e: # print(f"[ERROR] Agent {agent_id} -> {e}") # print("\n=== 开始统一绑定角色 ===") # for agent_id, role_id in pending_bindings: # bind_agent_to_role(agent_id, role_id) # print("\n=== 全部完成 ===") # # ========================= # # 8. 入口 # # ========================= # if __name__ == "__main__": # main() Dx(17cb4f33-f84d-473a-9299-d8138e8ea9d6 a8352abb-900d-468a-97b1-ac93f012ccb2 f6363563-fd44-4c11-aa24-d2d97abbaa96 2fc6a72e-69a9-497e-b7f4-12cd6833c781 16c1320c-444a-4fb7-9e2e-34748f16d361 c742915b-4bf1-47e3-b64f-903a4ce60de8 6089a40f-a1b3-4514-a229-25bc8f42789e 9cc84831-747e-4cdf-b941-736dcdc9514c Kx$# # bind_agents.py # import requests # import urllib3 # urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning) # BASE_URL = "https://devb.zdht.hjkl01.cn:65432" # ROLE_BIND_API = f"{BASE_URL}/api/v1/agent-roles/association" # HEADERS = { # "Accept": "application/json", # "Content-Type": "application/json", # } # TIMEOUT = 10 # INPUT_FILE = "agent_ids.txt" # # 角色 ID # AGENT_ROLE_0 = "1" # 1-8 # AGENT_ROLE_1 = "2" # 1-4 # AGENT_ROLE_2 = "3" # 5-6 # AGENT_ROLE_3 = "4" # 7-8 # def calc_role_id_by_index(index: int) -> str: # if 1 <= index <= 4: # return AGENT_ROLE_1 # elif 5 <= index <= 6: # return AGENT_ROLE_2 # elif 7 <= index <= 8: # return AGENT_ROLE_3 # else: # raise ValueError("非法 icon_index") # def bind_agent(agent_id: str, role_id: str): # payload = [ # { # "agent_id": agent_id, # "agent_role_id": role_id, # "is_active": True, # } # ] # resp = requests.post( # ROLE_BIND_API, # headers=HEADERS, # json=payload, # verify=False, # timeout=TIMEOUT, # ) # print(f"[BIND] {agent_id} -> role {role_id} => {resp.status_code}") # if resp.status_code not in (200, 201): # print(" ↳", resp.text) # def main(): # with open(INPUT_FILE, "r", encoding="utf-8") as f: # agent_ids = [line.strip() for line in f if line.strip()] # print(f"=== 读取到 {len(agent_ids)} 个 Agent ===") # for idx, agent_id in enumerate(agent_ids, start=1): # role_id = calc_role_id_by_index(idx) # bind_agent(agent_id, role_id) # print("\n✅ 绑定完成") # if __name__ == "__main__": # main() import requests import urllib3 urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning) BASE_URL = "http://192.168.0.46:22000" ROLE_BIND_API = f"{BASE_URL}/api/v1/agent-roles/association" HEADERS = { "Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json", } TIMEOUT = 10 INPUT_FILE = "agent_ids.txt" # 角色 ID AGENT_ROLE_0 = "1" # 所有 Agent 必绑 AGENT_ROLE_1 = "2" # 1-4 AGENT_ROLE_2 = "3" # 5-6 AGENT_ROLE_3 = "4" # 7-8 def calc_role_id_by_index(index: int) -> str: if 1 <= index <= 4: return AGENT_ROLE_1 elif 5 <= index <= 6: return AGENT_ROLE_2 elif 7 <= index <= 8: return AGENT_ROLE_3 else: raise ValueError("非法 index") def bind_agent(agent_id: str, role_id: str): payload = [ { "agent_id": agent_id, "agent_role_id": role_id, "is_active": True, } ] resp = requests.post( ROLE_BIND_API, headers=HEADERS, json=payload, verify=False, timeout=TIMEOUT, ) print(f"[BIND] {agent_id} -> role {role_id} => {resp.status_code}") if resp.status_code not in (200, 201): print(" ↳", resp.text) def main(): with open(INPUT_FILE, "r", encoding="utf-8") as f: agent_ids = [line.strip() for line in f if line.strip()] print(f"=== 读取到 {len(agent_ids)} 个 Agent ===") for idx, agent_id in enumerate(agent_ids, start=1): # 1️⃣ 所有 Agent 统一绑定角色 1 bind_agent(agent_id, AGENT_ROLE_0) # 2️⃣ 再绑定分组角色 group_role = calc_role_id_by_index(idx) # 防止重复绑定 if group_role != AGENT_ROLE_0: bind_agent(agent_id, group_role) print("\n✅ 绑定完成（角色 1 + 分组角色）") if __name__ == "__main__": main() &Joximport asyncio import re import sys from typing import Optional, List, Set,Iterable if sys.platform.startswith("win") and hasattr(asyncio, "WindowsSelectorEventLoopPolicy"): asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy()) import ahocorasick from pydantic import BaseModel, Field, model_validator from fastapi import FastAPI, File, Path, UploadFile, HTTPException, Form, Request, Header, Body, BackgroundTasks from fastapi.responses import StreamingResponse try: from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate except ImportError: from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate from openai.types.chat import ChatCompletionSystemMessageParam, ChatCompletionUserMessageParam, ChatCompletionMessageParam from chunk_text import get_chunk_bbox, split_text_preserve_sentences, data_replace, chunk_check,merge_short_slices,find_and_read_content_list,process_pdf_file,process_other_file from fastapi.responses import JSONResponse, StreamingResponse import requests from pathlib import PurePath, Path as PathLib import tempfile from modelsAPI import model_api from documents_prompt import ( BEAUTIFY_TYPE_DICT, TEMPLATE_DICT, GENERATE_NORMAL_OUTLINE_PROMPT, GENERATE_MARKDOWN_LIST_OUTLINE_PROMPT, GENERATE_METHOD_OUTLINE_PROMPT, ) """app.py FastAPI 主 Agent 接口 - 修复重复执行问题 提供主脑 Agent 的 HTTP API 服务，支持流式输出 集成 LangGraph Checkpointer 实现状态持久化 """ import logging from time import sleep import aiofiles from dotenv import load_dotenv from fastapi import FastAPI, HTTPException from fastapi.responses import StreamingResponse, FileResponse from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware from fastapi.staticfiles import StaticFiles from pydantic import BaseModel from typing import Optional, Dict, Any, AsyncGenerator,List import uvicorn import json import os import uuid from main_agent import create_main_agent from utils.function_tracker import ( register_event_callback, create_stream_event_handler, unregister_event_callback, clear_current_stream_handler ) import asyncio import importlib from doc2pdf import Doc2PDF from workflow_registry import WORKFLOW_CONFIG, VALID_ROUTE_FLAGS from main_agent import extract_conversation_title from workflows.history_manager import filter_image_urls, preprocess_from_request from config import set_request_user_config from checkpointer_config import ( CheckpointerManager, checkpointer_manager ) app = FastAPI(max_request_size=1024 * 1024 * 10) converter = Doc2PDF() DATA_DIR = "/app/files" load_dotenv() logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=["*"], allow_credentials=True, allow_methods=["*"], allow_headers=["*"], ) # app.mount("/picture", StaticFiles(directory="/app/picture"), name="pictures") @app.on_event("startup") async def startup_event(): """应用启动时初始化""" await checkpointer_manager.setup() # 初始化智能体使用统计表 from tools.agent_usage_statistics import init_agent_usage_table await init_agent_usage_table() logger.info("应用启动完成，PostgreSQL Checkpointer 已配置") # =============== PDF 文件目录配置 =============== # 创建 PDF 文件目录（用于存储生成的 PDF 等文件） PDF_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "created_pdf") # 创建 word 文件目录（用于存储生成的 word 等文件） WORD_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "created_word") os.makedirs(PDF_DIR, exist_ok=True) class RewriteRequest(BaseModel): rewrite_type: Optional[str] = None content: Optional[str] = None require: Optional[str] = None sentence: Optional[str] = None REWRITE_TYPE_MAP = { "quotePolish": "金句润色", "formalStyle": "书面化", "speechStyle": "讲稿化", "formatting": "规整", "expand": "扩写", "continueWriting": "续写", "report": "汇报", "quote": "金句", "summarize": "精简", "condense": "总结", } def build_rewrite_prompt(request: RewriteRequest) -> str: beautify_type = REWRITE_TYPE_MAP.get(request.rewrite_type or "") if not beautify_type: raise HTTPException(status_code=400, detail=f"不支持的 rewrite_type: {request.rewrite_type}") prompt_template = BEAUTIFY_TYPE_DICT.get(beautify_type) if not prompt_template: raise HTTPException(status_code=400, detail=f"未找到提示词模板: {beautify_type}") return prompt_template.format( require=request.require or "", content=request.content or "", sentence=request.sentence or request.content or "", ) async def stream_llm_content(prompt: str): async for chunk in model_api.OpenaiAPI.open_api_chat_stream( query=prompt, model=None, system_prompt="你是专业文稿改写助手，根据要求进行文本改写。", messages=[], ): if chunk: yield chunk @app.post("/Rewrite") async def rewrite(request: RewriteRequest): prompt = build_rewrite_prompt(request) return StreamingResponse( stream_llm_content(prompt), media_type="text/plain; charset=utf-8", ) class WriteRequest(BaseModel): role: Optional[str] = None template: Optional[str] = None title: Optional[str] = None length: Optional[str] = None requirement: Optional[str] = None references: Optional[str] = None outline: Optional[str] = None konwlege: Optional[str] = None prompt: Optional[str] = None class OutlineRequest(BaseModel): role: Optional[str] = None template: Optional[str] = None title: Optional[str] = None length: Optional[str] = None requirement: Optional[str] = None references: Optional[str] = None konwlege: Optional[str] = None prompt: Optional[str] = None def length_convert(length: Optional[str]) -> str: if length == "短": return "1000字" if length == "中": return "1000-2000字" if length == "长": return "2000-5000字" return length or "" def build_write_prompt(request: WriteRequest) -> str: if request.prompt and request.prompt.strip(): return request.prompt.strip() template = request.template or "" prompt_template = TEMPLATE_DICT.get(template) if not prompt_template: raise HTTPException(status_code=400, detail=f"不支持的写作模板: {template}") title = request.title or "" if not title.strip(): raise HTTPException(status_code=400, detail="title不能为空") return prompt_template.format( role=request.role or "", title=title, length=length_convert(request.length), requirement=request.requirement or "", references=request.references or "", outline=request.outline or "", ) async def stream_write_content(prompt: str): async for chunk in model_api.OpenaiAPI.open_api_chat_stream( query=prompt, model=None, system_prompt="你是专业公文写作助手，请直接输出正文内容。", messages=[], ): if chunk: yield chunk @app.post("/Write") async def write(request: WriteRequest): prompt = build_write_prompt(request) return StreamingResponse( stream_write_content(prompt), media_type="text/plain; charset=utf-8", ) def build_outline_prompt(request: OutlineRequest) -> str: if request.prompt and request.prompt.strip(): return request.prompt.strip() template = request.template or "" title = request.title or "" if not title.strip(): raise HTTPException(status_code=400, detail="title不能为空") markdown_list_template = {"报告", "函", "文书", "工作总结"} prompt_template = GENERATE_NORMAL_OUTLINE_PROMPT if template == "方案": prompt_template = GENERATE_METHOD_OUTLINE_PROMPT elif template in markdown_list_template: prompt_template = GENERATE_MARKDOWN_LIST_OUTLINE_PROMPT return prompt_template.format( role=request.role or "", template=template, title=title, length=length_convert(request.length), requirement=request.requirement or "", references=request.references or "", ) async def stream_outline_content(prompt: str): async for chunk in model_api.OpenaiAPI.open_api_chat_stream( query=prompt, model=None, system_prompt="你是专业公文提纲生成助手，请直接输出提纲内容。", messages=[], ): if chunk: yield chunk @app.post("/Outline") async def outline(request: OutlineRequest): prompt = build_outline_prompt(request) return StreamingResponse( stream_outline_content(prompt), media_type="text/plain; charset=utf-8", ) class ReviewRequest(BaseModel): require: Optional[str] = Field(None, description="额外校对要求") content: str = Field(..., description="待校对文本") types: List[str] = Field(..., description="检查类型") sensitive_words: List[str] = Field(default_factory=list, description="敏感词汇") negative_words: List[str] = Field(default_factory=list, description="错误词汇") positive_words: List[str] = Field(default_factory=list, description="正词词汇") @model_validator(mode="after") def check_content(self): if not self.content or not self.content.strip(): raise ValueError("content不能为空") return self class ReviewItem(BaseModel): original: str error: str suggestion: str class ReviewResponse(BaseModel): data: List[ReviewItem] def normalize_words(words: List[str]) -> Set[str]: return {word.strip() for word in words if word and word.strip()} def find_keywords(text: str, keyword_set: Set[str]) -> List[str]: if not text or not keyword_set: return [] automaton = ahocorasick.Automaton() for idx, keyword in enumerate(keyword_set): automaton.add_word(keyword, (idx, keyword)) automaton.make_automaton() found = set() for _, (_, keyword) in automaton.iter(text): found.add(keyword) return list(found) def append_dictionary_results( items: List[dict], content: str, sensitive_words: Set[str], negative_words: Set[str], ) -> List[dict]: for word in find_keywords(content, sensitive_words): items.append({ "original": word, "error": "敏感词汇", "suggestion": "", }) for word in find_keywords(content, negative_words): items.append({ "original": word, "error": "错误词汇", "suggestion": "", }) return items def filter_positive_word_false_positives( items: List[dict], positive_words: Set[str], ) -> List[dict]: if not positive_words: return items result = [] for item in items: original = str(item.get("original", "")) error = str(item.get("error", "")) has_positive_word = any(word in original for word in positive_words) is_typo_error = ( "错别字" in error or "错别词" in error or "错别词语" in error ) if has_positive_word and is_typo_error: continue result.append(item) return result def dedupe_and_filter(items: List[dict], source_text: str) -> List[dict]: seen = set() result = [] for item in items: original = str(item.get("original", "")).strip() error = str(item.get("error", "")).strip() suggestion = str(item.get("suggestion", "")).strip() if not original: continue if original == suggestion: continue if original not in source_text: continue key = (original, error, suggestion) if key in seen: continue seen.add(key) result.append({ "original": original, "error": error, "suggestion": suggestion, }) return result def cotprompt(query): conten1 = """ 人工智能正在深刻改变现,代教育的方式。通过智能教学系统【】AI可以根据学生的学习习惯和掌握情况，提供个性化的学习内容和节奏学习内容和节奏，提高学习效率。同时，AI还能辅助教师进行作业批改、学习分析，甚至参与课堂互动，减轻教师的重复工作压力。 虚拟助教、智能语音识别、自动文达系统等技术，也让远程教育更加高效和便捷。更加高效和便捷。随着AI技术的发展，教育不再局限于固定的教材和课堂，而是变得更加开放、灵活和智能化------让每个雪生都能获得更适合自己的学习体验。人工智能不仅是工具，更是推动教育公平和质量提升的重要力量。 """ reasoning1 = """ "深刻改变现,代教育中"多了","，修改为“深刻改变现代教育中”；“智能教学系统【】”中存在错误符号“【】”，修改为“智能教学系统”；“提供个性化的学习内容和节奏学习内容和节奏”存在重复内容，修改为"提供个性化的学习内容和节奏"；"自动文达系统"存在错误词语"文达"，修改为”自动问答系统“；”而是变得更加开放、灵活和智能化------“ 中存在错误符号“------”，修改为“而是变得更加开放、灵活和智能化，”；“每个雪生”中存在错别字“雪生”，修改为“每个学生”；检查完上述错误之后，正确的文本内容应该是：人工智能正在深刻改变现代教育的方式。通过智能教学系统，AI可以根据学生的学习习惯和掌握情况，提供个性化的学习内容和节奏，提高学习效率。同时，AI还能辅助教师进行作业批改、学习分析，甚至参与课堂互动，减轻教师的重复工作压力。虚拟助教、智能语音识别、自动问答系统等技术，也让远程教育更加高效和便捷。 随着AI技术的发展，教育不再局限于固定的教材和课堂，而是变得更加开放、灵活和智能化，让每个学生都能获得更适合自己的学习体验。人工智能不仅是工具，更是推动教育公平和质量提升的重要力量。 """ ques = f""" 文本内容为{conten1},对给出的文本内容进行逻辑校对、基础校对和合规性检查，逻辑校对检测文本逻辑连贯性，基础校对检查文本中错别字、错误标点符号和重复内容。 校对文本之后，如果你发现没有任何错误，不需要返回其他内容，只需要返回： ###\n### 发现错误时返回： ###\n错误：错别字、标点不规范\n原文：星光店电；万里乌云\n建议：星光点点，万里无云 \n错误：错别词语、标点不规范\n原文：请注丰收与团圆。\n建议：庆祝丰收与团圆。 \n错误：标点不规范\n原文：你好；明天\n建议：你好，明天 \n错误：重复内容\n原文：我听说你心情很不错不错。你心情很不错不错。\n建议：我听说你心情很不错。### """ conten2 = """ 关于近期工作安排的通知 各位同事， 京公司研九决定，现将近期工作安排通知通知如下： 一、项目推进方面。各部门需加快项目进度，确保按时交付。如有问题，及时与相关领导沟通解决。项目负责人要切实履行职责，加强团队协作，提高工作效率。 二、培训学习方面：公司将组织系列培训课程，提升员工专业技能。具体时间、地点另行通知。员工需按时参加，不得无辜缺席。自即日起，严禁在工作时间从事与工作无关的活动。 二、纪律要求。近期发现部分员工上班时间做与工作无关的事情，如炒股、聊天等，严重影响工作效率和公司形象。自即日起，严禁在工作时间从事与工作无关的活动。违反规定者，将按照公司规章制度严肃处理。 特此通知： [公司名称] [日期] """ reasoning2 = """ "京公司研九决定"中存在错别字和词语“京”、“研九”，修改为“经公司研究决定”；“工作安排通知通知”存在重复内容，修改为“工作安排通知”；“一、项目推进方面。”存在错误标点符号，参与后续内容中“二、培训学习方面：”，因此“一、项目推进方面”之后应当使用“：”，修改为“一、项目推进方面：”；“无辜缺席。”中存在错别字“辜”，修改为“无故缺席”； “二、纪律要求。”存在错别字、标点不规范，纪律要求应该是第三点，应该使用”：“，修改为“三、纪律要求：”；”特此通知：“中存在标点不规范，应该修改为”特此通知。“检查完上述错误之后，正确的文本内容应该是：关于近期工作安排的通知 各位同事， 经公司研究决定，现将近期工作安排通知如下： 一、项目推进方面：各部门需加快项目进度，确保按时交付。如有问题，及时与相关领导沟通解决。项目负责人要切实履行职责，加强团队协作，提高工作效率。 二、培训学习方面：公司将组织系列培训课程，提升员工专业技能。具体时间、地点另行通知。员工需按时参加，不得无故缺席。自即日起，严禁在工作时间从事与工作无关的活动。 三、纪律要求：近期发现部分员工上班时间做与工作无关的事情，如炒股、聊天等，严重影响工作效率和公司形象。自即日起，严禁在工作时间从事与工作无关的活动。违反规定者，将按照公司规章制度严肃处理。 特此通知。 [公司名称] [日期] """ ques2 = f""" 文本内容为{conten2},对给出的文本内容进行逻辑校对、基础校对和合规性检查，逻辑校对检测文本逻辑连贯性，基础校对检查文本中错别字、错误标点符号和重复内容。 校对文本之后，如果你发现没有任何错误，不需要返回其他内容，只需要返回： ###\n### 发现错误时返回： ###\n错误：错别字、标点不规范\n原文：星光店电；万里乌云\n建议：星光点点，万里无云 \n错误：错别词语、标点不规范\n原文：请注丰收与团圆。\n建议：庆祝丰收与团圆。 \n错误：标点不规范\n原文：你好；明天\n建议：你好，明天 \n错误：重复内容\n原文：我听说你心情很不错不错。你心情很不错不错。\n建议：我听说你心情很不错。### """ conten3 = """ 《水声目标识别》课程教学计划 一、课程名称 水声目标识别，该课程式用于海洋科学、水声工程、电子信息等专业本科生asfqfqfqwfwqf、研究生，以及军事院校学员、相关领域科研人员和企业技术人员技术人员。 三、计划学时 2026学年，总学时：48学时（理论授课32学时，实作授课16学时） 三、授课时间 每周4学时，共12周完成 四、教学目标 1. 知识目标 使学生掌握水声目标识别的几本原理】方法和技术，包括声纳信号的特性、目标特征提取、分类与识别算法等。 了解水声目标识别在军事（如潜艇作战、反潜作战等）和民用（如海洋资源勘探、水下考古等）领域的应用。 熟悉水声目标识别系统的基本组成和工作原理， 2. 能力目标 培养学生运用所学知识对水声信号进行分析处理、特征提取和目标识别的能力。 提高学生运用专业软件（如MATLAB等）进行水声水声信号处理和目标识别仿真的能力。 增强学生解决实际水声目标识别问题的实践能力和创新思维。 3. 素质目标 培养学生严谨的科学态度和扎实的专业素养，使其剧备良好的团队协作精神和沟通能力。 激发学生对水声技术领域的学习兴趣和探索精神，培养其自主学习和终身学习的意识。 """ ques3 = f""" 文本内容为{conten3},对给出的文本内容进行逻辑校对、基础校对和合规性检查，逻辑校对检测文本逻辑连贯性，基础校对检查文本中错别字、错误标点符号和重复内容。 校对文本之后，如果你发现没有任何错误，不需要返回其他内容，只需要返回： ###\n### 发现错误时返回： ###\n错误：错别字、标点不规范\n原文：星光店电；万里乌云\n建议：星光点点，万里无云 \n错误：错别词语、标点不规范\n原文：请注丰收与团圆。\n建议：庆祝丰收与团圆。 \n错误：标点不规范\n原文：你好；明天\n建议：你好，明天 \n错误：重复内容\n原文：我听说你心情很不错不错。你心情很不错不错。\n建议：我听说你心情很不错。### """ reasoning3 = """ "式用"中存在错别字“式”，修改为：“适用”；“本科生asfqfqfqwfwqf、”中存在错别字和符号“asfqfqfqwfwqf”，修改为：“本科生、”；“三、计划学时”存在错别字使用不当，修改为：“二、计划学时”； “几本原理】”存在错别字、标点不规范，应该修改为：“基本原理”；“工作原理，”存在标点不规范，应该修改为：“工作原理。”；“水声水声信号”中存在重复内容“水声”，应该修改为“水声信号”； “剧备”存在错别字“剧”，应该修改为：”具备“。检查完上述错误之后，正确的文本内容应该是： 《水声目标识别》课程教学计划 一、课程名称 水声目标识别，该课程式用于海洋科学、水声工程、电子信息等专业本科生、研究生，以及军事院校学员、相关领域科研人员和企业技术人员。 三、计划学时 2026学年，总学时：48学时（理论授课32学时，实作授课16学时） 三、授课时间 每周4学时，共12周完成 四、教学目标 1. 知识目标 使学生掌握水声目标识别的基本原理、方法和技术，包括声纳信号的特性、目标特征提取、分类与识别算法等。 了解水声目标识别在军事（如潜艇作战、反潜作战等）和民用（如海洋资源勘探、水下考古等）领域的应用。 熟悉水声目标识别系统的基本组成和工作原理。 2. 能力目标 培养学生运用所学知识对水声信号进行分析处理、特征提取和目标识别的能力。 提高学生运用专业软件（如MATLAB等）进行水声信号处理和目标识别仿真的能力。 增强学生解决实际水声目标识别问题的实践能力和创新思维。 3. 素质目标 培养学生严谨的科学态度和扎实的专业素养，使其具备良好的团队协作精神和沟通能力。 激发学生对水声技术领域的学习兴趣和探索精神，培养其自主学习和终身学习的意识。 """ # 定义 Few-Shot CoT 示例 examples = [ { "question": ques, "reasoning": reasoning1, "answer": """ \n错误：标点不规范\n原文：现,代教育\n建议：现代教育 \n错误：标点不规范\n原文：智能教学系统【】\n建议：智能教学系统 \n错误：重复内容\n原文：提供个性化的学习内容和节奏学习内容和节奏\n建议：提供个性化的学习内容和节奏 \n错误：错别字、错别词语\n原文：自动文达系统\n建议：自动问答系统 \n错误：标点不规范\n原文：而是变得更加开放、灵活和智能化------\n建议：而是变得更加开放、灵活和智能化， \n错误：错别字、错别词语\n原文：每个雪生\n建议：每个学生 """ }, { "question": ques2, "reasoning": reasoning2, "answer": """ \n错误：错别字、错别词语\n原文：京公司研九决定\n建议：经公司研究决定 \n错误：重复内容\n原文：工作安排通知通知\n建议：工作安排通知 \n错误：错别字、错别词语\n原文：无辜缺席。\n建议：无故缺席 \n错误：错别字、标点不规范\n原文：二、纪律要求。\n建议：三、纪律要求： \n错误：标点不规范\n原文：特此通知：\n建议：特此通知。 """ }, { "question": ques3, "reasoning": reasoning3, "answer": """ \n错误：错别字、错别词语\n原文：式用\n建议：适用 \n错误：错别字、错别字符\n原文：本科生asfqfqfqwfwqf、\n建议：本科生、 \n错误：错别字、逻辑不顺\n原文：三、计划学时\n建议：二、计划学时 \n错误：错别字、标点不规范\n原文：几本原理】\n建议：基本原理 \n错误：标点不规范\n原文：工作原理，\n建议：工作原理。 \n错误：重复内容\n原文：水声水声信号\n建议：水声信号 \n错误：错别字、错别词语\n原文：剧备\n建议：具备 """ } ] # 定义单个示例的模板 example_template = """ 问题: {question} 推理过程: {reasoning} 答案: {answer} """ # 创建 PromptTemplate 对象 example_prompt = PromptTemplate( input_variables=["question", "reasoning", "answer"], template=example_template ) # 创建 FewShotPromptTemplate 对象 few_shot_prompt = FewShotPromptTemplate( examples=examples, example_prompt=example_prompt, prefix="你是一个文本内容校对高手。能够根据要要求进行错误检查。请根据以下示例，解决用户提出的问题。", suffix="问题: {question}\n推理过程:", input_variables=["question"], example_separator="\n\n" ) prompt = few_shot_prompt.format(question=query) return prompt def build_review_prompt(types: List[str], content: str, require: Optional[str]) -> Iterable[ChatCompletionMessageParam]: if require is None: require = "" review_t = "现在需要你帮我完成以下文本校对任务：" for i , t in enumerate(types): if t =="逻辑校对": review_t += f"{i} 对这段文本进行逻辑校对\n" if t =="基础校对": review_t += f"{i}.1 进行错别字校对，错别字错误主要以文本用字不当为主，例如：星光店电，正确的应该为：星光点点。\n" review_t += f"{i}.2 进行标点校对，主要以标点符号使用不当为主，例如：星光点点；万里无云，正确的应该为：星光点点，万里无云\n" review_t += f"{i}.3 进行格式规范校对\n" review_t += f"{i}.4 进行重复内容校对，主要以原文中出现重复词语、句子或文本为主，例如：“今天今天心情相当不错，我很开心。我很开心。“，正确的内容应该为：今天心情相当不错，我很开心。\n" if t=="合规性检查": review_t += f"{i} 对这段文本进行合规性检查\n" query = f""" 我会给你对应的文本，进行相应的检查，{review_t} """ query1 = cotprompt(content) return [ ChatCompletionUserMessageParam(role="user", content="请不要进行思考，直接输出内容"), ChatCompletionUserMessageParam(role="user", content=query), ChatCompletionUserMessageParam(role="user", content=query1), ] _REVIEW_BLOCK_RE = re.compile( r"错误[:：]\s*(?P.*?)\s*[\r\n]+" r"原文[:：]\s*(?P.*?)\s*[\r\n]+" r"建议[:：]\s*(?P.*?)(?=\n\s*\n|$)", re.S, ) def parse_review_output(text: str) -> List[dict]: text = text.strip() if text.startswith("###"): text = text[3:].strip() if text.endswith("###"): text = text[:-3].strip() result = [] for match in _REVIEW_BLOCK_RE.finditer(text): result.append({ "error": match.group("error").strip(), "original": match.group("original").strip(), "suggestion": match.group("suggestion").strip(), }) return result async def call_review_model(prompt: Iterable[ChatCompletionMessageParam]) -> str: system_prompt = ( "你是一个专业的文本校对专家，能够根据要求进行内容的纠正和改错" "请严格按照用户要求的格式输出。" "不要输出推理过程、解释性文字、前缀或总结。" ) full_text = "" async for chunk in model_api.OpenaiAPI.open_api_chat_stream( model=None, json_output=False, system_prompt=system_prompt, messages=prompt, enable_thinking=False, temperature=0.1, ): if chunk: full_text += chunk return full_text async def review_chunk( content: str, types: List[str], require: Optional[str], ) -> List[dict]: prompt = build_review_prompt( content=content, types=types, require=require, ) model_output = await call_review_model(prompt) return parse_review_output(model_output) async def review_text( content: str, types: List[str], require: Optional[str], sensitive_words: List[str], negative_words: List[str], positive_words: List[str], ) -> List[dict]: sensitive_word_set = normalize_words(sensitive_words) negative_word_set = normalize_words(negative_words) positive_word_set = normalize_words(positive_words) chunk_size = 1000 chunks = [ content[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(content), chunk_size) ] all_items = [] for chunk in chunks: llm_items = await review_chunk( content=chunk, types=types, require=require, ) llm_items = filter_positive_word_false_positives( llm_items, positive_word_set, ) llm_items = append_dictionary_results( llm_items, content=chunk, sensitive_words=sensitive_word_set, negative_words=negative_word_set, ) all_items.extend(llm_items) return dedupe_and_filter(all_items, content) @app.post("/Review", response_model=ReviewResponse) async def review(request: ReviewRequest): result = await review_text( content=request.content, types=request.types, require=request.require, sensitive_words=request.sensitive_words, negative_words=request.negative_words, positive_words=request.positive_words, ) return {"data": result} # =============== 请求模型 =============== class AgentRequest(BaseModel): """Agent 请求模型""" query: Optional[Any] = None # 用户文本输入 file_text: Optional[str] = None # 文件文本输入 image: Optional[str] = None # 图片路径 audio: Optional[str] = None # 音频路径（支持 audio 或 asr） # 路由标志（可选，如果提供则跳过任务分类） route_flag: Optional[str] = None # 路由标志 history_message: Optional[Any] = None # 历史信息（支持字符串或列表格式） # 接收参数 top_k: Optional[Any] = None # rag 前top_k rag_prompt: Optional[Any] = None # rag 提示词模板（支持字符串、列表、字典等多种类型） image_kb_id: Optional[str] = None # 图库 知识库id image_file_id: Optional[str] = None # 图库 文件id text_kb_id: Optional[str] = None # 检索 知识库id text_file_id: Optional[str] = None # 检索 文件id # Socket.IO 格式所需字段 chat_id: Optional[str] = None # 聊天ID message_id: Optional[str] = None # 消息ID # 知识库配置 x_user_id: Optional[str] = "1" # 用户ID x_user_name: Optional[str] = "testuser" # 用户名称 x_role: Optional[str] = "admin" # 角色 class AgentResponse(BaseModel): """Agent 响应模型""" success: bool message: str data: Optional[Dict[str, Any]] = None error: Optional[str] = None class FeedbackClassifyRequest(BaseModel): """反馈分类请求模型""" feedback_text: str # =============== 辅助函数 =============== def process_rag_prompt(rag_prompt: Any) -> str: """ 处理 rag_prompt 参数，将各种类型转换为字符串 Args: rag_prompt: 可以是字符串、列表、字典等任意类型 Returns: 处理后的字符串 """ if rag_prompt is None: return "" # 如果是字符串，直接返回 if isinstance(rag_prompt, str): return rag_prompt.strip() # 如果是列表，转换为多行字符串 if isinstance(rag_prompt, list): # 将列表中的每个元素转换为字符串，并用换行符连接 return "\n".join(str(item) for item in rag_prompt if item) # 如果是字典，转换为 JSON 字符串 if isinstance(rag_prompt, dict): try: return json.dumps(rag_prompt, ensure_ascii=False, indent=2) except Exception as e: logger.warning(f"rag_prompt 字典转换失败: {e}") return str(rag_prompt) # 其他类型，直接转换为字符串 return str(rag_prompt).strip() def format_stream_event(event_type: str, data: Dict[str, Any], chat_id: str = "", message_id: str = "", type: str = "chat:completion", ) -> str: """格式化流式事件输出为 Socket.IO 格式""" # 生成 message_id（如果没有提供） if not message_id: message_id = str(uuid.uuid4()) # 根据事件类型构建不同的数据结构 if event_type == "stream_content": # stream_content 事件使用 chat:completion 格式 content = data.get("content", "") event_data = { "chat_id": chat_id, "message_id": message_id, "data": { "type": "chat:completion", "data": { "content": content } } } elif event_type == "function_end": # function_end 事件 event_data = { "chat_id": chat_id, "message_id": message_id, "data": { "type": "chat:completion", "data": { "stepsBlueprint": data } } } elif event_type == "execution_complete": # execution_complete 事件 rag_result = data.get("rag_result", {}) graph_result = data.get("graph_result", []) final_result = data.get("final_result", {}) title = data.get("title", "") # 判断是否有有效的 RAG 结果（非空 dict） has_rag = isinstance(rag_result, dict) and bool(rag_result) # 判断是否有有效的图谱结果（非空 list，且至少一个元素的 nodes 非空） has_graph = ( isinstance(graph_result, list) and len(graph_result) > 0 and any(isinstance(item, dict) and item.get("nodes") for item in graph_result) ) # 只有当 RAG 或图谱有有效内容时，才构建 sourceCitation source_citation = None if has_rag or has_graph: source_citation = {} if has_rag: source_citation.update(rag_result) if has_graph: source_citation["xxxx.graph"] = graph_result # 构建 event_data（title 由调用方异步计算后传入） if final_result: content = final_result.get("content", "") event_data = { "chat_id": chat_id, "message_id": message_id, "data": { "type": "chat:completion", "data": { "content": content, }, "actions": final_result.get("actions", ""), "suggestedReplies": final_result.get("suggestedReplies", "") } } else: event_data = { "chat_id": chat_id, "message_id": message_id, "data": { "type": "chat:completion", "data": { "data": {}, "done": True, "title": title or "新对话", } } } # 仅在有引用来源时添加 sourceCitation 字段 if source_citation is not None: event_data["data"]["data"]["sourceCitation"] = source_citation else: # 其他事件 event_data = { "chat_id": chat_id, "message_id": message_id, "type": event_type, "data": { "type": event_type, "data": "" } } # Socket.IO 格式：["chat-events", {...}] socket_io_message = ["chat-events", event_data] return f"{json.dumps(socket_io_message, ensure_ascii=False)}\n" async def execute_workflow_chain( route_flag: str, route_params: Dict[str, Any], chat_id: str = "", message_id: str = "", checkpointer=None ) -> Dict[str, Any]: """ 执行工作流 Args: route_flag: 路由标志 route_params: 路由参数 chat_id: 聊天会话 ID message_id: 消息 ID checkpointer: LangGraph checkpointer 实例 Returns: 工作流执行结果 """ print("子工作流标志：", route_flag) print("子工作流参数：", route_params) if not route_flag: return {} extracted_text = route_params.get("extracted_text", "") combined_query = route_params.get("combined_query", "") history_message = route_params.get("history_message", "") workflow_info = WORKFLOW_CONFIG.get(route_flag) if not workflow_info: logger.warning(f"未知的路由标志: {route_flag}，使用默认的qa工作流") workflow_info = WORKFLOW_CONFIG.get("qa", WORKFLOW_CONFIG.get(list(WORKFLOW_CONFIG.keys())[0])) try: module = importlib.import_module(workflow_info["module"]) workflow_func = getattr(module, workflow_info["function"]) except (ImportError, AttributeError) as e: print(e) logger.error(f"无法导入工作流 {route_flag}: {e}") return {} print("zigongggggggggggggggggggggggg") try: import inspect sig = inspect.signature(workflow_func) params = list(sig.parameters.keys()) kwargs = { "extracted_text": extracted_text, "combined_query": combined_query, "history_message": history_message, "route_flag": route_flag, } if "chat_id" in params: kwargs["chat_id"] = chat_id if "message_id" in params: kwargs["message_id"] = message_id if "checkpointer" in params: kwargs["checkpointer"] = checkpointer result = await workflow_func(**kwargs) except Exception as e: print(e) logger.error(f"工作流执行失败: {e}") return {} return result or {} async def stream_main_agent_execution( raw_input: Dict[str, Any], route_flag: str = "", rag_prompt: str = "", chat_id: str = "", message_id: str = "" ) -> AsyncGenerator[str, None]: """ 流式执行主Agent并输出函数调用信息（使用装饰器事件） Args: raw_input: 原始输入数据 route_flag: 路由标志 rag_prompt: RAG 提示词 chat_id: 聊天会话 ID message_id: 消息 ID Yields: 格式化的流式事件字符串 """ if not chat_id: chat_id = str(uuid.uuid4()) if not message_id: message_id = str(uuid.uuid4()) stream_handler, event_queue = create_stream_event_handler() register_event_callback(stream_handler) try: execution_done = asyncio.Event() execution_error = None final_result = None checkpointer = None async def run_agent(): nonlocal execution_error, final_result, checkpointer route_flag_value: str = "" try: from checkpointer_config import checkpointer_manager checkpointer = await checkpointer_manager.get_async_checkpointer() main_agent = create_main_agent() initial_route_flag: str = route_flag if (route_flag and route_flag in VALID_ROUTE_FLAGS) else "" initial_state = { "raw_input": raw_input, "input_type": "", "has_query":False, "has_image": False, "has_audio": False, "has_file_text": False, "history_message":raw_input.get("history_message", ""), "extracted_text": "", "image_description": "", "asr_text": "", "file_text": raw_input.get("file_text", ""), "combined_query": "", "task_type": "", "task_classification_result": None, "workflow_result": None, "final_response": "", "error_message": "", "route_flag": initial_route_flag, "route_params": {} } main_result = await main_agent.ainvoke(initial_state) route_flag_value = (main_result.get("route_flag")or main_result.get("task_type")or "") route_params = main_result.get("route_params") or {"combined_query": main_result.get("combined_query", "") or main_result.get("extracted_text", ""),"extracted_text": main_result.get("extracted_text", "")} if "file_text" in raw_input: route_params["file_text"] = raw_input["file_text"] if "history_message" not in route_params and "history_message" in raw_input: route_params["history_message"] = filter_image_urls(raw_input["history_message"]) print("历史记录",route_params["history_message"]) print("用户问题", route_params["combined_query"]) print("ttttttt", route_params["extracted_text"]) sub_result = await execute_workflow_chain( route_flag=route_flag_value, route_params=route_params, chat_id=chat_id, message_id=message_id, checkpointer=checkpointer ) processed_content = "" if sub_result.get("response"): processed_content = sub_result.get("response", "") else: logger.warning("子agent没有返回response") processed_content = "" final_result = { "content": processed_content, "actions": sub_result.get("actions", []), "result_tag": sub_result.get("result_tag", ""), "suggestedReplies": sub_result.get("suggestedReplies", []) } except Exception as e: execution_error = e finally: execution_done.set() await event_queue.put({"type": "execution_complete"}) agent_task = asyncio.create_task(run_agent()) execution_complete_received = False rag_result = [] graph_result = [] while True: try: event = await asyncio.wait_for(event_queue.get(), timeout=0.1) if event.get("type") == "execution_complete": execution_complete_received = True continue event_type = event.get("type") title = event.get("title", "") details = event.get("details", "") result = event.get("result") if event_type == "function_execution": logger.info(f"function_execution event - title: {title}, has_result: {result is not None}, result_type: {type(result)}") if title == "知识库搜索工具" and result and isinstance(result, dict): print("===============================", result) rag_result_raw = result.get("sourceCitation", {}) rag_result = {} for doc_name, chunks in rag_result_raw.items(): if isinstance(chunks, list): rag_result[doc_name] = [ {k: v for k, v in item.items() if k != "text"} if isinstance(item, dict) else item for item in chunks ] else: rag_result[doc_name] = chunks elif title == "图谱检索工具" and result and isinstance(result, dict): print("===============================", result) graph_result = result.get("xxxx.graph", []) else: yield format_stream_event("function_end", { "title": title, "details": details }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) elif event_type == "function_error": yield format_stream_event("function_error", { "title": title, "error": details, "details": details }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) elif event_type == "stream_content": content = event.get("content", "") yield format_stream_event("stream_content", { "content": content }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) except asyncio.TimeoutError: if execution_complete_received: break if execution_done.is_set() and event_queue.empty(): break continue await agent_task if execution_error: yield format_stream_event("error", { "error": str(execution_error) }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) else: title = await extract_conversation_title(final_result.get("content", "") if final_result else "") yield format_stream_event("execution_complete", { "final_result": final_result }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) yield format_stream_event("execution_complete", { "rag_result": rag_result, "graph_result": graph_result, "title": title }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) except Exception as e: yield format_stream_event("error", { "error": str(e) }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) finally: unregister_event_callback(stream_handler) clear_current_stream_handler() # =============== API 接口 =============== @app.post("/api/agent/stream_process") async def stream_process_request(request: AgentRequest): """ 流式处理 Agent 请求，实时输出节点执行信息 不保存历史，调用端会自己保存历史对话信息 每次请求时创建新的主Agent实例 """ print(f"🔍 [调试] 接收到的原始请求: {request.model_dump_json(indent=2)}") print(f"[DEBUG] 收到请求 chat_id={request.chat_id!r}, message_id={request.message_id!r}, route_flag={request.route_flag!r}, query={str(request.query)[:100]}") # 1. 构建当前请求的输入数据 raw_input = {} if request.query: if isinstance(request.query, str): raw_input["query"] = request.query elif isinstance(request.query, list): for item in request.query: if item.get("type") == "text": raw_input["query"] = item.get("text") print(f"当前查询: {raw_input['query']}") if request.image: raw_input["image"] = request.image if request.audio: # audio 字段支持 audio 或 asr，统一使用 audio 键 raw_input["audio"] = request.audio # [新增] 提取 file_text if request.file_text: raw_input["file_text"] = request.file_text[:5000] # 历史消息预处理：解析、移除当前用户消息、序列化 if request.history_message: raw_input["history_message"] = preprocess_from_request(request.history_message, exclude_last=True) # 2. 验证至少有一个输入 if not raw_input: raise HTTPException( status_code=400, detail="至少需要提供一个输入：query、image 或 audio" ) # 3. 获取路由标志（如果提供，将跳过任务分类步骤） # 始终传递 route_flag，默认值为空字符串 route_flag = request.route_flag or "" print("打印agent对应的route_flag：") print(route_flag) rag_prompt = process_rag_prompt(request.rag_prompt) if request.rag_prompt else "" chat_id = request.chat_id or "" message_id = request.message_id or "" # 记录智能体使用情况 if route_flag and chat_id: from tools.agent_usage_statistics import record_agent_usage asyncio.create_task(record_agent_usage( chat_id=chat_id, route_flag=route_flag, message_id=message_id )) logger.info(f"记录智能体使用: chat_id={chat_id}, route_flag={route_flag}") # 4. 设置当前请求的用户配置和知识库参数（线程安全，支持多用户并发） # 如果请求中提供了这些参数，则使用请求中的值；否则使用默认值 set_request_user_config( x_user_id=request.x_user_id, x_user_name=request.x_user_name, x_role=request.x_role, text_kb_id=request.text_kb_id, text_file_id=request.text_file_id ) #5. 执行主Agent async def event_generator(): async for event in stream_main_agent_execution( raw_input=raw_input, route_flag=route_flag, rag_prompt=rag_prompt, chat_id=chat_id, message_id=message_id ): yield event return StreamingResponse(event_generator(), media_type="text/event-stream") @app.get("/api/download/{file_name}") async def download_file(file_name: str): """ 文件下载接口 Args: file_name: 文件名 Returns: 文件下载响应 """ pdf_path = os.path.join(PDF_DIR, file_name) word_path = os.path.join(WORD_DIR, file_name) file_path = pdf_path if os.path.exists(pdf_path) else word_path print(f"下载文件：{file_path}") # 检查文件是否存在 ext = os.path.splitext(file_name)[1].lower() media_type = { ".pdf": "application/pdf", ".docx": "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document", ".doc": "application/msword", }.get(ext, "application/octet-stream") # 返回文件 return FileResponse( path=file_path, filename=file_name, media_type=media_type ) @app.get("/api/health") async def health_check(): """健康检查接口""" return { "status": "healthy", "message": "服务正常运行，每次请求时创建新的Agent实例" } @app.post("/api/v1/feedback/classify") async def feedback_classify(request: FeedbackClassifyRequest): """ 反馈内容分类接口 功能： 1. 从反馈文本中提取设备名称 2. 根据设备名称反推系统名称 3. 对反馈内容进行分类 Args: request: 包含 feedback_text 字段的请求体 Returns: { "success": true, "system": "系统名称", "category": "分类结果" } 分类类别： - 信息过时：反映文档或手册中的信息已经过时，不再适用 - 步骤错误：反映操作步骤或流程存在错误 - 步骤缺失：反映缺少必要的操作步骤或流程说明 - 备件信息有误：反映备件型号、规格、数量等信息有误 - 安全提示不足：反映缺少必要的安全警示或注意事项 - 图示不清：反映图片、示意图不清晰或难以理解 - 其他：不属于以上类别 """ from tools.fault_statistics import analyze_feedback_and_classify result = await analyze_feedback_and_classify(request.feedback_text) if not result.get("success", False): raise HTTPException( status_code=500, detail=result.get("error", "分类失败") ) return result class PdfContentItem(BaseModel): page_idx: int bbox: Optional[str] = None text: Optional[str] = None text_level: Optional[int] = None img_path: Optional[str] = None table_body: Optional[str] = None class RequestWrapper(BaseModel): pdf_contents: List[PdfContentItem] @app.post("/split_content_list") async def split_content_list(request_data: RequestWrapper): pdf_contents = request_data.pdf_contents processed_list = [] for item in pdf_contents: # 将 Pydantic 模型转换为字典，方便修改 item_dict = item.model_dump() # --- 核心逻辑：判断并添加 type 字段 --- item_type = None # 1. 如果 text 非空 -> type: "text" if item.text: item_type = "text" # 2. 如果 table_body 非空 -> type: "table" # 注意：如果 text 和 table_body 都有，根据代码顺序，table 会覆盖 text。 # 如果你的业务逻辑是互斥的或需要优先级，请调整此处顺序。 elif item.table_body: item_type = "table" # 3. 如果 img_path 非空 且 table_body 为空 -> type: "image" # 注意：上面用了 elif 判断 table_body，所以到这里 table_body 肯定为空， # 但为了逻辑清晰，显式写出条件。 elif item.img_path and not item.table_body: item_type = "image" # 如果匹配到了类型，写入字典 if item_type: item_dict["type"] = item_type processed_list.append(item_dict) slices = get_chunk_bbox(processed_list) slices_check = chunk_check(slices, 8000) return {"code": 200, "message": "ok", "data": {"slices": slices_check}} @app.post("/split_result") async def split_result( file: UploadFile = File(...), image_prefix: str = Form("/api/v1/knowledge/files/images/"), ): if not file.filename: raise HTTPException(status_code=400, detail="File name is missing") chunk_size = 1024 chunk_overlap = 100 filename = file.filename suffix = PathLib(filename).suffix.lower() # 获取文件后缀 temp_input_path: Optional[PathLib] = None converted_pdf_path: Optional[PathLib] = None logger.info("调用知识切分接口") try: # ? 创建临时文件时指定后缀名 with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=suffix) as tmp_in: content = await file.read() logger.info(f"文件大小:{len(content)}") logger.info(f"前10字节:{content[:10]}") # if not content.startwith(b"%PDF"): # logger.error("不是合法PDF") # raise HTTPException(status_code=400,detail="Uploaded file is not a valid PDF") tmp_in.write(content) temp_input_path = PathLib(tmp_in.name) # 2. 根据文件类型处理 if suffix == ".pdf": logger.info("调用pdf切分方式") result_data = await process_pdf_file(temp_input_path, image_prefix,filename) if result_data is None: raise HTTPException(status_code=502, detail="PDF processing failed") elif suffix == ".docx": logger.info("调用docx切分方式") logger.info(f"转换 DOCX -> PDF: {filename}") # 执行转换 converter.convert(str(temp_input_path), output_dir=str(DATA_DIR)) # ? 使用临时文件的基础名查找 PDF temp_base_name = temp_input_path.stem # 如 tmp2bb0l4cn converted_pdf_path = PathLib(DATA_DIR) / f"{temp_base_name}.pdf" if not converted_pdf_path.exists(): raise HTTPException(status_code=500, detail=f"PDF 转换失败: {converted_pdf_path}") result_data = await process_pdf_file(converted_pdf_path, image_prefix) if result_data is None: raise HTTPException(status_code=502, detail="DOCX to PDF processing failed") elif suffix in (".txt", ".md"): logger.info("调用txt切分方式") # 直接读取文本内容 async with aiofiles.open(temp_input_path, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f: text_content = await f.read() contents = split_text_preserve_sentences(text_content) # 构造统一结构（无 images） slices = [] for ins in contents: slices.append({"content": ins, "positions": []}) result_data = {"slices": slices, "images": {}} elif suffix in [".xlsx"]: # converter.convert(str(temp_input_path), output_dir=str(DATA_DIR)) # temp_base_name = temp_input_path.stem # 如 tmp2bb0l4cn # converted_pdf_path = PathLib(DATA_DIR) / f"{temp_base_name}.pdf" # if not converted_pdf_path.exists(): # raise HTTPException(status_code=500, detail=f"PDF 转换失败: {converted_pdf_path}") logger.info("调用xlsx切分方式") result_data = await process_other_file(temp_input_path, image_prefix,filename) if result_data is None: raise HTTPException(status_code=502, detail="DOCX parse failed") elif suffix in [".ppt", ".pptx"]: logger.info("调用 PPT/PPTX 切分方式") # 1. 判断是否为旧版 .ppt 格式，如果是，则先进行转换 if suffix == ".ppt": logger.info(f"检测到旧版 PPT 文件，正在转换为 PPTX: {temp_input_path}") try: # 定义 LibreOffice 转换命令 command = [ 'libreoffice', '--headless', # 无头模式，不弹出图形界面 '--convert-to', 'pptx', '--outdir', os.path.dirname(temp_input_path), temp_input_path ] # 2. 使用 run_in_executor 将阻塞的同步转换操作放入线程池，避免阻塞异步事件循环 loop = asyncio.get_event_loop() result = await loop.run_in_executor( None, lambda: subprocess.run(command, capture_output=True, text=True) ) # 3. 检查转换是否成功 if result.returncode != 0: logger.error(f"PPT 转换失败: {result.stderr}") raise HTTPException(status_code=500, detail="PPT to PPTX conversion failed") # 4. 转换成功后，更新输入路径为新生成的 .pptx 文件路径 temp_input_path = os.path.splitext(temp_input_path)[0] + ".pptx" logger.info(f"PPT 转换成功，新文件路径: {temp_input_path}") except Exception as e: logger.exception(f"PPT 转换过程发生异常: {e}") raise HTTPException(status_code=500, detail=f"PPT conversion error: {str(e)}") # 5. 无论是原本就是 .pptx，还是刚刚转换完成的 .pptx，都统一走后续处理逻辑 result_data = await process_other_file(temp_input_path, image_prefix, filename) if result_data is None: raise HTTPException(status_code=502, detail="PPTX parse failed") else: raise HTTPException( status_code=400, detail="Unsupported file type. Only PDF, DOCX, TXT, and MD are supported." ) return JSONResponse({"code": 200, "message": "ok", "data": result_data}) except requests.RequestException as e: logger.error(f"Split service request failed: {e}") raise HTTPException(status_code=502, detail=f"Split service error: {str(e)}") except Exception as e: logger.error(f"Internal error: {e}") raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Internal server error: {str(e)}") finally: # 清理临时文件 for path in [temp_input_path, converted_pdf_path]: if path and path.exists(): try: path.unlink() except Exception as e: logger.warning(f"Failed to delete temp file {path}: {e}") @app.get("/") async def root(): """根路径""" return { "message": "Agent API 服务", "docs": "/docs" } if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=9090) W ximport asyncio import re import sys from typing import Optional, List, Set,Iterable if sys.platform.startswith("win") and hasattr(asyncio, "WindowsSelectorEventLoopPolicy"): asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy()) import ahocorasick from pydantic import BaseModel, Field, model_validator from fastapi import FastAPI, File, Path, UploadFile, HTTPException, Form, Request, Header, Body, BackgroundTasks from fastapi.responses import StreamingResponse try: from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate except ImportError: from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate from openai.types.chat import ChatCompletionSystemMessageParam, ChatCompletionUserMessageParam, ChatCompletionMessageParam from chunk_text import get_chunk_bbox, split_text_preserve_sentences, data_replace, chunk_check,merge_short_slices,find_and_read_content_list,process_pdf_file,process_other_file from fastapi.responses import JSONResponse, StreamingResponse import requests from pathlib import PurePath, Path as PathLib import tempfile from modelsAPI import model_api from documents_prompt import ( BEAUTIFY_TYPE_DICT, TEMPLATE_DICT, GENERATE_NORMAL_OUTLINE_PROMPT, GENERATE_MARKDOWN_LIST_OUTLINE_PROMPT, GENERATE_METHOD_OUTLINE_PROMPT, ) """app.py FastAPI 主 Agent 接口 - 修复重复执行问题 提供主脑 Agent 的 HTTP API 服务，支持流式输出 集成 LangGraph Checkpointer 实现状态持久化 """ import logging from time import sleep import aiofiles from dotenv import load_dotenv from fastapi import FastAPI, HTTPException from fastapi.responses import StreamingResponse, FileResponse from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware from fastapi.staticfiles import StaticFiles from pydantic import BaseModel from typing import Optional, Dict, Any, AsyncGenerator,List import uvicorn import json import os import uuid from main_agent import create_main_agent from utils.function_tracker import ( register_event_callback, create_stream_event_handler, unregister_event_callback, clear_current_stream_handler ) import asyncio import importlib from doc2pdf import Doc2PDF from workflow_registry import WORKFLOW_CONFIG, VALID_ROUTE_FLAGS from main_agent import extract_conversation_title from workflows.history_manager import filter_image_urls, preprocess_from_request from config import set_request_user_config from checkpointer_config import ( CheckpointerManager, checkpointer_manager ) app = FastAPI(max_request_size=1024 * 1024 * 10) converter = Doc2PDF() DATA_DIR = "/app/files" load_dotenv() logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=["*"], allow_credentials=True, allow_methods=["*"], allow_headers=["*"], ) # app.mount("/picture", StaticFiles(directory="/app/picture"), name="pictures") STREAM_RESPONSE_HEADERS = { "Cache-Control": "no-cache", "X-Accel-Buffering": "no", "X-Content-Type-Options": "nosniff", } def llm_text_stream_response(content) -> StreamingResponse: return StreamingResponse( content, media_type="text/plain; charset=utf-8", headers=STREAM_RESPONSE_HEADERS, ) @app.on_event("startup") async def startup_event(): """应用启动时初始化""" await checkpointer_manager.setup() # 初始化智能体使用统计表 from tools.agent_usage_statistics import init_agent_usage_table await init_agent_usage_table() logger.info("应用启动完成，PostgreSQL Checkpointer 已配置") # =============== PDF 文件目录配置 =============== # 创建 PDF 文件目录（用于存储生成的 PDF 等文件） PDF_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "created_pdf") # 创建 word 文件目录（用于存储生成的 word 等文件） WORD_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "created_word") os.makedirs(PDF_DIR, exist_ok=True) class RewriteRequest(BaseModel): rewrite_type: Optional[str] = None content: Optional[str] = None require: Optional[str] = None sentence: Optional[str] = None REWRITE_TYPE_MAP = { "quotePolish": "金句润色", "formalStyle": "书面化", "speechStyle": "讲稿化", "formatting": "规整", "expand": "扩写", "continueWriting": "续写", "report": "汇报", "quote": "金句", "summarize": "精简", "condense": "总结", } def build_rewrite_prompt(request: RewriteRequest) -> str: beautify_type = REWRITE_TYPE_MAP.get(request.rewrite_type or "") if not beautify_type: raise HTTPException(status_code=400, detail=f"不支持的 rewrite_type: {request.rewrite_type}") prompt_template = BEAUTIFY_TYPE_DICT.get(beautify_type) if not prompt_template: raise HTTPException(status_code=400, detail=f"未找到提示词模板: {beautify_type}") return prompt_template.format( require=request.require or "", content=request.content or "", sentence=request.sentence or request.content or "", ) async def stream_llm_content(prompt: str): async for chunk in model_api.OpenaiAPI.open_api_chat_stream( query=prompt, model=None, system_prompt="你是专业文稿改写助手，根据要求进行文本改写。", messages=[], ): if chunk: yield chunk @app.post("/Rewrite") async def rewrite(request: RewriteRequest): prompt = build_rewrite_prompt(request) return llm_text_stream_response(stream_llm_content(prompt)) class WriteRequest(BaseModel): role: Optional[str] = None template: Optional[str] = None title: Optional[str] = None length: Optional[str] = None requirement: Optional[str] = None references: Optional[str] = None outline: Optional[str] = None konwlege: Optional[str] = None prompt: Optional[str] = None class OutlineRequest(BaseModel): role: Optional[str] = None template: Optional[str] = None title: Optional[str] = None length: Optional[str] = None requirement: Optional[str] = None references: Optional[str] = None konwlege: Optional[str] = None prompt: Optional[str] = None def length_convert(length: Optional[str]) -> str: if length == "短": return "1000字" if length == "中": return "1000-2000字" if length == "长": return "2000-5000字" return length or "" def build_write_prompt(request: WriteRequest) -> str: prompt = request.prompt or "" length = length_convert(request.length) template = request.template or "" content = f"请生成一篇字数在{length}的{template}，字数严格遵守该规则，并且不能超过给定字数范围。{prompt}" prompt_template = TEMPLATE_DICT.get(template) if not prompt_template: raise HTTPException(status_code=400, detail=f"不支持的写作模板: {template}") title = request.title or "" if not title.strip(): raise HTTPException(status_code=400, detail="title不能为空") return content+prompt_template.format( role=request.role or "", title=title, length=length_convert(request.length), requirement=request.requirement or "", references=request.references or "", outline=request.outline or "", ) async def stream_write_content(prompt: str): async for chunk in model_api.OpenaiAPI.open_api_chat_stream( query=prompt, model=None, system_prompt="你是专业公文写作助手，请直接输出正文内容。", messages=[], ): if chunk: yield chunk @app.post("/Write") async def write(request: WriteRequest): prompt = build_write_prompt(request) return llm_text_stream_response(stream_write_content(prompt)) def build_outline_prompt(request: OutlineRequest) -> str: if request.prompt and request.prompt.strip(): return request.prompt.strip() template = request.template or "" title = request.title or "" if not title.strip(): raise HTTPException(status_code=400, detail="title不能为空") markdown_list_template = {"报告", "函", "文书", "工作总结"} prompt_template = GENERATE_NORMAL_OUTLINE_PROMPT if template == "方案": prompt_template = GENERATE_METHOD_OUTLINE_PROMPT elif template in markdown_list_template: prompt_template = GENERATE_MARKDOWN_LIST_OUTLINE_PROMPT return prompt_template.format( role=request.role or "", template=template, title=title, length=length_convert(request.length), requirement=request.requirement or "", references=request.references or "", ) async def stream_outline_content(prompt: str): async for chunk in model_api.OpenaiAPI.open_api_chat_stream( query=prompt, model=None, system_prompt="你是专业公文提纲生成助手，请直接输出提纲内容。", messages=[], ): if chunk: yield chunk @app.post("/Outline") async def outline(request: OutlineRequest): prompt = build_outline_prompt(request) return llm_text_stream_response(stream_outline_content(prompt)) class ReviewRequest(BaseModel): require: Optional[str] = Field(None, description="额外校对要求") content: str = Field(..., description="待校对文本") types: List[str] = Field(..., description="检查类型") sensitive_words: List[str] = Field(default_factory=list, description="敏感词汇") negative_words: List[str] = Field(default_factory=list, description="错误词汇") positive_words: List[str] = Field(default_factory=list, description="正词词汇") @model_validator(mode="after") def check_content(self): if not self.content or not self.content.strip(): raise ValueError("content不能为空") return self class ReviewItem(BaseModel): original: str error: str suggestion: str class ReviewResponse(BaseModel): data: List[ReviewItem] def normalize_words(words: List[str]) -> Set[str]: return {word.strip() for word in words if word and word.strip()} def find_keywords(text: str, keyword_set: Set[str]) -> List[str]: if not text or not keyword_set: return [] automaton = ahocorasick.Automaton() for idx, keyword in enumerate(keyword_set): automaton.add_word(keyword, (idx, keyword)) automaton.make_automaton() found = set() for _, (_, keyword) in automaton.iter(text): found.add(keyword) return list(found) def append_dictionary_results( items: List[dict], content: str, sensitive_words: Set[str], negative_words: Set[str], ) -> List[dict]: for word in find_keywords(content, sensitive_words): items.append({ "original": word, "error": "敏感词汇", "suggestion": "", }) for word in find_keywords(content, negative_words): items.append({ "original": word, "error": "错误词汇", "suggestion": "", }) return items def filter_positive_word_false_positives( items: List[dict], positive_words: Set[str], ) -> List[dict]: if not positive_words: return items result = [] for item in items: original = str(item.get("original", "")) error = str(item.get("error", "")) has_positive_word = any(word in original for word in positive_words) is_typo_error = ( "错别字" in error or "错别词" in error or "错别词语" in error ) if has_positive_word and is_typo_error: continue result.append(item) return result def dedupe_and_filter(items: List[dict], source_text: str) -> List[dict]: seen = set() result = [] for item in items: original = str(item.get("original", "")).strip() error = str(item.get("error", "")).strip() suggestion = str(item.get("suggestion", "")).strip() if not original: continue if original == suggestion: continue if original not in source_text: continue key = (original, error, suggestion) if key in seen: continue seen.add(key) result.append({ "original": original, "error": error, "suggestion": suggestion, }) return result def cotprompt(query): conten1 = """ 人工智能正在深刻改变现,代教育的方式。通过智能教学系统【】AI可以根据学生的学习习惯和掌握情况，提供个性化的学习内容和节奏学习内容和节奏，提高学习效率。同时，AI还能辅助教师进行作业批改、学习分析，甚至参与课堂互动，减轻教师的重复工作压力。 虚拟助教、智能语音识别、自动文达系统等技术，也让远程教育更加高效和便捷。更加高效和便捷。随着AI技术的发展，教育不再局限于固定的教材和课堂，而是变得更加开放、灵活和智能化------让每个雪生都能获得更适合自己的学习体验。人工智能不仅是工具，更是推动教育公平和质量提升的重要力量。 """ reasoning1 = """ "深刻改变现,代教育中"多了","，修改为“深刻改变现代教育中”；“智能教学系统【】”中存在错误符号“【】”，修改为“智能教学系统”；“提供个性化的学习内容和节奏学习内容和节奏”存在重复内容，修改为"提供个性化的学习内容和节奏"；"自动文达系统"存在错误词语"文达"，修改为”自动问答系统“；”而是变得更加开放、灵活和智能化------“ 中存在错误符号“------”，修改为“而是变得更加开放、灵活和智能化，”；“每个雪生”中存在错别字“雪生”，修改为“每个学生”；检查完上述错误之后，正确的文本内容应该是：人工智能正在深刻改变现代教育的方式。通过智能教学系统，AI可以根据学生的学习习惯和掌握情况，提供个性化的学习内容和节奏，提高学习效率。同时，AI还能辅助教师进行作业批改、学习分析，甚至参与课堂互动，减轻教师的重复工作压力。虚拟助教、智能语音识别、自动问答系统等技术，也让远程教育更加高效和便捷。 随着AI技术的发展，教育不再局限于固定的教材和课堂，而是变得更加开放、灵活和智能化，让每个学生都能获得更适合自己的学习体验。人工智能不仅是工具，更是推动教育公平和质量提升的重要力量。 """ ques = f""" 文本内容为{conten1},对给出的文本内容进行逻辑校对、基础校对和合规性检查，逻辑校对检测文本逻辑连贯性，基础校对检查文本中错别字、错误标点符号和重复内容。 校对文本之后，如果你发现没有任何错误，不需要返回其他内容，只需要返回： ###\n### 发现错误时返回： ###\n错误：错别字、标点不规范\n原文：星光店电；万里乌云\n建议：星光点点，万里无云 \n错误：错别词语、标点不规范\n原文：请注丰收与团圆。\n建议：庆祝丰收与团圆。 \n错误：标点不规范\n原文：你好；明天\n建议：你好，明天 \n错误：重复内容\n原文：我听说你心情很不错不错。你心情很不错不错。\n建议：我听说你心情很不错。### """ conten2 = """ 关于近期工作安排的通知 各位同事， 京公司研九决定，现将近期工作安排通知通知如下： 一、项目推进方面。各部门需加快项目进度，确保按时交付。如有问题，及时与相关领导沟通解决。项目负责人要切实履行职责，加强团队协作，提高工作效率。 二、培训学习方面：公司将组织系列培训课程，提升员工专业技能。具体时间、地点另行通知。员工需按时参加，不得无辜缺席。自即日起，严禁在工作时间从事与工作无关的活动。 二、纪律要求。近期发现部分员工上班时间做与工作无关的事情，如炒股、聊天等，严重影响工作效率和公司形象。自即日起，严禁在工作时间从事与工作无关的活动。违反规定者，将按照公司规章制度严肃处理。 特此通知： [公司名称] [日期] """ reasoning2 = """ "京公司研九决定"中存在错别字和词语“京”、“研九”，修改为“经公司研究决定”；“工作安排通知通知”存在重复内容，修改为“工作安排通知”；“一、项目推进方面。”存在错误标点符号，参与后续内容中“二、培训学习方面：”，因此“一、项目推进方面”之后应当使用“：”，修改为“一、项目推进方面：”；“无辜缺席。”中存在错别字“辜”，修改为“无故缺席”； “二、纪律要求。”存在错别字、标点不规范，纪律要求应该是第三点，应该使用”：“，修改为“三、纪律要求：”；”特此通知：“中存在标点不规范，应该修改为”特此通知。“检查完上述错误之后，正确的文本内容应该是：关于近期工作安排的通知 各位同事， 经公司研究决定，现将近期工作安排通知如下： 一、项目推进方面：各部门需加快项目进度，确保按时交付。如有问题，及时与相关领导沟通解决。项目负责人要切实履行职责，加强团队协作，提高工作效率。 二、培训学习方面：公司将组织系列培训课程，提升员工专业技能。具体时间、地点另行通知。员工需按时参加，不得无故缺席。自即日起，严禁在工作时间从事与工作无关的活动。 三、纪律要求：近期发现部分员工上班时间做与工作无关的事情，如炒股、聊天等，严重影响工作效率和公司形象。自即日起，严禁在工作时间从事与工作无关的活动。违反规定者，将按照公司规章制度严肃处理。 特此通知。 [公司名称] [日期] """ ques2 = f""" 文本内容为{conten2},对给出的文本内容进行逻辑校对、基础校对和合规性检查，逻辑校对检测文本逻辑连贯性，基础校对检查文本中错别字、错误标点符号和重复内容。 校对文本之后，如果你发现没有任何错误，不需要返回其他内容，只需要返回： ###\n### 发现错误时返回： ###\n错误：错别字、标点不规范\n原文：星光店电；万里乌云\n建议：星光点点，万里无云 \n错误：错别词语、标点不规范\n原文：请注丰收与团圆。\n建议：庆祝丰收与团圆。 \n错误：标点不规范\n原文：你好；明天\n建议：你好，明天 \n错误：重复内容\n原文：我听说你心情很不错不错。你心情很不错不错。\n建议：我听说你心情很不错。### """ conten3 = """ 《水声目标识别》课程教学计划 一、课程名称 水声目标识别，该课程式用于海洋科学、水声工程、电子信息等专业本科生asfqfqfqwfwqf、研究生，以及军事院校学员、相关领域科研人员和企业技术人员技术人员。 三、计划学时 2026学年，总学时：48学时（理论授课32学时，实作授课16学时） 三、授课时间 每周4学时，共12周完成 四、教学目标 1. 知识目标 使学生掌握水声目标识别的几本原理】方法和技术，包括声纳信号的特性、目标特征提取、分类与识别算法等。 了解水声目标识别在军事（如潜艇作战、反潜作战等）和民用（如海洋资源勘探、水下考古等）领域的应用。 熟悉水声目标识别系统的基本组成和工作原理， 2. 能力目标 培养学生运用所学知识对水声信号进行分析处理、特征提取和目标识别的能力。 提高学生运用专业软件（如MATLAB等）进行水声水声信号处理和目标识别仿真的能力。 增强学生解决实际水声目标识别问题的实践能力和创新思维。 3. 素质目标 培养学生严谨的科学态度和扎实的专业素养，使其剧备良好的团队协作精神和沟通能力。 激发学生对水声技术领域的学习兴趣和探索精神，培养其自主学习和终身学习的意识。 """ ques3 = f""" 文本内容为{conten3},对给出的文本内容进行逻辑校对、基础校对和合规性检查，逻辑校对检测文本逻辑连贯性，基础校对检查文本中错别字、错误标点符号和重复内容。 校对文本之后，如果你发现没有任何错误，不需要返回其他内容，只需要返回： ###\n### 发现错误时返回： ###\n错误：错别字、标点不规范\n原文：星光店电；万里乌云\n建议：星光点点，万里无云 \n错误：错别词语、标点不规范\n原文：请注丰收与团圆。\n建议：庆祝丰收与团圆。 \n错误：标点不规范\n原文：你好；明天\n建议：你好，明天 \n错误：重复内容\n原文：我听说你心情很不错不错。你心情很不错不错。\n建议：我听说你心情很不错。### """ reasoning3 = """ "式用"中存在错别字“式”，修改为：“适用”；“本科生asfqfqfqwfwqf、”中存在错别字和符号“asfqfqfqwfwqf”，修改为：“本科生、”；“三、计划学时”存在错别字使用不当，修改为：“二、计划学时”； “几本原理】”存在错别字、标点不规范，应该修改为：“基本原理”；“工作原理，”存在标点不规范，应该修改为：“工作原理。”；“水声水声信号”中存在重复内容“水声”，应该修改为“水声信号”； “剧备”存在错别字“剧”，应该修改为：”具备“。检查完上述错误之后，正确的文本内容应该是： 《水声目标识别》课程教学计划 一、课程名称 水声目标识别，该课程式用于海洋科学、水声工程、电子信息等专业本科生、研究生，以及军事院校学员、相关领域科研人员和企业技术人员。 三、计划学时 2026学年，总学时：48学时（理论授课32学时，实作授课16学时） 三、授课时间 每周4学时，共12周完成 四、教学目标 1. 知识目标 使学生掌握水声目标识别的基本原理、方法和技术，包括声纳信号的特性、目标特征提取、分类与识别算法等。 了解水声目标识别在军事（如潜艇作战、反潜作战等）和民用（如海洋资源勘探、水下考古等）领域的应用。 熟悉水声目标识别系统的基本组成和工作原理。 2. 能力目标 培养学生运用所学知识对水声信号进行分析处理、特征提取和目标识别的能力。 提高学生运用专业软件（如MATLAB等）进行水声信号处理和目标识别仿真的能力。 增强学生解决实际水声目标识别问题的实践能力和创新思维。 3. 素质目标 培养学生严谨的科学态度和扎实的专业素养，使其具备良好的团队协作精神和沟通能力。 激发学生对水声技术领域的学习兴趣和探索精神，培养其自主学习和终身学习的意识。 """ # 定义 Few-Shot CoT 示例 examples = [ { "question": ques, "reasoning": reasoning1, "answer": """ \n错误：标点不规范\n原文：现,代教育\n建议：现代教育 \n错误：标点不规范\n原文：智能教学系统【】\n建议：智能教学系统 \n错误：重复内容\n原文：提供个性化的学习内容和节奏学习内容和节奏\n建议：提供个性化的学习内容和节奏 \n错误：错别字、错别词语\n原文：自动文达系统\n建议：自动问答系统 \n错误：标点不规范\n原文：而是变得更加开放、灵活和智能化------\n建议：而是变得更加开放、灵活和智能化， \n错误：错别字、错别词语\n原文：每个雪生\n建议：每个学生 """ }, { "question": ques2, "reasoning": reasoning2, "answer": """ \n错误：错别字、错别词语\n原文：京公司研九决定\n建议：经公司研究决定 \n错误：重复内容\n原文：工作安排通知通知\n建议：工作安排通知 \n错误：错别字、错别词语\n原文：无辜缺席。\n建议：无故缺席 \n错误：错别字、标点不规范\n原文：二、纪律要求。\n建议：三、纪律要求： \n错误：标点不规范\n原文：特此通知：\n建议：特此通知。 """ }, { "question": ques3, "reasoning": reasoning3, "answer": """ \n错误：错别字、错别词语\n原文：式用\n建议：适用 \n错误：错别字、错别字符\n原文：本科生asfqfqfqwfwqf、\n建议：本科生、 \n错误：错别字、逻辑不顺\n原文：三、计划学时\n建议：二、计划学时 \n错误：错别字、标点不规范\n原文：几本原理】\n建议：基本原理 \n错误：标点不规范\n原文：工作原理，\n建议：工作原理。 \n错误：重复内容\n原文：水声水声信号\n建议：水声信号 \n错误：错别字、错别词语\n原文：剧备\n建议：具备 """ } ] # 定义单个示例的模板 example_template = """ 问题: {question} 推理过程: {reasoning} 答案: {answer} """ # 创建 PromptTemplate 对象 example_prompt = PromptTemplate( input_variables=["question", "reasoning", "answer"], template=example_template ) # 创建 FewShotPromptTemplate 对象 few_shot_prompt = FewShotPromptTemplate( examples=examples, example_prompt=example_prompt, prefix="你是一个文本内容校对高手。能够根据要要求进行错误检查。请根据以下示例，解决用户提出的问题。", suffix="问题: {question}\n推理过程:", input_variables=["question"], example_separator="\n\n" ) prompt = few_shot_prompt.format(question=query) return prompt def build_review_prompt(types: List[str], content: str, require: Optional[str]) -> Iterable[ChatCompletionMessageParam]: if require is None: require = "" require = require.strip() review_t = "现在需要你帮我完成以下文本校对任务：" for i , t in enumerate(types): if t =="逻辑校对": review_t += f"{i} 对这段文本进行逻辑校对\n" if t =="基础校对": review_t += f"{i}.1 进行错别字校对，错别字错误主要以文本用字不当为主，例如：星光店电，正确的应该为：星光点点。\n" review_t += f"{i}.2 进行标点校对，主要以标点符号使用不当为主，例如：星光点点；万里无云，正确的应该为：星光点点，万里无云\n" review_t += f"{i}.3 进行格式规范校对\n" review_t += f"{i}.4 进行重复内容校对，主要以原文中出现重复词语、句子或文本为主，例如：“今天今天心情相当不错，我很开心。我很开心。“，正确的内容应该为：今天心情相当不错，我很开心。\n" if t=="合规性检查": review_t += f"{i} 对这段文本进行合规性检查\n" require_text = f"\n额外要求：{require}\n" if require else "" query = f""" 我会给你对应的文本，进行相应的检查，{review_t} {require_text} """ query1 = cotprompt(content) return [ ChatCompletionUserMessageParam(role="user", content="请不要进行思考，直接输出内容"), ChatCompletionUserMessageParam(role="user", content=query), ChatCompletionUserMessageParam(role="user", content=query1), ] _REVIEW_BLOCK_RE = re.compile( r"错误[:：]\s*(?P.*?)\s*[\r\n]+" r"原文[:：]\s*(?P.*?)\s*[\r\n]+" r"建议[:：]\s*(?P.*?)(?=\n\s*\n|$)", re.S, ) def parse_review_output(text: str) -> List[dict]: text = text.strip() if text.startswith("###"): text = text[3:].strip() if text.endswith("###"): text = text[:-3].strip() result = [] for match in _REVIEW_BLOCK_RE.finditer(text): result.append({ "error": match.group("error").strip(), "original": match.group("original").strip(), "suggestion": match.group("suggestion").strip(), }) return result REVIEW_SYSTEM_PROMPT = ( "你是一个专业的文本校对专家，能够根据要求进行内容的纠正和改错" "请严格按照用户要求的格式输出。" "不要输出推理过程、解释性文字、前缀或总结。" ) async def stream_review_model(prompt: Iterable[ChatCompletionMessageParam]): async for chunk in model_api.OpenaiAPI.open_api_chat_stream( model=None, json_output=False, system_prompt=REVIEW_SYSTEM_PROMPT, messages=prompt, enable_thinking=False, temperature=0.1, ): if chunk: yield chunk async def call_review_model(prompt: Iterable[ChatCompletionMessageParam]) -> str: full_text = "" async for chunk in stream_review_model(prompt): full_text += chunk return full_text def build_review_stream_require( require: Optional[str], sensitive_words: List[str], negative_words: List[str], positive_words: List[str], ) -> Optional[str]: requirements = [] if require and require.strip(): requirements.append(require.strip()) sensitive_text = "、".join(dict.fromkeys(word.strip() for word in sensitive_words if word and word.strip())) if sensitive_text: requirements.append(f"请重点检查以下敏感词：{sensitive_text}。如果原文出现这些词，错误类型写“敏感词汇”。") negative_text = "、".join(dict.fromkeys(word.strip() for word in negative_words if word and word.strip())) if negative_text: requirements.append(f"请重点检查以下错误词：{negative_text}。如果原文出现这些词，错误类型写“错误词汇”。") positive_text = "、".join(dict.fromkeys(word.strip() for word in positive_words if word and word.strip())) if positive_text: requirements.append(f"以下词为正确词，涉及错别字判断时不要误判：{positive_text}。") if not requirements: return None return "\n".join(requirements) async def stream_review_content( content: str, types: List[str], require: Optional[str], sensitive_words: List[str], negative_words: List[str], positive_words: List[str], ): review_require = build_review_stream_require( require=require, sensitive_words=sensitive_words, negative_words=negative_words, positive_words=positive_words, ) chunk_size = 1000 chunks = [ content[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(content), chunk_size) ] for chunk in chunks: prompt = build_review_prompt( content=chunk, types=types, require=review_require, ) async for token in stream_review_model(prompt): yield token async def review_chunk( content: str, types: List[str], require: Optional[str], ) -> List[dict]: prompt = build_review_prompt( content=content, types=types, require=require, ) model_output = await call_review_model(prompt) return parse_review_output(model_output) async def review_text( content: str, types: List[str], require: Optional[str], sensitive_words: List[str], negative_words: List[str], positive_words: List[str], ) -> List[dict]: sensitive_word_set = normalize_words(sensitive_words) negative_word_set = normalize_words(negative_words) positive_word_set = normalize_words(positive_words) chunk_size = 1000 chunks = [ content[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(content), chunk_size) ] all_items = [] for chunk in chunks: llm_items = await review_chunk( content=chunk, types=types, require=require, ) llm_items = filter_positive_word_false_positives( llm_items, positive_word_set, ) llm_items = append_dictionary_results( llm_items, content=chunk, sensitive_words=sensitive_word_set, negative_words=negative_word_set, ) all_items.extend(llm_items) return dedupe_and_filter(all_items, content) @app.post("/Review") async def review(request: ReviewRequest): return llm_text_stream_response(stream_review_content( content=request.content, types=request.types, require=request.require, sensitive_words=request.sensitive_words, negative_words=request.negative_words, positive_words=request.positive_words, )) # =============== 请求模型 =============== class AgentRequest(BaseModel): """Agent 请求模型""" query: Optional[Any] = None # 用户文本输入 file_text: Optional[str] = None # 文件文本输入 image: Optional[str] = None # 图片路径 audio: Optional[str] = None # 音频路径（支持 audio 或 asr） # 路由标志（可选，如果提供则跳过任务分类） route_flag: Optional[str] = None # 路由标志 history_message: Optional[Any] = None # 历史信息（支持字符串或列表格式） # 接收参数 top_k: Optional[Any] = None # rag 前top_k rag_prompt: Optional[Any] = None # rag 提示词模板（支持字符串、列表、字典等多种类型） image_kb_id: Optional[str] = None # 图库 知识库id image_file_id: Optional[str] = None # 图库 文件id text_kb_id: Optional[str] = None # 检索 知识库id text_file_id: Optional[str] = None # 检索 文件id # Socket.IO 格式所需字段 chat_id: Optional[str] = None # 聊天ID message_id: Optional[str] = None # 消息ID # 知识库配置 x_user_id: Optional[str] = "1" # 用户ID x_user_name: Optional[str] = "testuser" # 用户名称 x_role: Optional[str] = "admin" # 角色 class AgentResponse(BaseModel): """Agent 响应模型""" success: bool message: str data: Optional[Dict[str, Any]] = None error: Optional[str] = None class FeedbackClassifyRequest(BaseModel): """反馈分类请求模型""" feedback_text: str # =============== 辅助函数 =============== def process_rag_prompt(rag_prompt: Any) -> str: """ 处理 rag_prompt 参数，将各种类型转换为字符串 Args: rag_prompt: 可以是字符串、列表、字典等任意类型 Returns: 处理后的字符串 """ if rag_prompt is None: return "" # 如果是字符串，直接返回 if isinstance(rag_prompt, str): return rag_prompt.strip() # 如果是列表，转换为多行字符串 if isinstance(rag_prompt, list): # 将列表中的每个元素转换为字符串，并用换行符连接 return "\n".join(str(item) for item in rag_prompt if item) # 如果是字典，转换为 JSON 字符串 if isinstance(rag_prompt, dict): try: return json.dumps(rag_prompt, ensure_ascii=False, indent=2) except Exception as e: logger.warning(f"rag_prompt 字典转换失败: {e}") return str(rag_prompt) # 其他类型，直接转换为字符串 return str(rag_prompt).strip() def format_stream_event(event_type: str, data: Dict[str, Any], chat_id: str = "", message_id: str = "", type: str = "chat:completion", ) -> str: """格式化流式事件输出为 Socket.IO 格式""" # 生成 message_id（如果没有提供） if not message_id: message_id = str(uuid.uuid4()) # 根据事件类型构建不同的数据结构 if event_type == "stream_content": # stream_content 事件使用 chat:completion 格式 content = data.get("content", "") event_data = { "chat_id": chat_id, "message_id": message_id, "data": { "type": "chat:completion", "data": { "content": content } } } elif event_type == "function_end": # function_end 事件 event_data = { "chat_id": chat_id, "message_id": message_id, "data": { "type": "chat:completion", "data": { "stepsBlueprint": data } } } elif event_type == "execution_complete": # execution_complete 事件 rag_result = data.get("rag_result", {}) graph_result = data.get("graph_result", []) final_result = data.get("final_result", {}) title = data.get("title", "") # 判断是否有有效的 RAG 结果（非空 dict） has_rag = isinstance(rag_result, dict) and bool(rag_result) # 判断是否有有效的图谱结果（非空 list，且至少一个元素的 nodes 非空） has_graph = ( isinstance(graph_result, list) and len(graph_result) > 0 and any(isinstance(item, dict) and item.get("nodes") for item in graph_result) ) # 只有当 RAG 或图谱有有效内容时，才构建 sourceCitation source_citation = None if has_rag or has_graph: source_citation = {} if has_rag: source_citation.update(rag_result) if has_graph: source_citation["xxxx.graph"] = graph_result # 构建 event_data（title 由调用方异步计算后传入） if final_result: content = final_result.get("content", "") event_data = { "chat_id": chat_id, "message_id": message_id, "data": { "type": "chat:completion", "data": { "content": content, }, "actions": final_result.get("actions", ""), "suggestedReplies": final_result.get("suggestedReplies", "") } } else: event_data = { "chat_id": chat_id, "message_id": message_id, "data": { "type": "chat:completion", "data": { "data": {}, "done": True, "title": title or "新对话", } } } # 仅在有引用来源时添加 sourceCitation 字段 if source_citation is not None: event_data["data"]["data"]["sourceCitation"] = source_citation else: # 其他事件 event_data = { "chat_id": chat_id, "message_id": message_id, "type": event_type, "data": { "type": event_type, "data": "" } } # Socket.IO 格式：["chat-events", {...}] socket_io_message = ["chat-events", event_data] return f"{json.dumps(socket_io_message, ensure_ascii=False)}\n" async def execute_workflow_chain( route_flag: str, route_params: Dict[str, Any], chat_id: str = "", message_id: str = "", checkpointer=None ) -> Dict[str, Any]: """ 执行工作流 Args: route_flag: 路由标志 route_params: 路由参数 chat_id: 聊天会话 ID message_id: 消息 ID checkpointer: LangGraph checkpointer 实例 Returns: 工作流执行结果 """ print("子工作流标志：", route_flag) print("子工作流参数：", route_params) if not route_flag: return {} extracted_text = route_params.get("extracted_text", "") combined_query = route_params.get("combined_query", "") history_message = route_params.get("history_message", "") workflow_info = WORKFLOW_CONFIG.get(route_flag) if not workflow_info: logger.warning(f"未知的路由标志: {route_flag}，使用默认的qa工作流") workflow_info = WORKFLOW_CONFIG.get("qa", WORKFLOW_CONFIG.get(list(WORKFLOW_CONFIG.keys())[0])) try: module = importlib.import_module(workflow_info["module"]) workflow_func = getattr(module, workflow_info["function"]) except (ImportError, AttributeError) as e: print(e) logger.error(f"无法导入工作流 {route_flag}: {e}") return {} print("zigongggggggggggggggggggggggg") try: import inspect sig = inspect.signature(workflow_func) params = list(sig.parameters.keys()) kwargs = { "extracted_text": extracted_text, "combined_query": combined_query, "history_message": history_message, "route_flag": route_flag, } if "chat_id" in params: kwargs["chat_id"] = chat_id if "message_id" in params: kwargs["message_id"] = message_id if "checkpointer" in params: kwargs["checkpointer"] = checkpointer result = await workflow_func(**kwargs) except Exception as e: print(e) logger.error(f"工作流执行失败: {e}") return {} return result or {} async def stream_main_agent_execution( raw_input: Dict[str, Any], route_flag: str = "", rag_prompt: str = "", chat_id: str = "", message_id: str = "" ) -> AsyncGenerator[str, None]: """ 流式执行主Agent并输出函数调用信息（使用装饰器事件） Args: raw_input: 原始输入数据 route_flag: 路由标志 rag_prompt: RAG 提示词 chat_id: 聊天会话 ID message_id: 消息 ID Yields: 格式化的流式事件字符串 """ if not chat_id: chat_id = str(uuid.uuid4()) if not message_id: message_id = str(uuid.uuid4()) stream_handler, event_queue = create_stream_event_handler() register_event_callback(stream_handler) try: execution_done = asyncio.Event() execution_error = None final_result = None checkpointer = None async def run_agent(): nonlocal execution_error, final_result, checkpointer route_flag_value: str = "" try: from checkpointer_config import checkpointer_manager checkpointer = await checkpointer_manager.get_async_checkpointer() main_agent = create_main_agent() initial_route_flag: str = route_flag if (route_flag and route_flag in VALID_ROUTE_FLAGS) else "" initial_state = { "raw_input": raw_input, "input_type": "", "has_query":False, "has_image": False, "has_audio": False, "has_file_text": False, "history_message":raw_input.get("history_message", ""), "extracted_text": "", "image_description": "", "asr_text": "", "file_text": raw_input.get("file_text", ""), "combined_query": "", "task_type": "", "task_classification_result": None, "workflow_result": None, "final_response": "", "error_message": "", "route_flag": initial_route_flag, "route_params": {} } main_result = await main_agent.ainvoke(initial_state) route_flag_value = (main_result.get("route_flag")or main_result.get("task_type")or "") route_params = main_result.get("route_params") or {"combined_query": main_result.get("combined_query", "") or main_result.get("extracted_text", ""),"extracted_text": main_result.get("extracted_text", "")} if "file_text" in raw_input: route_params["file_text"] = raw_input["file_text"] if "history_message" not in route_params and "history_message" in raw_input: route_params["history_message"] = filter_image_urls(raw_input["history_message"]) print("历史记录",route_params["history_message"]) print("用户问题", route_params["combined_query"]) print("ttttttt", route_params["extracted_text"]) sub_result = await execute_workflow_chain( route_flag=route_flag_value, route_params=route_params, chat_id=chat_id, message_id=message_id, checkpointer=checkpointer ) processed_content = "" if sub_result.get("response"): processed_content = sub_result.get("response", "") else: logger.warning("子agent没有返回response") processed_content = "" final_result = { "content": processed_content, "actions": sub_result.get("actions", []), "result_tag": sub_result.get("result_tag", ""), "suggestedReplies": sub_result.get("suggestedReplies", []) } except Exception as e: execution_error = e finally: execution_done.set() await event_queue.put({"type": "execution_complete"}) agent_task = asyncio.create_task(run_agent()) execution_complete_received = False rag_result = [] graph_result = [] while True: try: event = await asyncio.wait_for(event_queue.get(), timeout=0.1) if event.get("type") == "execution_complete": execution_complete_received = True continue event_type = event.get("type") title = event.get("title", "") details = event.get("details", "") result = event.get("result") if event_type == "function_execution": logger.info(f"function_execution event - title: {title}, has_result: {result is not None}, result_type: {type(result)}") if title == "知识库搜索工具" and result and isinstance(result, dict): print("===============================", result) rag_result_raw = result.get("sourceCitation", {}) rag_result = {} for doc_name, chunks in rag_result_raw.items(): if isinstance(chunks, list): rag_result[doc_name] = [ {k: v for k, v in item.items() if k != "text"} if isinstance(item, dict) else item for item in chunks ] else: rag_result[doc_name] = chunks elif title == "图谱检索工具" and result and isinstance(result, dict): print("===============================", result) graph_result = result.get("xxxx.graph", []) else: yield format_stream_event("function_end", { "title": title, "details": details }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) elif event_type == "function_error": yield format_stream_event("function_error", { "title": title, "error": details, "details": details }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) elif event_type == "stream_content": content = event.get("content", "") yield format_stream_event("stream_content", { "content": content }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) except asyncio.TimeoutError: if execution_complete_received: break if execution_done.is_set() and event_queue.empty(): break continue await agent_task if execution_error: yield format_stream_event("error", { "error": str(execution_error) }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) else: title = await extract_conversation_title(final_result.get("content", "") if final_result else "") yield format_stream_event("execution_complete", { "final_result": final_result }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) yield format_stream_event("execution_complete", { "rag_result": rag_result, "graph_result": graph_result, "title": title }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) except Exception as e: yield format_stream_event("error", { "error": str(e) }, chat_id=chat_id, message_id=message_id) finally: unregister_event_callback(stream_handler) clear_current_stream_handler() # =============== API 接口 =============== @app.post("/api/agent/stream_process") async def stream_process_request(request: AgentRequest): """ 流式处理 Agent 请求，实时输出节点执行信息 不保存历史，调用端会自己保存历史对话信息 每次请求时创建新的主Agent实例 """ print(f"🔍 [调试] 接收到的原始请求: {request.model_dump_json(indent=2)}") print(f"[DEBUG] 收到请求 chat_id={request.chat_id!r}, message_id={request.message_id!r}, route_flag={request.route_flag!r}, query={str(request.query)[:100]}") # 1. 构建当前请求的输入数据 raw_input = {} if request.query: if isinstance(request.query, str): raw_input["query"] = request.query elif isinstance(request.query, list): for item in request.query: if item.get("type") == "text": raw_input["query"] = item.get("text") print(f"当前查询: {raw_input['query']}") if request.image: raw_input["image"] = request.image if request.audio: # audio 字段支持 audio 或 asr，统一使用 audio 键 raw_input["audio"] = request.audio # [新增] 提取 file_text if request.file_text: raw_input["file_text"] = request.file_text[:5000] # 历史消息预处理：解析、移除当前用户消息、序列化 if request.history_message: raw_input["history_message"] = preprocess_from_request(request.history_message, exclude_last=True) # 2. 验证至少有一个输入 if not raw_input: raise HTTPException( status_code=400, detail="至少需要提供一个输入：query、image 或 audio" ) # 3. 获取路由标志（如果提供，将跳过任务分类步骤） # 始终传递 route_flag，默认值为空字符串 route_flag = request.route_flag or "" print("打印agent对应的route_flag：") print(route_flag) rag_prompt = process_rag_prompt(request.rag_prompt) if request.rag_prompt else "" chat_id = request.chat_id or "" message_id = request.message_id or "" # 记录智能体使用情况 if route_flag and chat_id: from tools.agent_usage_statistics import record_agent_usage asyncio.create_task(record_agent_usage( chat_id=chat_id, route_flag=route_flag, message_id=message_id )) logger.info(f"记录智能体使用: chat_id={chat_id}, route_flag={route_flag}") # 4. 设置当前请求的用户配置和知识库参数（线程安全，支持多用户并发） # 如果请求中提供了这些参数，则使用请求中的值；否则使用默认值 set_request_user_config( x_user_id=request.x_user_id, x_user_name=request.x_user_name, x_role=request.x_role, text_kb_id=request.text_kb_id, text_file_id=request.text_file_id ) #5. 执行主Agent async def event_generator(): async for event in stream_main_agent_execution( raw_input=raw_input, route_flag=route_flag, rag_prompt=rag_prompt, chat_id=chat_id, message_id=message_id ): yield event return StreamingResponse(event_generator(), media_type="text/event-stream") @app.get("/api/download/{file_name}") async def download_file(file_name: str): """ 文件下载接口 Args: file_name: 文件名 Returns: 文件下载响应 """ pdf_path = os.path.join(PDF_DIR, file_name) word_path = os.path.join(WORD_DIR, file_name) file_path = pdf_path if os.path.exists(pdf_path) else word_path print(f"下载文件：{file_path}") # 检查文件是否存在 ext = os.path.splitext(file_name)[1].lower() media_type = { ".pdf": "application/pdf", ".docx": "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document", ".doc": "application/msword", }.get(ext, "application/octet-stream") # 返回文件 return FileResponse( path=file_path, filename=file_name, media_type=media_type ) @app.get("/api/health") async def health_check(): """健康检查接口""" return { "status": "healthy", "message": "服务正常运行，每次请求时创建新的Agent实例" } @app.post("/api/v1/feedback/classify") async def feedback_classify(request: FeedbackClassifyRequest): """ 反馈内容分类接口 功能： 1. 从反馈文本中提取设备名称 2. 根据设备名称反推系统名称 3. 对反馈内容进行分类 Args: request: 包含 feedback_text 字段的请求体 Returns: { "success": true, "system": "系统名称", "category": "分类结果" } 分类类别： - 信息过时：反映文档或手册中的信息已经过时，不再适用 - 步骤错误：反映操作步骤或流程存在错误 - 步骤缺失：反映缺少必要的操作步骤或流程说明 - 备件信息有误：反映备件型号、规格、数量等信息有误 - 安全提示不足：反映缺少必要的安全警示或注意事项 - 图示不清：反映图片、示意图不清晰或难以理解 - 其他：不属于以上类别 """ from tools.fault_statistics import analyze_feedback_and_classify result = await analyze_feedback_and_classify(request.feedback_text) if not result.get("success", False): raise HTTPException( status_code=500, detail=result.get("error", "分类失败") ) return result class PdfContentItem(BaseModel): page_idx: int bbox: Optional[str] = None text: Optional[str] = None text_level: Optional[int] = None img_path: Optional[str] = None table_body: Optional[str] = None class RequestWrapper(BaseModel): pdf_contents: List[PdfContentItem] @app.post("/split_content_list") async def split_content_list(request_data: RequestWrapper): pdf_contents = request_data.pdf_contents processed_list = [] for item in pdf_contents: # 将 Pydantic 模型转换为字典，方便修改 item_dict = item.model_dump() # --- 核心逻辑：判断并添加 type 字段 --- item_type = None # 1. 如果 text 非空 -> type: "text" if item.text: item_type = "text" # 2. 如果 table_body 非空 -> type: "table" # 注意：如果 text 和 table_body 都有，根据代码顺序，table 会覆盖 text。 # 如果你的业务逻辑是互斥的或需要优先级，请调整此处顺序。 elif item.table_body: item_type = "table" # 3. 如果 img_path 非空 且 table_body 为空 -> type: "image" # 注意：上面用了 elif 判断 table_body，所以到这里 table_body 肯定为空， # 但为了逻辑清晰，显式写出条件。 elif item.img_path and not item.table_body: item_type = "image" # 如果匹配到了类型，写入字典 if item_type: item_dict["type"] = item_type processed_list.append(item_dict) slices = get_chunk_bbox(processed_list) slices_check = chunk_check(slices, 8000) return {"code": 200, "message": "ok", "data": {"slices": slices_check}} @app.post("/split_result") async def split_result( file: UploadFile = File(...), image_prefix: str = Form("/api/v1/knowledge/files/images/"), ): if not file.filename: raise HTTPException(status_code=400, detail="File name is missing") chunk_size = 1024 chunk_overlap = 100 filename = file.filename suffix = PathLib(filename).suffix.lower() # 获取文件后缀 temp_input_path: Optional[PathLib] = None converted_pdf_path: Optional[PathLib] = None logger.info("调用知识切分接口") try: # ? 创建临时文件时指定后缀名 with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=suffix) as tmp_in: content = await file.read() logger.info(f"文件大小:{len(content)}") logger.info(f"前10字节:{content[:10]}") # if not content.startwith(b"%PDF"): # logger.error("不是合法PDF") # raise HTTPException(status_code=400,detail="Uploaded file is not a valid PDF") tmp_in.write(content) temp_input_path = PathLib(tmp_in.name) # 2. 根据文件类型处理 if suffix == ".pdf": logger.info("调用pdf切分方式") result_data = await process_pdf_file(temp_input_path, image_prefix,filename) if result_data is None: raise HTTPException(status_code=502, detail="PDF processing failed") elif suffix == ".docx": logger.info("调用docx切分方式") logger.info(f"转换 DOCX -> PDF: {filename}") # 执行转换 converter.convert(str(temp_input_path), output_dir=str(DATA_DIR)) # ? 使用临时文件的基础名查找 PDF temp_base_name = temp_input_path.stem # 如 tmp2bb0l4cn converted_pdf_path = PathLib(DATA_DIR) / f"{temp_base_name}.pdf" if not converted_pdf_path.exists(): raise HTTPException(status_code=500, detail=f"PDF 转换失败: {converted_pdf_path}") result_data = await process_pdf_file(converted_pdf_path, image_prefix) if result_data is None: raise HTTPException(status_code=502, detail="DOCX to PDF processing failed") elif suffix in (".txt", ".md"): logger.info("调用txt切分方式") # 直接读取文本内容 async with aiofiles.open(temp_input_path, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f: text_content = await f.read() contents = split_text_preserve_sentences(text_content) # 构造统一结构（无 images） slices = [] for ins in contents: slices.append({"content": ins, "positions": []}) result_data = {"slices": slices, "images": {}} elif suffix in [".xlsx"]: # converter.convert(str(temp_input_path), output_dir=str(DATA_DIR)) # temp_base_name = temp_input_path.stem # 如 tmp2bb0l4cn # converted_pdf_path = PathLib(DATA_DIR) / f"{temp_base_name}.pdf" # if not converted_pdf_path.exists(): # raise HTTPException(status_code=500, detail=f"PDF 转换失败: {converted_pdf_path}") logger.info("调用xlsx切分方式") result_data = await process_other_file(temp_input_path, image_prefix,filename) if result_data is None: raise HTTPException(status_code=502, detail="DOCX parse failed") elif suffix in [".ppt", ".pptx"]: logger.info("调用 PPT/PPTX 切分方式") # 1. 判断是否为旧版 .ppt 格式，如果是，则先进行转换 if suffix == ".ppt": logger.info(f"检测到旧版 PPT 文件，正在转换为 PPTX: {temp_input_path}") try: # 定义 LibreOffice 转换命令 command = [ 'libreoffice', '--headless', # 无头模式，不弹出图形界面 '--convert-to', 'pptx', '--outdir', os.path.dirname(temp_input_path), temp_input_path ] # 2. 使用 run_in_executor 将阻塞的同步转换操作放入线程池，避免阻塞异步事件循环 loop = asyncio.get_event_loop() result = await loop.run_in_executor( None, lambda: subprocess.run(command, capture_output=True, text=True) ) # 3. 检查转换是否成功 if result.returncode != 0: logger.error(f"PPT 转换失败: {result.stderr}") raise HTTPException(status_code=500, detail="PPT to PPTX conversion failed") # 4. 转换成功后，更新输入路径为新生成的 .pptx 文件路径 temp_input_path = os.path.splitext(temp_input_path)[0] + ".pptx" logger.info(f"PPT 转换成功，新文件路径: {temp_input_path}") except Exception as e: logger.exception(f"PPT 转换过程发生异常: {e}") raise HTTPException(status_code=500, detail=f"PPT conversion error: {str(e)}") # 5. 无论是原本就是 .pptx，还是刚刚转换完成的 .pptx，都统一走后续处理逻辑 result_data = await process_other_file(temp_input_path, image_prefix, filename) if result_data is None: raise HTTPException(status_code=502, detail="PPTX parse failed") else: raise HTTPException( status_code=400, detail="Unsupported file type. Only PDF, DOCX, TXT, and MD are supported." ) return JSONResponse({"code": 200, "message": "ok", "data": result_data}) except requests.RequestException as e: logger.error(f"Split service request failed: {e}") raise HTTPException(status_code=502, detail=f"Split service error: {str(e)}") except Exception as e: logger.error(f"Internal error: {e}") raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Internal server error: {str(e)}") finally: # 清理临时文件 for path in [temp_input_path, converted_pdf_path]: if path and path.exists(): try: path.unlink() except Exception as e: logger.warning(f"Failed to delete temp file {path}: {e}") @app.get("/") asy*nc def root(): """根路径""" return { "message": "Agent API 服务", "docs": "/docs" } if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=9090) ae xEN""" LangGraph Checkpointer 配置模块 支持多种持久化后端： 1. MemorySaver - 内存存储（仅用于测试） 2. PostgresSaver - PostgreSQL 数据库（生产环境） 使用 message_id 和 chat_id 作为 thread_id 来恢复工作流状态 """ import os import asyncio from typing import Optional from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver from config import POSTGRES_CONNECTION_STRING CHECKPOINTER_TYPE = "postgres" def get_thread_id(chat_id: str, message_id: str) -> str: """ 生成唯一的 thread_id Args: chat_id: 聊天会话 ID message_id: 消息 ID Returns: 组合后的唯一 thread_id """ return f"{chat_id}:{message_id}" def parse_thread_id(thread_id: str) -> tuple[str, str]: """ 解析 thread_id 获取 chat_id 和 message_id Args: thread_id: 组合的 thread_id Returns: (chat_id, message_id) 元组 """ parts = thread_id.split(":", 1) if len(parts) == 2: return parts[0], parts[1] return parts[0], "" async def verify_checkpointer_tables_exist() -> bool: """ 验证 checkpointer 所需的数据库表是否存在且结构正确 Returns: True 如果所有必需的表都存在且结构正确，否则 False """ try: from psycopg_pool import AsyncConnectionPool except ImportError: return False try: async with AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, kwargs={"autocommit": True} ) as pool: async with pool.connection() as conn: async with conn.cursor() as cur: # 检查 checkpoints 表 await cur.execute(""" SELECT EXISTS ( SELECT FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'public' AND table_name = 'checkpoints' ) """) checkpoints_exists = (await cur.fetchone())[0] # 检查 checkpoint_writes 表 await cur.execute(""" SELECT EXISTS ( SELECT FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'public' AND table_name = 'checkpoint_writes' ) """) writes_exists = (await cur.fetchone())[0] # 检查 checkpoint_blobs 表 await cur.execute(""" SELECT EXISTS ( SELECT FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'public' AND table_name = 'checkpoint_blobs' ) """) blobs_exists = (await cur.fetchone())[0] if not (checkpoints_exists and writes_exists and blobs_exists): return False # 检查 checkpoints 表的 checkpoint 字段是否为 JSONB 类型 await cur.execute(""" SELECT data_type FROM information_schema.columns WHERE table_name = 'checkpoints' AND column_name = 'checkpoint' """) result = await cur.fetchone() if not result or result[0] != 'jsonb': print(f"[Checkpointer] checkpoints.checkpoint column type is {result[0] if result else 'NULL'}, expected 'jsonb'") return False # 检查 checkpoint_writes 表是否有 task_path 列 await cur.execute(""" SELECT EXISTS ( SELECT FROM information_schema.columns WHERE table_name = 'checkpoint_writes' AND column_name = 'task_path' ) """) task_path_exists = (await cur.fetchone())[0] if not task_path_exists: print(f"[Checkpointer] checkpoint_writes.task_path column does not exist") return False # 检查 checkpoint_writes 表的主键是否正确 await cur.execute(""" SELECT COUNT(*) FROM information_schema.table_constraints tc JOIN information_schema.key_column_usage kcu ON tc.constraint_name = kcu.constraint_name WHERE tc.table_name = 'checkpoint_writes' AND tc.constraint_type = 'PRIMARY KEY' """) pk_count = (await cur.fetchone())[0] if pk_count != 5: # 应该有 5 个主键列 print(f"[Checkpointer] checkpoint_writes has {pk_count} primary key columns, expected 5") return False return True except Exception as e: print(f"[Checkpointer] Error verifying tables: {e}") return False async def init_checkpointer_db(): """ 初始化 PostgreSQL checkpointer 数据库表 使用 AsyncPostgresSaver 的 setup 方法创建正确的表结构 """ if CHECKPOINTER_TYPE != "postgres": return try: from langgraph.checkpoint.postgres.aio import AsyncPostgresSaver from psycopg_pool import AsyncConnectionPool import psycopg except ImportError as e: print(f"[Checkpointer] ERROR: Missing required package: {e}") print(f"[Checkpointer] Please install: pip install langgraph-checkpoint-postgres psycopg-pool") raise ImportError( "langgraph-checkpoint-postgres or psycopg-pool not installed. " "Run: pip install langgraph-checkpoint-postgres psycopg-pool" ) from e # 首先检查表是否已存在 tables_exist = await verify_checkpointer_tables_exist() if tables_exist: print(f"[Checkpointer] Database tables already exist, skipping initialization") return print(f"[Checkpointer] Initializing PostgreSQL database tables...") # 尝试使用 AsyncPostgresSaver 的 setup 方法 try: async with AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, kwargs={"autocommit": True} ) as pool: checkpointer = AsyncPostgresSaver(pool) await checkpointer.setup() print(f"[Checkpointer] AsyncPostgresSaver.setup() executed") except Exception as e: print(f"[Checkpointer] AsyncPostgresSaver.setup() failed: {e}") # 验证表是否真的被创建 tables_exist_after = await verify_checkpointer_tables_exist() if not tables_exist_after: print(f"[Checkpointer] Tables not created by setup(), using direct SQL...") try: await create_checkpointer_tables_directly() except Exception as e2: print(f"[Checkpointer] Direct SQL initialization also failed: {e2}") raise else: print(f"[Checkpointer] PostgreSQL database tables verified successfully") async def create_checkpointer_tables_directly(): """ 直接通过 SQL 语句创建 checkpointer 所需的数据库表 这是备用方案，当 AsyncPostgresSaver.setup() 失败时使用 注意：LangGraph AsyncPostgresSaver 使用 JSONB 类型存储数据 表名必须是: checkpoints, checkpoint_writes, checkpoint_blobs """ try: from psycopg_pool import AsyncConnectionPool except ImportError as e: print(f"[Checkpointer] ERROR: Missing psycopg-pool: {e}") raise print(f"[Checkpointer] Creating checkpointer tables using direct SQL...") async with AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, kwargs={"autocommit": True} ) as pool: async with pool.connection() as conn: async with conn.cursor() as cur: # 先删除旧表（如果存在错误的表结构） await cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS checkpoints CASCADE") await cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS writes CASCADE") await cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS checkpoint_blobs CASCADE") await cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS checkpoint_writes CASCADE") await cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS blobs CASCADE") await cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS checkpoint_migrations CASCADE") print(f"[Checkpointer] Dropped existing tables") # 创建 checkpoint_migrations 表（用于跟踪迁移版本） await cur.execute(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS checkpoint_migrations ( v INTEGER PRIMARY KEY ) """) # 创建 checkpoints 表 - 使用 JSONB 类型 await cur.execute(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS checkpoints ( thread_id TEXT NOT NULL, checkpoint_ns TEXT NOT NULL DEFAULT '', checkpoint_id TEXT NOT NULL, parent_checkpoint_id TEXT, type TEXT, checkpoint JSONB NOT NULL DEFAULT '{}', metadata JSONB NOT NULL DEFAULT '{}', PRIMARY KEY (thread_id, checkpoint_ns, checkpoint_id) ) """) # 创建 checkpoint_writes 表 - 使用 BYTEA 类型 await cur.execute(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS checkpoint_writes ( thread_id TEXT NOT NULL, checkpoint_ns TEXT NOT NULL DEFAULT '', checkpoint_id TEXT NOT NULL, task_id TEXT NOT NULL, task_path TEXT NOT NULL DEFAULT '', idx INTEGER NOT NULL, channel TEXT NOT NULL, type TEXT, blob BYTEA, PRIMARY KEY (thread_id, checkpoint_ns, checkpoint_id, task_id, idx) ) """) # 创建 checkpoint_blobs 表 - 使用 BYTEA 类型存储二进制数据 await cur.execute(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS checkpoint_blobs ( thread_id TEXT NOT NULL, checkpoint_ns TEXT NOT NULL DEFAULT '', channel TEXT NOT NULL, version TEXT NOT NULL, type TEXT NOT NULL, blob BYTEA, PRIMARY KEY (thread_id, checkpoint_ns, channel, version) ) """) # 创建索引以提高查询性能 await cur.execute(""" CREATE INDEX IF NOT EXISTS checkpoints_thread_id_idx ON checkpoints(thread_id) """) await cur.execute(""" CREATE INDEX IF NOT EXISTS checkpoint_writes_thread_id_idx ON checkpoint_writes(thread_id) """) await cur.execute(""" CREATE INDEX IF NOT EXISTS checkpoint_blobs_thread_id_idx ON checkpoint_blobs(thread_id) """) # 插入迁移版本记录 await cur.execute(""" INSERT INTO checkpoint_migrations (v) VALUES (1) ON CONFLICT DO NOTHING """) print(f"[Checkpointer] Checkpointer tables created successfully via direct SQL") def create_checkpointer(checkpointer_type: str = None): """ 创建同步 checkpointer 实例 Args: checkpointer_type: checkpointer 类型，可选 "memory", "postgres" Returns: checkpointer 实例 """ checkpointer_type = checkpointer_type or CHECKPOINTER_TYPE if checkpointer_type == "memory": return MemorySaver() elif checkpointer_type == "postgres": try: from langgraph.checkpoint.postgres import PostgresSaver from psycopg import Connection if not POSTGRES_CONNECTION_STRING: raise ValueError("POSTGRES_CONNECTION_STRING 环境变量未设置") conn = Connection.connect(POSTGRES_CONNECTION_STRING) return PostgresSaver(conn) except ImportError: print("[WARNING] psycopg 或 langgraph.checkpoint.postgres 未安装，回退到 memory") return MemorySaver() else: print(f"[WARNING] 未知的 checkpointer 类型: {checkpointer_type}，使用 memory") return MemorySaver() def create_async_checkpointer(checkpointer_type: str = None): """ 创建异步 checkpointer 实例 Args: checkpointer_type: checkpointer 类型 Returns: 异步 checkpointer 实例 """ checkpointer_type = checkpointer_type or CHECKPOINTER_TYPE print(f"[Checkpointer] 创建异步 checkpointer, 类型配置: {checkpointer_type}") if checkpointer_type == "memory": print("[Checkpointer] 使用 MemorySaver") return MemorySaver() elif checkpointer_type == "postgres": try: from langgraph.checkpoint.postgres.aio import AsyncPostgresSaver from psycopg_pool import AsyncConnectionPool if not POSTGRES_CONNECTION_STRING: raise ValueError("POSTGRES_CONNECTION_STRING 环境变量未设置") pool = AsyncConnectionPool(POSTGRES_CONNECTION_STRING) return AsyncPostgresSaver(pool) except ImportError: print("[WARNING] psycopg_pool 或 langgraph.checkpoint.postgres 未安装，回退到 memory") return MemorySaver() else: print(f"[WARNING] 未知的 checkpointer 类型: {checkpointer_type}，使用 memory") return MemorySaver() async def get_or_create_async_checkpointer(checkpointer_type: str = None): """ 获取或创建异步 checkpointer 实例（正确处理上下文管理器） Args: checkpointer_type: checkpointer 类型 Returns: 已初始化的异步 checkpointer 实例 """ checkpointer = create_async_checkpointer(checkpointer_type) if hasattr(checkpointer, '__aenter__'): checkpointer = await checkpointer.__aenter__() return checkpointer class CheckpointerManager: """ Checkpointer 管理器 - 单例模式 用于管理多个工作流的 checkpointer 实例 """ _instance = None _sync_checkpointer = None _async_conn_pool = None _async_checkpointer = None _initialized = False def __new__(cls): if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls) return cls._instance def get_checkpointer(self): """获取同步 checkpointer 实例""" if self._sync_checkpointer is None: self._sync_checkpointer = create_checkpointer() return self._sync_checkpointer async def get_async_checkpointer(self): """ 获取异步 checkpointer 实例 """ if self._async_checkpointer is None: if CHECKPOINTER_TYPE == "postgres": try: from langgraph.checkpoint.postgres.aio import AsyncPostgresSaver from psycopg_pool import AsyncConnectionPool if not POSTGRES_CONNECTION_STRING: raise ValueError("POSTGRES_CONNECTION_STRING not set") self._async_conn_pool = AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, open=False ) await self._async_conn_pool.open() self._async_checkpointer = AsyncPostgresSaver(self._async_conn_pool) # 检查表是否存在 tables_exist = await verify_checkpointer_tables_exist() if not tables_exist: # 尝试使用 setup() 方法 try: await self._async_checkpointer.setup() print(f"[Checkpointer] AsyncPostgresSaver.setup() executed") except Exception as setup_e: print(f"[Checkpointer] AsyncPostgresSaver.setup() failed: {setup_e}") # 再次验证表是否被创建 tables_exist_after = await verify_checkpointer_tables_exist() if not tables_exist_after: print(f"[Checkpointer] Tables not created by setup(), using direct SQL...") await create_checkpointer_tables_directly() else: print(f"[Checkpointer] Database tables already exist") print(f"[Checkpointer] AsyncPostgresSaver created, connection: {POSTGRES_CONNECTION_STRING.split('@')[1] if '@' in POSTGRES_CONNECTION_STRING else POSTGRES_CONNECTION_STRING}") except ImportError as e: print(f"[WARNING] psycopg_pool or langgraph.checkpoint.postgres not installed: {e}, fallback to memory") self._async_checkpointer = MemorySaver() except Exception as e: print(f"[Checkpointer] ERROR: Failed to create AsyncPostgresSaver: {e}") raise elif CHECKPOINTER_TYPE == "memory": self._async_checkpointer = MemorySaver() print("[Checkpointer] Using MemorySaver") else: self._async_checkpointer = MemorySaver() print(f"[Checkpointer] Unknown type {CHECKPOINTER_TYPE}, using MemorySaver") print(f"[Checkpointer] Async checkpointer type: {type(self._async_checkpointer).__name__}") return self._async_checkpointer async def setup(self): """ 初始化 checkpointer（创建数据库表等） """ if not self._initialized: await init_checkpointer_db() try: from tools.fault_record_db import init_fault_records_table await init_fault_records_table() except Exception as e: print(f"[Checkpointer] 初始化 fault_records 表失败: {e}") try: from tools.ship_model_db import init_ship_model_mapping_table await init_ship_model_mapping_table() except Exception as e: print(f"[Checkpointer] 初始化 ship_model_mapping 表失败: {e}") self._initialized = True def reset(self): """重置 checkpointer（主要用于测试）""" self._sync_checkpointer = None self._async_checkpointer = None self._async_conn_pool = None self._initialized = False checkpointer_manager = CheckpointerManager() if __name__ == "__main__": print("Checkpointer 配置测试:") print(f" 类型: {CHECKPOINTER_TYPE}") print(f" PostgreSQL 连接: {'已配置' if POSTGRES_CONNECTION_STRING else '未配置'}") CMx1aimport json import fitz # PyMuPDF import os from collections import Counter import uuid from openai import OpenAI import re from typing import List, Dict, Optional, Union, Any, Tuple # 指定 JSON 文件路径 # file_path = '/storage01/home/hdf/project/wxkgrag/kgextract/output/122-06A0014-B01001_发动机-维修手册_content_list.json' from pathlib import PurePath, Path as PathLib from fastapi import FastAPI, File, Path, UploadFile, HTTPException, Form, Request, Header, Body from fileparse_util import process_document import threading import aiofiles import httpx import logging from config import API_URLS logger = logging.getLogger(__name__) _api_url_inflight = [0] * len(API_URLS) _api_url_lock = threading.Lock() def format_entity_text(data): # 1. 定义实体类型与属性的映射关系 # 格式: '实体类型': [ ('前缀1', '属性1'), ('前缀2', '属性2') ] type_mapping = { '舰艇': [('舰艇为', '名称'), ('，舷号', '舷号')], '系统': [('，系统：', '名称')], '子系统': [('，子系统：', '名称')], '设备': [('，设备：', '名称')] } text_parts = [] # 2. 遍历 entities 列表 for entity in data.get('entities', []): entity_type = entity.get('type') properties = entity.get('properties', {}) # 3. 如果当前实体类型在映射表中，则进行拼接 if entity_type in type_mapping: entity_str = "" # 遍历该实体需要提取的所有属性 for prefix, attr_key in type_mapping[entity_type]: value = str(properties.get(attr_key, '')) entity_str += f"{prefix}{value}" text_parts.append(entity_str) # 4. 将所有部分拼接成一段完整的文本 # 注意：因为前缀中已经包含了逗号，这里直接拼接即可 return ''.join(text_parts) def get_api_url(task_id: str = "") -> tuple: """返回 (analyze_url, contentlist_url)，选当前 inflight 最少的实例。""" with _api_url_lock: idx = _api_url_inflight.index(min(_api_url_inflight)) _api_url_inflight[idx] += 1 base = API_URLS[idx] return base def release_api_url(url: str): with _api_url_lock: if url in API_URLS: idx = API_URLS.index(url) _api_url_inflight[idx] = max(0, _api_url_inflight[idx] - 1) def extract_text_from_first_tr(html: str) -> str: """提取 HTML 表格中第一个 内的文本（去除标签）""" if not isinstance(html, str): return "" match = re.search(r']*>(.*?)', html, re.IGNORECASE | re.DOTALL) if not match: return "" first_tr_content = match.group(1) # 去除所有 HTML 标签 text = re.sub(r'<[^>]+>', '', first_tr_content) return text.strip() def matches_any_pattern(text: str, patterns: List[List[str]]) -> bool: """检查文本是否包含任意一组关键词（全部命中）""" if not text: return False text_lower = text.lower() for pattern in patterns: if all(keyword in text_lower for keyword in pattern): return True return False def is_maintenance_table(table_body: str, patterns: List[List[str]]) -> bool: """判断是否为维修项目表格：仅检查第一个 是否匹配任一模式""" first_tr_text = extract_text_from_first_tr(table_body) return matches_any_pattern(first_tr_text, patterns) # ============================== # 维修项目表格的关键词模式（可按需扩展） # ============================== MAINTENANCE_TABLE_PATTERNS: List[List[str]] = [ ["维修项目编号", "组成编码", "名称", "维修项目", "维修间隔期"], ["维修项目编号", "维修级别", "名称"], ["项目编号", "编码", "维修内容", "周期"], ["序号", "维修项", "标准", "频次"], # 示例：可继续添加业务变体 ] # ============================== # 主函数：提取维修项目表格及其后续内容组 # ============================== def extract_maintenance_groups_and_remaining( records: List[Dict[str, Any]], patterns: List[List[str]] = MAINTENANCE_TABLE_PATTERNS, max_following_for_last: int | None = None ) -> Tuple[List[List[Dict]], List[Dict]]: groups = [] current_group = None used_ids = set() # 标记是否已经遇到第一个维修表格（用于跳过） skipped_first = False for record in records: is_start = ( record.get("type") == "table" and is_maintenance_table(record.get("table_body", ""), patterns) ) if is_start: # 如果是第一个维修表，跳过（不加入 groups，也不标记 used_ids） if not skipped_first: skipped_first = True # 注意：这里不清空 current_group，因为前面不可能有 group（第一个 start） current_group = None # 确保不会把之前的非 start 内容误加 continue # 跳过这个 record，不加入任何 group # 从第二个维修表开始，才正常分组 if current_group is not None: groups.append(current_group) used_ids.update(r["id"] for r in current_group) current_group = [record] else: if current_group is not None: current_group.append(record) # 处理最后一个 group（仅当有有效 group 时） if current_group is not None: groups.append(current_group) used_ids.update(r["id"] for r in current_group) # 限制最后一个 group 长度 if groups and max_following_for_last is not None: last_group = groups[-1] max_len = max_following_for_last + 1 if len(last_group) > max_len: truncated = last_group[:max_len] removed_ids = {r["id"] for r in last_group[max_len:]} used_ids -= removed_ids groups[-1] = truncated # remaining_records 包含所有未被 used_ids 标记的记录 # 由于第一个 group 没有加入 used_ids，所以会保留在 remaining_records 中 remaining_records = [r for r in records if r["id"] not in used_ids] return groups, remaining_records def is_operation_table_by_first_tr(table_body: str) -> bool: """ 判断 table_body 是否为操作项目表，依据是第一行 中是否包含 '项目编号' 和 '操作项目' """ if not isinstance(table_body, str): return False # 非贪婪匹配第一个 ... match = re.search(r']*>(.*?)', table_body, re.IGNORECASE | re.DOTALL) if not match: return False first_tr_html = match.group(1) # 去除所有 HTML 标签，提取纯文本 text_in_first_tr = re.sub(r'<[^>]+>', '', first_tr_html) # 转为小写（中文无所谓大小写，但统一处理更安全） text_clean = text_in_first_tr.strip() # 检查是否同时包含两个关键词 has_code = "项目编号" in text_clean has_item = "操作项目" in text_clean return has_code and has_item def extract_operation_groups_and_remaining(records, max_following_for_last=23): """ 通过语义判断表格是否为操作项目表（基于第一行内容），并分组。 注意：第一个识别到的操作项目表及其后续记录组成的 group 会被跳过（不加入 groups）， 但这些记录仍保留在 remaining_records 中。 普通起始标记：组 = [start, ..., next_start - 1] 最后一个起始标记：组 = [start, ..., start + max_following_for_last] （若指定） """ groups = [] current_group = None used_ids = set() first_group_skipped = False # 标记是否已跳过第一个 group for record in records: is_start = ( record.get("type") == "table" and is_operation_table_by_first_tr(record.get("table_body", "")) ) if is_start: if current_group is not None: # 决定是否保留当前积累的 group if not first_group_skipped: # 跳过第一个 group：不清空 current_group，也不加入 groups 或 used_ids first_group_skipped = True # 注意：这里不把 current_group 加入 groups，也不更新 used_ids else: groups.append(current_group) used_ids.update(r["id"] for r in current_group) # 开启新 group current_group = [record] else: # 第一个起始点 current_group = [record] else: if current_group is not None: current_group.append(record) # 处理最后一个 group（如果存在） if current_group is not None: if not first_group_skipped: # 整个数据中只有一个 group，且是第一个 → 跳过它 pass # 不加入 groups，也不加 id 到 used_ids else: groups.append(current_group) used_ids.update(r["id"] for r in current_group) # —————— 后处理：截断最后一个 group（如果需要） —————— if groups and max_following_for_last is not None: last_group = groups[-1] if len(last_group) > max_following_for_last + 1: # +1 是起始记录本身 truncated = last_group[:max_following_for_last + 1] removed_ids = {r["id"] for r in last_group[max_following_for_last + 1:]} used_ids -= removed_ids groups[-1] = truncated remaining_records = [r for r in records if r["id"] not in used_ids] return groups, remaining_records def extract_wxanli(records): keywords = [ "一、故障现象", "单位:", "故障名称:", "一、基本情况", "故障现象及原因:", "故障名称：", "实例故障" ] # 存储切片 slices = [] # 标记已处理的记录索引 processed_indices = set() # 查找所有包含关键词的记录位置 keyword_positions = [] for i, record in enumerate(records): if record.get("type") == "text": text = record.get("text", "") # 检查是否包含任一关键词 if any(keyword in text for keyword in keywords): keyword_positions.append(i) # 为每个关键词位置创建切片 for idx, start_pos in enumerate(keyword_positions): # 确定切片结束位置 if idx + 1 < len(keyword_positions): end_pos = keyword_positions[idx + 1] else: end_pos = len(records) # 收集当前切片 slice_records = [] # 添加前2个记录（如果存在且未超出边界） for offset in [2, 1]: prev_idx = start_pos - offset if prev_idx >= 0: slice_records.append(records[prev_idx]) processed_indices.add(prev_idx) # 添加从关键词位置到下一个关键词位置的所有记录 for i in range(start_pos, end_pos): slice_records.append(records[i]) processed_indices.add(i) slices.append(slice_records) # 收集未处理的剩余记录 remaining_records = [ records[i] for i in range(len(records)) if i not in processed_indices ] return slices, remaining_records def split_content_bbox(data, max_length=8000): contents = [] highlight_lists = [] current_content = "" current_highlights = [] for ins in data: if "type" not in ins: continue if not ins.get("bbox"): continue # 提取通用字段 bbox = ins.get("bbox") page_idx = ins.get("page_idx", -1) new_text = "" should_record_highlight = False # 标记是否需要记录 highlight（即使 new_text 为空） if ins["type"] == "text": text = ins.get("text", "") level = ins.get("text_level") if level is not None and isinstance(level, int) and level > 0: text = "#" * min(level, 6) + " " + text # 安全限制标题级别 new_text = text + "\n" should_record_highlight = True elif ins["type"] == "table": table_caption = ins.get("table_caption") table_body = ins.get("table_body", "") # 清理冗余属性 for pattern in [' colspan="1"', ' rowspan="1"', " colspan='1'", " rowspan='1'", " colspan=1", " rowspan=1"]: table_body = table_body.replace(pattern, "") caption_str = "" if table_caption: if isinstance(table_caption, list): caption_str = "\n".join(str(c) for c in table_caption) else: caption_str = str(table_caption) # 判断是否有实质内容 has_caption = bool(caption_str.strip()) has_body = bool(table_body.strip()) if has_caption or has_body: new_text = caption_str + ("\n" if has_caption else "") + table_body + "\n" else: new_text = "" # 空内容，不拼接 # 即使内容为空，只要是 table 类型，就记录 highlight（满足你的需求） should_record_highlight = True elif ins["type"] == "image": image_caption = ins.get("image_caption", "") img_path = ins.get("img_path", "") if isinstance(image_caption, list): image_caption = "\n".join(str(item) for item in image_caption) elif not isinstance(image_caption, str): image_caption = str(image_caption) if isinstance(img_path, list): img_path = "\n".join(str(p) for p in img_path) elif not isinstance(img_path, str): img_path = str(img_path) if image_caption.strip() or img_path.strip(): new_text = image_caption + "\n" + img_path + "\n" else: new_text = "" should_record_highlight = True elif ins["type"] == "discarded": text = ins.get("text", "") if text.strip(): new_text = text + "\n" else: new_text = "" should_record_highlight = True else: continue # 不支持的 type，跳过且不记录 highlight # --- 关键：即使 new_text 为空，只要 should_record_highlight 为 True，就要处理 chunk 切分和 highlight 记录 --- # 构造 highlight 项（即使 new_text 为空） highlight_item = {"page_idx": page_idx, "bbox": bbox} if not new_text.strip() and not should_record_highlight: continue # 完全跳过 # 检查是否需要切分（仅当 new_text 非空时才影响长度） would_exceed = len(current_content) + len(new_text) > max_length # 如果 new_text 非空 且 会导致超长，则先保存当前 chunk if new_text.strip() and would_exceed: if current_content or current_highlights: contents.append(current_content.rstrip('\n')) highlight_lists.append(current_highlights) current_content = new_text current_highlights = [highlight_item] else: # 追加内容（如果 new_text 非空） if new_text.strip(): current_content += new_text # 无论如何，只要 should_record_highlight，就加 highlight if should_record_highlight: current_highlights.append(highlight_item) # 保存最后一段 if current_content or current_highlights: contents.append(current_content.rstrip('\n')) highlight_lists.append(current_highlights) return contents, highlight_lists def group_records(records): result = [] current_group = [] for i, ins in enumerate(records): if 'text_level' in ins and ins['text_level']: # 当遇到新的text_level时，如果current_group非空，则先将其添加到结果中 if current_group: result.append(current_group) current_group = [] # 开始新一组 current_group.append(ins) else: # 如果当前记录没有text_level或其值为空，则继续添加到当前组 current_group.append(ins) # 别忘了将最后一个组添加到结果中 if current_group: result.append(current_group) return result def get_chunk_bbox_otherfile(data, max_length=8000): """ 处理没有 bbox 信息的文件数据（主要面向纯表格类内容）。 每个 table 作为一个独立切片，不与其他记录拼接。 - 单个 table 内容超过 max_length 时，调用 chunk_reset 在 处安全切分， 切分后的多个 chunk 共享同一组 positions - 清理冗余 colspan="1" / rowspan="1" 属性 - bbox 缺失时填充空列表 [] 返回结构与 get_chunk_bbox 一致：[{"content": str, "positions": [...]}] """ slices = [] for ins in data: if ins.get("type") != "table": continue page_idx = ins.get("page_idx", -1) bbox = ins.get("bbox", []) table_caption = ins.get("table_caption") table_body = ins.get("table_body", "") or "" # 清理冗余属性 for pattern in [ ' colspan="1"', ' rowspan="1"', " colspan='1'", " rowspan='1'", " colspan=1", " rowspan=1", ]: table_body = table_body.replace(pattern, "") # 拼接 caption caption_str = "" if table_caption: if isinstance(table_caption, list): caption_str = "\n".join(str(c) for c in table_caption) else: caption_str = str(table_caption) has_caption = bool(caption_str.strip()) has_body = bool(table_body.strip()) if not (has_caption or has_body): continue # 空表格跳过 content = caption_str + ("\n" if has_caption else "") + table_body positions = [{"page_idx": page_idx, "bbox": bbox}] # 单表超长 → 在 处切分，多个 chunk 共享 positions if len(content) > max_length: sub_chunks = chunk_reset(content, max_length) for sub in sub_chunks: slices.append({ "content": sub.rstrip('\n'), "positions": positions }) else: slices.append({ "content": content.rstrip('\n'), "positions": positions }) # 按 page_idx 排序，与 get_chunk_bbox 风格一致 valid_slices = [ item for item in slices if item.get("positions") and isinstance(item["positions"], list) and len(item["positions"]) > 0 and "page_idx" in item["positions"][0] ] valid_slices.sort(key=lambda item: item["positions"][-1]["page_idx"]) return valid_slices def get_chunk_bbox(data): for idx, item in enumerate(data, start=1): item["id"] = idx repair_data, clean_repair_records = extract_maintenance_groups_and_remaining(data,max_following_for_last=23) operation_data, clean_operation_records = extract_operation_groups_and_remaining(data,max_following_for_last=23) wxanli_data, clean_wxanli_data = extract_wxanli(data) slices = [] if len(repair_data) > 0 : for ins in repair_data: content, highlight_list = split_content_bbox(ins) for i, (content, h_list) in enumerate(zip(content, highlight_list)): slices.append({ "content" : content, "positions":h_list }) groups = group_records(clean_repair_records) for ins in groups: content, highlight_list = split_content_bbox(ins) for i, (content, h_list) in enumerate(zip(content, highlight_list)): slices.append({ "content" : content, "positions":h_list }) valid_slices = [ item for item in slices if item.get('positions') and isinstance(item['positions'], list) and len(item['positions']) > 0 and 'page_idx' in item['positions'][0] ] slices = sorted(valid_slices, key=lambda item: item['positions'][-1]['page_idx']) elif len(operation_data) > 0: for ins in operation_data: content, highlight_list = split_content_bbox(ins) for i, (content, h_list) in enumerate(zip(content, highlight_list)): slices.append({ "content" : content, "positions":h_list }) groups = group_records(clean_operation_records) for ins in groups: content, highlight_list = split_content_bbox(ins) for i, (content, h_list) in enumerate(zip(content, highlight_list)): slices.append({ "content" : content, "positions":h_list }) valid_slices = [ item for item in slices if item.get('positions') and isinstance(item['positions'], list) and len(item['positions']) > 0 and 'page_idx' in item['positions'][0] ] slices = sorted(valid_slices, key=lambda item: item['positions'][-1]['page_idx']) elif len(wxanli_data) > 0: for ins in wxanli_data: content, highlight_list = split_content_bbox(ins) for i, (content, h_list) in enumerate(zip(content, highlight_list)): slices.append({ "content" : content, "positions":h_list }) for ins in clean_wxanli_data: if not ins.get("bbox"): continue page_idx = ins.get("page_idx", 0) bbox = ins["bbox"] positions = [{"page_idx": page_idx, "bbox": bbox}] if ins["type"] == "text": if ins.get("text_level"): text = ins.get("text", "") level = ins.get("text_level") content = "#" * level + text else: content = ins.get("text", "") elif ins["type"] == "table": content = (ins.get("table_caption") or "") + "\n" + (ins.get("table_body") or "") elif ins["type"] == "image": image_caption = ins.get("image_caption", []) img_path = ins.get("img_path", []) # 如果 image_caption 是列表，则将其转换为字符串 if isinstance(image_caption, list): image_caption = "\n".join(str(item) for item in image_caption) elif not isinstance(image_caption, str): image_caption = str(image_caption) # 如果 img_path 是列表，则将其转换为字符串 if isinstance(img_path, list): img_path = "\n".join(str(p) for p in img_path) elif not isinstance(img_path, str): img_path = str(img_path) if image_caption.strip() or img_path.strip(): content = (image_caption or "") + "\n" + (img_path or "") else: continue # 跳过空图像项 elif ins["type"] == "discarded": content = ins.get("text", "") else: continue slices.append({"content": content, "positions": positions}) valid_slices = [ item for item in slices if item.get('positions') and isinstance(item['positions'], list) and len(item['positions']) > 0 and 'page_idx' in item['positions'][0] ] slices = sorted(valid_slices, key=lambda item: item['positions'][-1]['page_idx']) else: groups = group_records(data) for ins in groups: content, highlight_list = split_content_bbox(ins) for i, (content, h_list) in enumerate(zip(content, highlight_list)): slices.append({ "content" : content, "positions":h_list }) valid_slices = [ item for item in slices if item.get('positions') and isinstance(item['positions'], list) and len(item['positions']) > 0 and 'page_idx' in item['positions'][0] ] valid_slices = [ item for item in slices if item.get('positions') and isinstance(item['positions'], list) and len(item['positions']) > 0 and 'page_idx' in item['positions'][0] ] slices = sorted(valid_slices, key=lambda item: item['positions'][-1]['page_idx']) return slices def split_text_preserve_sentences(text, max_length=7500): if len(text) <= max_length: return [text] # 按句子分割，保留标点 parts = re.split(r'([。！？；!?])', text) sentences = [] for i in range(0, len(parts), 2): s = parts[i] + (parts[i+1] if i+1 < len(parts) else '') sentences.append(s) chunks = [] current = "" for sent in sentences: if len(current) + len(sent) <= max_length: current += sent else: if current: chunks.append(current) else: # 单句超长，硬切（极端情况） chunks.append(sent[:max_length]) sent = sent[max_length:] current = sent if current: chunks.append(current) return chunks def data_replace(data, prefix): """ 遍历 data 列表，若元素包含 'img_path' 字段，则移除前缀 'images/' 并拼接新前缀。 使用 pathlib 安全处理路径。 """ from pathlib import PurePosixPath for ins in data: if isinstance(ins, dict) and "img_path" in ins: img_path = ins["img_path"] p = PurePosixPath(img_path) # 如果以 images/ 开头，去掉第一级目录 if p.parts and p.parts[0] == "images": relative_path = str(PurePosixPath(*p.parts[1:])) ins["img_path"] = f"![图片]({prefix}{relative_path})" else: # 否则保留原路径（或按需处理） ins["img_path"] = f"![图片]({prefix}{img_path})" return data def filter_content_bbox(data, max_length=3000): """ 将 data 中的 text/table/image 内容按字符长度分块（每块不超过 max_length）， 返回 [{"content": str, "highlight_list": list}, ...] """ chunks = [] current_content = "" current_highlight_list = [] def _flush_chunk(): """内部函数：将当前内容打包进 chunks，并重置""" if current_content or current_highlight_list: chunks.append({ "content": current_content, "highlight_list": current_highlight_list.copy() }) for ins in data: if "type" not in ins: continue added_content = "" bbox = ins.get("bbox", []) page_idx = ins.get("page_idx", -1) if ins["type"] == "text": text_content = ins.get("text", "") added_content = text_content + "\n" elif ins["type"] == "table": table_caption = ins.get("table_caption") table_body = ins.get("table_body") caption_str = "" if table_caption: if isinstance(table_caption, list): caption_str = "\n".join(str(c) for c in table_caption) else: caption_str = str(table_caption) added_content = caption_str + "\n" + (table_body or "") + "\n" elif ins["type"] == "image": image_caption = ins.get("image_caption", "") img_path = ins.get("img_path", "") if isinstance(image_caption, list): image_caption = "\n".join(str(item) for item in image_caption) elif not isinstance(image_caption, str): image_caption = str(image_caption) if isinstance(img_path, list): img_path = "\n".join(str(p) for p in img_path) elif not isinstance(img_path, str): img_path = str(img_path) if image_caption or img_path: added_content = image_caption + "\n" + img_path + "\n" else: continue # 跳过空图像项 else: continue # 检查加上 added_content 后是否超限 if len(current_content) + len(added_content) > max_length: # 如果当前块非空，先 flush if current_content: _flush_chunk() current_content = "" current_highlight_list = [] # 如果单个 added_content 超过 max_length，仍需保留（避免丢弃） if len(added_content) > max_length: # 强制截断或直接放入（这里选择直接放入，避免信息丢失） current_content = added_content[:max_length] current_highlight_list.append({"page_idx": page_idx, "bbox": bbox}) _flush_chunk() # 剩余部分？此处简化处理：忽略超长部分（或可递归拆分，但复杂） continue else: current_content = added_content current_highlight_list.append({"page_idx": page_idx, "bbox": bbox}) else: current_content += added_content current_highlight_list.append({"page_idx": page_idx, "bbox": bbox}) # 处理最后一块 if current_content or current_highlight_list: chunks.append({ "content": current_content, "highlight_list": current_highlight_list }) return chunks def chunk_reset(content,MAX_length=8000): chunks = [] start = 0 while start < len(content): end = start + MAX_length if end >= len(content): chunks.append(content[start:]) break # 尽量在 后面切分 snippet = content[start:end] last_tr_end = snippet.rfind("") if last_tr_end != -1: end = start + last_tr_end + len("") else: # 如果找不到 ，退回到最近的换行或空白 last_newline = snippet.rfind("\n") if last_newline != -1: end = start + last_newline else: # 实在不行就硬切 pass chunks.append(content[start:end]) start = end return chunks def chunk_check(data,MAX_length=8000): slice_reset = [] for ins in data: content = ins["content"] positions = ins["positions"] if len(content) <= 8000: slice_reset.append(ins) else: # 使用你的 chunk_reset 函数切分 content chunks = chunk_reset(content, MAX_length) for chunk in chunks: slice_reset.append({ "content": chunk, "positions": positions # 共享原始位置信息 }) return slice_reset def find_ship_info_by_hull(json_file_path, data): """ 从NER结果中提取舷号，再从JSON文件中查找对应的舰船信息 :param json_file_path: JSON文件路径 :param data: get_entity() 返回的NER结果字典 :return: 包含 model_name 和 ship_name 的字典，未找到返回 None """ # 1. 提取舷号 hulls = [ entity['properties']['舷号'] for entity in data.get('entities', []) if 'properties' in entity and '舷号' in entity['properties'] ] if not hulls: return None target_hull = hulls[0] # 2. 根据舷号查找舰船信息 try: with open(json_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: ship_data = json.load(f) for item in ship_data: if str(item.get('hull_number')) == str(target_hull): return { "model_name": item.get('model_name'), "ship_name": item.get('ship_name') } return None except FileNotFoundError: print(f"错误：找不到文件 {json_file_path}") return None except json.JSONDecodeError: print("错误：JSON 文件格式不正确") return None def merge_short_slices(slices, min_length=30,filename="122-06A0014-B01003_雷达-使用说明书.pdf"): """ 合并过短的切片： - 如果某切片 content 长度 <= min_length，则将其合并到下一个切片的开头 - 若处于末尾无下一个切片，则反向合并到上一个切片末尾 - content 用换行拼接，positions 顺序拼接 Args: slices: [{"content": str, "positions": [...]}] min_length: 短切片的字符长度阈值（含） filename: 用于实体提取的文件名 Returns: 合并后的 slices 列表 """ if not slices: return slices result = [] pending_contents = [] # 缓存等待合并到"下一个"的短切片 content pending_positions = [] # 缓存对应的 positions for ins in slices: content = ins.get("content", "") or "" positions = ins.get("positions", []) or [] if len(content) <= min_length: # 暂存，等到下一个正常长度的切片再合并 pending_contents.append(content) pending_positions.extend(positions) else: # 正常切片：把暂存的短切片合并到它的开头 if pending_contents: merged_prefix = "\n".join(pending_contents) content = merged_prefix + ("\n" if merged_prefix else "") + content positions = pending_positions + positions pending_contents = [] pending_positions = [] result.append({ "content": content, "positions": positions }) # 收尾：如果末尾还有未合并的短切片（后面没有正常切片可合并） # 则反向合并到上一个切片末尾 if pending_contents: merged_suffix = "\n".join(pending_contents) if result: last = result[-1] last["content"] = (last["content"] or "") + ("\n" if last["content"] else "") + merged_suffix last["positions"] = (last["positions"] or []) + pending_positions else: # 极端情况：所有切片都很短，整体作为一个切片返回 result.append({ "content": merged_suffix, "positions": pending_positions }) return result def find_and_read_content_list(directory, original_filename, encoding='utf-8'): """ 根据原始文件名，在指定目录及其子目录下查找对应的 _content_list.json 文件并返回内容。 """ # 1. 去除原始文件的后缀，并拼接新的后缀 # 加上 只获取不带后缀的文件名部分 base_name = os.path.splitext(original_filename) file_name = base_name[0] target_filename = f"{file_name}_content_list.json" print(f"正在查找文件: {target_filename}") # 2. 使用 os.walk 递归遍历目录 for root, dirs, files in os.walk(directory): if target_filename in files: file_path = os.path.join(root, target_filename) try: with open(file_path, 'r', encoding=encoding) as f: json_data = json.load(f) return json_data except json.JSONDecodeError: print(f"文件 {file_path} 不是有效的 JSON 格式。") return None except Exception as e: print(f"读取文件 {file_path} 时发生错误: {e}") return None return None async def process_pdf_file(pdf_path: Path, image_prefix: str,filename:str) -> Optional[Dict[str, Any]]: """异步调用 PDF 分析服务并处理响应""" doc_result = await process_document(filename) if doc_result is not None: content_list, images = doc_result if content_list and images: replaced_content_list = data_replace(content_list, image_prefix) slices = get_chunk_bbox(replaced_content_list) slices_check = chunk_check(slices, 8000) slices_check = merge_short_slices(slices_check, min_length=30,filename=filename) return {"slices": slices_check, "images": images} else: return {"slices": [], "images": {}} api_url = get_api_url() try: async with aiofiles.open(pdf_path, "rb") as f: file_content = await f.read() files = {"file": (filename, file_content, "application/pdf")} async with httpx.AsyncClient(timeout=60 * 20) as client: response = await client.post(api_url, files=files) if response.status_code != 200: logger.error(f"❌ API 请求失败，状态码: {response.status_code}, 响应: {response.text}") return None result = response.json() data = result.get("data", {}) content_list = data.get("content_list", []) images = data.get("images", {}) replaced_content_list = data_replace(content_list, image_prefix) slices = get_chunk_bbox(replaced_content_list) slices_check = chunk_check(slices, 8000) slices_check = merge_short_slices(slices_check, min_length=30,filename=filename) return {"slices": [], "images": {}} except json.JSONDecodeError: logger.error("❌ 响应不是有效的 JSON 格式") logger.debug(response.text) return {"slices": [], "images": {}} except Exception as e: logger.error(f"处理 PDF 文件时出错: {e}", exc_info=True) return None finally: release_api_url(api_url) async def process_other_file(pdf_path: Path, image_prefix: str, filename: str) -> Optional[Dict[str, Any]]: """异步调用 Office 文件分析服务并处理响应""" # 优先尝试走本地/缓存处理（保持与你原逻辑一致） doc_result = await process_document(filename) if doc_result is not None: content_list, images = doc_result if content_list and images: replaced_content_list = data_replace(content_list, image_prefix) slices = get_chunk_bbox(replaced_content_list) slices_check = chunk_check(slices, 8000) slices_check = merge_short_slices(slices_check, min_length=30,filename=filename) return {"slices": slices_check, "images": images} else: return {"slices": [], "images": {}} if __name__ == "__main__": filepath = r"E:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\kgrag\122-06A0014-B01001_发动机-维修手册_content_list.json" try: with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as file: data = json.load(file) except Exception as e: print(f"读取 JSON 文件时出错：{e}") data = [] # print(len(data)) start_chars = ["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "0", "第", "十", "一", "二", "三", "四", "五", "六", "七", "八", "九"] data = data_replace(data=data,prefix="/api/v1/knowledge/files/images/") slices = get_chunk_bbox(data=data) slices_1 =chunk_check(slices, 8000) slices_2 = merge_short_slices(slices_1, min_length=30) # ← 新增这一行 for ins in slices_2: print(ins) EVƲx}""" 项目配置文件 从.env文件读取配置 """ import os from dotenv import load_dotenv from contextvars import ContextVar from typing import Optional, Dict, Any # 加载.env文件 load_dotenv() # ==================== 大模型配置 ==================== LLM_CONFIG = { # "model": "Qwen3.5-35B-A3B", "model": "46-qwen3.5-35B", # "model": "Qwen3-14B", "base_url": "http://192.168.0.46:59800/v1", "api_key": "gpustack_dee9ca823290886c_5edfc86aeeeceb1e9ee5162941cb2cb5", "temperature": float("0.1"), "max_tokens": int("8192"), "timeout": int("30") } # ==================== 嵌入模型配置 ==================== EMBEDDING_CONFIG = { "model": "bge-m3", "base_url": "http://192.168.0.46:59700/v1/embeddings", "api_key": "gpustack_dee9ca823290886c_5edfc86aeeeceb1e9ee5162941cb2cb5", "base_url_v2" : "http://192.168.0.46:59700/v1", } # ==================== 线程安全的请求上下文配置 ==================== # 使用 contextvars 存储每个请求的用户配置，确保多用户并发时不会相互干扰 _request_user_config: ContextVar[Optional[Dict[str, str]]] = ContextVar('request_user_config', default=None) # RAG配置的默认值 _RAG_CONFIG_DEFAULT = { "search_endpoint": "http://192.168.0.46:11000/api/v1/knowledge/search/", "x-user-id": "1", "x-user-name": "testuser", "x-role": "admin", "kb-id": None, "file-id": None } class DynamicRAGConfig(dict): """ 动态RAG配置类，支持线程安全的请求级配置 当访问用户相关配置时，自动从当前请求上下文读取 其他配置项直接返回默认值 兼容字典的所有操作方式（如 get(), [], in 等） """ def __getitem__(self, key: str): # 如果是用户相关配置或知识库参数，从当前请求上下文读取 if key in ["x-user-id", "x-user-name", "x-role", "kb-id", "file-id"]: request_config = _request_user_config.get() if request_config and key in request_config: return request_config[key] # 如果没有设置，返回默认值 return _RAG_CONFIG_DEFAULT[key] # 其他配置项直接返回默认值 return _RAG_CONFIG_DEFAULT.get(key) def get(self, key: str, default=None): """支持 get() 方法""" try: return self[key] except KeyError: return default def __contains__(self, key: str): """支持 in 操作符""" return key in _RAG_CONFIG_DEFAULT def keys(self): """返回所有键""" return _RAG_CONFIG_DEFAULT.keys() def values(self): """返回所有值（动态读取用户配置）""" return [self[key] for key in _RAG_CONFIG_DEFAULT.keys()] def items(self): """返回所有键值对（动态读取用户配置）""" return [(key, self[key]) for key in _RAG_CONFIG_DEFAULT.keys()] # ==================== RAG服务配置 ==================== # 使用动态配置类，支持多用户并发时自动读取各自的配置 RAG_CONFIG = DynamicRAGConfig() def set_request_user_config(x_user_id: Optional[str] = None, x_user_name: Optional[str] = None, x_role: Optional[str] = None, text_kb_id: Optional[str] = None, text_file_id: Optional[str] = None): """ 设置当前请求的用户配置和知识库参数（线程安全） Args: x_user_id: 用户ID x_user_name: 用户名称 x_role: 角色 text_kb_id: 文本检索知识库ID text_file_id: 文本检索文件ID """ config = {} if x_user_id is not None: config["x-user-id"] = x_user_id if x_user_name is not None: config["x-user-name"] = x_user_name if x_role is not None: config["x-role"] = x_role # 仅当非空字符串时才设置，空字符串时不传入 RAG 接口 if text_kb_id is not None and str(text_kb_id).strip(): config["kb-id"] = str(text_kb_id).strip() if text_file_id is not None and str(text_file_id).strip(): config["file-id"] = str(text_file_id).strip() _request_user_config.set(config if config else None) # ==================== 图谱检索服务配置 ==================== GRAPH_SEARCH_CONFIG = { "search_endpoint": "http://192.168.0.46:59085/search_graph", "graph_timeout": float("30.0"), "default_top_k": int("10"), "operation_search_endpoint": "http://192.168.0.46:59085/operation_graph_search" } # ==================== 设备到系统检索服务配置 ==================== DEVICE_SYSTEM_CONFIG = { "endpoint": "http://192.168.0.46:59085/device_to_system", "timeout": float("30.0"), "default_min_hops": int("2"), "default_max_hops": int("8"), "default_top_k": int("10") } # ==================== 图册检索服务配置 ==================== ATLAS_CONFIG = { "endpoint": "http://192.168.0.46:59085/atlas_retrieval", "timeout": float("30.0"), "default_top_k": int("10") } # ==================== 工作流配置 ==================== WORKFLOW_CONFIG = { "max_retry_count": int("2"), # 最大重试次数 "image_clarity_threshold": float("0.7"), # 图片清晰度阈值 "default_timeout": int("30") # 默认超时时间（秒） } # ==================== 服务器配置 ==================== SERVER_CONFIG = { "host": "192.168.0.46", "port": "59088", "base_url": "http://192.168.0.46:59088" } # ==================== ASR服务配置 ==================== ASR_CONFIG = { "api_base": "http://192.168.0.46:59900/v1", "model": "base", "language": "zh", "timeout": int("30") } # ==================== VLM服务配置 ==================== VLM_CONFIG = { "api_base" : "http://192.168.0.46:59801/v1", "model" : "Qwen3-VL-8B" } # ==================== Neo4J配置 ==================== NEO4J_CONFIG = { "uri": "neo4j://192.168.0.46:57687", "user": "neo4j", "password": "zdht123@" } # ==================== 知识库匹配配置 ==================== KB_TREE_CONFIG = { "url": "http://192.168.0.46:11000/api/v1/knowledge/knowledge_base/tree" } # ==================== 维修反馈统计配置 ==================== REPAIR_FEEDBACK_CONFIG = { "url": "http://192.168.0.46:22000", "email": "15088888888@163.com", "password": "11223344" } # ==================== 数据库配置 ==================== POSTGRES_CONNECTION_STRING = "postgresql://postgres:password@192.168.0.46:5432/an_webui" #POSTGRES_CONNECTION_STRING = "postgresql+psycopg://postgres:password@192.168.0.46:5432/an_webui" POSTGRES_SQLALCHEMY_URL = "postgresql+psycopg://postgres:password@192.168.0.46:5432/an_webui" # ==================== 索引配置 ==================== INDEX_CONFIG = { "NAME_PROPERTY" : "名称", "FULLTEXT_PROPERTY" :"fulltext", "EMBEDDING_PROPERTY" : "embedding", "SEARCH_LABEL" : "Searchable", "VECTOR_INDEX_NAME" : "global_searchable_embedding", "FULLTEXT_INDEX_NAME" : "global_searchable_content_search" } # ==================== sql表格字段与neo4j节点映射 ==================== MAP_INS={ "故障模式" : "fault", "系统" : "system_name", "设备" : "device_name", "舷号" : "ship_number", } # ==================== neo4j配置 ==================== NEO4J_CONFIG = { "uri": "neo4j://192.168.0.46:57687", "user": "neo4j", "password": "zdht123@" } API_URLS = [ "http://192.168.0.46:59988/analyze-pdf", # "http://192.168.0.111:9977/analyze-pdf", # "http://192.168.0.111:9978/analyze-pdf", #"http://192.168.0.111:9979/analyze-pdf", #"http://192.168.0.111:9980/analyze-pdf", # "http://192.168.0.111:9975/analyze-pdf", ] 㟃xV#!/usr/bin/env python3 """ 文档转 PDF 工具 使用 LibreOffice 将各种文档格式转换为 PDF 支持格式： - Word: .doc, .docx, .rtf - Excel: .xls, .xlsx - PowerPoint: .ppt, .pptx - OpenDocument: .odt, .ods, .odp - 文本: .txt, .csv - 图片: .jpg, .png (会嵌入PDF) """ import subprocess import os import sys from pathlib import Path from typing import Optional, List import concurrent.futures class Doc2PDF: """文档转 PDF 转换器""" SUPPORTED_FORMATS = { # 文档 '.doc', '.docx', '.rtf', '.odt', '.txt', # 表格 '.xls', '.xlsx', '.ods', '.csv', # 演示文稿 '.ppt', '.pptx', '.odp', # 图片 '.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.gif', # 其他 '.html', '.htm', '.xml' } def __init__(self, libreoffice_path: str = 'libreoffice'): self.libreoffice_path = libreoffice_path self._verify_libreoffice() def _verify_libreoffice(self): """验证 LibreOffice 是否可用""" try: result = subprocess.run( [self.libreoffice_path, '--version'], capture_output=True, text=True ) if result.returncode != 0: raise RuntimeError("LibreOffice 不可用") print(f"✓ 检测到 {result.stdout.strip().split(chr(10))[0]}") except FileNotFoundError: raise RuntimeError("未找到 LibreOffice，请先安装") def convert( self, input_file: str, output_dir: Optional[str] = None, timeout: int = 120 ) -> str: """ 转换单个文件为 PDF Args: input_file: 输入文件路径 output_dir: 输出目录（默认为输入文件所在目录） timeout: 超时时间（秒） Returns: 生成的 PDF 文件路径 """ input_path = Path(input_file).resolve() if not input_path.exists(): raise FileNotFoundError(f"文件不存在: {input_file}") suffix = input_path.suffix.lower() if suffix not in self.SUPPORTED_FORMATS: raise ValueError(f"不支持的格式: {suffix}") if output_dir is None: output_dir = str(input_path.parent) else: output_dir = str(Path(output_dir).resolve()) os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) cmd = [ self.libreoffice_path, '--headless', '--invisible', '--nologo', '--nofirststartwizard', '--convert-to', 'pdf', '--outdir', output_dir, str(input_path) ] print(f" 转换中: {input_path.name} ...", end=' ', flush=True) try: result = subprocess.run( cmd, capture_output=True, text=True, timeout=timeout ) if result.returncode != 0: print("✗") raise RuntimeError(f"转换失败: {result.stderr}") output_file = os.path.join(output_dir, f"{input_path.stem}.pdf") if os.path.exists(output_file): print("✓") return output_file else: print("✗") raise RuntimeError("转换完成但未找到输出文件") except subprocess.TimeoutExpired: print("✗ (超时)") raise RuntimeError(f"转换超时 ({timeout}秒)") def convert_batch( self, input_files: List[str], output_dir: Optional[str] = None, max_workers: int = 1 # LibreOffice 并发可能有问题，建议设为1 ) -> List[dict]: """ 批量转换文件 Args: input_files: 输入文件列表 output_dir: 输出目录 max_workers: 并发数 Returns: 转换结果列表 """ results = [] print(f"\n开始批量转换 {len(input_files)} 个文件...\n") for i, input_file in enumerate(input_files, 1): print(f"[{i}/{len(input_files)}]", end='') try: output_file = self.convert(input_file, output_dir) results.append({ 'input': input_file, 'output': output_file, 'success': True, 'error': None }) except Exception as e: results.append({ 'input': input_file, 'output': None, 'success': False, 'error': str(e) }) # 打印统计 success_count = sum(1 for r in results if r['success']) print(f"\n转换完成: {success_count}/{len(results)} 成功") return results def convert_directory( self, input_dir: str, output_dir: Optional[str] = None, recursive: bool = False ) -> List[dict]: """ 转换目录中的所有支持文件 Args: input_dir: 输入目录 output_dir: 输出目录 recursive: 是否递归处理子目录 """ input_path = Path(input_dir) if not input_path.is_dir(): raise NotADirectoryError(f"不是目录: {input_dir}") # 收集所有支持的文件 files = [] pattern = '**/*' if recursive else '*' for file_path in input_path.glob(pattern): if file_path.is_file() and file_path.suffix.lower() in self.SUPPORTED_FORMATS: files.append(str(file_path)) if not files: print("未找到支持的文件") return [] return self.convert_batch(files, output_dir) def main(): """命令行入口""" import argparse parser = argparse.ArgumentParser( description='使用 LibreOffice 将文档转换为 PDF', formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter, epilog=''' 示例: python doc2pdf.py document.docx python doc2pdf.py document.xlsx -o ./output python doc2pdf.py ./documents/ -o ./pdfs -r ''' ) parser.add_argument('input', help='输入文件或目录') parser.add_argument('-o', '--output', help='输出目录') parser.add_argument('-r', '--recursive', action='store_true', help='递归处理子目录') parser.add_argument('-t', '--timeout', type=int, default=120, help='单个文件转换超时时间（秒）') args = parser.parse_args() converter = Doc2PDF() input_path = Path(args.input) if input_path.is_file(): # 单文件转换 try: output = converter.convert(args.input, args.output, args.timeout) print(f"\n输出文件: {output}") except Exception as e: print(f"\n错误: {e}") sys.exit(1) elif input_path.is_dir(): # 目录转换 results = converter.convert_directory( args.input, args.output, args.recursive ) # 显示失败的文件 failures = [r for r in results if not r['success']] if failures: print("\n失败的文件:") for f in failures: print(f" - {f['input']}: {f['error']}") else: print(f"错误: 路径不存在 - {args.input}") sys.exit(1) if __name__ == '__main__': main() 4xBEAUTIFY_TYPES = { "润色": ["金句润色", "书面化", "讲稿化", "规整"], "扩写": ["扩写", "续写", "汇报"], "推荐": ["金句"], "缩写": ["精简", "总结"] } BEAUTIFY_TYPE_DICT = { "金句润色": """你是一位专业文案大师，擅长用精炼的语言创作令人印象深刻的金句。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行金句润色，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 对选择的金句进行润色，保证句子结构不变的情况下，将润色后句子进行金句替换。 3. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持原有用词风格。 4. 最后，通读润色后的文本，确保没有语法错误，表意清晰，金句融入自然。 5. 整体润色后的文本既精炼又富有文采，符合用户的所有要求。 6. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行金句润色，如果没有，则保持上述要求进行金句润色。 7. 请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 8. 只需要输出润色后的金句，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要润色的金句如下：{sentence}""", "书面化": """你是一位专业文案大师，擅长文本改写成书面文字的形式。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行书面化改写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行书面化改写和润色。 3. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，改写后的文本必须严格对应原文，不能添加或删减信息。 4. 考虑公文的要求：书面化、严谨、规范这些要求，避免重复内容出现。 5. 最后，通读书面化改写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯，符合公文的庄重风格 6. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行书面化改写，如果没有，则保持上述要求进行书面化改写。 7. 请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 8. 只需要输出书面化改写的内容，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要书面化改写的内容如下：{sentence}""", "讲稿化": """你是一位专业文案大师，擅长文本改写成讲稿化的形式，即文本转换为正式场合发言的口语化版本。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行讲稿化改写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行讲稿化改写，并转换为正式场合发言的口语化版本。 3. 将文本中的比喻和描绘转化为更平实的表达，同时保留原有的意境和情感。 4. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，改写后的文本必须严格对应原文，不能添加或删减信息。 5. 避免有过于复杂的词汇或结构，原文中的破折号和星号标记需要去除，改用连贯的句子连接。 6. 最后，通读讲稿化改写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯，确保整个发言稿的结构合理，有开头、中间和结尾，符合正式发言的流程。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行讲稿化改写，如果没有，则保持上述要求进行讲稿化改写。 8，请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 9. 只需要输出讲稿化改写的内容，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要讲稿化改写的内容如下：{sentence}""", "规整": """你是一位专业文案大师，擅长对文本进行规整，即对文本进行格式规范、内容严谨和语言得体的调整。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行规整改写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行规整改写。 3. 忽略原文的文学风格，将其转换为符合公文要求的正式、简洁、准确的语言。 4. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，改写后的文本必须严格对应原文，不能添加或删减信息。 5. 检查格式规范，避免抒情和比喻语句，将需要改写的内容转换为客观、准确的描述 6. 需要确认描述的内容是否符合实际情况，是否有数据或政策支持。 7. 语言方面，文本若使用大量文学修辞，需要调整为庄重、简洁的公文语言。 6. 最后，通读规整改写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯，确保不遗漏任何关键要素，比如时间、地点、具体设施等，并删除所有口语化或情感化的表达，保持客观中立。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行规整，如果没有，则保持上述要求进行规整。 8，请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 9. 只需要输出规整改写的内容，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要规整改写的内容如下：{sentence}""", "扩写": """你是一位专业文案大师，擅长对文本进行扩写，即对选中的文本内容进行扩充。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行扩写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行扩写。 3. 扩写的内容不能超过200字，保持在100字到200字这个范围内。 4. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在扩写过程中，扩写后的内容都紧扣原文，不能脱离中心思想。 6. 扩写的内容为公文风格，严格遵守格式和内容规范，确保内容符合公文口吻。 6. 最后，通读扩写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行扩写，如果没有，则保持上述要求进行扩写。 8，请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 9. 只需要输出扩写的内容，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要扩写的内容如下：{sentence}""", "续写": """你是一位专业文案大师，擅长对文本进行续写，即对选中的文本内容进行续写。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行续写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行续写。 3. 续写的内容不能超过200字，保持在100字到200字这个范围内。 4. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在续写过程中，续写后的内容都紧扣原文，同时要无缝衔接，不能脱离中心思想。 5. 最后，通读续写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 6. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行续写，如果没有，则保持上述要求进行续写。 7，请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 8. 只需要输出续写的内容，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要续写的内容如下：{sentence}""", "汇报": """你是一位专业文案大师，擅长对文本进行汇报改写，即对选中的文本内容转化为适合口头汇报的口语化内容。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行汇报改写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并仔细理解文本内容含义。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行汇报改写。 3. 将选中内容转化为适合口头汇报的口语化内容，避免使用复杂句式，多用短句和连接词，让内容更自然。 4. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在汇报改写过程中，改写后的内容都紧扣原文，同时要无缝衔接，不能脱离中心思想。 5. 最后，通读汇报改写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 6. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行汇报改写，如果没有，则保持上述要求进行汇报改写。 7，请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 8. 只需要输出汇报改写的内容，请不要输出文本内容，严格遵守该指令。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要汇报改写的内容如下：{sentence}""", "金句": """ 你是一位专业文案大师，擅长对文本进行金句提取，即从选中文字里找出五句适合润色或替换的金句，然后输出每个句子。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行金句提取，要求满足以下条件： 问题: 文本内容为 在生活的长河中，我们常常追求明确的答案和确定的方向，渴望每一步都踏在坚实的基石上。然而，人生的真谛往往隐藏于那些不确定之中。正如夜空中闪烁的星辰，它们并不总是固定不动，而是随着时间流转而变换位置，却依旧照亮着旅人的道路。 不确定性并非是阻碍前行的绊脚石，而是引导我们探索未知、发现自我的灯塔。每一次面对选择时的犹豫不决，每一个未曾预料到的结果，都是生命赋予我们的宝贵礼物。它们教会我们在变化中寻找平衡，在迷茫里坚守希望。 真正的智慧，并非来自于对所有问题都有确切答案，而是懂得如何在无常的世界里保持内心的平静与坚韧。接受生活中的不确定性，才能真正体会到成长的意义，让心灵在风雨兼程的路上愈发坚强。 这便是人生旅程中最深刻的教诲之一：不是所有的疑问都需要解答，有时候，学会与未知共舞才是最重要的技能。 你可以对给出的文本内容进行详细的阅读和解析，然后输出3至5个金句,请根据以下原则进行生成： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并理解其内容和意境。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行金句提取。 3. 金句通常是指那些表达精准、富有感染力、能提升文章档次的句子。 4. 润色的地方包括重复的用词、平淡的描述，或者可以更生动、更具文学性的部分，或者使用相关名人名言。 5. 确保句子结构多样，避免重复。比如使用不同的比喻手法，泼墨、银绸、琴键、星辰、寓言，这些意象都符合原文的自然和神秘氛围。 6. 逐条输出每个句子的内容，确认没有超过五句，且每句都是独立的润色点。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行金句提取，如果没有，则保持上述要求进行金句提取。 8，请将根据上述要求提取后的金句直接输出，不要输出额外的信息描述。 推理过程: 好的，用户需要我根据提供的文本生成5个符合要求的金句。首先，我要仔细阅读原文，理解核心观点。原文主要讲的是接受生活中的不确定性，学会在未知中成长，强调不确定性的积极意义。接下来，需要运用指定的句式技巧：对偶、对比、排比、追问。用户没有指定具体哪种，所以可以自由组合。 先看对偶，结构对称的句子，比如前半句和后半句字数相近，意义相关。例如原文提到的“不是所有疑问都需要解答，与未知共舞”可以转化为对偶句式。 然后是排比，三个或以上结构相似的句子。原文中有提到“教会我们在变化中寻找平衡，在迷茫里坚守希望”，可以扩展成排比结构，比如“在变化中寻找平衡，在迷茫里坚守希望，在未知里孕育新生。” 对比句式的话，可以用“不是...而是...”的结构，比如“不是被动承受，而是主动拥抱；不是停滞不前，而是破浪乘风。”这样突出不确定性的积极作用。 还要检查是否符合公文语体，避免口语化。比如“让心灵在风雨兼程的路上愈发坚强”比较文学化，可能需要调整，但原文允许适当的文采，所以可以保留。 需要注意不要使用Markdown，严格按JSON格式输出。用户要求5个，所以需要生成五个不同句式，涵盖各种技巧，并确保每个金句都准确提炼原文，不偏离主题。 现在开始逐一构思： 1.使用对比句式，对比过去对不确定性的看法和现在的积极态度：“不确定性不是前行的绊脚石，而是探索的导航仪；不是命运的考验场，而是成长的必修课。”这样既对比了两种观点，又符合对偶结构。 2.排比句式，三个结构相似的分句：“在变化中寻找平衡，在迷茫里坚守希望，在未知里孕育新生。”这里三个“在...中”结构，增强语势。 3.对偶和对比结合：“不是所有疑问都需要解答，有时答案在追寻中显现；不是所有方向都必须明确，真正的道路在脚下延伸。”前半句对偶，后半句对比，突出核心观点。 4.另一个排比结构，强调关键动词：“以平静接纳无常，以坚韧应对挑战，以智慧点亮未知。”三个“以...”结构，简洁有力。 5.对比和排比的混合：“与未知共舞，方知生命之广阔；与变化同行，方见成长之壮美。”这里用对偶结构，两个“与...方...”句式，形成对比和节奏感。 检查每个金句是否准确反映原文，是否有套话，确保信息密度高。例如第四个金句中的“以智慧点亮未知”呼应了原文的“智慧来自于如何在无常中保持平静”。第五个金句中的“与未知共舞”直接引用原文关键句，符合要求。 最后，确保每个金句在句式上各有不同，涵盖对偶、排比、对比，并且语言庄重简洁，符合公文要求。没有使用反问，避免尖锐，保持设问的引导性。完成五个金句后，进行输出。 答案: 不确定性不是前行的绊脚石,而是探索的导航仪；不是命运的考验场,而是成长的必修课。\n 在变化中寻找平衡,在迷茫里坚守希望,在未知里孕育新生。\n 不是所有疑问都需要解答,有时答案在追寻中显现；不是所有方向都必须明确,真正的道路在脚下延伸。\n 以平静接纳无常,以坚韧应对挑战,以智慧点亮未知。\n 与未知共舞,方知生命之广阔；与变化同行,方见成长之壮美。\n 问题: 文本内容为 在公文写作中，这句话前有“蔓发”，后有“可望”，预示着更大的成功指日可待。这一句适合用在写于冬末春初时的文章中，如团拜会上的讲话、一项工作开始之初、一个项目开展之初等。 ,对给出的文本内容进行详细的阅读和解析，然后输出3至5个金句,请根据以下原则进行生成： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并理解其内容和意境。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行金句提取。 3. 金句通常是指那些表达精准、富有感染力、能提升文章档次的句子。 4. 润色的地方包括重复的用词、平淡的描述，或者可以更生动、更具文学性的部分，或者使用相关名人名言。 5. 确保句子结构多样，避免重复。比如使用不同的比喻手法，泼墨、银绸、琴键、星辰、寓言，这些意象都符合原文的自然和神秘氛围。 6. 逐条输出每个句子的内容，确认没有超过五句，且每句都是独立的润色点。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行金句提取，如果没有，则保持上述要求进行金句提取。 8，请将根据上述要求提取后的金句直接输出，不要输出额外的信息描述。 推理过程: 好的，我需要为用户的公文内容生成三到五个金句，主要使用对偶、对比、排比和追问句式。首先，用户提供的原文是关于冬末春初的文章，比如团拜会讲话或项目开始阶段，强调“蔓发”和“可望”，预示成功即将到来。首先分析原文的关键点：“蔓发”意味着开始生长，有蓬勃发展的势头；“可望”表示目标在望，成功在即。需要将这两个概念融入金句中，同时适合公文的正式语境。 考虑对偶句式，结构对称。比如“春山蔓发启新程，锦绣可望向未来”，前半句描述开始，后半句展望未来，符合冬末春初的时间点。 接下来是排比，可能需要三个结构相似的短语。例如“蔓发的是奋进的号角，可望的是丰收的硕果，升腾的是跨越的信心”，三个部分都围绕核心概念展开，增强语势。 对比句式可以强调变化，比如“不是简单的时序更替，而是发展的厚积薄发；不是寻常的春耕夏耘，而是事业的乘势而上”，突出现在与过去的不同，强调积累和机遇。 另一个对偶句：“冬寒未尽蕴生机，春意已彰展宏图”，对比冬寒与春意，展示转折点，符合原文的时间背景。 最后用排比加强气势：“以蔓发之势抢抓机遇，以可望之志勇攀高峰，以笃行之姿再创辉煌”，三个“以...之...”结构，层层递进，适合工作或项目初期的动员。 需要确保每个金句都紧扣原文，不使用套话，保持公文庄重的语气。检查是否符合句式要求，如对偶的结构是否对称，排比是否有三个以上的相似结构，对比是否清晰。然后按适用程度排序，把最贴切、结构最工整的放在前面。 答案: 春山蔓发启新程,锦绣可望向未来。\n 蔓发的是奋进的号角,可望的是丰收的硕果,升腾的是跨越的信心。\n 不是简单的时序更替,而是发展的厚积薄发；不是寻常的春耕夏耘,而是事业的乘势而上。\n 冬寒未尽蕴生机,春意已彰展宏图。\n 以蔓发之势抢抓机遇,以可望之志勇攀高峰,以笃行之姿再创辉煌。\n 其他要求如下：{require} 需要进行金句提取的内容如下：{content} """, "精简": """你是一位专业文案大师，擅长对文本进行精简，即对选中文本进行精简缩写。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行精简，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并理解其内容和意境。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行精简。 3. 确保精简后的文本保留文本中原有元素，但用更简洁的语言表达。 4. 要确保整体通顺，不丢失原意，同时符合书面表达，去除冗余词汇。 5. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在精简过程中，精简后的内容都紧扣原文，同时要无缝衔接，不能脱离中心思想。 6. 最后，通读精简后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行精简，如果没有，则保持上述要求进行精简。 8，请将根据上述要求精简后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要进行精简的内容如下：{sentence}""", "总结": """你是一位专业文案大师，擅长对文本进行总结，即将选中文本总结为一段话。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行总结，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并理解其内容和意境。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行总结，将其总结为一段话。 3. 确保提取文本中的关键信息，比如时间地点人物等元素，同时，要注意保留原文的意境。将这些元素组织成一段连贯的话，确保语言简洁，涵盖所有要点。需要避免使用复杂结构，保持口语化但专业。 4. 要确保整体通顺，不丢失原意，同时符合书面表达，去除冗余词汇。 5. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在总结过程中，总结后的内容都紧扣原文，同时要无缝衔接，不能脱离中心思想。 6. 最后，通读总结后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行总结，如果没有，则保持上述要求进行总结。 8，请将根据上述要求总结后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 其他要求如下：{require} 文本内容如下：{content} 需要进行总结的内容如下：{sentence}""", "": """你是一位专业文案大师，擅长对文本进行改写，即根据选中的文本，在保持原意的基础上进行改写，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并理解其内容和意境。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容，按照用户输入的要求进行改写， 3. 要确保整体通顺，不丢失原意，同时符合书面表达，去除冗余词汇。 4. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在改写过程中，改写后的内容都紧扣原文，同时要无缝衔接，不能脱离中心思想。 5. 最后，通读改写后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 6，请将根据上述要求改写后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 用户输入的要求如下：{other_require} 文本内容如下：{content} 需要进行改写的内容如下：{sentence}""" } GENERATE_NORMAL_OUTLINE_PROMPT = """角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， ** 撰写{template}大纲时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的{template}大纲不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的{template}大纲长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，大纲的结构要符合中文的层级，比如用一、（一）、1.这样的编号。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的{template}内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的{template}大纲的格式需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容。 **规则7**：只能生成符合{template}大纲格式的相关内容，必须严格按照{template}大纲格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。 **规则9**：大纲只生成标题不生成内容。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 ** 输出格式如下： ## 一、标题 ### （一）子标题 ### （二）子标题 .... ## 二、标题 ### （一）子标题 ### （二）子标题 ... 输出示例： ## 一、活动背景 ## 二、活动目的 ## 三、活动内容 ### （一）开幕式 ### （二）正式比赛 ### （二）闭幕式 ## 四、活动总结 ** 检查： 1.严格按照上述格式生成，生成内容大纲不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 2.只生成标题，不深城其他额外内容。 3. 上述要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行{template}大纲撰写。""" GENERATE_MARKDOWN_LIST_OUTLINE_PROMPT = """角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， ** 撰写{template}大纲时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的{template}大纲不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的{template}大纲长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，大纲的结构要符合中文的层级，比如用一、（一）、1.这样的编号。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的{template}内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的{template}大纲的格式需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容。 **规则7**：只能生成符合{template}大纲格式的相关内容，必须严格按照{template}大纲格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。 **规则9**：当输出有连续嵌套标题格式时比如“1. ”,“1.1. ”,“1.1.1. ”这种嵌套格式，改为Markdown语法的有序列表形式。 **规则10**：编写方法大纲时，按照输出示例的格式进行编写,只产生格式和标题，不产生内容。 **规则11**：不能出现“1.1”，“1.2”等“数字.数字”的形式也不能出现“（数字）”的形式。 **规则12**：大纲只生成标题不生成内容。 **规则13**： 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 ** Markdown有序列表语法的连续嵌套格式如下： 1. 标题 1. 标题 1. 标题 ** 输出示例： 1. 确定学习目标 1. 设定具体目标 1. 上半年目标 2. 下半年目标 2. 选择合适的学习资源 2. 构建基础知识 1. 学习基本概念 2. 掌握编程环境 ** 检查： 1. 编写方法大纲时，按照输出示例的格式进行编写,只产生格式和标题，不产生内容。 2. 严格参照markdown有序列表嵌入方式不能出现“1.1”，“1.2”等“数字.数字”的形式也不能出现“（数字）”的形式。 3. 上述格式要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行{template}大纲撰写。""" GENERATE_METHOD_OUTLINE_PROMPT = """角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， ** 撰写{template}大纲时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的{template}大纲不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的{template}大纲长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，大纲的结构要符合中文的层级，比如用一、（一）、1.这样的编号。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的{template}内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的{template}大纲的格式需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容。 **规则7**：只能生成符合{template}大纲格式的相关内容，必须严格按照{template}大纲格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。 **规则9**：编写方法大纲时，按照输出示例的格式进行编写,只产生格式和标题，不产生内容。 **规则10**：大纲只生成标题不生成内容。 **规则11**： 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 ** 输出示例： ## 第一章 总 则 ### 第一条 ### 第二条 ## 第二章 分 则 ### 第三条 ## 第三章 附 则 ### 第XX条 ** 检查： 1. 上述格式要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 2. 大纲只生成标题不生成内容。 3. 上述要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行{template}大纲撰写。""" WRITE_PROMPT = """角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ** 撰写{template}时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的{template}不得脱离文章标题：{title}和文章大纲内容，需要围绕文章标题和文章大纲内容的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的{template}长度应控制在{length}字以内。需要分析文章大纲内容，确保每个小标题都得到充分展开，同时，需要合理分配各部分内容，确保每个部分都符合要求，如果需要成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的{template}内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的{template}的内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容。 **规则7**：只能生成符合{template}格式的相关内容，必须严格按照{template}格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：严格按照文章大纲：{outline}的格式输出，只对已有文章大纲：{outline}的内容做填充，格式标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 ** 检查： 1. 格式必须和文章大纲：{outline}一样，只对文章大纲：{outline}进行内容填充标题不变。 2. 严格按照文章篇幅要求生成字数。 3. 必须满足上述条件，如果不满足重新思考输出。 请根据以上内容进行{template}撰写。""" WRITE_NOTIFY_PROMPT = """角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ## 撰写通知时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的通知不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的通知长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的通知内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的通知的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排。 **规则7**：只能生成符合通知格式的相关内容，必须严格按照通知格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容，比如“此致敬礼”等书信用语。确保每个部分都符合要求，比如结构层次使用“一、”“（一）”“1.”等，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 请根据以上内容进行通知撰写。""" WRITE_REPORT_PROMPT = """角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 报告大纲：{outline}， 文章大纲：{outline}， ** 撰写报告时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的报告不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的报告长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的报告内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的报告的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则8**：当输出有连续嵌套标题格式时比如“1. ”,“1.1. ”,“1.1.1. ”这种嵌套格式，改为Markdown语法的有序列表形式。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**：不能出现“1.1”，“1.2”等“数字.数字”的形式也不能出现“（数字）”的形式。 **规则11**： 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 ** Markdown有序列表语法的连续嵌套格式 1. 标题 1. 标题 1. 标题 ** 输出示例： 主送机关：市场部 2025年一季度，全球经济复苏动能分化，国内经济在“稳增长、调结构、促改革”政策基调下实现平稳开局。我行紧密围绕国家战略导向，坚持“服务实体、防控风险、深化改革”三大主线，推动业务规模稳健增长、结构持续优化。 1. 主要经营指标完成情况 1. 规模与效益 资产规模：截至季末，全行资产总额XX万亿元，同比增长XX%，增速居同业前列。 营收与利润：实现营业收入XX亿元，同比增长XX%；净利润XX亿元，同比增长XX%，盈利能力保持行业第一梯队。 2. 资产质量与风险抵御能力 不良贷款率：XX%，较年初下降XX个基点，资产质量持续改善。 拨备覆盖率：XX%，风险抵补能力进一步增强。 2. 重点战略推进成效 1. 数字化转型：从“线上化”到“智能化” 1. 技术投入 研发支出XX亿元，同比增长XX%，AI客服覆盖率提升至XX%，智能风控系统拦截可疑交易XX万笔。 2. 场景生态 手机银行MAU（月活跃用户）突破XX万，新增“智慧园区”“跨境e汇”等场景服务，线上贷款审批效率提升XX%。
20××年×月×日
** 检查： 1. 如果有连续嵌套标题形式必须改为markdown有序列表语法的输出形式。 2. 连续嵌套标题序号必须为“1. ”，“2. ”，“3. ”...这种形式,不可以是“（1）”，“一.”等这种形式。 3. 输出格式参考输出示例。正文必须用包裹，机关短署名必须用
包裹。 4. 严格参照markdown有序列表嵌入方式不能出现“1.1”，“1.2”等“数字.数字”的形式也不能出现“（数字）”的形式。 5. 如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，增加署名和时间。 6. 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 7. 上述格式要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行报告撰写。""" WRITE_METHOD_PROMPT = """角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ** 撰写办法时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的办法不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的办法长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的办法内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的办法的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容。 **规则7**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则8**：结尾不需要加落款，时间等。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 ** 输出示例： ## 第一章 总 则 ### 第一条 为规范××××行为，加强××××管理，保障××××合法权益，依据《中华人民共和国××法》《×××条例》等有关法律法规，结合本地区/本单位实际，制定本办法。 ### 第二条 本办法适用于本行政区域内/本系统内从事××××活动的单位和个人。 ## 第二章 分 则 ### 第三条 本部门对从事××××活动的单位，应当具备下列条件： （一）具有合法的主体资格； （二）具备相应的技术能力和专业人员； ## 第三章 附 则 ### 第XX条 本办法所称“××××”，是指……（可对关键术语进行解释）。 ** 检查： 1. 每一条内容必须被/包裹。必须要从“第一章”开始生成。 2.只在每章结束后换一空白行。 3. 上述格式要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行办法撰写。""" WRITE_HAN_PROMPT = """角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ** 撰写函时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。函是指不相隶属机关之间商洽工作、询问和答复问题，请求批准和答复审批事项时所使用的公文。 **规则2**：撰写的函不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的函长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的函内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的函的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容。 **规则7**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则8**：当输出有连续嵌套标题格式时比如“1. ”,“1.1. ”,“1.1.1. ”这种嵌套格式，改为Markdown语法的有序列表形式。 **规则9**：结尾不需要加落款，时间等。 **规则10**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 ** Markdown有序列表语法的连续嵌套格式 1. 标题 1. 标题 1. 标题 ** 输出示例： 主送机关：XX市公安局交通警察支队 为深入贯彻落实《国家综合立体交通网规划纲要》精神，加快推进我市智慧交通建设，提升城市交通管理智能化、精细化水平，我局拟于近期组织开展“XX市智慧交通系统建设与应用”专题调研。 1. 调研目的 1. 总体目标 此次调研旨在总结我市智慧交通发展经验，研究解决共性问题，为下一步优化顶层设计、推动跨部门协同提供决策参考。 2. 具体目标 收集并分析智慧交通系统建设中的成功案例。探讨并解决当前智慧交通建设中遇到的技术和管理难题。建立长期有效的合作交流机制，促进信息共享和技术进步。 2. 请求事项 1. 资料提供 1. 技术资料 恳请贵单位提供近年来在智慧交通平台建设、关键技术应用、数据资源整合利用等方面的总结报告、技术文档。 2. 其他资料 恳请贵单位提供近年来在智慧交通平台的其他资料。 ** 检查： 1. 如果有连续嵌套标题形式必须改为markdown有序列表语法的输出形式。 2. 连续嵌套标题序号必须为“1. ”，“2. ”，“3. ”...这种形式,不可以是“（1）”，“一.”等这种形式。 3. 输出格式参考输出示例。正文必须用包裹,机关短署名必须用
包裹。 4. 严格参照markdown有序列表嵌入方式不能出现“1.1”，“1.2”，“（1）”等。 5. 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 6. 上述格式要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行函撰写。""" WRITE_WORK_SUMMARY_PROMPT = """角色：{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ** 撰写工作总结时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的工作总结不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的工作总结长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的工作总结内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的工作总结的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则8**：当输出有连续嵌套标题格式时比如“1. ”,“1.1. ”,“1.1.1. ”这种嵌套格式，改为Markdown语法的有序列表形式。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 ** Markdown有序列表语法的连续嵌套格式 1. 标题 1. 标题 1. 标题 ** 输出示例： 20XX年，在上级党委（或主管部门）的坚强领导下，我单位坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入学习贯彻党的二十大精神，紧紧围绕年度中心工作和重点任务，牢牢把握高质量发展主题，主动适应新形势、新任务、新要求，凝心聚力、攻坚克难，扎实推进各项工作落实落地，较好地完成了全年各项目标任务，为推动单位（或行业/地区）发展作出了积极贡献。 1. 主要成绩与做法 1. 聚焦主责主业，核心业务实现新突破 1. 重点项目取得关键进展 全力推进XXX重大项目建设，完成投资XX亿元，主体工程如期封顶（或：顺利投产运行）；成功实施XXX技术改造，生产效率提升 2. 经验与体会 1. 服务大局是核心要求 必须紧紧围绕中心任务，找准定位，主动作为，才能体现价值、赢得支持。 2. 改革创新是不竭动力 面对新挑战，唯有勇于创新、深化改革，才能破解难题、激发活力。
20XX年X月X日
**内容要求： 1. 开头用于总结的开头主要用来概述基本情况，有需要时可以列出前言部分。开头包括单位名称，工作性质、主要任务、时代背景、指导思想，以及总结目的、主要内容提示等。总结的开头要注意简明扼要，文字不宜过多。 2. 主体主要内容包括成绩和做法、经验和教训、今后打算等。这部分篇幅长、内容多，要特别注意使层次分明、条理清楚。 3. 结尾一般应在总结经验教训的基础上，提出今后的方向、任务和措施，表明决心、展望前景，篇幅不应过长。有时总结也可以省略结尾，不用专门书写。 ** 检查： 1. 如果有连续嵌套标题形式必须改为markdown有序列表语法的输出形式。 2. 连续嵌套标题序号必须为“1. ”，“2. ”，“3. ”...这种形式,不可以是“（1）”，“一.”等这种形式。 3. 输出格式参考输出示例。正文必须用包裹。 4. 严格参照markdown有序列表嵌入方式不能出现“1.1”，“1.2”，“（1）”等。 5. 如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，增加署名和时间。 6. 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 7. 上述格式要求必须满足，如果不满足，则重新思考输出，直到满足要求为止。 请根据以上内容进行函撰写。""" WRITE_ANNOUNCEMENT_PROMPT = """{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ## 撰写公告时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的公告不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的公告长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的公告内容需要严格遵守内容要求。如果内容要求：{requirement}为空，也请为该公共撰写合理的公告事项。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的公告的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：只能生成符合公告格式的相关内容，必须严格按照公告格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容，比如“此致敬礼”等书信用语。确保每个部分都符合要求，比如结构层次使用“一、”“（一）”“1.”，结构清晰，语言严谨。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 请根据以上内容进行公告撰写。""" WRITE_REQUEST_PROMPT = """{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ## 撰写请示时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的请示不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的请示长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的请示内容需要严格遵守内容要求所包含请示机关和请示缘由。如果内容要求：{requirement}为空，也请为该请示撰写合理的请示机关和请示缘由。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的请示的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字，直接呈现内容。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：只能生成符合请示格式的相关内容，必须严格按照请示格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容，比如“此致敬礼”等书信用语。确保每个部分都符合要求，比如结构层次使用“一、”“（一）”“1.”，结构清晰，语言严谨。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 请根据以上内容进行请示撰写。""" WRITE_DOCUMENT_PROMPT = """{role}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ## 撰写文书时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的文书不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的文书长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的文书内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的文书的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字，直接呈现内容。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：只能生成符合文书格式的相关内容，必须严格按照文书格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容，比如“此致敬礼”等书信用语。确保每个部分都符合要求，比如结构层次使用“一、”“（一）”“1.”，结构清晰，语言严谨。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 请根据以上内容进行文书撰写。""" WRITE_RESPONSE_PROMPT = """{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ## 撰写批复时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的批复不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的批复长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。批复的主送机关，必须和请示的机关一致，需要使用全称或规范化简称，不能随意简化。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的批复内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的批复的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：只能生成符合批复格式的相关内容，必须严格按照批复格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容，比如“此致敬礼”等书信用语。确保每个部分都符合要求，比如结构层次使用“一、”“（一）”“1.”，结构清晰，语言严谨。结尾部分用“此复”或“特此批复”。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 请根据以上内容进行批复撰写。""" WRITE_PLAN_PROMPT = """{role}， 文章标题：{title}， 文章篇幅：{length}， 内容要求：{requirement}， 参考材料：{references}， 文章大纲：{outline}， ## 撰写方案时遵循以下规则： **规则1**：如果角色：{role}不为空，那么你就是这个角色。 **规则2**：撰写的方案不得脱离文章标题：{title}，需要围绕文章标题所含有的主旨进行撰写。 **规则3**：撰写的方案长度应控制在{length}字以内。需要合理分配各部分内容，确保开头简明扼要，主体详细，结尾简洁。确保内容充实但不过于冗长。 **规则4**：如果内容要求：{requirement}不为空，撰写的方案内容需要严格遵守内容要求。 **规则5**：如果参考材料：{references}不为空，撰写的方案的格式和内容需要参考参考材料。 **规则6**：不要添加无关内容，比如字数统计或解释性文字。不得生成重复内容，发文机关署名和成文日期需要正确编排，并且成文日期用阿拉伯数字，格式正确。 **规则7**：只能生成符合方案格式的相关内容，必须严格按照方案格式，确保没有使用任何被禁止的格式或无关内容，比如“此致敬礼”等书信用语。确保每个部分都符合要求，比如结构层次使用“一、”“（一）”“1.”，结构清晰，语言严谨。结尾部分用“此复”或“特此方案”。 **规则8**：输出为Markdown格式，输出时不要添加 ```markdown 的标识。同时，不能漏掉标题。如果文章篇幅：{length}比较长，每个部分要展开详细写作，特别是二级、三级标题的内容，可能需要引经据典来增加权威性和详细度。如果文章篇幅：{length}比较短，每个部分内容进行合理，精简，准确撰写。 **规则9**：如果文章大纲不为空，严格按照文章大纲的格式输出，只对已有文章大纲的内容做填充，格式、标题不变。 **规则10**： 必须严格按照文章篇幅：生成字数必须在{length}字以内，不能超过给定字数范围，也不能低于给定字数范围，必须遵守该规则。 请根据以上内容进行方案撰写。""" TEMPLATE_DICT = { "通知": WRITE_NOTIFY_PROMPT, "报告": WRITE_REPORT_PROMPT, "公告": WRITE_ANNOUNCEMENT_PROMPT, "请示": WRITE_REQUEST_PROMPT, "文书": WRITE_DOCUMENT_PROMPT, "批复": WRITE_RESPONSE_PROMPT, "方案": WRITE_PLAN_PROMPT, "工作总结":WRITE_WORK_SUMMARY_PROMPT, "函":WRITE_HAN_PROMPT, "方法": WRITE_METHOD_PROMPT, } ##Qwen3-14B WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_0 = """ {title}中内容：{doc_content} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 其他要求：{other_require} 学时：{time_1} 授课方式：{jiangshou_type} 注意： ** 只生成与当前章节名称：{chapter}相关内容。** ** 根据用户上传文件生成教学目标，教学目标必须贴合节名称。 ** 生成教学目标必须满足以下格式要求。 ** 生成字数300字左右。 ## 格式要求如下： # 一、教学目标 （一）知识目标 （二）能力目标 ## 检查以下条件必须满足： 1. **严格按照给定格式生成内容。** 2. **生成内容不能重复，不能有解释等无关内容。** 3. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（160字）。** 4. **必须满足上述需求，如果不满足，重新生成。** """ WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_1 = """ {title}中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 教授方法：{jiangshou_type} 年级：{level} 科目：{subj} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮生成的内容基础上继续生成，开始生成的时候请换行（\n\n）与上一轮生成区分。** ** 不要生成与上一轮生成内容相同的东西。例如“一、教学目标。** ** 不要对上一轮生成内容进行任何操作（更新，优化，删除等）。** ** 只生成当前章节名称：{chapter}相关内容。** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 确保所有内容必须基于知识库内容进行拓展，不能脱离知识库凭空编造。** ** 确保内容要关注起承转合，教学活动衔接自然，必要时可加入表格对比知识点。** ** “# 二、教学重点与难点”生成的内容总字数为400字，“# 三、授课方法”生成字数为400字，请合理分配每个子章节内容** ** 确保当前生成的内容围绕当前章节：{chapter}检索知识库内容进行生成。** ** 教学重点要突出章节重点，包含该章节重点基础理论、原理、应用场景等。** ** 教学难点要根据该章节内容，列出该章节内容对学生理解比较晦涩难懂的概念，理论和在场景中的应用方法。** ** 教学手段包含：多样化教学（讲授、案例分析、小组合作、项目式学习、翻转课堂等）、技术辅助（使用多媒体、在线平台(如学习管理系统)、虚拟实验工具等）、 差异化教学（针对不同学习能力的学ߢ ]生提供分层任务或辅导）等等。** ** 强制按照给定的格式生成。 ## 格式要求如下： # 二、教学重点与难点 ## 1.教学重点 ## 2.教学难点 # 三、授课方法 ## 1.授课方式 {jiangshou_type} ## 2.教学手段 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（180字）”** """ WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_2 = """ {title} 中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 授课方式：{jiangshou_type} 其他要求：{other_require} 注意： ** 请在上一轮生成内容的基础上继续生成，**换行（\n\n）与之前内容区分** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要重复生成上一轮已有的内容**，例如“一、教学目标，二、教学重点与难点，三、授课方法”等标题，直接从当前章节对应的内容开始** ** 不得对已有内容进行更新、优化或删除等操作** ** 仅生成当前章节名称："{chapter}"相关的内容，不能偏离。** ** 教学内容设计要紧贴{chapter}进行生成，不能偏离。合理规划每一内容的生成顺序，循序渐进，避免重复生成。** ** 教学方法设计要** ** 时间分配考虑学时{time_1},如果{time_1}为一学时，时间为45分钟。如果为二学时，时间为90分钟,以此类推** ** 该章节生成的内容总字数为500字，合理分配每个子章节字数。** ## 格式要求如下： # 四、教学过程设计 ## 1.教学内容设计 ## 2.教学方法设计 ## 3.时间分配 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** """ WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_3 = """ {title} 中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 授课方式：{jiangshou_type} 其他要求：{other_require} 注意： ** 请在上一轮生成内容的基础上继续生成，**换行（\n\n）与之前内容区分** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要重复生成上一轮已有的内容**，例如“一、教学目标，二、教学重点与难点，三、授课方法，四、教学过程设计”等标题，直接从当前章节对应的内容开始** ** 不得对已有内容进行更新、优化或删除等操作** ** 仅生成当前章节名称："{chapter}"相关的内容，不能偏离。** ** 教学内容设计要紧贴{chapter}进行生成，不能偏离。合理规划每一内容的生成顺序，循序渐进，避免重复生成。** ** 仔细读取{title}中内容和参考知识材料，“## 4.板书设计”目标是生成符合{chapter}的章节目录。** ** 严格按照以下格式生成。 ## 格式要求如下： ## 4.板书设计 ## 1.标题 ## 1.1.标题 ## 2.标题 ## 2.1.标题 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** 5. **在生成内容后面不要加入描述，不要解释原因”** """ WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_4 = """ {title} 中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 授课方式：{jiangshou_type} 其他要求：{other_require} 注意： ** 请在上一轮生成内容的基础上继续生成，**换行（\n\n）与之前内容区分** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要重复生成上一轮已有的内容**，例如“一、教学目标，二、教学重点与难点，三、授课方法，四、教学过程设计”等标题，直接从当前章节对应的内容开始** ** 不得对已有内容进行更新、优化或删除等操作** ** 仅生成当前章节名称："{chapter}"相关的内容，不能偏离。** ** 教学内容设计要紧贴{chapter}进行生成，不能偏离。合理规划每一内容的生成顺序，循序渐进，避免重复生成。** ** 仔细读取{title}中内容和参考知识材料，“# 五、小节与作业”目标是达成教学目标、巩固学习效果需求，从而布置作业题、思考题、阅读参考资料、复习和预习等课前或课后学习任务，输出内容要紧紧贴近“章节名称”这个主题，力求清晰、明确，该章节生成的内容总字数为500字，每个子章节生成100字。** ** 严格按照以下格式生成。 ## 格式要求如下： # 五、小节与作业 ## 1.作业题 ## 2.思考题 ## 3.阅读参考资料 ## 4.复习 ## 5.预习 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** """ WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_5 = """ {title} 中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 其他要求：{other_require} 注意： ** 请在上一轮生成内容的基础上继续生成，**换行（\n\n）与之前内容区分** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要重复生成上一轮已有的内容**，例如“一、教学目标，二、教学重点与难点，三、授课方法，四、教学过程设计，五、小节与作业”等标题，直接从当前章节对应的内容开始** ** 不得对已有内容进行更新、优化或删除等操作** ** 仅生成当前章节名称："{chapter}"相关的内容，不能偏离。** ** 教学内容设计要紧贴{chapter}进行生成，不能偏离。合理规划每一内容的生成顺序，循序渐进，避免重复生成。** ** “## 导入新课”内容生成字数为800字。导入新课要求将教学内容自然过渡到当前章节{chapter}，为接下来的教学做准备。** ** 严格按照以下格式生成。 ## 格式要求如下： # 六、教学内容 ## 1.导入新课 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** """ ## 1.{step}. {chapter} #教案生成 WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_6 = """ {title}中内容：{doc_content} 案例：{all_case} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 序号：{step} 数据库内容：{reference_sql} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 年级：{level} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 `\n\n` 换行区分。** ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** ** 不得修改或删除已有内容。** ** 只生成章节名称：{chapter}”相关内容。** ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** ** 生成每个内容不能低于1000字**； ** 生成“标题”，“内容”不能重复。** ** 围绕章节名称：{chapter}，结合知识库内容和数据库内容生成。** ** 如果案例不为空生成内容必须包含对应案例，使用案例不能重复** ** 必须严格按照下面格式生成：** ### 2.{step}.1.标题 ### 2.{step}.2.标题 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **“2.{step}.1.标题”，“2.{step}.2.标题”必须有，生成标题与{chapter}相关。** 3. **严格按照给定格式生成内容** 4. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 5. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（1000字）”** 6. **生成完2.{step}.2.内容后结束生成，禁止生成2.{step}.3.标题和内容** 7. **必须生成“2.{step}.2.标题”的内容，不能只生成到“2.{step}.1.标题”内容就终止生成。** 8. **格式中所有“标题”字样必须替换为和{chapter}内容相关的具体标题，“内容”必须是模型参考知识库和数据库生成和{chapter}相关的内容。** 9. **如果有对应案例，生成内容必须包含对应案例，案例不能使用之前使用过的案例** 10. **强制生成内容不能重复** """ # ** 必需满足生成按照上述格式要求生成，字数是否符合要求，内容与之前生成不重复这几个基本要求。 WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_12 = """ {title}中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter_1} 子章节一名称：{title_1_real} 子章节一相关内容：{content_1} 序号：{step} 一序号：{step_1} 子章节一知识库内容：{reference_1} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 年级：{level} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 `\n\n` 换行区分。** ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** ** 不得修改或删除已有内容。** ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** ** 生成每个内容不能低于1000字**； ** 生成“标题”，“内容”不能重复。** ** 2.{step}.{step_1}.{title_1_real}生成的内容参考子章节一相关内容和子章节一知识库内容进行生成** ** 如果案例不为空生成内容必须包含对应案例，使用案例不能与之前重复** ** 必须严格按照下面格式生成：** ### 2.{step}.{step_1}.{title_1_real} ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **如果有对应案例，生成内容必须包含对应案例，案例不能使用之前使用过的案例** 4. **生成内容必须与“2.{step}.{step_1}.{title_1_real}”相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 5. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（1000字）”** 6. **生成完“2.{step}.{step_1}.{title_1_real}”内容后结束生成，禁止生成2.{step}.2.标题和内容** 7.**强制生成内容不能重复。** """ WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_13 = """ {title}中内容：{doc_content} 案例：{case_2} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter_1} 子章节二名称：{title_2_real} 子章节二相关内容：{content_2} 序号：{step} 二序号：{step_2} 子章节二知识库内容：{reference_2} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 学时：{time_1} 年级：{level} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 `\n\n` 换行区分。** ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** ** 不得修改或删除已有内容。** ** 如果子章节二名称：{title_2_real}为空，则生成子章节二相关名称替换。** ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** ** 生成每个内容不能低于1000字**； ** 生成“标题”，“内容”不能重复。** ** 如果案例不为空生成内容必须包含对应案例，使用案例不能与之前重复** ** 如果{title_2_real}不为空, 2.{step}.{step_2}.{title_2_real}生成的内容参考子章节二相关内容和子章节二知识库内容进行生成** ** 如果{title_2_real}为空, 生成{title_2_real}与{chapter_1}相关,“2.{step}.{step_2}.{title_2_real}"生成的内容参考知识库内容进行生成** ** 必须严格按照下面格式生成：** ### 2.{step}.{step_2}.{title_2_real} ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **如果有对应案例，生成内容必须包含对应案例，案例不能使用之前使用过的案例** 4. **生成内容必须与“2.{step}.{step_2}.{title_2_real}”相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 5. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（1000字）”** 6. **生成完“2.{step}.{step_2}.{title_2_real}”内容后结束生成，禁止生成2.{step}.3.标题和内容** 7. **必须生成“2.{step}.{step_2}.{title_2_real}”的内容** 8.**如果{title_2_real}为空，必须为其生成具体标题内容。** 9.**强制生成内容不能重复。** """ #教案生成 WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_7 =""" {title}中内容：{doc_content} 案例：{all_case} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 年级：{level} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 `\n\n` 换行区分。** ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** ** 不得修改或删除已有内容。** ** 只生成章节名称：{chapter}”相关内容。** ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 如果案例不为空生成内容必须包含对应案例，使用案例不能与之前重复** ** 生成每个内容字数范围在1000字到4000字之间**； ** 必须保证生成的内容不能重复。** ** 生成“标题”，“内容”不能重复。** ** 围绕章节名称：{chapter}，结合知识库内容和数据库内容生成。** ** 必须严格按照下面格式生成：** ## 2.1. 标题 ### 2.1.1.标题 ## 2.1.2.标题 ## 2.2.标题 ### 2.2.1.标题 ### 2.2.2.标题 ## 检查以下条件必须满足： 1.** 不要生成“第几章”，“第几节”这种字样。例如“第一章”，“第一节”这种形式的内容。** 2.** 必需满足生成按照上述格式要求生成，字数是否符合要求，内容与之前生成不重复这几个基本要求。** 3.** 禁止延展生成“2.1.1.1.”，“2.1.2.1.”，“2.2.1.1.”，“2.2.2.1.”，“2.2.3.”，“2.3.”，等标题内容，必须按照上述固定格式内容输出。** 4.** 不要生成额外的解释。** 5.** 必须要从“2.1.标题”开始生成到“2.2.2.”相关内容结束。** 6.** “2.1.标题”和“2.1.1.标题”之间不能有内容。** 7.** “2.2.标题”和“2.2.1.标题”之间不能有内容。** 8.** 生成每个内容字数不能低于1000字** 9.** 格式中所有“标题”字样必须替换为和{chapter}内容相关的具体标题，“内容”必须是模型生成和{chapter}相关的内容。** 10.** 保证标题间的所属关系。** 11.** 强制生成内容不能重复** 12.**禁止生成2.2.3.标题*和2.3.标题** 13.**如果有对应案例，生成内容必须包含对应案例，案例不能使用之前使用过的案例** 14.**生成内容不能重复，如果有重复内容重新输出** 15.**不要思考过程，快速输出内容** """ WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_8 =""" {title}中内容：{doc_content} 案例：{all_case} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 年级：{level} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 `\n\n` 换行区分。** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** ** 不得修改或删除已有内容。** ** 只生成章节名称：{chapter}”相关内容。** ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** ** 生成每个内容字数范围在1000字到4000字之间** ** 如果案例不为空生成内容必须包含对应案例，使用案例不能与之前重复** ** 生成“标题”，“内容”不能重复。** ** 必须保证生成的内容不能重复。** ** 围绕章节名称：{chapter}，结合知识库内容和数据库内容生成。** ** 必须严格按照下面格式生成：** ## 2.3. 标题 ### 2.3.1.标题 ### 2.3.2.标题 ## 2.4.标题 ### 2.4.1.标题 ### 2.4.2.标题 ## 检查以下条件必须满足： 1.** 不要生成“第几章”，“第几节”这种字样。例如“第一章”，“第一节”这种形式的内容。** 2.** 必需满足生成按照上述格式要求生成，字数是否符合要求，内容与之前生成不重复这几个基本要求。** 3.** 禁止延展生成“2.3.1.1.”，“2.3.2.1.”，“2.4.1.1.”，“2.4.2.1.”，“2.4.3.”，“2.5.”等标题内容，必须按照上述固定格式内容输出。** 4.** 不要生成额外的解释。** 5.** 生成每个内容字数不能低于1000字** 6.** 必须要从“2.3.标题”开始生成到“2.4.2.”相关内容结束。** 7.** “2.3.标题”和“2.3.1.标题”之间不能有内容，“2.4.标题”和“2.4.1.标题”之间不能有内容。** 8.** 格式中所有“标题”字样必须替换为和{chapter}内容相关的具体标题，“内容”必须是模型生成和{chapter}相关的内容。** 9.** 保证标题间的所属关系。** 10. **强制生成内容不能重复** 11. **禁止生成2.4.3.标题*和2.5.标题** 12. **如果有对应案例，生成内容必须包含对应案例，案例不能使用之前使用过的案例** 14.**生成内容不能重复，如果有重复内容重新输出** 15. **不要思考过程，快速输出内容** """ # 备份 # WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_12 = """ # {title}中内容：{doc_content} # 上一轮生成的内容：{text} # 章节名称：{chapter_1} # 子章节一名称：{title_1_real} # 子章节二名称：{title_2_real} # 子章节一相关内容：{content_1} # 子章节二相关内容：{content_2} # 序号：{step} # 一序号：{step_1} # 二序号：{step_2} # 子章节一知识库内容：{reference_1} # 子章节二知识库内容：{reference_2} # 年级：{level} # 科目：{subj} # 学时：{time_1} # 年级：{level} # 其他要求：{other_require} # 注意： # ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 `\n\n` 换行区分。** # ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** # ** 不得修改或删除已有内容。** # ** 如果子章节二名称：{title_2_real}为空，则生成子章节二相关名称替换。** # # ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** # ** 生成每个内容不能低于1000字**； # ** 禁止出现公式、图表编号等非文本内容。** # ** 生成“标题”，“内容”不能重复。** # ** 2.{step}.{step_1}.{title_1_real}生成的内容参考子章节一相关内容和子章节一知识库内容进行生成** # ** 如果{title_2_real}不为空, 2.{step}.{step_1}.{title_2_real}生成的内容参考子章节二相关内容和子章节二知识库内容进行生成** # ** 如果{title_2_real}为空, 生成{title_2_real}与{title_1_real}相关,“2.{step}.{step_2}.{title_2_real}"生成的内容参考子章节一相关内容和子章节一知识库内容进行生成** # ** 必须严格按照下面格式生成：** # # # ### 2.{step}.{step_1}.{title_1_real} # ### 2.{step}.{step_2}.{title_2_real} # # ## 检查以下条件必须满足： # 1. **不要思考过程，快速输出内容** # 2. **严格按照给定格式生成内容** # 3. **生成内容必须与“2.{step}.{step_1}.{title_1_real}”和“2.{step}.{step_1}.{title_2_real}”相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** # 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（1000字）”** # 5. **生成完“2.{step}.{step_2}.{title_2_real}”内容后结束生成，禁止生成2.{step}.3.标题和内容** # 6. **必须生成“2.{step}.{step_2}.{title_2_real}”的内容，不能只生成到“2.{step}.{step_1}.{title_1_real}”内容就终止生成。** # 7.**如果{title_2_real}为空，必须为其生成具体标题内容。** # 8.**强制生成内容不能重复。** # # """ # WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_8 = """ # {title}中内容：{doc_content} # 上一轮生成的内容：{content} # 章节名称：{chapter} # 知识库内容：{reference} # 年级：{level} # 科目：{subj} # 其他要求：{other_require} # 根据上一轮生成的内容继续生成参考知识库内容生成只与当前章节相关内容。字数不少于1000字，不要在后面写“（1000字）” # ** 注意： # 1. **严格按照上一轮生成的格式继续生成。不能对格式有任何修改。 # 2. **只在三级标题生成内容，其他标题只生成标题。 # 3. **生成的三级标题必须要有两个。不能多也不能少。 # 4. **强制内容生成从“## 2. 一级标题”开始生成，到“## 2.1.2. 三级标题 三级标题相关内容”结束。不能生成其他额外内容。 # 5. **最终检查是否符合标题层级、内容长度、格式结构等要求**； # 6. **确保不添加额外无关内容，如“六、教学内容（续）”等**； # 7. **确认三级标题与相关内容之间存在换行，整体输出严格遵循给定格式**； # 8. **强制内容生成从“## 1.3. 二级标题”开始生成，到“## 1.3.2.. 三级标题 三级标题相关内容”结束。不能生成其他额外内容。 # 9. **生成每个三级标题相关内容不能低于1000字**； # 10. **生成内容不能与之前内容重复**； # 11. **不能生成“## 1.4 二级标题”，“## 1.3.3. 三级标题”等，生成到“## 1.3.2. 三级标题 三级标题相关内容”就结束**； # 12. **生成内容一定要根据章节名称：{chapter}到知识库中检索强相关内容。 # # ## 1.3. 二级标题 # ## 1.3.1.三级标题 # 三级标题相关内容 # ## 1.3.2. 三级标题 # 三级标题相关内容 # # *** 检查如下条件必须满足： # ** 开始生成时“## 1.3. 二级标题”二级标题要紧接上一轮生成的内容，继续生成。 # ** 生成内容一定要与章节名称{chapter}所检索到到的知识库内容相关。 # ** 不能直接生成“1.3. 二级标题”，“1.3.1 三级标题”，“三级标题相关内容”等字样，要把“二级标题”，“三级标题”替换为真正与当前章节内容相关的标题。“三级标题相关内容”为真正与本章节相关的内容。 # ** 必需满足生成按照上述格式要求生成，字数是否符合要求，内容与之前生成不重复这几个基本要求。 # ** 不能生成“## 1.4. 标题”，“## 1.3.3. 标题”，“1.3.1.1.标题 相关内容，1.3.1.2.标题 相关内容”等**； # ** 一定要从生从“## 1.3. 二级标题”开始生成到“## 1.3.2. 三级标题 三级标题相关内容”就结束 # ** 不要生成额外的解释。 # ** 一定不要生成和之前相同的内容。 # # """ WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_9 = """ {title}中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 `\n\n` 换行区分。** ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** ** 不得修改或删除已有内容。** ** 只生成当前章节：“{chapter}”相关内容。** ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** ** 生成每个内容不能低于500字**； ** 围绕当前章节：“{chapter}”，结合知识库生成内容。** ** 输出必须从以下格式开始并完整结束：** ## 3.课堂小结 ## 3.1.当前章节回顾 ### 3.1.1.知识点总结 ### 3.1.2. 重点难点梳理 ## 4.课后作业 ## 4.1. 当前章节作业安排 ### 4.1.1. 巩固练习 ### 4.1.2. 拓展任务 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** """ WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_10 = """ {title}中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{content} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 教学形式：{jiangshou_type} 其他要求：{other_require} 注意： ** 在上一轮生成的内容基础上继续生成，开始生成的时候请换行（\n\n）与上一轮生成区分。 ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要生成与上一轮生成内容相同的东西。例如“一、教学目标，二、教学重点与难点，三、授课方式与手段，四、教学过程设计，五、小节与作业”直接继续生成第六章内容。 ** 不要对上一轮生成内容进行任何操作（更新，优化，删除等）。 ** 只生成当前章节名称：{chapter}相关内容。 ** 确保所有内容必须基于知识库内容进行拓展，不能脱离知识库凭空编造。 ** 确保内容要关注起承转合，教学活动衔接自然，必要时可加入表格对比知识点。 ** 确保当前生成的内容围绕当前章节：{chapter}检索知识库内容进行生成。 **不要思考过程，快速输出内容** 如果授课方式为实作授课，生成的内容总字数不得少于4000个汉字，每一部分参考知识库内容生成尽量详细,。在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（300字）,输出形式为： # 六、教学内容 ## 场景二：{jiangshou_type} ### 1.教学准备 ### 2.下达任务 ### 3.讲解示范 ### 4.组织训练 ### 5.总结点评 ### 6.小节与作业 ### 7.教学后记 """ WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_11 = """ {title}中内容：{doc_content} 上一轮生成的内容：{text} 章节名称：{chapter} 知识库内容：{reference} 年级：{level} 科目：{subj} 其他要求：{other_require} 学时：{time_1} 注意： ** 在上一轮生成的内容基础上继续生成，开始生成的时候请换行（\n\n）与上一轮生成区分。 ** 参考{doc_content}中内容和知识库内容进行生成。 ** 不要重复生成上一轮已有的内容**，例如“一、教学目标，二、教学重点与难点，三、授课方法，四、教学过程设计，五、小节与作业，六、教学内容”等标题，直接从当前章节对应的内容开始** ** 不要对上一轮生成内容进行任何操作（更新，优化，删除等）。 ** 只生成当前章节名称：{chapter}相关内容。 ** 必须要包含下面所有格式的内容。 ** 强制确保标题和内容之间有换行“\n\n”。** ** 填写主要教学环节、教学设计意图、以及教学时间分配相关内容** ** 填写重难知识点讲授策略、解析方法等相关内容** ** 填写板书具体设计与书写时机相关内容** ** 填写思政具体设计与融入方法相关内容** ** 填写注意事项。如：起承转合时机、教学活动关注要点、注意调整授课节奏等相关内容。** ** 教学时间分配分配考虑学时{time_1},如果{time_1}为一学时，时间为45分钟。如果为二学时，时间为90分钟,以此类推。** ** “七、备注”章节生成的内容总字数为700字，每个子章节生成100字左右。** # 七、备注 ## 1、教学环节 ## 2、教学设计意图 ## 3、教学时间分配 ## 4、重难知识点讲授策略及解析方法 ## 5、板书具体设计与书写时机 ## 6、思政具体设计与融入方法 ## 7、注意事项 ** 课堂表现评估内容为总结学员在课堂上的参与度，包括是否积极回答问题、参与小组讨论等。对学员的发言进行评价，看其对知识的理解程度和分析问题的能力。** ** 作业评估内容根据学生提交的课后作业，对论文的质量、资料简报的内容完整性和准确性等方面进行评分。通过作业评估，了解学员对本节课知识的掌握情况和自主学习能力，发现教学中存在的不足之处，以便在今后的教学中进行改进。** ** “八、教学后记”章节生成字数为300字，每个子章节150字左右。** # 八、教学后记 ## 1、课堂表现评估 ## 2、作业评估 ## 检查以下条件必须满足： 1. **不要思考过程，快速输出内容** 2. **严格按照给定格式生成内容** 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** """ REFERENCE_CASE_FIND="""你是一案例查找专家，擅长根据给定的文本查找与标题相关的案例。现在有文本内容{case_content}和标题{case_title}如下： 文本内容：{case_content} 标题：{case_title} 请根据文本内容和标题按照以下要求查找案例： ** 1. 找到的案例必须与标题相关且包含具体内容，案例内容越丰富越好。 ** 2. 案例包含一些经典应用和基于教材参数的典型应用。 ** 3. 案例包含一些场景，系统配置，影响和分析等。 ** 4. 不能编造案例。 ** 5. 不需要输出解释等无关内容。 ** 6. 如果没有案例输出“没有相关案例”。 ** 7. 找到相关案例输出格式如下： **输出格式： 案例1："......" 案例2："......" ...... """ #教案生成 # WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_8 = """ # {title}中内容：{doc_content} # 上一轮生成的内容：{text} # 章节名称：{chapter} # 知识库内容：{reference} # 年级：{level} # 科目：{subj} # 其他要求：{other_require} # 注意： # ** 在上一轮内容基础上继续生成，请以 `\n\n` 换行区分。** # ** 不要重复生成已有内容，如“教学目标”、“教学重点”等标题。** # ** 不得修改或删除已有内容。** # ** 只生成当前章节：“{chapter}”相关内容。** # # ** 所有内容必须基于知识库拓展，不得凭空编造。** # ** 生成每个内容不能低于500字**； # ** 禁止出现公式、图表编号等非文本内容。** # ** 围绕当前章节：“{chapter}”，结合知识库生成内容。** # ** 输出必须从以下格式开始并完整结束：** # # # ## 课堂小结 # ## 1. 课堂小结 # ## 1.1. 当前章节回顾 # ## 1.1.1. 知识点总结 # 内容 # ## 1.1.2. 重点难点梳理 # 内容 # ## 课后作业 # ## 1. 课后作业 # ## 1.1. 当前章节作业安排 # ## 1.1.1. 巩固练习 # 内容 # ## 1.1.2. 拓展任务 # 内容 # # ## 检查以下条件必须满足： # 1. **不要思考过程，快速输出内容** # 2. **严格按照给定格式生成内容** # 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** # 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** # # """ # WRITE_LEARNING_PLAN_PROMPT_6 = """ # {title}中内容：{doc_content} # 上一轮生成的内容：{text} # 章节名称：{chapter} # 知识库内容：{reference} # 年级：{level} # 科目：{subj} # 其他要求：{other_require} # 学时：{time} # 注意： # ** 在上一轮生成的内容基础上继续生成，开始生成的时候请换行（\n\n）与上一轮生成区分。 # ** 不要重复生成上一轮已有的内容**，例如“一、教学目标，二、教学重点与难点，三、授课方法，四、教学过程设计，五、小节与作业，六、教学内容”等标题，直接从当前章节对应的内容开始** # ** 不要对上一轮生成内容进行任何操作（更新，优化，删除等）。 # ** 只生成当前章节名称：{chapter}相关内容。 # ** 必须要包含下面所有格式的内容。 # # ** 强制确保标题和内容之间有换行“\n\n”。** # ** 填写主要教学环节、教学设计意图、以及教学时间分配相关内容** # ** 填写重难知识点讲授策略、解析方法等相关内容** # ** 填写板书具体设计与书写时机相关内容** # ** 填写思政具体设计与融入方法相关内容** # ** 填写注意事项。如：起承转合时机、教学活动关注要点、注意调整授课节奏等相关内容。** # ** 教学时间分配分配考虑学时{time},如果{time}为一学时，时间为45分钟。如果为二学时，时间为90分钟,以此类推。** # ** “七、备注”章节生成的内容总字数为700字，每个子章节生成100字左右。** # # # # 七、备注 # ## 1、教学环节 # ## 2、教学设计意图 # ## 3、教学时间分配 # ## 4、重难知识点讲授策略及解析方法 # ## 5、板书具体设计与书写时机 # ## 6、思政具体设计与融入方法 # ## 7、注意事项 # # # ** 课堂表现评估内容为总结学员在课堂上的参与度，包括是否积极回答问题、参与小组讨论等。对学员的发言进行评价，看其对知识的理解程度和分析问题的能力。** # ** 作业评估内容根据学生提交的课后作业，对论文的质量、资料简报的内容完整性和准确性等方面进行评分。通过作业评估，了解学员对本节课知识的掌握情况和自主学习能力，发现教学中存在的不足之处，以便在今后的教学中进行改进。** # ** “八、教学后记”章节生成字数为300字，每个子章节150字左右。** # # # # 八、教学后记 # ## 1、课堂表现评估 # ## 2、作业评估 # # ## 检查以下条件必须满足： # 1. **不要思考过程，快速输出内容** # 2. **严格按照给定格式生成内容** # 3. **生成内容必须与本章节相关，不能重复生成与之前相同的内容，不能有解释等无关内容** # 4. **在生成内容后面不要加入字数描述，例如“（200字）”** # # """ WRITE_PROJECT_PROPOSAL_PROMPT = """你现在是一个开题报告编写专家，请帮我生成一个主题为{title}的开题报告，开题报告的输出形式参考我给你的开题报告模版，生成的内容要准确、清晰无误，同时满足以下要求： 1.研究目的要阐述清楚，为什么要开展{title}的研究，其最终目的是什么。 2.研究意义中，需要介绍在怎样的背景下，研究对象是什么，为什么要研究这个选题，然后阐明选题着重解决哪些问题(讨论范围)。先写宏观背景，然后介绍企业背景，然后引入到本文的研究。从理论意义和实践意义两个角度开展叙述。 3.研究现状要从国内和国外现状开展阐述，结合当下最新的研究，进行详细的分析并生成国内外研究现状。 4.章节研究目标、内容（论文提纲）及拟解决关键问题，从研究目标、研究内容、拟解决问题和论文提纲开展阐述，其中研究目标要清晰明确，研究内容需要说清楚研究哪些内容，论文提纲可以使用多个多级标题。 5.研究方法及技术路线，从研究方法和具体实现的技术路线开展研究，要准确，贴近主题，根据给出的大纲内容进行生成，同时可以适当加入一些流程图和表格。 6.主要参考文献及出处，请给出与{title}相关的参考文献，同时给出对应的论文引用方式 7.研究进度时间安排表，请输出一个表格，记录整个论文的时间和工作安排 8.整个开题报告的字数为{length}左右，同时会给你一些参考资料，请根据参考资料的内容，进行上述{title}的开题报告编写。请尽量多生成一些内容，保证字数。 9.其中，在满足上述要求的同时，如果还存在其他要求，也要一并兼顾考虑；如果没有，则根据上述要求编写开题报告即可。 10.生成内容时，进行换行时，模版中每一行生成后，用两个换行“\n\n”进行换行，不要使用一个“\n”。 11.其中“姓名：”、“学号：”和“论文题目：”与“生成内容”中间不要进行添加“\n”,作为同一行输出,请严格遵循该要求。 12. 如果完成教案内容的编写，在编写的内容之后加入"end"；否则，内容不能一次性完全输出的情况下，不要加入“end" 其中，开题报告模版如下： 姓名：生成内容 学号：生成内容 论文题目：生成内容 # 一、选题的背景和意义（含国内外研究现状综述） ## （一）研究目的 ## （二）研究意义 ### 1.理论意义 ### 2.实践意义 ## （三）研究现状 ### 1.国内研究现状 ### 2.国外研究现状 # 二、研究目标、内容（论文提纲）及拟解决关键问题 ## （一）研究目标 ## （二）研究内容 ## （三）拟解决问题 ## （四）论文提纲 - 1. 一级标题 - 1.1. 二级标题 - 1.1.1. 三级标题 - 1.1.2. 三级标题 - 1.2. 二级标题 - 1.3. 二级标题 - 2. 一级标题 ..... # 三、研究方法及技术路线 ## （一）研究方法 ## （二）技术路线 # 四、主要参考文献及出处 (1)Amesim 机电一体化仿真教程[M]. 梁全,谢基晨,聂利卫.机械工业出版社.2021. (2)信息与文献参考文献著录规则[M]. 梁全,谢基晨,聂利卫.机械工业出版社.2021. ..... # 五、研究进度时间安排表 其他要求如下：{other_require} 参考资料如下：{reference} """ TEXT_CUT= """你是一位专业文案大师，擅长对文本进行精简，即对选中文本进行精简缩写。请根据用户提供的文本，在保持原意的基础上进行精简，要求满足以下条件： 1. 首先仔细阅读给出的文本内容，分析并理解其内容和意境。 2. 仔细分析原文的结构和用词，对选择的文本内容进行精简。 3. 确保精简后的文本保留文本中原有元素，但用更简洁的语言表达。 4. 要确保整体通顺，不丢失原意，同时符合书面表达，去除冗余词汇。 5. 禁止使用Markdown，不添加无关内容，保持纯文本风格，在精简过程中，精简后的内容都紧扣原文，同时要无缝衔接，不能脱离中心思想。 6. 通读精简后的文本，确保没有语法错误，确保整体段落结构清晰，逻辑连贯。 7. 如果有其他要求，则继续考虑到该要求进行精简，如果没有，则保持上述要求进行精简。 8. 请将根据上述要求精简后的内容直接输出，不要输出额外的信息描述。 9. 精简后字数控制在100字左右。 10.不能生成其他额外的内容。只将精简后的内容进行输出。 文本内容如下：{content} """ (^xEimport os import json import base64 import asyncio import logging from typing import Optional, Tuple, Dict import aiofiles # pip install aiofiles logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) async def find_and_read_content_list( directory: str, original_filename: str, encoding: str = 'utf-8' ) -> Tuple[Optional[list], Optional[str]]: """根据原始文件名查找并读取对应的 _content_list.json 文件。""" file_name, _ = os.path.splitext(original_filename) target_filename = f"{file_name}_content_list.json" logger.info(f"正在查找文件: {target_filename}") # os.walk 没有原生 async 版本,放到线程里执行避免阻塞事件循环 def _walk_for_file(): for root, _, files in os.walk(directory): if target_filename in files: return os.path.join(root, target_filename) return None file_path = await asyncio.to_thread(_walk_for_file) if file_path is None: return None, None try: async with aiofiles.open(file_path, 'r', encoding=encoding) as f: text = await f.read() # JSON 解析是 CPU 操作,大文件可考虑放线程 return json.loads(text), file_path except json.JSONDecodeError: logger.error(f"文件 {file_path} 不是有效的 JSON 格式。") return None, None except Exception as e: logger.error(f"读取文件 {file_path} 时发生错误: {e}") return None, None def extract_all_jpg_filenames(doc_data: list) -> set: """从文档数据中提取所有 .jpg 图片的纯文件名。纯 CPU 操作,不需要 async。""" result_set = set() for item in doc_data: if 'img_path' in item and item['img_path']: img_path = item['img_path'] if img_path.endswith('.jpg'): result_set.add(os.path.basename(img_path)) return result_set async def _encode_one_image( img_file: str, local_image_dir: str, mime_map: dict, ) -> Tuple[str, Optional[str]]: """编码单张图片,返回 (文件名, data_uri 或 None)。""" img_path = os.path.join(local_image_dir, img_file) if not os.path.isfile(img_path): logger.warning(f"图片不存在: {img_path}") return img_file, None try: async with aiofiles.open(img_path, "rb") as f: img_bytes = await f.read() # base64 编码是 CPU 操作,小文件直接做即可;大文件可放线程 img_base64 = base64.b64encode(img_bytes).decode('utf-8') ext = img_file.lower().rsplit('.', 1)[-1] mime_type = f"image/{mime_map.get(ext, 'png')}" return img_file, f"data:{mime_type};base64,{img_base64}" except Exception as e: logger.error(f"编码图片失败 {img_file}: {str(e)}") return img_file, None async def encode_images_to_base64( local_image_dir: str, referenced_images: set, concurrency: int = 32, ) -> Dict[str, str]: """并发将引用的图片编码为 base64。""" if not os.path.exists(local_image_dir) or not referenced_images: return {} mime_map = {'jpg': 'jpeg', 'jpeg': 'jpeg', 'png': 'png', 'gif': 'gif', 'webp': 'webp'} # 用 Semaphore 限制并发数,避免一次性打开几百个文件句柄 sem = asyncio.Semaphore(concurrency) async def _bounded(img_file: str): async with sem: return await _encode_one_image(img_file, local_image_dir, mime_map) results = await asyncio.gather(*(_bounded(f) for f in referenced_images)) return {name: data for name, data in results if data is not None} async def process_document( input_file_name: str, search_dir: Optional[str] = "/app/mineru_output", local_image_dir: Optional[str] = None, concurrency: int = 32, ) -> Optional[Tuple[list, Dict[str, str]]]: """ 异步处理文档:查找 content_list.json,提取图片引用,并发编码为 base64。 Args: input_file_name: 原始文件名(如 "xxx.pdf") search_dir: 搜索 _content_list.json 的根目录 local_image_dir: 图片所在目录,None 则自动推断 concurrency: 图片编码的并发数上限,默认 32 Returns: 成功: (content_list, images_dict) 失败: None """ content, content_path = await find_and_read_content_list(search_dir, input_file_name) if content is None: logger.error("❌ 未找到指定的 _content_list.json 文件。") return None logger.info(f"✅ 找到文件: {content_path}") logger.info(f"内容类型: {type(content).__name__}, 长度: {len(str(content))}") if local_image_dir is None: local_image_dir = os.path.join(os.path.dirname(content_path), "images") logger.info(f"图片目录: {local_image_dir}") referenced_images = extract_all_jpg_filenames(content) logger.info(f"引用图片数量: {len(referenced_images)}") images_dict = await encode_images_to_base64( local_image_dir, referenced_images, concurrency=concurrency ) logger.info(f"成功编码 {len(images_dict)} 张图片") return content, images_dict async def main(): result = await process_document( input_file_name="163-06A0014-B01001_发动机-维修手册.pdf", search_dir="/app/mineru_output", concurrency=32, ) if result is None: return 1 content, images_dict = result print(f"\n=== 处理完成 ===") print(f"文档段落数: {len(content)}") print(f"图片数量: {len(images_dict)}") if images_dict: first_key = next(iter(images_dict)) print(f"示例图片 [{first_key}]: {images_dict[first_key][:80]}...") return 0 if __name__ == "__main__": exit_code = asyncio.run(main()) exit(exit_code) Fx"""" 主脑Agent - 简化版（无意图分类） 职责： 1. 输入处理：图片、音频、文本提取 2. 直接路由：根据外部传入的 route_flag 决定调用哪个工作流 工作流列表（来自 workflow_registry）： - 故障排查与修理 - 舰船百科 - 操作使用 """ from typing import TypedDict, Literal, Optional, Dict, Any, List from langgraph.graph import StateGraph, START, END from tools.function_tool import ( vlm_image_to_text, asr_audio_to_text, detect_input_type ) from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from utils.function_tracker import track_function_calls from workflow_registry import VALID_ROUTE_FLAGS import json import re class MainAgentState(TypedDict): """主脑Agent状态""" raw_input: Dict[str, Any] has_image: bool has_audio: bool has_query: bool has_file_text: bool input_type: str history_message: str extracted_text: str image_description: str asr_text: str file_text: str combined_query: str workflow_result: Optional[Dict[str, Any]] final_response: str error_message: str route_flag: str route_params: Dict[str, Any] def detect_input_type_node(state: MainAgentState) -> Dict[str, Any]: """检测输入类型""" raw = state["raw_input"] print(raw) print(22222222222222222222222222) result = detect_input_type.invoke({"raw_input": raw}) has_image = result.get("has_image", False) has_audio = result.get("has_audio", False) has_query = result.get("has_query", False) has_file_text = False file_text_v = raw.get("file_text") if isinstance(file_text_v, str) and file_text_v.strip(): has_file_text = True input_type = "mixed" count = sum([has_image, has_audio, has_query, has_file_text]) if count == 1: if has_image: input_type = "image" elif has_audio: input_type = "audio" elif has_query: input_type = "text" elif has_file_text: input_type = "file" return { "has_image": has_image, "has_audio": has_audio, "has_query": has_query, "has_file_text": has_file_text, "input_type": input_type, } async def process_multimodal_input(state: MainAgentState) -> Dict[str, Any]: """处理多模态输入""" has_image = state.get("has_image", False) has_audio = state.get("has_audio", False) has_query = state.get("has_query", False) has_file_text = state.get("has_file_text", False) raw = state["raw_input"] image_description = "" asr_text = "" extracted_text = "" try: if has_image: image_path = raw.get("image", "") if image_path: try: image_description = await vlm_image_to_text.ainvoke({ "image_path": image_path }) if not image_description or image_description.startswith("VLM 调用失败"): image_description = "" except Exception: image_description = "" if has_audio: audio_path = raw.get("audio", "") if audio_path: try: asr_text = await asr_audio_to_text.ainvoke({ "audio_path": audio_path }) if not asr_text or asr_text.startswith("ASR 调用失败"): asr_text = "" except Exception: asr_text = "" text_parts = [] if raw.get("query"): text_parts.append(raw["query"]) if image_description: text_parts.append(f"[图片描述] {image_description}") if asr_text: text_parts.append(f"[语音转文字] {asr_text}") if raw.get("file_text"): text_parts.append(f"[文件内容] {raw['file_text']}") extracted_text = "\n".join(text_parts) if text_parts else "" combined_query = raw.get("query", "") or extracted_text return { "extracted_text": extracted_text, "image_description": image_description, "asr_text": asr_text, "combined_query": combined_query, "file_text": raw.get("file_text", ""), } except Exception as e: return { "error_message": f"输入处理失败: {str(e)}", "extracted_text": "", } # @track_function_calls def route_to_workflow(state: MainAgentState) -> Dict[str, Any]: """ 🤖分析意图，调用相关智能体 """ route_flag = state.get("route_flag", "问题排查") if route_flag not in VALID_ROUTE_FLAGS: route_flag = "问题排查" query_text = state.get("extracted_text", "") combined_query = state.get("combined_query", "") or query_text raw_input = state.get("raw_input", {}) history_message = raw_input.get("history_message", "") route_params = { "extracted_text": query_text, "combined_query": combined_query, "history_message": history_message, } if raw_input.get("file_text"): route_params["file_text"] = raw_input["file_text"] print(f"[主脑Agent] 路由到: {route_flag}") print(f"[主脑Agent] 参数: combined_query={combined_query[:100]}...") if route_flag == "问题排查": detail = "正在调用问题排查智能体" elif route_flag == "百科问答": detail = "正在调用百科问答智能体" elif route_flag == "操作使用": detail = "正在调用操作使用智能体" elif route_flag == "统计": detail = "正在调用统计智能体" else: detail = "正在调用通用智能体" return { "route_flag": route_flag, "route_params": route_params, "__detail__": detail, } def create_main_agent(): """创建主脑Agent""" workflow = StateGraph(MainAgentState) workflow.add_node("detect_input_type", detect_input_type_node) workflow.add_node("process_input", process_multimodal_input) workflow.add_node("route", route_to_workflow) workflow.add_edge(START, "detect_input_type") workflow.add_edge("detect_input_type", "process_input") workflow.add_edge("process_input", "route") workflow.add_edge("route", END) return workflow.compile() from workflows.history_manager import filter_image_urls async def extract_conversation_title(content: str) -> str: """提取对话标题""" try: prompt = f"请从以下对话内容中提取一个简短的标题（不超过20字）：\n\n{content[:500]}" response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( query=prompt, model=None, system_prompt="你是一个标题提取助手，请从对话内容中提取一个简短的标题。", messages=[] ) title = response.strip() if response else "新对话" if len(title) > 30: title = title[:30] + "..." return title except Exception: return "新对话" if __name__ == "__main__": import asyncio async def test(): print("测试主脑Agent") agent = create_main_agent() result = await agent.ainvoke({ "raw_input": {"query": "101舰主机发生异响"}, "route_flag": "故障排查与修理" }) print(f"结果: {result}") asyncio.run(test()) _ۥxu100644 __init__.py⛲CK)wZS40000 __pycache__ÉM"l[hY|100644 model_api.py^VZ Uڰ~ZF E1 x-100644 __init__.cpython-310.pyc|Wï[j܍`l100644 __init__.cpython-312.pycC5Qv ojja100644 model_api.cpython-310.pyc3Pq~hLP100644 model_api.cpython-312.pyc2j͑9exlPSnL5Uxwo li@sdS)Nrrr/app/modelsAPI/__init__.pysX~ xZ ˱Mjy)NrDe:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\modelsAPI\__init__.pyrsrf@){x"o liv,@sddlZddlZddlmZmZddlZddlZddlm Z ddl m Z m Z ddlm Z GdddZedkrIeejd d d d d ZeedSdS) N)ListUnion)OpenAI) LLM_CONFIGEMBEDDING_CONFIG) AsyncOpenAIc@seZdZe       d5dedededed ed ed ed efd dZeded efddZ edefddZ eded e efddZ ede ed e e efddZ edee eejfdee eejfd efddZedee eejfde ee eejfd e efd d!Ze " # $ % $ &d6d'ed(e ed)ed*ed+ed,ed-ed.ed efd/d0Zed1ed2ed efd3d4ZdS)7 OpenaiAPINFT皙?querymodel json_output system_promptmessagesenable_thinking temperaturereturnc s|dur td}|durd}d|dg}|dur|||dur*|d|dttdtdd}|||d td d } d d d ii| d<|rNddi| d<td||jjjdi| IdH} | jdj j S)Nr u我是一个专业的AI助手，请用中文回答问题。请直接给出最终答案，不要包含任何推理步骤、思考过程、解释性文字或前缀。systemrolecontentuserapi_keybase_urlrrF max_tokensr rrstreamrchat_template_kwargsr extra_bodytype json_objectresponse_formatzmodel API. history messager) rextendappendrprintchat completionscreatechoicesmessager) r r r r rrr message_listclientkwargsresponser"r"/app/modelsAPI/model_api.pyopen_api_chat_without_thinking s4     z(OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking image_urlc s&td}d}d}|}ttdtdd}|d|dd d |d d d |idgdgddtdd}dddii|d<z(td|d|jjjdi|IdH}|jdjj p[d}td||WSt y} z!ddl } dt | d| } t| dt | WYd} ~ Sd} ~ ww) u| 专门用于从图片中提取【设备名称】和【故障现象】。 自动过滤思考过程，仅返回核心结果。 参数: image_url: Base64 格式的图片数据 (data:image/...;base64,...) model: 模型名称，默认为配置中的模型 custom_instruction: 额外的特定指令 (可选) r uj你是一个工业视觉分析专家。你的任务是从图片中识别设备并诊断故障。 【严格约束】 1. 绝对禁止输出 , , 等任何思考过程标签。 2. 绝对禁止输出'好的'、'根据图片'、'分析如下'等开场白或结束语。 3. 直接输出最终结论，格式必须严格遵守下面的模板。u请分析这张图片，描述图片内容，重点关注以下信息 1. 设备识别：图中是什么设备？型号或标签是否可见？ 2. 状态评估：仪表盘数值是否在正常区间？指示灯颜色是什么？ 3. 异常检测：是否存在漏油、生锈、电缆破损、螺丝松动或烟雾？ 4. 环境风险：周围是否有杂物堆放或安全隐患？ 请用专业、客观、简短的语言描述。rrrrrrtext)rr2r1url)rr1r Frrrrru🚀 正在调用 u 进行设备故障分析...Nru✅ 分析完成: u❌ 设备故障分析失败： zError: r")rgetrr%r&r'r(r)r*r Exception tracebackstr format_exc) r1r r default_taskfinal_user_promptr,r-r. raw_contenter8 error_msgr"r"r/open_api_vl_without_thinking;sJ     z&OpenaiAPI.open_api_vl_without_thinkingembedding_textcCsptd}tjdd$}|j|td|ddtdid}|d d d }Wd|S1s1wY|S Nr<timeoutr r input Authorizationrjsonheadersdatar embedding)rhttpxClientpostrJ)rAembedding_base_urlr,r.r"r"r/get_embeddingss   zOpenaiAPI.get_embeddingsc std}tjdd4IdH*}|j|td|ddtdidIdH}|d d d }WdIdH|S1IdHs?wY|SrB)rrN AsyncClientrPrJ)rArQr,r.rMr"r"r/get_embeddings_asyncs   zOpenaiAPI.get_embeddings_asynctextsc std}tjdd4IdH5}|j|td|ddtdidIdH}|d }t|d d d }d d|D}WdIdH|S1IdHsJwY|S)NrxrDr rFrHrrIrLcS|dS)Nindexr"xr"r"r/z6OpenaiAPI.get_embeddings_batch_async..)keycSsg|]}|dqS)rMr").0itemr"r"r/ sz8OpenaiAPI.get_embeddings_batch_async..)rrNrSrPrJsorted)rUrQr,r.rL sorted_data embeddingsr"r"r/get_embeddings_batch_asyncs     z$OpenaiAPI.get_embeddings_batch_asyncvec1vec2cCsxt|tjs t|n|}t|tjst|n|}tj|}tj|}|dks.|dkr0dStt||||S)Nr) isinstancenpndarrayarraylinalgnormfloatdot)rerfv1v2norm1norm2r"r"r/cosine_similaritys  zOpenaiAPI.cosine_similarity query_veccandidates_vecsc Cst|tjs t|n|}dd|D}tj|}|dkr%dgt|Sg}|D]#}tj|}|dkr;|dq)tt ||||}||q)|S)NcSs&g|]}t|tjst|n|qSr")rhrirjrk)r^vr"r"r/r`s&z5OpenaiAPI.cosine_similarity_batch..rrg) rhrirjrkrlrmlenr$rnro) rurvr candidates query_norm similarities candidate cand_normsimr"r"r/cosine_similarity_batchs    z!OpenaiAPI.cosine_similarity_batch display_namerM333333?ffffff?? query_textryname_key embedding_key text_weightsemantic_weighttext_thresholdsemantic_thresholdc s.|sdSt|IdH}g} t|D]W\} } | |d} | s6| di} | dp5| dp5| dp5d} t|| }| di} | |pK| |}|rUt||}nd}||||}| | |||| dq| jd d d d | d }|d}|d}t||||d}||krd|fS||fS)N)Nrgr4propsnameu名称u 设备名称rg)r| text_scoresemantic_scorecombined_scorerXcSrW)Nrr"rYr"r"r/r[r\z8OpenaiAPI.hybrid_match_with_embeddings..T)r]reverserr|rr) rrT enumerater6_compute_text_similarityrtr$sortmax)rryrrrrrrquery_embeddingscored_candidatesidxr|rrrcandidate_embeddingrrbestbest_candidate best_score min_thresholdr"r"r/hybrid_match_with_embeddingss@   "   z&OpenaiAPI.hybrid_match_with_embeddingsabc Cs|r|sdSt|}t|}|r|sdS||kr"dS||vs*||vr,dSt|t|}}t||@}t||BpBd}||}tt|t|}tdd|tt|t|d}d|d|S)Nrgg?g?r)r9striplowersetrxabsr) rrset_aset_binterunionjaccardlen_diff len_penaltyr"r"r/rs" "z"OpenaiAPI._compute_text_similarity)NNFNNTr )rrMrrrr)__name__ __module__ __qualname__ staticmethodr9boollistrnr0r@rRrrTrdrrirjrtrdicttuplerrr"r"r"r/r s - O  4   8r__main__u你好Tu你是一个助手，请用中文回答问题。请直接给出最终答案，不要包含任何推理步骤、思考过程、解释性文字或前缀。)r r r r)asynciorNtypingrrosnumpyriopenairconfigrrrrrrunr0answerr%r"r"r"r/s(   \0xND ˱Mj^7UddlZddlZddlmZmZddlZddlZddlm Z ddl m Z m Z ddl mZddlmZdaeed<defd ZGd d ZGd d eZedk(r.ej,ej/ddddZeeyy)N)ListUnion)OpenAI) LLM_CONFIGEMBEDDING_CONFIG)Embedder) AsyncOpenAI _async_clientreturncPtttdtdatS)u+获取或创建 AsyncOpenAI 单例客户端api_keybase_url)r r)r r rEe:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\modelsAPI\model_api.py_get_async_clientrs,#y) +  rcHeZdZe d%dededededededed efd Ze d%dededededededefd Z ed ed efd Z edefdZ eded e efdZ ede ed e e efdZedee eej"fdee eej"fd efdZedee eej"fde ee eej"fd e efdZe d&dede edededededed ed efd!Zed"ed#ed efd$Zy)' OpenaiAPINquerymodel json_output system_promptmessagesenable_thinking temperaturer cK| td}|d}d|dg}||j|||jd|dt}|||dtdd} d d dii| d <|rd d i| d<t d||j j jdi| d{} | jdjjS7'w)Nr我是一个专业的AI助手，请用中文回答问题。请直接给出最终答案，不要包含任何推理步骤、思考过程、解释性文字或前缀。systemrolecontentuserF max_tokensrrrstreamr#chat_template_kwargsr extra_bodytype json_objectresponse_formatzmodel API. history messagerr) rextendappendrprintchat completionscreatechoicesmessager!) rrrrrrr message_listclientkwargsresponses ropen_api_chat_without_thinkingz(OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinkings =w'E  CM"*mDE      )     E B C"$$&#L1  !79JE8RS| )/(?F$ % *L970077A&AA"**222BsBC !C "(C c*K| td}|d}d|dg}||j|||jd|dt}|||dtdd } d d d ii| d <|rddi| d<t d||j j jdi| d{} | 23d{} | jst| jdkDs/| jdj} | jsU| je7k7b6yw)uj 流式输出大模型响应 Yields: str: 流式内容片段 Nrrrrr"Tr#r$r&rFr'r(r)r*z!model API stream. history messagerr) rr+r,rr-r.r/r0r1lendeltar!) rrrrrrrr3r4r5r%chunkr:s ropen_api_chat_streamzOpenaiAPI.open_api_chat_streamGs2 =w'E  CM"*mDE      )     E B C"$$&#L1  !79JE8RS| )/(?F$ % 1<@5v{{..55???! (%}}U]]!3a!7 a(..==--' @ (6sHBD!D "D(D,D-D0 D>D%D=DDD image_urlcRKtjd}d}d}|}t}|d|ddd|dd d |id gdgd d tjdd}ddd ii|d< td|d|jj j di|d{}|jdjjxsd}td||S7;#t$rF} ddl } dt| d| j} t| dt| cYd} ~ Sd} ~ wwxYww)u| 专门用于从图片中提取【设备名称】和【故障现象】。 自动过滤思考过程，仅返回核心结果。 参数: image_url: Base64 格式的图片数据 (data:image/...;base64,...) model: 模型名称，默认为配置中的模型 custom_instruction: 额外的特定指令 (可选) ruj你是一个工业视觉分析专家。你的任务是从图片中识别设备并诊断故障。 【严格约束】 1. 绝对禁止输出 , , 等任何思考过程标签。 2. 绝对禁止输出'好的'、'根据图片'、'分析如下'等开场白或结束语。 3. 直接输出最终结论，格式必须严格遵守下面的模板。u请分析这张图片，描述图片内容，重点关注以下信息 1. 设备识别：图中是什么设备？型号或标签是否可见？ 2. 状态评估：仪表盘数值是否在正常区间？指示灯颜色是什么？ 3. 异常检测：是否存在漏油、生锈、电缆破损、螺丝松动或烟雾？ 4. 环境风险：周围是否有杂物堆放或安全隐患？ 请用专业、客观、简短的语言描述。rrr"text)r(r?r=url)r(r=皙?Fr#r$r&rr'u🚀 正在调用 u 进行设备故障分析...Nru✅ 分析完成: u❌ 设备故障分析失败： zError: r)rgetrr-r.r/r0r1r2r! Exception tracebackstr format_exc) r=rr default_taskfinal_user_promptr4r5r6 raw_contenterF error_msgs ropen_api_vl_without_thinkingz&OpenaiAPI.open_api_vl_without_thinking|shw'  W  ? )#$!m<"!'1BC!,E9;MN  $..6 $!79JE8RS| & &ug-IJ K;V[[44;;EfEEH"**1-55==CK ' }5 6  F  & 9#a&IDXDXDZC[\I ) SVH% %  &sHAD'8CC:CD'C D$;DD$D'D$$D'embedding_textctd}tjd5}|j|td|ddtdi}|j d d d }ddd|S#1swY|SxYw Nr<timeoutrrinput Authorizationr jsonheadersdatar embedding)rhttpxClientpostrY)rOembedding_base_urlr4r6s rget_embeddingszOpenaiAPI.get_embeddingss-j9 \\" %{{ +G4~N$&6y&AB# H &]]_V4Q7 DN &&s AA++A5cFKtd}tjd4d{}|j|td|ddtdid{}|j d d d }dddd{|S7^717 #1d{7swYSxYwwrQ)rr] AsyncClientr_rY)rOr`r4r6r\s rget_embeddings_asynczOpenaiAPI.get_embeddings_asyncs-j9$$R00F#[["/8>R(*:9*EF)H ! /2;?I 1011000sV$B!BB!+B BB 3 B!>B ?B!B  B! BB BB!textscKtd}tjd4d{}|j|td|ddtdid{}|j d }t |d }|Dcgc]}|d  }}dddd{|S7x7Kcc}w7#1d{7swYSxYww) NrxrSrrUrWr rXr[c |dS)Nindexrxs rz6OpenaiAPI.get_embeddings_batch_async..sQwZr)keyr\)rr]rcr_rYsorted)rer`r4r6r[ sorted_dataitem embeddingss rget_embeddings_batch_asyncz$OpenaiAPI.get_embeddings_batch_asyncs-j9$$S11V#[["/85I(*:9*EF)H ==?6*D +?@K8CD ${+ JD212E2111sh$CBC+B*B!)B*? B# B* CB(C!B*#B*(C*B=0B3 1B=8Cvec1vec2ct|tjstj|n|}t|tjstj|n|}tjj |}tjj |}|dk(s|dk(ryt tj||||zz SNr) isinstancenpndarrayarraylinalgnormfloatdot)rsrtv1v2norm1norm2s rcosine_similarityzOpenaiAPI.cosine_similaritys#-dBJJ#?RXXd^T#-dBJJ#?RXXd^T r" r" A:!RVVB^uu}566r query_veccandidates_vecsc>t|tjstj|n|}|Dcgc]3}t|tjstj|n|5}}tjj |}|dk(rdgt |zSg}|D]n}tjj |}|dk(r|jd9ttj||||zz } |j| p|Scc}wrv) rxryrzr{r|r}r9r,r~r) rrrv candidates query_norm similarities candidate cand_normsims rcosine_similarity_batchz!OpenaiAPI.cosine_similarity_batchs,6i+L#R[SbcSbaArzz)BbhhqkISb cYY^^E* ?53z?* * #I y1IA~##C(BFF5)4 Y8NOP##C( $ds8D query_textrname_key embedding_key text_weightsemantic_weighttext_thresholdsemantic_thresholdc K|sytj|d{}g} t|D]\} } | j|d} | sM| jdi} | jdxs(| jdxs| jdxsd} tj || }| jdi} | j|xs| j|}|rtj ||}nd}||z||zz}| j | |||| d| jd d | d }|d }|d}t||z||zzd}||krd|fS||fS7Iw)N)NrwrBpropsnameu名称u 设备名称rw)r text_scoresemantic_scorecombined_scoreric |dS)Nrrrjs rrlz8OpenaiAPI.hybrid_match_with_embeddings..@s Q/?-@rT)rmreverserrr333333?) rrd enumeraterD_compute_text_similarityrr,sortmax)rrrrrrrrquery_embeddingscored_candidatesidxrrrrcandidate_embeddingrrbestbest_candidate best_score min_thresholds rhybrid_match_with_embeddingsz&OpenaiAPI.hybrid_match_with_embeddingss ) > >z JJ' 3NC==2.D! gr2yy(bEIIh,?b599^C\b`b";;JMJMM'2.E"'))M":"ZimmM>Z "!*!O   7d5k2::&= > 7eDQVKY[YcYcLcFd 7in 7 75ebjj1H+I37d5k2::>U8V3W\`af\g('( !$ #$'6*6*J6*6* 6*  6*  6*6*"6* 6*6*p1C1C1E11rrcZeZdZd dededefdZdedeefdZdeedeeefd Zy ) LocalBgeM3Embeddingsrr model_namec.||_||_||_y)N)rr r)selfrr rs r__init__zLocalBgeM3Embeddings.__init__es   $rr?r c,|j|gdS)Nr)embed_documents)rr?s r embed_queryz LocalBgeM3Embeddings.embed_queryjs##TF+A..rrec$|j}tjd5}|j||j|ddd|j i}|j dDcgc]}|d c}cdddScc}w#1swYyxYw) NrRrSrUrWzBearer rXr[r\)rr]r^r_rr rY)rrer@r4r6rps rrz$LocalBgeM3Embeddings.embed_documentsmsmm \\" %{{#?(GDLL>*BC#H 3;--/&2IJ2I$D%2IJ & % K & %sAB) B5BBBN)zbge-m3) rrrrGrrr~rrrrrrrdsV%%s%% //U /KT#YK4U 3DKrr__main__u你好Tu你是一个助手，请用中文回答问题。请直接给出最终答案，不要包含任何推理步骤、思考过程、解释性文字或前缀。)rrrr)asyncior]typingrrosnumpyryopenairconfigrrneo4j_graphrag.embeddings.baserr r __annotations__rrrrrunr7answerr-rrrrs  /3" {!;G1G1R K8K( z W[[AAr BF  &MrDx^7import asyncio import httpx from typing import List, Union import os import numpy as np from openai import OpenAI from config import LLM_CONFIG, EMBEDDING_CONFIG from neo4j_graphrag.embeddings.base import Embedder from openai import AsyncOpenAI # 模块级单例客户端，避免每次调用都创建新连接 _async_client: AsyncOpenAI = None def _get_async_client() -> AsyncOpenAI: """获取或创建 AsyncOpenAI 单例客户端""" global _async_client if _async_client is None: _async_client = AsyncOpenAI( api_key=LLM_CONFIG["api_key"], base_url=LLM_CONFIG["base_url"], ) return _async_client class OpenaiAPI: @staticmethod async def open_api_chat_without_thinking( query: str = None, model: str = None, json_output: bool = False, system_prompt: str = None, messages: list = None, enable_thinking: bool = True, temperature: float = 0.1 ) -> str: if model is None: model = LLM_CONFIG["model"] if system_prompt is None: system_prompt = "我是一个专业的AI助手，请用中文回答问题。请直接给出最终答案，不要包含任何推理步骤、思考过程、解释性文字或前缀。" # 构建消息 message_list = [{"role": "system", "content": system_prompt}] if messages is not None: message_list.extend(messages) if query is not None: message_list.append({"role": "user", "content": query}) client = _get_async_client() kwargs = { "model": model, "messages": message_list, "temperature": temperature, "stream": False, "max_tokens":LLM_CONFIG["max_tokens"] } kwargs["extra_body"] = {"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}} if json_output: kwargs["response_format"] = {"type": "json_object"} print("model API. history message", message_list) response = await client.chat.completions.create(**kwargs) return response.choices[0].message.content @staticmethod async def open_api_chat_stream( query: str = None, model: str = None, json_output: bool = False, system_prompt: str = None, messages: list = None, enable_thinking: bool = True, temperature: float = 0.1 ): """ 流式输出大模型响应 Yields: str: 流式内容片段 """ if model is None: model = LLM_CONFIG["model"] if system_prompt is None: system_prompt = "我是一个专业的AI助手，请用中文回答问题。请直接给出最终答案，不要包含任何推理步骤、思考过程、解释性文字或前缀。" # 构建消息 message_list = [{"role": "system", "content": system_prompt}] if messages is not None: message_list.extend(messages) if query is not None: message_list.append({"role": "user", "content": query}) client = _get_async_client() kwargs = { "model": model, "messages": message_list, "temperature": temperature, "stream": True, "max_tokens":LLM_CONFIG["max_tokens"] } kwargs["extra_body"] = {"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}} if json_output: kwargs["response_format"] = {"type": "json_object"} print("model API stream. history message", message_list) stream = await client.chat.completions.create(**kwargs) async for chunk in stream: if chunk.choices and len(chunk.choices) > 0: delta = chunk.choices[0].delta if delta.content: yield delta.content @staticmethod async def open_api_vl_without_thinking( image_url: str ) -> str: """ 专门用于从图片中提取【设备名称】和【故障现象】。 自动过滤思考过程，仅返回核心结果。 参数: image_url: Base64 格式的图片数据 (data:image/...;base64,...) model: 模型名称，默认为配置中的模型 custom_instruction: 额外的特定指令 (可选) """ # 1. 确定模型名称 model = LLM_CONFIG.get("model") # 2. 构建强约束的 System Prompt # 核心目标：禁止思考标签，禁止废话，只给结果 system_prompt = ( "你是一个工业视觉分析专家。你的任务是从图片中识别设备并诊断故障。\n" "【严格约束】\n" "1. 绝对禁止输出 , , 等任何思考过程标签。\n" "2. 绝对禁止输出'好的'、'根据图片'、'分析如下'等开场白或结束语。\n" "3. 直接输出最终结论，格式必须严格遵守下面的模板。" ) # 3. 构建针对性的 User Prompt default_task = ( "请分析这张图片，描述图片内容，重点关注以下信息\n" "1. 设备识别：图中是什么设备？型号或标签是否可见？\n" "2. 状态评估：仪表盘数值是否在正常区间？指示灯颜色是什么？\n" "3. 异常检测：是否存在漏油、生锈、电缆破损、螺丝松动或烟雾？\n" "4. 环境风险：周围是否有杂物堆放或安全隐患？\n" "请用专业、客观、简短的语言描述。" ) final_user_prompt = default_task # 4. 初始化客户端 client = _get_async_client() # 5. 构建请求参数 kwargs = { "model": model, "messages": [ {"role": "system", "content": system_prompt}, { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": final_user_prompt}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}} ] } ], "temperature": 0.1, # 低温度以保证事实准确性 "stream": False, "max_tokens": LLM_CONFIG.get("max_tokens"), } # 尝试通过参数关闭思考 (取决于后端支持情况) kwargs["extra_body"] = {"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}} try: print(f"🚀 正在调用 {model} 进行设备故障分析...") response = await client.chat.completions.create(**kwargs) raw_content = response.choices[0].message.content or "" print(f"✅ 分析完成:\n{raw_content}") return raw_content except Exception as e: import traceback error_msg = f"❌ 设备故障分析失败：{str(e)}\n{traceback.format_exc()}" print(error_msg) return f"Error: {str(e)}" @staticmethod def get_embeddings(embedding_text: str): embedding_base_url = EMBEDDING_CONFIG["base_url"] with httpx.Client(timeout=60) as client: response = client.post( embedding_base_url, json={"model": EMBEDDING_CONFIG["model"], "input": embedding_text}, headers={"Authorization": EMBEDDING_CONFIG["api_key"]}, ) embedding_text = response.json()["data"][0]["embedding"] return embedding_text @staticmethod async def get_embeddings_async(embedding_text: str) -> List[float]: embedding_base_url = EMBEDDING_CONFIG["base_url"] async with httpx.AsyncClient(timeout=60) as client: response = await client.post( embedding_base_url, json={"model": EMBEDDING_CONFIG["model"], "input": embedding_text}, headers={"Authorization": EMBEDDING_CONFIG["api_key"]}, ) embedding = response.json()["data"][0]["embedding"] return embedding @staticmethod async def get_embeddings_batch_async(texts: List[str]) -> List[List[float]]: embedding_base_url = EMBEDDING_CONFIG["base_url"] async with httpx.AsyncClient(timeout=120) as client: response = await client.post( embedding_base_url, json={"model": EMBEDDING_CONFIG["model"], "input": texts}, headers={"Authorization": EMBEDDING_CONFIG["api_key"]}, ) data = response.json()["data"] sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x["index"]) embeddings = [item["embedding"] for item in sorted_data] return embeddings @staticmethod def cosine_similarity(vec1: Union[List[float], np.ndarray], vec2: Union[List[float], np.ndarray]) -> float: v1 = np.array(vec1) if not isinstance(vec1, np.ndarray) else vec1 v2 = np.array(vec2) if not isinstance(vec2, np.ndarray) else vec2 norm1 = np.linalg.norm(v1) norm2 = np.linalg.norm(v2) if norm1 == 0 or norm2 == 0: return 0.0 return float(np.dot(v1, v2) / (norm1 * norm2)) @staticmethod def cosine_similarity_batch(query_vec: Union[List[float], np.ndarray], candidates_vecs: List[Union[List[float], np.ndarray]]) -> List[float]: query = np.array(query_vec) if not isinstance(query_vec, np.ndarray) else query_vec candidates = [np.array(v) if not isinstance(v, np.ndarray) else v for v in candidates_vecs] query_norm = np.linalg.norm(query) if query_norm == 0: return [0.0] * len(candidates) similarities = [] for candidate in candidates: cand_norm = np.linalg.norm(candidate) if cand_norm == 0: similarities.append(0.0) else: sim = float(np.dot(query, candidate) / (query_norm * cand_norm)) similarities.append(sim) return similarities @staticmethod async def hybrid_match_with_embeddings( query_text: str, candidates: List[dict], name_key: str = "display_name", embedding_key: str = "embedding", text_weight: float = 0.3, semantic_weight: float = 0.7, text_threshold: float = 0.3, semantic_threshold: float = 0.5 ) -> tuple: if not candidates: return None, 0.0 query_embedding = await OpenaiAPI.get_embeddings_async(query_text) scored_candidates = [] for idx, candidate in enumerate(candidates): name = candidate.get(name_key, "") if not name: props = candidate.get("props", {}) name = props.get("name") or props.get("名称") or props.get("设备名称") or "" text_score = OpenaiAPI._compute_text_similarity(query_text, name) props = candidate.get("props", {}) candidate_embedding = props.get(embedding_key) or candidate.get(embedding_key) if candidate_embedding: semantic_score = OpenaiAPI.cosine_similarity(query_embedding, candidate_embedding) else: semantic_score = 0.0 combined_score = text_weight * text_score + semantic_weight * semantic_score scored_candidates.append({ "candidate": candidate, "text_score": text_score, "semantic_score": semantic_score, "combined_score": combined_score, "index": idx }) scored_candidates.sort(key=lambda x: x["combined_score"], reverse=True) best = scored_candidates[0] best_candidate = best["candidate"] best_score = best["combined_score"] min_threshold = max(text_threshold * text_weight + semantic_threshold * semantic_weight, 0.3) if best_score < min_threshold: return None, best_score return best_candidate, best_score @staticmethod def _compute_text_similarity(a: str, b: str) -> float: if not a or not b: return 0.0 a = str(a).strip().lower() b = str(b).strip().lower() if not a or not b: return 0.0 if a == b: return 1.0 if a in b or b in a: return 0.9 set_a, set_b = set(a), set(b) inter = len(set_a & set_b) union = len(set_a | set_b) or 1 jaccard = inter / union len_diff = abs(len(a) - len(b)) len_penalty = max(0.0, 1.0 - len_diff / max(len(a), len(b), 1)) return 0.5 * jaccard + 0.5 * len_penalty class LocalBgeM3Embeddings(Embedder): def __init__(self, base_url: str, api_key: str, model_name: str = "bge-m3"): self.base_url = base_url self.api_key = api_key self.model_name = model_name def embed_query(self, text: str) -> List[float]: return self.embed_documents([text])[0] def embed_documents(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]: url = self.base_url with httpx.Client(timeout=60) as client: response = client.post( url, json={"model": self.model_name, "input": texts}, headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}, ) return [item["embedding"] for item in response.json()["data"]] if __name__ == "__main__": answer = asyncio.run(OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( query="你好", json_output=True, system_prompt="你是一个助手，请用中文回答问题。请直接给出最终答案，不要包含任何推理步骤、思考过程、解释性文字或前缀。", enable_thinking=True )) print(answer) NBx'100644 015ebb33d2a3_20260324072409.png)iqN100644 08f8efd6f1d4_20260324110619.png)iqN100644 1ee23229170a_20260324082344.png)iqN100644 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TD:bf%gfHWݍ[k8f'yLd 3N*Zg-{_C qyS^xV+Jqs5숉C[k 7ZHe,OeJ;pRc,Dok(x[c713IfU..LlDUd( w8'-~`R ).])D$Z+v㟛ZI n IEH q36|ޓO,>-%&P7s({Ex9TWZ^}#3ֽwLABpM054 " S](`MX`tP&K ==sdD%D̰6AsCTAIU Ո!;Hc P.l"eJQ6`8'wT\Iq>CdK^\5B8)$˭+NYm;:F͠Dzm*FF04\ZX+ҁRU)(R,@}A)AOL:9k1vْi?'jJDFaX>)Q'6N ڿ,^&yVƒhBHXL i!)c/vv%kWbć~Bv2xj!.XseN7ƭo-mxL dX+@il"84$BF(gizg4p-BdRQz c&$;bR-MqfU15)1^21;$A䦳0؀K4337qIDATkF\15IENDB`vvtxHPNG  IHDR&'\IDATx[lVU:_ ((P2!&$d&q&j /!FEQFw|D}h mSm)-* mkN-^emusTWUWRXګ+U'TZjv|W,jWfDeHe;u:v}c{i꽽鿷48ZiD&$l&*jIi>A `mO% ٱOjβ WN;v%f;CUu/PTzzguJ$@RGűH 3`kջ??0x[a3 I-[Yź-6fd=ع7~]/ߵ3cxplI~@YD;yWůIֳi9gu_xIE_|z۹Bs$b#i62NxlJ_)zu]/=<£;rgǞyu|cMROGֱ o$-]ees^]/=4bί^rV;.?XG#?yPD/ZZ?)*~\uqMy-эcO2k;;>77NӢ561]dj aJwV~ r0.Z֭X>F=7ihřK*cu /{l"4H)#(E@`,^߻U=s?\u =nZyk|l LrKGNwJѧU)ܰO|Yٯ]]*P,ڿ!"jzs1Nj@@v6="r҇#my G=81x)& a.b@6A5Vc5Kvʗk6t;J[TbP F*<  @]pU$ni3Zcxaɸ~3 ~%˻B"aFq͙n˭~\pd&~=ٝ60rC2=n 3x>rXf/|H;*#QjVw,K#`DI2W"e-3G]Ӳa4ַ]n8Zec4:gf u4|r\g9p.,I!4!oKfADյPg'>;^2i{,>)2ѠS{ozJL 3IDAT.Mm|IENDB`~ix(\[ { "image_name": 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"image_path": "picture/bbeb197ac231_20260323060515.png", "description": "1. 设备识别：图中展示的是一个汽车发动机（内燃机）的3D渲染剖面图，具体型号或标签不可见。\n2. 状态评估：该图为静态结构展示，无仪表盘数值或指示灯，无法评估运行状态。\n3. 异常检测：图中无漏油、生锈、电缆破损、螺丝松动或烟雾等异常现象，部件表面光洁，结构完整。\n4. 环境风险：背景为纯色，无杂物堆放或安全隐患。", "timestamp": "2026-03-23T06:05:15.445638" }, { "image_name": "334ee511347b_20260323061707.png", "image_path": "picture/334ee511347b_20260323061707.png", "description": "1. 设备识别：图中展示的是一个V型多缸内燃机（V-type Internal Combustion Engine）的3D剖面模型，非实物照片。由于是计算机生成的渲染图，无法识别具体型号，且无可见标签。\n2. 状态评估：该设备为静态模型，无仪表盘、数值或指示灯，无法进行状态评估。\n3. 异常检测：作为3D渲染图，设备表面呈现完美的金属质感，无漏油、生锈、电缆破损、螺丝松动或烟雾等物理缺陷。\n4. 环境风险：背景为纯色渐变，无杂物堆放或安全隐患。", "timestamp": "2026-03-23T06:17:07.234182" }, { "image_name": "50da933dcb11_20260323062013.jpg", "image_path": "picture/50da933dcb11_20260323062013.jpg", "description": "1. **设备识别**：图中显示为一台笔记本电脑（品牌标识模糊，疑似HP），屏幕处于开启状态，键盘区域可见。左下角叠加有“马兆帅 警圣测试专用”字样及多组编号（如999997、440300999999等），表明该设备可能用于特定测试或监控用途。\n\n2. **状态评估**：右下角显示“Sto:20.7GB”（存储剩余）和“Pow:91%”（电量），数值均在正常区间；无仪表盘或指示灯可见，无法判断颜色状态。\n\n3. **异常检测**：未发现漏油、生锈、电缆破损、螺丝松动或烟雾等物理异常；画面存在手指遮挡与运动模糊，属拍摄干扰，非设备故障。\n\n4. **环境风险**：背景可见货架、包装盒等杂物，桌面略显杂乱，存在轻微安全隐患（如物品倾倒或绊倒风险），但无即时危险。\n\n结论：设备运行状态正常，环境需整理以消除潜在风险。", "timestamp": "2026-03-23T06:20:13.124244" }, { "image_name": "e0bb42e29c58_20260323062055.jpg", "image_path": "picture/e0bb42e29c58_20260323062055.jpg", "description": "1. 设备识别：图中显示一台笔记本电脑（品牌标识模糊，疑似HP），屏幕处于开启状态，键盘区域可见。设备标签及序列号不可见。\n2. 状态评估：屏幕显示内容模糊，无法读取仪表盘数值；无明确指示灯颜色可辨。\n3. 异常检测：未发现漏油、生锈、电缆破损、螺丝松动或烟雾。\n4. 环境风险：画面左侧有手指遮挡镜头，背景杂乱，存在杂物堆放，可能影响操作安全。", "timestamp": "2026-03-23T06:20:55.600490" }, { "image_name": "dcd6a33ef2b0_20260324071427.png", "image_path": "picture/dcd6a33ef2b0_20260324071427.png", "description": "1. 设备识别：图中为一辆汽车的发动机舱，引擎盖处于开启状态。由于拍摄角度和遮挡，具体的车辆型号及发动机标签不可见。\n2. 状态评估：仪表盘不可见，无法评估数值或指示灯状态。\n3. 异常检测：发动机舱内存在明显的白色烟雾（或蒸汽），主要集中在发动机左侧及中部区域，表明存在严重的过热或冷却液泄漏故障。\n4. 环境风险：背景中可见堆放的纸箱及杂物，地面有蓝色垫子，存在杂物堆放情况，可能影响维修作业安全。", "timestamp": "2026-03-24T07:14:27.522730" }, { "image_name": "015ebb33d2a3_20260324072409.png", "image_path": "picture/015ebb33d2a3_20260324072409.png", "description": "1. 设备识别：图中设备为一辆汽车的发动机舱，引擎盖处于开启状态。由于拍摄角度和遮挡，具体的车辆型号及发动机标签不可见。\n2. 状态评估：仪表盘不可见，无法评估数值或指示灯状态。\n3. 异常检测：存在明显的白色烟雾（或蒸汽）从发动机舱内部升起，主要集中在发动机左侧及中部区域，表明存在过热或冷却液泄漏等故障。\n4. 环境风险：背景中可见堆放的纸箱及杂物，地面有蓝色垫子，属于维修车间环境，存在杂物堆放带来的潜在安全隐患。", "timestamp": "2026-03-24T07:24:09.812908" }, { "image_name": "79493c5be2ac_20260324081251.png", "image_path": "picture/79493c5be2ac_20260324081251.png", "description": "1. 设备识别：图中为一辆白色汽车的发动机舱，引擎盖处于开启状态。具体车型或设备型号不可见。\n2. 状态评估：仪表盘不可见，无法评估数值或指示灯状态。\n3. 异常检测：发动机舱内存在明显的白色烟雾（或蒸汽），表明可能存在冷却液泄漏、过热或密封失效等故障。\n4. 环境风险：背景区域可见堆放的纸箱及杂物，存在一定程度的杂乱，可能影响维修作业安全。", "timestamp": "2026-03-24T08:12:51.902164" }, { "image_name": "1ee23229170a_20260324082344.png", "image_path": "picture/1ee23229170a_20260324082344.png", "description": "1. 设备识别：图中设备为一辆汽车的发动机舱，引擎盖处于开启状态。由于拍摄角度和遮挡，具体的车辆型号或标签不可见。\n2. 状态评估：仪表盘不可见，无法评估数值或指示灯状态。\n3. 异常检测：存在明显的白色烟雾（或蒸汽）从发动机舱内部冒出，主要集中在左侧进气歧管区域，表明发动机存在过热或冷却系统泄漏等严重故障。\n4. 环境风险：背景中可见堆放的纸箱和杂物，且车辆处于非正常行驶状态，存在一定安全隐患。", "timestamp": "2026-03-24T08:23:44.780598" }, { "image_name": "95f8928fb88c_20260324083528.png", "image_path": "picture/95f8928fb88c_20260324083528.png", "description": "1. 设备识别：图中为一辆汽车的发动机舱，引擎盖处于开启状态。由于拍摄角度和遮挡，无法识别具体的车辆型号或发动机标签。\n2. 状态评估：仪表盘不可见，无法评估数值或指示灯状态。\n3. 异常检测：发动机舱内存在明显的白色烟雾（或蒸汽），主要集中在发动机左侧区域，表明可能存在冷却液泄漏、高温或机械故障。\n4. 环境风险：背景中可见堆放的纸箱和杂物，地面有蓝色垫子，存在杂物堆放情况，可能影响维修作业安全。", "timestamp": "2026-03-24T08:35:28.036819" }, { "image_name": "08f8efd6f1d4_20260324110619.png", "image_path": "picture/08f8efd6f1d4_20260324110619.png", "description": "1. 设备识别：图中是一辆汽车的发动机舱，引擎盖处于开启状态。由于拍摄角度和遮挡，具体的车辆型号或标签不可见。\n2. 状态评估：仪表盘不可见，无法评估数值或指示灯状态。\n3. 异常检测：发动机舱内存在明显的白色烟雾（或蒸汽），主要集中在发动机左侧区域，表明可能存在冷却液泄漏、过热或管路破裂等严重故障。\n4. 环境风险：背景中可见堆放的纸箱和杂物，地面有蓝色垫子，存在杂物堆放情况，可能影响维修操作或造成绊倒隐患。", "timestamp": "2026-03-24T11:06:19.237516" }, { "image_name": "d345fbf33f95_20260325031818.png", "image_path": "picture/d345fbf33f95_20260325031818.png", "description": "1. 设备识别：图中为一辆白色轿车的发动机舱，引擎盖处于开启状态。由于拍摄角度和遮挡，具体的车辆型号及发动机标签不可见。\n2. 状态评估：仪表盘不可见，无法评估数值或指示灯状态。\n3. 异常检测：发动机舱内存在明显的白色烟雾（或蒸汽），主要集中在发动机左侧及中部区域，表明存在高温泄漏或冷却系统故障。\n4. 环境风险：背景中可见堆放的纸箱及杂物，地面有蓝色垫子，存在杂物堆放情况，可能影响维修作业安全。", "timestamp": "2026-03-25T03:18:18.243134" }, { "image_name": "22f06245ed56_20260601022623.png", "image_path": "picture/22f06245ed56_20260601022623.png", "description": "Error: Error code: 400 - {'error': {'message': 'Qwen3-14B is not a multimodal model', 'type': 'BadRequestError', 'param': None, 'code': 400}}", "timestamp": "2026-06-01T02:26:23.900253" } ]6x from openai import OpenAI query_type_prompt = """ 你是一个专业的装备维修领域用户查询判断助手，能够根据以下规则准确判断用户问题属于哪种类型。 ### 判断规则 - **简单问答类型（simple）**：问题属于日常生活常识、通用知识、非技术性提问，**不涉及**装备、设备、机械、电子、维修、故障诊断、零部件、操作流程等专业领域内容。例如问候、自我介绍、天气、时间等。 - **复杂问答类型（complex）**：问题**涉及**装备、设备、机械系统（如发动机、液压系统）、电子装置、维修流程、故障排查、零部件组成、技术参数、操作规范等专业领域，即使只是询问定义、组成或功能，也视为 complex。 ### 输出要求 - 仅输出 JSON 格式：{"query_type":"simple"} 或 {"query_type":"complex"} - 不得包含任何其他文字、解释或格式。 ### 示例 输入：今天心情怎么样 输出：{"query_type":"simple"} 输入：请问你是谁 输出：{"query_type":"simple"} 输入：发动机是什么 输出：{"query_type":"complex"} 输入：缸盖组包含哪些组件 输出：{"query_type":"complex"} 输入：手机屏幕碎了怎么办 输出：{"query_type":"complex"} 输入：水的沸点是多少 输出：{"query_type":"simple"} 输入：如何更换坦克履带 输出：{"query_type":"complex"} ### 用户查询： text """ def open_api_chat(query: str, model: str = None): """ 同步调用Chat API Args: query: 查询文本 model: 模型名称（可选，默认使用环境变量OPENAI_MODEL） """ if model is None: model = "Qwen3.5-35B-A3B" response = OpenAI( api_key = "none", base_url = "http://192.168.0.46:59800/v1" ).chat.completions.create( model=model, messages=[ {"role": "user", "content": query}, ], temperature=0.6, stream=False, response_format = {"type": "json_object"}, ) return response.choices[0].message.content # querycontent = "发动机异响" # query = query_type_prompt.replace("text",querycontent) # res = open_api_chat(query=query) # print(res) ]tx""" 提示词集中管理模块 将各工作流中的提示词统一提取到此处，方便调整和维护。 每个提示词都附有详细注释说明其用途和所属工作流节点。 模块结构： - COMMON_PROMPTS: 多个工作流共享的提示词（格式规范、友好回复、无检索建议等） - BAIKE_PROMPTS: 百科问答工作流专用提示词 - STATISTICS_PROMPTS: 统计工作流专用提示词 - FAULT_DIAGNOSIS_PROMPTS: 故障诊断工作流专用提示词（仅含与操作指导不同的部分） - OPERATE_PROMPTS: 操作指导工作流专用提示词（仅含与故障诊断不同的部分） """ # ============================================================ # 一、共享提示词（多个工作流通用） # ============================================================ COMMON_PROMPTS = { # ------------------------------------------------------------------ # 格式规范系统提示词 # 用于: workflow_baike.py (generate_answer)、workflow_utils.py (stream_format_and_postprocess) # ------------------------------------------------------------------ "format_system": ( "你是一个专业的格式规范助手，负责将给定的文本内容规范成美观、易读的格式。" ), # ------------------------------------------------------------------ # 格式规范用户提示词（带图片示例，用于百科问答和通用格式化） # 输入变量: raw_content # 用于: workflow_baike.py (generate_answer)、workflow_utils.py (stream_format_and_postprocess 无content_label时) # ------------------------------------------------------------------ "format_user_with_image_examples": ( "请将以下内容规范成美观、易读的Markdown格式：\n" "\n" "【原始内容】\n" "{raw_content}\n" "\n" "【格式规范要求】\n" "1. 保持原始内容的完整性和准确性，**不要修改任何内容**，只调整格式\n" "2. 适当使用标题、段落分隔等Markdown格式，使内容更易读\n" "3. 确保图片链接在相关位置自然展示使用，并且只输出准确格式，`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)` \n" "4. 如果参考资料中没有图片，**不要输出任何关于图片的说明**\n" "5. 确保LaTeX公式格式正确：$$...$$，并在 $$...$$ 前后加空格\n" "6. 如果有代码片段，使用适当的代码块格式\n" "7. 不要添加任何额外的解释或说明\n" "\n" "【图片输出示例】\n" "示例一: 原始内容：`![图片](images/xxx.jpg)`\n" " 规范后输出：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)`\n" "示例二: 原始内容：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)`\n" " 规范后输出：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)`\n" "示例三: 原始内容：`images/xxx.jpg`\n" " 规范后输出：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)`\n" "示例四: 原始内容：`xxx.jpg`\n" " 规范后输出：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)`\n" "示例五: 原始内容：`![油污清理](/api/v1/knowledge/files/images/ce9650912c24fa0ed693228469322ec2a735f14d9ac729a1dc87427441bad0b.jpg)`\n" " 规范后输出：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/ce9650912c24fa0ed693228469322ec2a735f14d9ac729a1dc87427441bad0b.jpg)`\n" "示例六： 原始内容：`![部分断裂的螺栓及垫片](![图片](/api/v1/knowledge/files/images/e34eb1ddbe26730c84409e02365db416e74ce9e3bf2793a2605db5a085548415.jpg)`\n" " 规范后输出：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/e34eb1ddbe26730c84409e02365db416e74ce9e3bf2793a2605db5a085548415.jpg)`\n" "\n" "请直接输出规范后的内容：" ), # ------------------------------------------------------------------ # 格式规范用户提示词（简化版，用于方案重新格式化，图片链接保持原样） # 输入变量: content_label, raw_content # 用于: workflow_utils.py (stream_format_and_postprocess 有content_label时) # ------------------------------------------------------------------ "format_user_simple": ( "请将以下{content_label}内容规范成美观、易读的Markdown格式：\n" "\n" "【原始内容】\n" "{raw_content}\n" "\n" "【格式规范要求】\n" "1. 保持原始内容的完整性和准确性，**不要修改任何内容**，只调整格式\n" "2. 适当使用标题、列表、段落分隔等Markdown格式，使内容更易读\n" "3. 确保图片链接保持原样：`![图片](URL)`\n" "4. 确保LaTeX公式格式正确：$$...$$，并在 $$...$$ 前后加空格\n" "5. 如果有代码片段，使用适当的代码块格式\n" "6. 不要添加任何额外的解释或说明\n" "\n" "请直接输出规范后的内容：" ), # ------------------------------------------------------------------ # 意图分类用户提示词（故障诊断和操作指导共用） # 输入变量: combined_query # 用于: workflow_fault_diagnosis.py、workflow_operate.py 的 classify_intent 节点 # ------------------------------------------------------------------ "classify_intent_user": ( "\n" "### 用户输入\n" "\"{combined_query}\"\n" "\n" "请根据上述标准进行意图分类：" ), # ------------------------------------------------------------------ # 信息提取用户提示词（故障诊断和操作指导共用） # 输入变量: existing_info_str, history_str, combined_query # 用于: workflow_fault_diagnosis.py、workflow_operate.py 的 extract_info 节点 # ------------------------------------------------------------------ "extract_info_user": ( "请从以下内容中提取{biz_label}相关信息：\n" "\n" "【已提取的信息】\n" "{existing_info_str}\n" "\n" "【历史对话】\n" "{history_str}\n" "\n" "【当前用户输入】\n" "{combined_query}\n" "\n" "请提取信息（JSON格式）：" ), # ------------------------------------------------------------------ # 询问用户系统提示词（故障诊断和操作指导共用） # 用于: workflow_fault_diagnosis.py、workflow_operate.py 的 ask_user 节点 # ------------------------------------------------------------------ "ask_user_system": ( "你是一个专业的{biz_label}助手，需要友好地引导用户提供缺失信息。\n" "\n" "要求：\n" "1. 语气友好、专业，不要生硬\n" "2. 说明为什么需要这些信息（更准确的{biz_label_short}）\n" "3. 鼓励用户提供更多细节" ), # ------------------------------------------------------------------ # 询问用户提示词（故障诊断和操作指导共用） # 输入变量: info_completeness, existing_str, missing_str, combined_query # ------------------------------------------------------------------ "ask_user_prompt": ( "请生成一段友好的回复，引导用户补充缺失信息。\n" "\n" "【已获取的信息】（完整性评分: {info_completeness}）\n" "{existing_str}\n" "\n" "【缺失的信息】\n" "{missing_str}\n" "\n" "【用户当前输入】\n" "{combined_query}\n" "\n" "请生成回复：" ), # ------------------------------------------------------------------ # 无检索结果且无设备信息时的系统提示词（故障诊断和操作指导共用） # ------------------------------------------------------------------ "generate_response_friendly_system": ( "你是一个友好的{biz_label}助手。用户可能只是在打招呼或询问一般性问题。\n" "请友好地回复，并简要介绍你能提供的帮助。" ), # ------------------------------------------------------------------ # 无检索结果且无设备信息时的用户提示词（故障诊断和操作指导共用） # 输入变量: combined_query # ------------------------------------------------------------------ "generate_response_friendly_user": ( "用户说：{combined_query}\n" "\n" "请友好回复：" ), # ------------------------------------------------------------------ # 无检索结果但有设备信息时的系统提示词（故障诊断和操作指导共用） # ------------------------------------------------------------------ "generate_response_no_rag_system": ( "你是一个专业的{biz_label}助手。\n" "虽然没有检索到相关资料，但可以根据用户提供的信息给出一般性建议。\n" "注意：明确告知用户这是基于一般经验的建议。" ), # ------------------------------------------------------------------ # 无检索结果（简化版）系统提示词（故障诊断和操作指导共用） # ------------------------------------------------------------------ "generate_response_no_rag_simple_system": ( "你是一个专业的{biz_label}助手。\n" "虽然没有检索到相关资料，但可以根据用户提供的信息给出一般性建议。" ), # ------------------------------------------------------------------ # 后续交互提示词（故障诊断和操作指导共用） # 输入变量: biz_label, ship_number, device_name, item_name, detail_info, # rag_answer, combined_query, image_guidance # 用于: workflow_fault_diagnosis.py、workflow_operate.py 的 generate_response 节点 # ------------------------------------------------------------------ "generate_response_follow_up": ( "你是一名资深工业设备{biz_label}工程师。用户正在与你进行后续交互。\n" "\n" "【设备信息】\n" "- 舷号：{ship_number}\n" "- 设备名称：{device_name}\n" "- {item_label}：{item_name}\n" "{detail_info}" "【参考资料】\n" "{rag_answer}\n" "\n" "【用户当前问题】\n" "{combined_query}\n" "\n" "【输出要求】\n" "1. {image_guidance}\n" "2. 如果参考资料包含表格，请转化成不用表格的形式输出内容\n" "3. 如果参考资料包含 LaTeX 公式，请转为 $$...$$ 公式格式输出，并在 $$...$$ 前后加空格\n" "4. 所有链接必须与参考资料保持一致，不得裁剪、转义或改写\n" "5. 不能虚构参考资料中未提及的图片、表格、零件号或步骤\n" "\n" "请给出回复：" ), # ------------------------------------------------------------------ # 正常生成方案提示词（故障诊断和操作指导共用） # 输入变量: biz_label, ship_number, device_name, item_name, item_label, # detail_info, item_action, rag_answer # ------------------------------------------------------------------ "generate_response_normal": ( "你是一名资深工业设备{biz_label}工程师，请根据以下信息生成{biz_label}分析与{biz_label}方案。\n" "\n" "【设备信息】\n" "- 舷号：{ship_number}\n" "- 设备名称：{device_name}\n" "- {item_label}：{item_name}\n" "{detail_info}" "当前的{item_label}要以{item_name}为准，{item_action}。\n" "\n" "【参考资料】\n" "{rag_answer}\n" "\n" "【输出要求】\n" "1. **重要**：如果参考资料中包含图片链接（格式为 `![图片](URL)` 或 `images/xxx.jpg`），请务必在相关位置自然展示使用，如果参考资料中没有图片，**不要输出任何关于图片的说明**\n" "2. 如果参考资料包含 LaTeX 公式、连接等，请在对应位置正常使用，不得修改或删除\n" "3. 请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性，不要担心格式的美观性\n" "4. 可以适当使用简单的段落分隔，但不要使用复杂的Markdown格式\n" "5. 如果参考资料包含表格，请不要输出表格，而要直接描述表格的内容\n" "\n" "请给出回复：" ), # ------------------------------------------------------------------ # 基于反馈重新生成方案提示词（故障诊断和操作指导共用） # 输入变量: biz_label, ship_number, device_name, item_name, item_label, # detail_info, item_action, user_feedback_for_regenerate, # rag_answer, image_guidance # ------------------------------------------------------------------ "generate_response_regenerating": ( "你是一名资深工业设备{biz_label}工程师。用户对之前的方案有反馈，请根据反馈重新生成{biz_label}分析与{biz_label}方案。\n" "\n" "【设备信息】\n" "- 舷号：{ship_number}\n" "- 设备名称：{device_name}\n" "- {item_label}：{item_name}\n" "{detail_info}" "【用户反馈】\n" "{user_feedback_for_regenerate}\n" "\n" "【参考资料】\n" "{rag_answer}\n" "\n" "【输出要求】\n" "1. 先用一句话判断{item_label}原因（包含舷号、设备、{item_label}，不超过40字）\n" "2. 然后给出{biz_label}方案，步骤清晰、可直接执行\n" "3. 根据用户的反馈调整方案\n" "4. 如果参考资料信息不足，明确指出缺少什么\n" "5. {image_guidance}，如果参考资料中没有图片，**不要输出任何关于图片的说明**\n" "6. 如果参考资料包含表格，请转化成不用表格的形式输出内容\n" "7. 如果参考资料包含 LaTeX 公式，请转为 $$...$$ 公式格式输出，并在 $$...$$ 前后加空格\n" "8. 所有链接必须与参考资料保持一致，不得裁剪、转义或改写\n" "9. 不能虚构参考资料中未提及的图片、表格、零件号或步骤\n" "\n" "请直接输出调整后的方案：" ), # ------------------------------------------------------------------ # 生成内容系统提示词（故障诊断和操作指导共用） # ------------------------------------------------------------------ "generate_response_content_system": ( "你是一名资深工业设备{biz_label}工程师，严格依据检索信息生成{biz_label}方案。请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性，如果参考资料中包含图片，请务必在回答中展示出来。" ), # ------------------------------------------------------------------ # 深度分析点选择系统提示词（故障诊断和操作指导共用） # ------------------------------------------------------------------ "deep_rag_analysis_system": ( "你是一名资深工业设备{biz_label}专家。用户反馈之前的方案没有解决问题，请分析：\n" "1. 之前方案可能存在的不足\n" "2. 用户当前问题的关键点\n" "3. 选择3-5个可以深入检索的分析点（如特定部件、原理、{biz_label}方法等）\n" "\n" "输出格式（JSON）：\n" "{\n" " \"analysis_points\": [\"分析点1\", \"分析点2\", \"分析点3\"],\n" " \"reason\": \"分析理由\"\n" "}" ), # ------------------------------------------------------------------ # 深度分析点选择用户提示词（故障诊断和操作指导共用） # 输入变量: ship_number, device_name, item_name, item_label, detail_info, # history_str, last_generated_scheme, combined_query # ------------------------------------------------------------------ "deep_rag_analysis_user": ( "【设备信息】\n" "- 舷号：{ship_number}\n" "- 设备名称：{device_name}\n" "- {item_label}：{item_name}\n" "{detail_info}" "\n" "【对话历史】\n" "{history_str}\n" "\n" "【之前的方案】\n" "{last_generated_scheme}\n" "\n" "【用户当前反馈】\n" "{combined_query}\n" "\n" "请分析并选择深度分析点（JSON格式）：" ), # ------------------------------------------------------------------ # 深度响应生成提示词（故障诊断和操作指导共用） # 输入变量: biz_label, ship_number, device_name, item_name, item_label, # detail_info, combined_query, analysis_points_prompt, # analysis_points_text, original_rag_text, graph_results # ------------------------------------------------------------------ "generate_deep_response": ( "你是一名资深工业设备{biz_label}专家。用户反馈之前的方案没有解决问题，请根据多维度深度检索的资料，进行深入的{item_label}原因分析和解决方案规划。\n" "\n" "【设备信息】\n" "- 舷号：{ship_number}\n" "- 设备名称：{device_name}\n" "- {item_label}：{item_name}\n" "{detail_info}" "【用户反馈】\n" "{combined_query}\n" "{analysis_points_prompt}" "【针对分析点的深度检索资料】\n" "{analysis_points_text}\n" "{original_rag_text}\n" "\n" "【图谱检索结果】\n" "{graph_results}\n" "\n" "【输出要求】\n" "1. 首先重新深入分析{item_label}原因，结合所有检索资料进行推理\n" "2. 给出更详细、更精准的{biz_label}方案，步骤清晰、可直接执行\n" "3. 重点关注用户反馈的问题，根据用户反馈和检索资料，进行{item_label}原因分析和解决方案规划。\n" "4. **重要**：如果参考资料中包含图片链接（格式为 `![图片](URL)` 或 `images/xxx.jpg`），请务必在相关位置自然展示使用，如果参考资料中没有图片，**不要输出任何关于图片的说明**\n" "5. 如果参考资料包含 LaTeX 公式、连接等，请在对应位置正常使用，不得修改或删除\n" "6. 请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性，不要担心格式的美观性\n" "7. 可以适当使用简单的段落分隔，但不要使用复杂的Markdown格式\n" "8. 如果参考资料包含表格，请不要输出表格，而要直接描述表格的内容\n" "\n" "请直接输出深度分析和方案：" ), # ------------------------------------------------------------------ # 深度响应内容系统提示词（故障诊断和操作指导共用） # ------------------------------------------------------------------ "generate_deep_response_content_system": ( "你是一名资深工业设备{biz_label}专家，严格依据检索信息进行深度分析和方案生成。请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性，如果参考资料中包含图片，请务必在回答中展示出来。" ), # ------------------------------------------------------------------ # 基于反馈修改方案提示词（故障诊断和操作指导共用） # 输入变量: biz_label, ship_number, device_name, item_name, item_label, # detail_info, item_action, last_scheme, user_feedback, image_guidance # ------------------------------------------------------------------ "regenerate_scheme_from_feedback": ( "你是一名资深工业设备{biz_label}专家。用户对之前的{biz_label}方案有反馈，请根据反馈直接修改方案。\n" "\n" "【设备信息】\n" "- 舷号：{ship_number}\n" "- 设备名称：{device_name}\n" "- {item_label}：{item_name}\n" "{detail_info}" "当前的{item_label}要以{item_name}为准，{item_action}。\n" "\n" "【之前的方案】\n" "{last_scheme}\n" "\n" "【用户反馈】\n" "{user_feedback}\n" "\n" "【输出要求】\n" "1. 首先根据用户反馈，分析之前方案的问题所在\n" "2. 然后基于之前的方案进行修改和优化，给出调整后的方案\n" "3. 重点解决用户反馈的问题\n" "4. {image_guidance}\n" "5. 如果之前方案包含表格，请转化成不用表格的形式输出内容\n" "6. 如果之前方案包含 LaTeX 公式，请转为 $$...$$ 公式格式输出，并在 $$...$$ 前后加空格\n" "7. 所有链接必须与原方案保持一致，不得裁剪、转义或改写\n" "8. 不能虚构原方案中未提及的图片、表格、零件号或步骤\n" "\n" "请直接输出修改后的完整方案：" ), # ------------------------------------------------------------------ # 基于反馈修改方案系统提示词（故障诊断和操作指导共用） # ------------------------------------------------------------------ "regenerate_scheme_from_feedback_system": ( "你是一名资深工业设备{biz_label}专家，根据用户反馈直接修改和优化{biz_label}方案。请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性。" ), } # ============================================================ # 二、百科问答工作流 (workflow_baike.py) 专用提示词 # ============================================================ BAIKE_PROMPTS = { # ------------------------------------------------------------------ # judge_need_retrieval 节点：判断用户问题是否需要检索知识库 # 输入变量: history_messages, original_query # ------------------------------------------------------------------ "judge_need_retrieval": ( "你是一个专业的问题分析助手，请判断用户的问题是否需要检索知识库才能回答。\n" "\n" "【判断标准】\n" "需要检索的情况：\n" "- 询问特定设备、技术、规程、规范的具体内容\n" "- 需要专业知识或特定数据支持的问题\n" "- 询问故障诊断、维修方法等专业领域问题\n" "- 询问历史事件、法规条款、技术标准等需要查证的内容\n" "\n" "不需要检索的情况：\n" "- 简单的问候、寒暄\n" "- 常识性问题（如常识性知识、简单计算等）\n" "- 明确不需要专业知识的问题\n" "- 对之前对话的简单追问，上下文已足够回答\n" "\n" "【对话历史】\n" "{history_messages}\n" "\n" "【当前用户问题】\n" "{original_query}\n" "\n" "请仅输出 \"true\" 或 \"false\"（不带引号），true 表示需要检索，false 表示不需要检索。" ), # ------------------------------------------------------------------ # rewrite_query_with_history 节点：使用历史上下文重写检索query # 输入变量: last_user_query, history_str, original_query # ------------------------------------------------------------------ "rewrite_query_with_history": ( "你是一个专业的检索query重写助手，负责根据对话历史和当前用户问题，生成**适合向量检索/RAG 的单条查询语句**。\n" "\n" "请严格遵守以下要求：\n" "1. 只融合与当前问题语义强相关的**最近几轮对话信息**，不要机械拼接全部历史。\n" "2. 消除指代和省略（例如：这个、刚才那个问题、上面说的故障等），补全成自洽、完整的描述。\n" "3. 不要加入与用户问题无关的背景信息，不要过度扩展检索范围。\n" "4. 输出必须是一句自然的中文问句或陈述句，便于检索；不要包含条目符号、编号或解释性文字。\n" "5. 只输出改写后的query本身：\n" " - 不要输出说明文字\n" " - 不要包含「改写结果：」「检索query：」等前缀\n" " - 不要添加引号\n" "\n" "【特别提示】\n" "- 请优先参考**上一轮用户的问题**来重写本轮query。\n" "- 上一轮用户的问题是：{last_user_query}\n" "\n" "【对话历史（JSON 格式，已按时间排序）】\n" "{history_str}\n" "\n" "【当前用户问题】\n" "{original_query}\n" "\n" "请给出最终用于检索的单条中文query。" ), # ------------------------------------------------------------------ # generate_suggested_replies_baike 函数：生成百科问答的建议回复问题 # 输入变量: question, answer # ------------------------------------------------------------------ "generate_suggested_replies": ( "你是一个专业的工业设备问答助手。根据以下问答内容，生成两个用户可能关心的后续问题。\n" "\n" "【用户问题】\n" "{question}\n" "\n" "【回答内容】\n" "{answer}\n" "\n" "请生成两个简洁、实用的问题，这些问题应该：\n" "1. 不得出现需要归档和下载等操作相关的问题\n" "2. 与当前问答内容相关，能够帮助用户进一步了解相关信息\n" "3. 问题要具体、可操作\n" "4. 每个问题不超过20个字\n" "\n" "请以JSON格式输出，格式如下：\n" "[\n" " {{\"title\": \"问题1的标题\", \"content\": \"问题1的完整内容\"}},\n" " {{\"title\": \"问题2的标题\", \"content\": \"问题2的完整内容\"}}\n" "]\n" "\n" "只输出JSON，不要有其他文字说明。" ), # ------------------------------------------------------------------ # generate_answer 节点 - 有检索结果时的系统提示词 # 输入变量: domain_desc # ------------------------------------------------------------------ "generate_answer_with_retrieval_system": ( "我是一个专业的{domain_desc}知识问答助手，根据用户的问题，综合所有检索结果，提供准确、专业、完整的回答内容。" ), # ------------------------------------------------------------------ # generate_answer 节点 - 有检索结果时的用户提示词 # 输入变量: extracted_text, rag_count, all_source_text # ------------------------------------------------------------------ "generate_answer_with_retrieval_user": ( "{extracted_text}\n" "\n" "# 检索到的相关信息（共 {rag_count} 条）：\n" "\n" "{all_source_text}\n" "\n" "【输出要求】\n" "1. **重要**：如果参考资料中包含图片链接（格式为 `![图片](URL)` 或 `images/xxx.jpg`），请务必在相关位置自然展示使用，如果参考资料中没有图片，**不要输出任何关于图片的说明**\n" "2. 如果参考资料包含 LaTeX 公式、连接等，请在对应位置正常使用，不得修改或删除\n" "3. 请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性，不要担心格式的美观性\n" "4. 可以适当使用简单的段落分隔，但不要使用复杂的Markdown格式\n" "5. 如果参考资料包含表格，请不要输出表格，而要直接描述表格的内容\n" "\n" "请给出回复：" ), # ------------------------------------------------------------------ # generate_answer 节点 - 无检索结果时的系统提示词 # 输入变量: domain_desc # ------------------------------------------------------------------ "generate_answer_without_retrieval_system": ( "我是一个专业的{domain_desc}知识问答助手，根据用户的问题，结合我的专业知识，提供准确、专业、完整的回答内容。" ), # ------------------------------------------------------------------ # generate_answer 节点 - 无检索结果时的用户提示词 # 输入变量: extracted_text # ------------------------------------------------------------------ "generate_answer_without_retrieval_user": ( "{extracted_text}\n" "\n" "【输出要求】\n" "1. 请根据您的专业知识提供准确、完整的回答\n" "2. 可以适当使用简单的段落分隔，但不要使用复杂的Markdown格式\n" "3. 请专注于内容的准确性和专业性\n" "\n" "请给出回复：" ), } # ============================================================ # 三、统计工作流 (workflow_statistics.py) 专用提示词 # ============================================================ STATISTICS_PROMPTS = { # ------------------------------------------------------------------ # _extract_info_with_llm 函数 - 故障频次统计信息提取 # 输入变量: text # ------------------------------------------------------------------ "extract_fault_frequency_info": ( "从以下文本中提取统计所需的信息，返回JSON格式。\n" "提取内容：\n" "- system: 系统名称（如：动力系统、电气系统等），如果没有则为空字符串\n" "- time: 时间描述（如：近一个月、上周等），如果没有则为空字符串\n" "\n" "文本：\n" "{text}\n" "\n" "输出格式示例：\n" "{{\"system\": \"动力系统\", \"time\": \"近一个月\"}}\n" "{{\"system\": \"\", \"time\": \"上周\"}}\n" "{{\"system\": \"电气系统\", \"time\": \"\"}}\n" "\n" "现在请提取：" ), # ------------------------------------------------------------------ # _extract_info_with_llm 函数 - 备件消耗统计信息提取 # 输入变量: text # ------------------------------------------------------------------ "extract_spare_parts_info": ( "从以下文本中提取统计所需的信息，返回JSON格式。\n" "提取内容：\n" "- ship_number: 舷号数字（如：101、163等），如果没有则为空字符串\n" "- time: 时间描述（如：近一个月、上周等），如果没有则为空字符串\n" "\n" "文本：\n" "{text}\n" "\n" "输出格式示例：\n" "{{\"ship_number\": \"101\", \"time\": \"近一个月\"}}\n" "{{\"ship_number\": \"\", \"time\": \"上周\"}}\n" "{{\"ship_number\": \"163\", \"time\": \"\"}}\n" "\n" "现在请提取：" ), # ------------------------------------------------------------------ # _extract_info_with_llm 函数 - 维修反馈统计信息提取 # 输入变量: text # ------------------------------------------------------------------ "extract_repair_feedback_info": ( "从以下文本中提取统计所需的信息，返回JSON格式。\n" "提取内容：\n" "- source: 反馈来源（如：好评、差评、反馈），如果没有则为空字符串\n" "\n" "文本：\n" "{text}\n" "\n" "输出格式示例：\n" "{{\"source\": \"差评\"}}\n" "{{\"source\": \"好评\"}}\n" "{{\"source\": \"\"}}\n" "\n" "现在请提取：" ), # ------------------------------------------------------------------ # extract_tool_parameters 节点：统计工具参数提取 # 输入变量: current_date, tool_name, tool_description, params_desc_str, # history_str, extracted_text, extra_instructions # ------------------------------------------------------------------ "extract_tool_parameters": ( "你是一个参数提取助手。请从用户问题中提取统计工具所需的参数。\n" "\n" "当前日期：{current_date}\n" "\n" "工具名称：{tool_name}\n" "工具描述：{tool_description}\n" "\n" "所需参数：\n" "{params_desc_str}\n" "\n" "对话历史：\n" "{history_str}\n" "\n" "用户问题：\n" "{extracted_text}\n" "\n" "请特别注意：\n" "1. 时间参数映射：\n" " - \"最近一周\" -> 开始日期为当前日期前7天，结束日期为当前日期\n" " - \"最近一个月\" -> 开始日期为当前日期前30天，结束日期为当前日期\n" " - \"最近三个月\" -> 开始日期为当前日期前90天，结束日期为当前日期\n" " - \"上个月\" -> 开始日期为上个月1号，结束日期为上个月最后一天\n" " - \"今年\" -> 开始日期为今年1月1日，结束日期为当前日期\n" " - 如果用户提到具体日期，请按原样提取\n" "{extra_instructions}\n" "3. top_n参数：\n" " - 如果用户提到\"前N个\"、\"Top N\"等，提取N的值\n" " - 否则使用默认值\n" "\n" "请输出JSON格式：\n" "{{\n" " \"parameters\": {{\n" " \"参数名\": \"参数值\"\n" " }},\n" " \"missing_required\": [\"缺少的必填参数列表\"],\n" " \"confidence\": 0.0-1.0之间的置信度\n" "}}\n" "\n" "如果某个参数在用户问题中没有提到且不是必填，则不要包含在parameters中。\n" "只输出JSON，不要有其他文字。" ), } # ============================================================ # 三-B、受控 Text2SQL 工作流 (workflow_statistics.py) 专用提示词 # ============================================================ TEXT2SQL_PROMPTS = { # ------------------------------------------------------------------ # router_node: 路由判断 - 判断用户问题是统计分析还是普通问答 # 输入变量: question # ------------------------------------------------------------------ "router": ( "你是一个路由判断专家。请判断用户的问题是否需要查询数据库进行统计分析。\n" "\n" "判断标准：\n" "- 如果问题涉及统计、排名、频次、数量、趋势、对比、分布等，需要查询数据库 → 回答 \"statistics\"\n" "- 如果问题涉及维修反馈、好评、差评等，需要查询外部系统 → 回答 \"feedback\"\n" "- 如果是一般性知识问答、维修方法、操作指导等，不需要查询数据库 → 回答 \"normal\"\n" "\n" "用户问题：{question}\n" "\n" "请输出JSON格式：\n" "{{\"route\": \"statistics\" 或 \"feedback\" 或 \"normal\", \"reason\": \"判断理由\"}}\n" "只输出JSON，不要有其他文字。" ), # ------------------------------------------------------------------ # SQL Generation: 根据用户问题生成SQL # 输入变量: schema, question, current_date # ------------------------------------------------------------------ "sql_generation": ( "你是舰船维修数据分析助手。请根据用户问题生成SQL查询。\n" "\n" "【数据库Schema】\n" "{schema}\n" "\n" "【当前日期】{current_date}\n" "\n" "【用户问题】\n" "{question}\n" "\n" "【其他有效信息】\n" "{extra_info}\n" "【生成规则】\n" "1. 只能生成 SELECT 语句，禁止 INSERT/UPDATE/DELETE\n" "2. 只能查询 fault_records 表\n" "3. 默认 LIMIT 100（如果未指定）\n" "4. 不允许使用 UNION、子查询嵌套超过2层\n" "5. 不允许使用任何危险SQL（如 pg_sleep、注释注入等）\n" "6. 时间条件使用 created_at 字段\n" "7. 备件统计需要使用 jsonb_array_elements_text(spare_parts) 展开JSONB数组\n" "8. 系统名称使用 system_name 字段，必须使用 LIKE 模糊匹配（如 system_name LIKE '%动力%'），不要用等号精确匹配\n" "9. 舷号使用 ship_number 字段\n" "\n" "【常见统计模式】\n" "- 故障频次排名：SELECT device_name || fault AS name, system_name, COUNT(*) AS count FROM fault_records [WHERE ...] GROUP BY name, system_name ORDER BY count DESC LIMIT N\n" "- 备件消耗排名：SELECT sp AS name, system_name, COUNT(*) AS count FROM fault_records, jsonb_array_elements_text(spare_parts) AS sp [WHERE ...] GROUP BY sp, system_name ORDER BY count DESC LIMIT N\n" "- 故障类型分布：SELECT system_name, COUNT(*) AS count FROM fault_records [WHERE ...] GROUP BY system_name ORDER BY count DESC\n" "- 按舷号统计：在WHERE中添加 ship_number = 'xxx'\n" "- 按系统筛选：在WHERE中添加 system_name LIKE '%动力%'\n" "- 按时间范围：在WHERE中添加 created_at >= 'xxx' AND created_at <= 'xxx'\n" "\n" "【时间映射规则】\n" "- \"最近一周\" → created_at >= 当前日期前7天\n" "- \"最近一个月\" → created_at >= 当前日期前30天\n" "- \"最近三个月\" → created_at >= 当前日期前90天\n" "- \"今年\" → created_at >= 当年1月1日\n" "\n" "请输出JSON格式：\n" "{{\"sql\": \"SELECT ...\", \"explanation\": \"SQL逻辑说明\"}}\n" "只输出JSON，不要有其他文字。" ), # ------------------------------------------------------------------ # SQL Regeneration: 基于反馈重新生成SQL # 输入变量: schema, question, current_date, previous_sql, feedback # ------------------------------------------------------------------ "sql_regeneration": ( "你是舰船维修数据分析助手。之前的SQL存在问题，请根据反馈重新生成。\n" "\n" "【数据库Schema】\n" "{schema}\n" "\n" "【当前日期】{current_date}\n" "\n" "【用户问题】\n" "{question}\n" "\n" "【之前的SQL】\n" "{previous_sql}\n" "\n" "【问题反馈】\n" "{feedback}\n" "\n" "请根据反馈修正SQL，输出JSON格式：\n" "{{\"sql\": \"SELECT ...\", \"explanation\": \"修正说明\"}}\n" "只输出JSON，不要有其他文字。" ), # ------------------------------------------------------------------ # SQL Review: 审查SQL是否正确回答了用户问题 # 输入变量: schema, question, sql # ------------------------------------------------------------------ "sql_review": ( "你是SQL审查专家。请检查以下SQL是否真正回答了用户问题。\n" "\n" "【数据库Schema】\n" "{schema}\n" "\n" "【用户问题】\n" "{question}\n" "\n" "【待审查SQL】\n" "{sql}\n" "\n" "【审查要点】\n" "1. 时间条件是否正确（用户说\"近一个月\"，SQL是否有对应的时间范围？）\n" "2. 聚合逻辑是否正确（COUNT、GROUP BY是否与问题匹配？）\n" "3. 排序是否正确（排名类问题是否ORDER BY DESC？）\n" "4. 字段是否存在（所有字段都在Schema中？）\n" "5. 是否符合业务语义（故障频次应统计device_name+fault，备件应展开spare_parts）\n" "6. WHERE条件是否遗漏（用户指定了舷号/系统，SQL是否包含？）\n" "7. 备件统计是否正确使用了 jsonb_array_elements_text\n" "\n" "请输出JSON格式：\n" "{{\n" " \"approved\": true 或 false,\n" " \"issues\": [\"问题1\", \"问题2\"],\n" " \"suggested_sql\": \"修正后的SQL（如果approved为false，提供修正版本）\",\n" " \"review_comment\": \"审查意见\"\n" "}}\n" "只输出JSON，不要有其他文字。" ), # ------------------------------------------------------------------ # Result Reflection: 检查查询结果是否合理 # 输入变量: question, sql, row_count, sample_rows # ------------------------------------------------------------------ "result_reflection": ( "你是数据分析审查专家。请检查SQL查询结果是否合理地回答了用户问题。\n" "\n" "【用户问题】\n" "{question}\n" "\n" "【执行的SQL】\n" "{sql}\n" "\n" "【结果概况】\n" "- 返回行数：{row_count}\n" "- 前5行数据：\n" "{sample_rows}\n" "\n" "【判断标准】\n" "1. 如果结果为空（0行），可能SQL有问题 → 需要重试\n" "2. 如果结果数量异常少（如统计排名只有1条），可能条件过严 → 需要重试\n" "3. 如果结果明显不符合业务逻辑 → 需要重试\n" "4. 如果结果合理 → 通过\n" "\n" "请输出JSON格式：\n" "{{\n" " \"reasonable\": true 或 false,\n" " \"reason\": \"判断理由\",\n" " \"suggestion\": \"如果不合理，给出改进建议\"\n" "}}\n" "只输出JSON，不要有其他文字。" ), # ------------------------------------------------------------------ # Final Answer: 将SQL结果转为自然语言 # 输入变量: question, sql, row_count, result_data # ------------------------------------------------------------------ "final_answer": ( "你是舰船维修数据分析助手。请将SQL查询结果转换为清晰的自然语言回答。\n" "\n" "【用户问题】\n" "{question}\n" "\n" "【执行的SQL】\n" "{sql}\n" "\n" "【查询结果】（共{row_count}条）\n" "{result_data}\n" "\n" "【回答要求】\n" "1. 用自然语言总结核心结论\n" "2. 如果是排名类结果，用Markdown表格展示（列名：排名、名称、次数/数量、系统等）\n" "3. 如果是分布类结果，说明各部分的占比\n" "4. 数字要准确，不要编造数据\n" "5. 语言简洁专业\n" "6. 如果结果为空，说明可能没有相关数据\n" ), } # ============================================================ # 四、故障诊断工作流 (workflow_fault_diagnosis.py) 专用提示词 # 仅包含与操作指导不同的部分，共享提示词使用 COMMON_PROMPTS # ============================================================ FAULT_DIAGNOSIS_PROMPTS = { # ------------------------------------------------------------------ # classify_intent 节点：故障诊断意图分类系统提示词 # 用于判断用户意图是"维修"还是"百科" # ------------------------------------------------------------------ "classify_intent_system": ( "你是一个船舶设备维修诊断系统的意图识别专家。你的任务是精准识别用户的核心诉求，将其分类为\"维修\"或\"百科\"。\n" "\n" "### 📚 分类定义与判别标准\n" "\n" "#### 1. 维修\n" "- **核心特征**：用户描述了一个具体的**故障现象**、**异常状态**、**报警代码**，或者明确询问**解决方案**、**排查步骤**。\n" "- **关键判定规则**：\n" " - **故障即维修**：只要用户陈述了一个设备故障现象（如\"主机排烟温度高\"），即使没有说\"怎么修\"，也默认归类为维修（隐含求助意图）。\n" " - **排查导向**：涉及\"原因分析\"、\"处理措施\"、\"应急操作\"的内容。\n" "- **示例**：\n" " - \"主机滑油压力低\"（隐含：怎么办？）\n" " - \"发电机启动失败，有报警E05\"\n" " - \"分油机震动大怎么处理\"\n" " - \"锅炉点火失败的原因\"（针对具体故障的原因分析属于维修）\n" "\n" "#### 2. 百科\n" "- **核心特征**：用户询问**理论知识**、**设备原理**、**参数定义**、**结构组成**或**常规保养规范**，且不涉及当前的具体故障。\n" "- **关键判定规则**：\n" " - **概念导向**：包含\"什么是\"、\"原理\"、\"作用\"、\"结构\"、\"定义\"等词汇。\n" " - **通用性**：问题适用于所有同类设备，而非针对某一台坏掉的设备。\n" "- **示例**：\n" " - \"柴油机的工作原理是什么\"\n" " - \"滑油分油机的结构图\"\n" " - \"什么是扫气箱着火\"（询问定义）\n" " - \"主机日常保养项目有哪些\"\n" "\n" "### ⚠️ 冲突处理原则\n" "- 如果用户输入既像原理又像故障（例如\"涡轮增压器喘振\"），**优先归类为\"维修\"**，因为用户更可能是在遇到故障。\n" "- 如果用户明确使用了\"什么是\"、\"怎么定义\"，归类为\"百科\"。\n" "\n" "### 📤 输出格式\n" "请仅输出一个标准的 JSON 对象，不要包含 markdown 标记或其他文本：\n" "{\n" " \"intent\": \"维修\" 或 \"百科\",\n" " \"reason\": \"简短的判断理由，指出触发分类的关键特征词或逻辑\"\n" "}" ), # ------------------------------------------------------------------ # extract_info 节点：故障诊断信息提取系统提示词 # 用于从用户输入中提取维修相关信息（舷号、设备名称、故障现象等） # ------------------------------------------------------------------ "extract_info_system": ( "你是一个信息提取专家，负责从用户输入中提取维修相关信息。\n" "\n" "你需要提取以下信息：\n" "1. 舷号：船舰编号，如\"101\",\"111\",\"122\"等\n" "2. 设备名称：故障设备的名称\n" "3. 故障现象：故障的具体表现\n" "4. 故障码：报警代码或故障代码\n" "5. 故障时间：故障发生的时间\n" "6. 故障频率：故障发生的频率\n" "7. 已尝试措施：用户已经尝试过的维修方法\n" "8. 运行工况：设备运行时的参数\n" "9. 其他信息：其他补充说明\n" "\n" "提取规则：\n" "- 如果某项信息没有提及，返回空字符串\n" "- 优先使用当前输入中的信息\n" "- 注意保留已有的信息，不要丢失\n" "\n" "输出格式（JSON）：\n" "{\n" " \"ship_number\": \"舷号\",\n" " \"device_name\": \"设备名称\",\n" " \"fault\": \"故障现象\",\n" " \"fault_code\": \"故障码\",\n" " \"fault_time\": \"故障时间\",\n" " \"fault_frequency\": \"故障频率\",\n" " \"tried_measures\": \"已尝试措施\",\n" " \"running_condition\": \"运行工况\",\n" " \"additional_info\": \"其他信息\"\n" "}" ), # ------------------------------------------------------------------ # agent_think 节点（方案已生成时）：故障诊断后续意图分析系统提示词 # 用于判断用户在方案已生成后的后续意图 # ------------------------------------------------------------------ "agent_think_intent_system": ( "你是一个专业的意图分析专家，用于船舶故障诊断系统。\n" "\n" "根据对话历史和用户当前输入，判断用户的意图。\n" "\n" "【意图分类说明】\n" "1. generate_report: 用户明确要求生成、导出、下载、保存维修报告\n" " - 示例：\"生成报告\"、\"写报告\"、\"导出报告\"、\"下载报告\"、\"保存报告\"\n" "\n" "2. modify_info: 用户需要修改或补充之前提供的故障信息（舷号、设备名称、故障现象等）\n" " - 示例：\"其实是...\"、\"不对，应该是...\"、\"我补充一下...\"、\"修改设备名称是...\"、\"更正一下，故障是...\"\n" "\n" "3. has_error: 用户指出之前生成的维修方案有错误、需要修改或调整方案内容\n" " - 示例：\"方案有误\"、\"这个步骤不对\"、\"需要修改方案\"、\"这个方案有问题\"\n" "\n" "4. not_solved: 用户反映按照之前的方案执行后，故障问题依然没有解决，需要更深入的分析\n" " - 示例：\"没有解决\"、\"还是不行\"、\"问题依旧\"、\"还是没解决\"、\"按照方案做了但还是有问题\"、\"需要更深入的分析故障\"、\"需要详细的解决方案\"\n" "\n" "5. related_question: 用户询问与当前故障、设备、原理等相关的问题（非方案调整、非信息修改）\n" " - 示例：\"为什么会出现这个故障？\"、\"这个设备的工作原理是什么？\"、\"这个部件怎么更换？\"、\"执行方案时遇到问题：...\"\n" "\n" "6. other: 其他无法归类到上述类别的意图\n" " - 示例：打招呼、闲聊、与当前故障诊断无关的问题\n" "\n" "输出格式（JSON）：\n" "{\"intent\": \"意图类型\", \"reason\": \"判断理由\"}" ), # ------------------------------------------------------------------ # agent_think 节点：故障诊断后续意图分析用户提示词 # 输入变量: ship_number, device_name, fault, history_str, combined_query # ------------------------------------------------------------------ "agent_think_intent_user": ( "【当前故障诊断信息】\n" "- 舷号: {ship_number}\n" "- 设备名称: {device_name}\n" "- 故障现象: {fault}\n" "\n" "【对话历史】\n" "{history_str}\n" "\n" "【用户当前输入】\n" "{combined_query}\n" "\n" "请分析用户意图（JSON格式）：" ), # ------------------------------------------------------------------ # ask_user 节点：用户补充信息提取提示词 # 输入变量: missing_str, user_query # ------------------------------------------------------------------ "ask_user_extract": ( "从用户输入中提取缺失的信息。\n" "\n" "缺失的信息类型: {missing_str}\n" "\n" "用户输入: {user_query}\n" "\n" "请提取用户补充的信息，输出JSON格式：\n" "{{\"ship_number\": \"舷号\", \"device_name\": \"设备名称\", \"fault\": \"故障现象\"}}\n" "如果某项信息没有提及，返回空字符串。" ), # ------------------------------------------------------------------ # generate_response 节点 - 无检索结果但有设备信息时的用户提示词 # 输入变量: ship_number, device_name, fault, fault_code, fault_time, # fault_frequency, tried_measures, running_condition, additional_info # ------------------------------------------------------------------ "generate_response_no_rag_user": ( "用户描述：\n" "- 舷号: {ship_number}\n" "- 设备名称: {device_name}\n" "- 故障现象: {fault}\n" "- 故障码: {fault_code}\n" "- 故障时间: {fault_time}\n" "- 故障频率: {fault_frequency}\n" "- 已尝试措施: {tried_measures}\n" "- 运行工况: {running_condition}\n" "- 其他信息: {additional_info}\n" "\n" "请给出一般性的故障诊断建议：" ), # ------------------------------------------------------------------ # generate_response 节点 - 无检索结果（简化版）用户提示词 # 输入变量: ship_number, device_name, fault # ------------------------------------------------------------------ "generate_response_no_rag_simple_user": ( "用户描述：\n" "- 舷号: {ship_number}\n" "- 设备名称: {device_name}\n" "- 故障现象: {fault}\n" "\n" "请给出一般性的故障诊断建议：" ), } # ============================================================ # 五、操作指导工作流 (workflow_operate.py) 专用提示词 # 仅包含与故障诊断不同的部分，共享提示词使用 COMMON_PROMPTS # ============================================================ OPERATE_PROMPTS = { # ------------------------------------------------------------------ # classify_intent 节点：操作指导意图分类系统提示词 # 用于判断用户意图是"操作"还是"百科" # ------------------------------------------------------------------ "classify_intent_system": ( "你是一个船舶设备操作指导系统的意图识别专家。你的任务是精准识别用户的核心诉求，将其分类为\"操作\"或\"百科\"。\n" "\n" "### 📚 分类定义与判别标准\n" "\n" "#### 1. 操作\n" "- **核心特征**：用户描述了一个具体的**操作需求**、**操作步骤**、**操作代码**，或者明确询问**操作方法**、**操作流程**。\n" "- **关键判定规则**：\n" " - **操作即指导**：只要用户陈述了一个设备操作需求（如\"主机启动操作\"），即使没有说\"怎么操作\"，也默认归类为操作（隐含求助意图）。\n" " - **流程导向**：涉及\"操作步骤\"、\"操作方法\"、\"操作规程\"的内容。\n" "- **示例**：\n" " - \"主机启动操作步骤\"（隐含：怎么做？）\n" " - \"发电机并车操作流程\"\n" " - \"分油机操作方法\"\n" " - \"锅炉点火操作规程\"\n" "\n" "#### 2. 百科\n" "- **核心特征**：用户询问**理论知识**、**设备原理**、**参数定义**、**结构组成**或**常规保养规范**，且不涉及当前的具体操作。\n" "- **关键判定规则**：\n" " - **概念导向**：包含\"什么是\"、\"原理\"、\"作用\"、\"结构\"、\"定义\"等词汇。\n" " - **通用性**：问题适用于所有同类设备，而非针对某一项具体操作。\n" "- **示例**：\n" " - \"柴油机的工作原理是什么\"\n" " - \"滑油分油机的结构图\"\n" " - \"什么是扫气箱着火\"（询问定义）\n" " - \"主机日常保养项目有哪些\"\n" "\n" "### ⚠️ 冲突处理原则\n" "- 如果用户输入既像原理又像操作（例如\"涡轮增压器操作\"），**优先归类为\"操作\"**，因为用户更可能是需要操作指导。\n" "- 如果用户明确使用了\"什么是\"、\"怎么定义\"，归类为\"百科\"。\n" "\n" "### 📤 输出格式\n" "请仅输出一个标准的 JSON 对象，不要包含 markdown 标记或其他文本：\n" "{\n" " \"intent\": \"操作\" 或 \"百科\",\n" " \"reason\": \"简短的判断理由，指出触发分类的关键特征词或逻辑\"\n" "}" ), # ------------------------------------------------------------------ # extract_info 节点：操作指导信息提取系统提示词 # 用于从用户输入中提取操作相关信息（舷号、设备名称、操作项目等） # ------------------------------------------------------------------ "extract_info_system": ( "你是一个信息提取专家，负责从用户输入中提取操作相关信息。\n" "\n" "你需要提取以下信息：\n" "1. 舷号：船舰编号，如\"101\",\"111\",\"122\"等\n" "2. 设备名称：操作设备的名称\n" "3. 操作项目：操作的具体内容\n" "4. 操作代码：报警代码或操作代码\n" "5. 操作时间：操作发生的时间\n" "6. 操作频率：操作发生的频率\n" "7. 已尝试措施：用户已经尝试过的操作方法\n" "8. 运行工况：设备运行时的参数\n" "9. 其他信息：其他补充说明\n" "\n" "提取规则：\n" "- 如果某项信息没有提及，返回空字符串\n" "- 优先使用当前输入中的信息\n" "- 注意保留已有的信息，不要丢失\n" "\n" "输出格式（JSON）：\n" "{\n" " \"ship_number\": \"舷号\",\n" " \"device_name\": \"设备名称\",\n" " \"operation_item\": \"操作项目\",\n" " \"operation_code\": \"操作代码\",\n" " \"operation_time\": \"操作时间\",\n" " \"operation_frequency\": \"操作频率\",\n" " \"tried_measures\": \"已尝试措施\",\n" " \"running_condition\": \"运行工况\",\n" " \"additional_info\": \"其他信息\"\n" "}" ), # ------------------------------------------------------------------ # agent_think 节点（方案已生成时）：操作指导后续意图分析系统提示词 # 用于判断用户在方案已生成后的后续意图 # ------------------------------------------------------------------ "agent_think_intent_system": ( "你是一个专业的意图分析专家，用于船舶操作指导系统。\n" "\n" "根据对话历史和用户当前输入，判断用户的意图。\n" "\n" "【意图分类说明】\n" "1. modify_info: 用户需要修改或补充之前提供的操作信息（舷号、设备名称、操作项目等）\n" " - 示例：\"其实是...\"、\"不对，应该是...\"、\"我补充一下...\"、\"修改设备名称是...\"、\"更正一下，操作是...\"\n" "\n" "2. has_error: 用户指出之前生成的操作方案有错误、需要修改或调整方案内容\n" " - 示例：\"方案有误\"、\"这个步骤不对\"、\"需要修改方案\"、\"这个方案有问题\"\n" "\n" "3. not_solved: 用户反映按照之前的方案执行后，操作问题依然没有解决，需要更深入的分析\n" " - 示例：\"没有解决\"、\"还是不行\"、\"问题依旧\"、\"还是没解决\"、\"按照方案做了但还是有问题\"、\"需要更深入的分析\"、\"需要详细的解决方案\"\n" "\n" "4. related_question: 用户询问与当前操作、设备、原理等相关的问题（非方案调整、非信息修改）\n" " - 示例：\"为什么会出现这个操作问题？\"、\"这个设备的工作原理是什么？\"、\"这个部件怎么更换？\"、\"执行方案时遇到问题：...\"\n" "\n" "5. other: 其他无法归类到上述类别的意图\n" " - 示例：打招呼、闲聊、与当前操作指导无关的问题\n" "\n" "输出格式（JSON）：\n" "{\"intent\": \"意图类型\", \"reason\": \"判断理由\"}" ), # ------------------------------------------------------------------ # agent_think 节点：操作指导后续意图分析用户提示词 # 输入变量: ship_number, device_name, operation_item, history_str, combined_query # ------------------------------------------------------------------ "agent_think_intent_user": ( "【当前操作指导信息】\n" "- 舷号: {ship_number}\n" "- 设备名称: {device_name}\n" "- 操作项目: {operation_item}\n" "\n" "【对话历史】\n" "{history_str}\n" "\n" "【用户当前输入】\n" "{combined_query}\n" "\n" "请分析用户意图（JSON格式）：" ), # ------------------------------------------------------------------ # ask_user 节点：用户补充信息提取提示词 # 输入变量: missing_str, user_query # ------------------------------------------------------------------ "ask_user_extract": ( "从用户输入中提取缺失的信息。\n" "\n" "缺失的信息类型: {missing_str}\n" "\n" "用户输入: {user_query}\n" "\n" "请提取用户补充的信息，输出JSON格式：\n" "{{\"ship_number\": \"舷号\", \"device_name\": \"设备名称\", \"operation_item\": \"操作项目\"}}\n" "如果某项信息没有提及，返回空字符串。" ), # ------------------------------------------------------------------ # generate_response 节点 - 无检索结果但有设备信息时的用户提示词 # 输入变量: ship_number, device_name, operation_item, operation_code, # operation_time, operation_frequency, tried_measures, # running_condition, additional_info # ------------------------------------------------------------------ "generate_response_no_rag_user": ( "用户描述：\n" "- 舷号: {ship_number}\n" "- 设备名称: {device_name}\n" "- 操作项目: {operation_item}\n" "- 操作代码: {operation_code}\n" "- 操作时间: {operation_time}\n" "- 操作频率: {operation_frequency}\n" "- 已尝试措施: {tried_measures}\n" "- 运行工况: {running_condition}\n" "- 其他信息: {additional_info}\n" "\n" "请给出一般性的操作指导建议：" ), # ------------------------------------------------------------------ # generate_response 节点 - 无检索结果（简化版）用户提示词 # 输入变量: ship_number, device_name, operation_item # ------------------------------------------------------------------ "generate_response_no_rag_simple_user": ( "用户描述：\n" "- 舷号: {ship_number}\n" "- 设备名称: {device_name}\n" "- 操作项目: {operation_item}\n" "\n" "请给出一般性的操作指导建议：" ), } xDx# Agent任务划分开发项目依赖 # LangChain相关 langchain langchain-core langchain-openai langgraph langgraph-checkpoint langgraph-checkpoint-postgres # HTTP客户端 httpx requests # 数据处理 pydantic typing-extensions numpy # 其他工具 python-dotenv # FastAPI 相关 fastapi uvicorn[standard] # Neo4j 图数据库 neo4j # PostgreSQL 支持 psycopg[binary] psycopg-pool # OpenAI API openai tiktoken # Word 文档生成 python-docx # PDF 生成相关 matplotlib Pillow #M9xk \documentclass[10pt]{article} \usepackage[UTF8]{ctex} \usepackage{geometry} \usepackage{graphicx} \usepackage{amsmath} \usepackage{array} \usepackage{booktabs} \usepackage{longtable} \usepackage{setspace} \usepackage{fancyhdr} \usepackage{titlesec} \usepackage{tabularx} \usepackage{makecell} \usepackage{adjustbox} \usepackage{hyperref} % 页面设置 \geometry{margin=2cm} \setlength{\parskip}{1em} \setlength{\parindent}{0em} % 字体 \setCJKmainfont{Noto Serif CJK SC} % 标题样式 \title{\Large \textbf{$title$}} \author{} \date{} % 章节标题样式 \titleformat{\section}{\large\bfseries\raggedright}{\thesection}{1em}{} \titleformat{\subsection}{\normalsize\bfseries\raggedright}{\thesubsection}{1em}{} % ===== Pandoc compatibility ===== \usepackage{hyperref} \providecommand{\tightlist}{% \setlength{\itemsep}{0pt}\setlength{\parskip}{0pt}} \begin{document} \maketitle $body$ \end{document} qxv""" 智能舷号映射 + RAG检索 完整测试脚本 直接调用 search_with_ship_number_strategy，展示真实检索结果 """ import asyncio import sys import os sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) from utils.ship_number_search import search_with_ship_number_strategy, smart_ship_number_mapping async def interactive_test(): """交互式完整测试""" print("=" * 60) print("智能舷号映射 + RAG检索 完整测试") print("=" * 60) print("输入 'exit' 或 'quit' 退出") print("输入 'help' 查看说明") print("=" * 60) while True: print("\n" + "-" * 60) ship_input = input("请输入舷号/型号/舰名: ").strip() if ship_input.lower() in ['exit', 'quit', 'q']: print("退出测试") break if ship_input.lower() == 'help': print("\n使用说明:") print(" 先输入舷号/型号/舰名（如 163、南昌舰、055驱逐舰）") print(" 再输入查询内容（如 主机排烟温度高）") print(" 系统会执行完整的智能映射 + RAG三步检索") continue if not ship_input: print("请输入有效内容") continue query_input = input("请输入查询内容: ").strip() if not query_input: query_input = "主机排烟温度高的维修方案" print(f"使用默认查询: {query_input}") search_type = input("搜索类型 (fault/operate，回车默认fault): ").strip() if search_type not in ["fault", "operate"]: search_type = "fault" print("\n" + "=" * 60) print("第一步：智能映射") print("=" * 60) try: matched_ship_number, matched_model, all_numbers, match_type = await smart_ship_number_mapping(ship_input) print(f"输入: '{ship_input}'") print(f"匹配类型: {match_type}") print(f"匹配舷号: {matched_ship_number}") print(f"匹配型号: {matched_model}") print(f"该型号所有舷号: {all_numbers}") if match_type == "none": print("未匹配到，将使用原始输入进行检索") except Exception as e: print(f"映射失败: {str(e)}") matched_ship_number = None matched_model = None all_numbers = None match_type = "none" print("\n" + "=" * 60) print("第二步：RAG检索（三步策略）") print("=" * 60) try: rag_results, matched_kb_name, matched_kb_id = await search_with_ship_number_strategy( base_query=query_input, ship_number=ship_input, top_k=5, search_type=search_type ) print(f"\n检索完成!") print(f"知识库: {matched_kb_name or '未匹配'}") print(f"知识库ID: {matched_kb_id or '未匹配'}") print(f"结果数量: {len(rag_results)}") if rag_results: print(f"\n{'=' * 60}") print("第三步：检索结果详情") print("=" * 60) for i, item in enumerate(rag_results, 1): if isinstance(item, dict): text = item.get("text", "") kb_name = item.get("kb_name", "") score = item.get("score", "") source = item.get("source", "") print(f"\n--- 结果 {i} ---") if kb_name: print(f"知识库: {kb_name}") if score: print(f"相似度: {score}") if source: print(f"来源: {source}") if text: preview = text[:300] + "..." if len(text) > 300 else text print(f"内容预览:\n{preview}") elif isinstance(item, str): preview = item[:300] + "..." if len(item) > 300 else item print(f"\n--- 结果 {i} ---") print(f"内容预览:\n{preview}") else: print("\n未检索到任何结果") except Exception as e: print(f"\n检索失败: {str(e)}") import traceback traceback.print_exc() if __name__ == "__main__": asyncio.run(interactive_test()) QI#x7100644 __init__.pyJŃ F])40000 __pycache__ڮlq$7H*"ܢk100644 agent_usage_statistics.pyjA1^:H<ҭ;100644 fault_record_db.pya?sսlT۲N100644 function_tool.cpython-312.pycݸρs'Vî100644 graph_tools.cpython-312.pyc(-꧘L.} 100644 rag_tools.cpython-312.pycWBv @Lc$100644 ship_model_db.cpython-312.pycե066 O A100644 text2sql_tool.cpython-312.pyc'U5"'100644 texttosql_utils.cpython-312.pycؑGfLRq:kX}100644 vlm_tools.cpython-312.pyc?SHz TSޚijx\o li@s0dZddlmZmZmZmZmZmZgdZdS)u> 工具模块 包含RAG、GraphRAG、VLM、ASR、TTS等工具 )graph_rag_searchfault_graph_rag_searchfault_graph_reason_and_projectsvlm_image_to_text ALL_TOOLSTOOL_CATEGORIESN) __doc__ function_toolrrrrrr__all__r r /app/tools/__init__.pys  @1x αMjTdZddlmZmZmZmZmZmZmZm Z m Z m Z m Z m Z mZmZmZgdZy)u> 工具模块 包含RAG、GraphRAG、VLM、ASR、TTS等工具 )detect_input_typegraph_rag_searchfault_graph_rag_searchoperation_graph_rag_searchrag_search_toolvlm_image_to_textasr_audio_to_textextract_device_and_faultimage_rag_describefile_to_text_toolfault_type_statistics_toolfault_frequency_statistics_toolspare_parts_statistics_tool ALL_TOOLSTOOL_CATEGORIESN)__doc__ function_toolrrrrrrr r r r r rrrr__all__@e:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\tools\__init__.pyrs*$ rx*d />j dZddlmZddlmZmZddlmZddddZd d d dZd d ddZ dZ dde de de de fdZ dede fdZdee effdZy)ud 智能体使用统计工具 记录和统计智能体的调用次数（PostgreSQL数据库存储） )datetime)DictAny)POSTGRES_CONNECTION_STRING 问题排查 操作使用 百科问答)rrr detectionrepairdocz#FFB800z#00C2FFz#9153FFc K ddlm}|tddi4d{}|j 4d{}|j 4d{}|jdd{|jd d{|jd d{td dddd{dddd{dddd{y#t$rtdYywxYw77777{7d7K#1d{7swY[xYw7R#1d{7swYbxYw7Y#1d{7swYyxYww) u+ 初始化 agent_usage_records 表 rAsyncConnectionPooluD[agent_usage_statistics] psycopg_pool 未安装，无法初始化表N autocommitTkwargsa CREATE TABLE IF NOT EXISTS agent_usage_records ( id SERIAL PRIMARY KEY, chat_id TEXT NOT NULL DEFAULT '', route_flag TEXT NOT NULL DEFAULT '', message_id TEXT NOT NULL DEFAULT '', created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT NOW(), UNIQUE(chat_id, route_flag) ) z CREATE INDEX IF NOT EXISTS agent_usage_records_route_flag_idx ON agent_usage_records(route_flag) z CREATE INDEX IF NOT EXISTS agent_usage_records_created_at_idx ON agent_usage_records(created_at) u?[agent_usage_statistics] agent_usage_records 表初始化完成) psycopg_poolr ImportErrorprintr connectioncursorexecute)rpoolconncurs $/app/tools/agent_usage_statistics.pyinit_agent_usage_tablers84 #"d# ??$${{}}kk #   kk#kk#WX#%}%$   TU%$ %}}}%$$$ s)ECEC6ED2C8D2DC: DD)C< *DC> DD D+ D6D7D; D2DD2 ED0EC30E2C33E8D2:D<D>DDDD D  D DD2D- !D$"D- )D20E2E8D; 9EEchat_id route_flag message_idreturnc K|r|sy ddlm} |tddi4d{}|j 4d{}|j 4d{}|jd |||xsd tjfd{dddd{dddd{dddd{y#t$rtdYywxYw7777U7G#1d{7swYWxYw7N#1d{7swY^xYw7U#1d{7swYyxYw#t$r}td |Yd}~yd}~wwxYww) u 记录智能体使用情况到数据库 Args: chat_id: 会话ID route_flag: 路由标志（智能体类型） message_id: 消息ID Returns: 是否记录成功 Frru>[agent_usage_statistics] psycopg_pool 未安装，无法记录rTrNar INSERT INTO agent_usage_records (chat_id, route_flag, message_id, created_at) VALUES (%s, %s, %s, %s) ON CONFLICT (chat_id, route_flag) DO UPDATE SET message_id = EXCLUDED.message_id, created_at = EXCLUDED.created_at u6[agent_usage_statistics] 记录智能体使用失败: ) rrrrrrrrrnow Exception)rrr rrrres rrecord_agent_usager'As4 *4 & & $'  ((D;;==C++!*j.>B O   )=)(   +  NO  )( )===)(((       FqcJKs<E CD'CD'DCDC;C C;0C$ C C$ C;C"C; D*C9+D/ D':D;D'?E CE CE D'DC; C$"C;$C6 *C-+C6 2C;9D;D DD DD'D$D D$ D'#E $D'' E0E>E EE countc&|dk\r |dz ddS|dS)Ni'z.1fu万,)r(s r _format_countr,ms' ~%-$C((c K ddlm}gd}t j }g}t dd d D]Q}|j}|j|z }|dkr|d z }|d z}|dkr|j|||d |d |ddS |tddi4d{}|j4d{}|j4d{} i|D]A} | jd| fd{| jd{} | r| dnd| <C|D cic]} | |D cic]} | dd c} }} } |D]} |D]} t | d| dd }| dd k(rt | dd zd d }nt | d| dd zd }| jd| ||fd{| jd{} | r| dnd|| | d<dddd{dddd{dddd{t%fd|D}g}g}|D]} j'| d}t(j'| | }t*j'| d}t,j'| d}|j|t/|||dg}|D]"} |j| d| | dd$|j|||ddt/||||D cgc]} | d c} d dS#t$rtddddcYSwxYw77j7T757 cc} wcc} } w77{7X#1d{7swYixYw7a#1d{7swYrxYw7j#1d{7swY{xYw#t$r1}td|ddl}|j#dddcYd}~Sd}~wwxYwcc} ww)!u 从数据库查询智能体使用统计 统计逻辑： - 同一 chat_id + route_flag 只保留一条记录 - 统计各类型的总使用次数 - 统计近6个月的月度使用次数 Returns: 统计结果字典 rru>[agent_usage_statistics] psycopg_pool 未安装，无法查询FN)successdata)rrr  -02du月)yearmonthkeylabelrTrz SELECT COUNT(*) FROM agent_usage_records WHERE route_flag = %s r9r7r8z SELECT COUNT(*) FROM agent_usage_records WHERE route_flag = %s AND created_at >= %s AND created_at < %s u3[agent_usage_statistics] 查询统计数据失败: c3BK|]}j|dyw)rN)get).0route route_countss r z-get_agent_usage_statistics..sHu   *sinfoz#8C8C8C)namer(iconcolorr:)r8r()rBrD monthlyCounts)totaltypes monthlyStatsmonths)rrrrrr$ranger7r8appendrrrrfetchoner% traceback print_excsumr<ROUTE_FLAG_DISPLAY_NAMESROUTE_FLAG_ICONSROUTE_FLAG_COLORSr,)rrequired_routesr$ last_6_monthsir7r8rrrrrowr>mmonthly_counts month_start month_endr&rMrF types_data monthly_statsr( display_namerCrD monthly_datar?s @rget_agent_usage_statisticsr_ts104 GO ,,.CM 1b" xx A qj RKE AIDqj V1U3K(wc]   -0& & $'  ((D;;==C#%L&5 !kk (M %(LLN2=@3q6a Z0'6`o%o_nV[e=-Q=aahk=-Q&Q_nN%o&5 !.A*21V9aj!*LK zR/,4QvY]Aq,I ,4QvY' QPQ,R "%++!$",[) D #), "6CMP3q6VWN:6qx@"/'6#)=)(   \ HH HEJM%   Q//33J K ##J7!%%j)< "5)    A   7' 3AeH=!   )  )&6"5))+89=aqz=9   E 0 NO $//0, )(3.R%o#7A)===)(((     P 0 CA3GH $// 0T:sOK<AO%!ONLNM04L5M08M L! ML>/L$ 0L>L' L> L/ ) L*6L/ ;A*L>%L5&L>=L8>L> M#L;$M( M03M4M08 NM-NC!O) O 5O<LOLONM0!M$L>'L>*L/ /L>8L>;M>M MM MM0M* M M* %M0-N0N6M9 7N>N O&N;5O6O;OON)r#)__doc__rtypingrrconfigrrPrQrRrstrboolr'intr,r_r+r-rrfs-#""  YF)c)s))UY)Xx$sCx.xr-Y$x2? ϱMj+ dZddlZddlZddlZddlmZddlmZmZmZm Z ddl m Z dZ de de e fd Zd e d e d e d e e de def dZdee efdefdZ dd ee d ee dee dee dee dede ee effdZy)u 故障记录数据库模块 用于在故障诊断智能体生成方案后自动记录故障信息到PostgreSQL数据库 记录内容：舷号、设备、故障、备件、系统 N)datetime)DictAnyOptionalList)POSTGRES_CONNECTION_STRINGc K ddlm}|tddi4d{}|j 4d{}|j 4d{}|jdd{|jd d{|jd d{|jd d{|jd d{td dddd{dddd{dddd{y#t$rtdYywxYw7 7777777i7P#1d{7swY`xYw7W#1d{7swYgxYw7^#1d{7swYyxYww)u% 初始化 fault_records 表 rAsyncConnectionPoolu=[fault_record_db] psycopg_pool 未安装，无法初始化表N autocommitTkwargsa  CREATE TABLE IF NOT EXISTS fault_records ( id SERIAL PRIMARY KEY, ship_number TEXT NOT NULL DEFAULT '', device_name TEXT NOT NULL DEFAULT '', fault TEXT NOT NULL DEFAULT '', spare_parts JSONB NOT NULL DEFAULT '[]', system_name TEXT NOT NULL DEFAULT '', created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT NOW() ) z| CREATE INDEX IF NOT EXISTS fault_records_ship_number_idx ON fault_records(ship_number) z| CREATE INDEX IF NOT EXISTS fault_records_device_name_idx ON fault_records(device_name) z| CREATE INDEX IF NOT EXISTS fault_records_system_name_idx ON fault_records(system_name) zz CREATE INDEX IF NOT EXISTS fault_records_created_at_idx ON fault_records(created_at) u2[fault_record_db] fault_records 表初始化完成) psycopg_poolr ImportErrorprintr connectioncursorexecute)r poolconncurs Ge:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\tools\fault_record_db.pyinit_fault_records_tablers~4 #"d# ??$${{}}kk #   kk#kk#kk#kk#JK1%}%$   MN%$ +%}}}%$$$ sME>DE>D(E>E)D+E)ED- ED;)D/ *D;D1 D;D3 D;4D5 5D; D7 D; E(D9)E- E)8E9E)= E>E' E>D%"E>$D%%E>+E)-E/D;1D;3D;5D;7D;9E;E EE EE)E$ EE$ E)'E>)E;/E2 0E;7E>scheme_contentreturnc K|rt|jdkrgSd|ddd} ddlm}|j |d d{}t d ||j}t jd d |t j }t jdd |}t jdd |} tj|}t|t rd|vr@t|dt"r-|dDcgc]}|st%|j c}Sg}|j'D]L}t|t"s|j)|Dcgc]}|st%|j c}N|St|t"r*|Dcgc]}|st%|j c}SgS7#tj$rTt jd|t j}|r%tj|jd}ngcYSY\wxYwcc}wcc}wcc}w#t*$r#} t dt%| gcYd} ~ Sd} ~ wwxYww)u 从方案内容中用大模型抽取备件名称列表 Args: scheme_content: 方案内容（Markdown格式） Returns: 备件名称列表 uZ从以下维修方案内容中提取所有提到的备品备件名称。 方案内容： Ni u 提取规则： 1. 找到"备品备件"、"备件"等相关章节，提取其中的项目名称 2. 只提取名称，不要提取型号、规格、数量、材质、用途等 3. 如果没有专门的章节，也从全文中识别备件名称 以JSON数组格式返回： { "备品备件": [备件名称1, 备件名称2, ...] } 如果没有提到备品备件，请返回空数组 []r) OpenaiAPIT)query json_outputu抽取出来的备品备件z ^```json\s*)flagsz^```\s*z```$z\{.*\}u 备品备件u/[fault_record_db] 从方案提取备件失败: )lenstripmodelsAPI.model_apiropen_api_chat_without_thinkingrresub IGNORECASEjsonloadsJSONDecodeErrorsearchDOTALLgroup isinstancedictliststrvaluesextend Exception) rpromptr result_textparsed json_matchpart all_partsves rextract_spare_parts_from_schemer?:s9 S!5!5!782=  7:F"%1%DDE   +[9!'') ff^RBMMR ffZ[9 ffWb+6  ZZ ,F fd #'Jvn7Mt,T6<^6LU6LdPTD )6LUUI]]_a&$$A%NADc$ioo&7A%NO%   %28A&$DCIOO%&A A ? ## 9k299EJJ$4$4Q$78  V&OB  ?AxHI s*I3I G A5IG .IH5 H5&I(I3)%IIH: &H:  I I3 I H?(H?II3II3I A!H2,I-I3.I1H22I I0 I+%I0&I3+I00I3 ship_number device_namefault spare_parts system_nameczK|s|s|s tdy ddlm} |tddi4d {}|j 4d {}|j 4d {}|jd |xsd |xsd |xsd tj|d |xsd tjfd {d d d d {d d d d {d d d d {td |d|d|d|dt| y#t$rtdYywxYw7777x7j#1d {7swYzxYw7q#1d {7swYxYw7x#1d {7swYxYw#t$r5} tdt| dd l} | j!Yd } ~ yd } ~ wwxYww)u 保存故障记录到数据库 Args: ship_number: 舷号 device_name: 设备名称 fault: 故障现象 spare_parts: 备件列表 system_name: 系统名称 Returns: 是否保存成功 uB[fault_record_db] 舷号、设备、故障均为空，跳过保存Frr u7[fault_record_db] psycopg_pool 未安装，无法保存r Tr Nz INSERT INTO fault_records (ship_number, device_name, fault, spare_parts, system_name, created_at) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s) r!) ensure_asciiu0[fault_record_db] 故障记录已保存: 舷号=u , 设备=u , 故障=u , 系统=u , 备件数=u,[fault_record_db] 保存故障记录失败: )rrr rrrrrr*dumpsrnowr#r6r3 traceback print_exc) r@rArBrCrDr rrrr>rIs rsave_fault_recordrKs( {5 RS4 & & $'  ((D;;==C++ (-2'-2!KR JJ{G'-2$LLN    )=)(   ( @ YWbVcclmrlss|~I}JJVWZ[fWgVhi j5  GH  )( )===)(((     ,  E E E%E EE E%#E:%E7+E. ,E73E:: F8+F3.F;3F88F;statecK|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|s|s tdy|jddxs|jddxsd}t|d {}d }|rd d lm}||d {}t ||||| d {S7677w)u 从工作流状态中提取故障信息并记录到数据库 在故障诊断智能体生成方案后调用 流程： 1. 从状态中获取舷号、设备、故障 2. 从方案内容中用大模型抽取备件 3. 通过设备名称反推系统 4. 保存到数据库 Args: state: 工作流状态字典 Returns: 是否记录成功 r@r!rArBu9[fault_record_db] 设备和故障均为空，跳过记录Flast_generated_schemeresponseNu其他r)get_device_system_from_neo4j)r@rArBrCrD)getrr?tools.fault_statisticsrPrK)rLr@rArBrrCrDrPs rrecord_fault_from_staterSs"))M2.4"K))M2.4"K IIgr " (bE u IJYY6;^uyyUW?X^\^N7GGKKG8EE "  H F s6B C  CC 'C(C ?CC C C  start_dateend_datelimitc 6K ddlm}ddlm}g}g} d} |r"|j d| j ||r"|j d| j ||r"|j d| j ||r9 t j|d } |j d | j | |rM t j|d |d z|d z } |j d | j | |rdj|nd} |tddi4d{}|j4d{}|j4d{}d| d}| j ||j|| d{|jd{}gd}g}|D]}tt!||}t#|j%dt&r t)j*|d|d<t#|j%dtr|dj/|d<|j ||cdddd{cdddd{cdddd{S#t$rtdgcYSwxYw#t$rYwxYw#t$rYwxYw77~7h7:7%#t,$rg|d<YwxYw77w7h#1d{7swYnxYwdddd{7n#1d{7swYnxYwdddd{7y#1d{7swYyxYw#t,$r7}tdt'|ddl}|j3gcYd}~Sd}~wwxYww)ue 从数据库查询故障记录 Args: ship_number: 舷号过滤 device_name: 设备名称过滤 system_name: 系统名称过滤 start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD） end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD） limit: 返回记录数上限 Returns: 故障记录列表 rr u7[fault_record_db] psycopg_pool 未安装，无法查询) timedeltazship_number = %szdevice_name = %szsystem_name = %sz%Y-%m-%dzcreated_at >= %s)days)secondszcreated_at <= %sz AND z1=1r Tr Nz SELECT id, ship_number, device_name, fault, spare_parts, system_name, created_at FROM fault_records WHERE zg ORDER BY created_at DESC LIMIT %s )idr@rArBrCrD created_atrCr]u,[fault_record_db] 查询故障记录失败: )rr rrrrXappendstrptime ValueErrorjoinrrrrfetchallr1zipr0rQr3r*r+r6 isoformatrIrJ)r@rArDrTrUrVr rX conditionsparamsidxstart_dtend_dt where_clauserrrsqlrowscolumnsresultsrowrecordr>rIs rquery_fault_recordsrqsH,4 #J F C,. k",. k",. k" ((Z@H    0 2 MM( # &&xI39,3G3Q3Q3SF<0v. $#/)==)((    S  GH 6        )(3/$-;8:} 5;%))  )==)((((      :  rzs%  ,,-'LVC#C$s)CL999 9c 9  9  9x(c3h(D(X"&!%!% $" b#b#b#b b sm b  b $sCx.bry?$x[| ϱMjxdZddlZddlZddlZddlZddlmZmZddlmZm Z m Z m Z ddl m Z ddlZddlmZddlmZddlmZiZd/d ed ed ed efd Zded efdZded e efdZ d0de ede ede ed e eded e eee ff dZ d1de ed eee ffdZe d1de ed eee ffdZ d2deeefdeeefded e fdZ! d3dede ede ede ed eded eee ffd!Z"e d4de ede ede ede ed eee ff d"Z# d5de ede ede eded eee ff d#Z$e d6de ede ede ede ed eee ff d$Z%d%ed e efd&Z&d%ed efd'Z'd(ed eee ffd)Z(ddd*Z)d e efd+Z* d7d,e ede ede eded eee ff d-Z+e d7d,e ede ede ede ed eee ff d.Z,y)8u 故障类型统计工具模块 用于统计故障诊断智能体记录的故障信息 数据来源：PostgreSQL fault_records 表 N)datetime timedelta)DictAnyOptionalList)SequenceMatcher)tool)track_function_calls)REPAIR_FEEDBACK_CONFIG user_input system_name thresholdreturnc|r|sy|jj}|jj}||k(ry||vs||vrytd||j}||k\S)NFT)striplowerr ratio)r rr similaritys He:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\tools\fault_statistics.pyfuzzy_match_systemrsw [!!#))+J##%++-K[ [ K:$= z;?EEGJ  "" device_namec^K|r|jsy|jj}|tvr t|Sddlm}|j d}|j dd}|j dd}|j d d }|j d d }|s d}|t|<|S |j|||d } t j|4d{} | j|| ddid{} | jdk7rd}|t|<|cdddd{S| j} | j ddsd}|t|<|cdddd{S| j dg} | rt| tsd}|t|<|cdddd{S| d}t|tre|j dxs$|j dxs|j d}|r,|j}|t|<|cdddd{Sd}|t|<|cdddd{S7j7O7&77707#1d{7swYyxYw#t$r.}tdt!|d}|t|<|cYd}~Sd}~wwxYww)ub 从 Neo4j 图谱中查询设备对应的系统（调用外部接口），带缓存机制 其他r)DEVICE_SYSTEM_CONFIGendpointtimeout>@default_min_hopsdefault_max_hops default_top_k )rmin_hopsmax_hopstop_krN Content-Typeapplication/json)jsonheaderssuccessFsystemsnameu 系统名称u名称u查询设备系统失败: )rr neo4j_cacheconfigrgethttpx AsyncClientpost status_coder, isinstancelistdict Exceptionprintstr)rdevice_name_cleanrrrr&r'r(resultpayloadclientresponse result_jsonr0 first_systemres rget_device_system_from_neo4jrG(s k//1#))+113K',--+#'' 3H"&&y$7G#''(:A>H#''(:A>H $ $_b 9E )/ %& 1&,,.    $$W55#[[');<)H ##s*!17 -.655#--/K??9e4!17 -.#655&"ooi4G*Wd";!17 -./6552#1:L,-*..v6x,:J:J>:Zx^j^n^now^x (..0F5;K 12!?655BF-3K) *G65565555555J  *3q6(34)/ %& s-B1J-4/I3#I $I3'III! I3-I.I32J-3.I! I3-I.I32J-30I# I3/I0I34J-5A(I I3)I*I3.J-/ I; I3II3 J- I3II3I3I3I3I3I0$I' %I0,I3/J-0I33 J*<#J%J* J-%J**J-nc gd}|t|kr|d|S|j}ddl}tt||D]}|dzdz}d|dzdzz}d|d zdzz}|j |||}d j t |dd zt |d d zt |d d z} |j| |S) N)z#00C2FFz#4E7CFEz#9153FFz#FFB800z#00D16Bz#FF6B6Bz#4ECDC4z#45B7D1z#FFA07Az#98D8C8z#F7DC6Fz#BB8FCEz#85C1E9z#F8B500z#00E676z#FF4081z#7C4DFFz#18FFFFz#69F0AEz#FFD740rgQ/7?g?gffffff?g?g?r!z#{:02X}{:02X}{:02X})lencopycolorsysrange hsv_to_rgbformatintappend) rHpredefined_colorscolorsrOihue saturationvaluergbcolors rgenerate_color_paletter]us C! "" !$$  # # %F 3()1 -$$+AES=( q1um#!!#z59%,, A  A  A    e. Mr ship_number start_dateend_datelimitcDKddlm}||||||d{S7w)u@ 从数据库查询故障记录（内部共用方法） r)query_fault_records)r^rr_r`raN)tools.fault_record_dbrc)r^r_r`rrarcs r_query_fault_records_from_dbres1:$   s   ship_number_filtercK t|d{}|sdgdSi}d}|D]3}|jdd}|sd}|dz }||vrd||<||xxdz cc<5g}|dkDrt|j}t t |}t ||D cic]\} } | |  } } } |jD]?\}} t| |z d z} | j|d } |j| |d | id A|jd dd|dS7cc} } w#t$r:}tdt|ddl}|jdgdcYd}~Sd}~wwxYww)u 统计故障类型（从数据库读取），按系统分类计算百分比 Args: ship_number_filter: 舷号过滤（可选） Returns: 包含统计结果的字典 )r^NT)r/ faultTypeDatarrrrLdz#6E7D91r\)rZr1 itemStylec |dS)NrZxs rz(statistics_fault_types..s1W:rkeyreverseu[故障类型统计错误] F)rer4sortedkeysr]rMzipitemsroundrTsortr<r=r> traceback print_exc)rfrecords system_totals valid_countrecordrfault_type_dataunique_systemsrVsystemr\system_color_mapcount percentagerFrys rstatistics_fault_typesrs5 4ASTT!#    F **]H=K& 1 K-/-. k* + &! + & ?#M$6$6$89N+C,?@FCF~W]C^_C^-&% C^ _&3&9&9&;" U"EK$73#>? (,,[)D&&''"('< !5tD,  QU2 `(   +CF845   sbE(D"D D"E(A?D" D+A-D"E(D"D"" E%+/E E%E( E%%E(c:Kt|d{}|S7w)u 故障类型统计工具（供工作流调用） 统计故障类型，按系统分类并计算百分比 Args: ship_number_filter: 舷号过滤（可选） Returns: 统计结果，包含 success 和 faultTypeData 字段 )rfN)r)rfr@s rfault_type_statistics_toolrs!*=OP PF MQs  fault_counterfault_system_mapsimilarity_thresholdcK|siiifSt|j}t|dkr!|j|jifS ddlm}|j |d{}t||Dcic]\}}|| }}}i} i} i} t} t|jdd} | D]\}}|| vr | j||| |<|j|d| |<| D]t\}}|| vs||k(r|j|s"|j|s4|j||||}||k\sR| |xx|z cc<| j||| |<v| | | fS7 cc}}w#t$rB}td t!||j|jifcYd}~Sd}~wwxYww) u. 使用embedding合并相似的故障 rLr OpenaiAPINc |dSNrLrlrms rroz5merge_similar_faults_with_embedding..sAaDrTrpru,Embedding合并失败，使用原始数据: )r:rtrMrNmodelsAPI.model_apirget_embeddings_batch_asyncrusetrsrvaddr4cosine_similarityr<r=r>)rrr fault_keysr embeddingsrqembfault_embedding_mapmerged_countermerged_system_map merge_mapping merged_keys sorted_faults fault_keyr other_key other_countrrFs r#merge_similar_faults_with_embeddingrs 2rzm((*+J :!!!#%5%:%:%|r t|| sM| | } | |vr d|| <| || <|| xxd z cc<o|rAt|d kDr3t |||d{\}}}|rt d t|d t |j}t|}t|jdd}|d|}g}t|d D]0\}\} }|j| d } |j|| | |d2d|||dS7V7#t$r:}t dt|ddl}|jdgdcYd}~Sd}~wwxYww)uY 统计故障发生次数（从数据库读取），按频率排序 统计所有故障的数据，但只返回top N展示在表格中 Args: top_n: 返回前 N 个高频故障（默认为 10） start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） system_filter: 系统名称过滤（可选） use_embedding_merge: 是否使用embedding合并相似故障（默认True） similarity_threshold: 相似度阈值（默认0.85） Returns: 包含统计结果的字典 )r_r`NTr)r/ totalCount totalTypeshighFreqFaultsrfaultrrrLu 合并了 u 个相似故障c |dSrrlrms rroz,statistics_fault_frequency..s!rrpstart)rankr1rru[故障频率统计错误] F)r/r)rer4rrMrr=sumvaluesrsrv enumeraterTr<r>ryrz)rr_r`rrrr{rrr~rrrrr total_count total_typessorted_faults_allrhigh_freq_faultsrrrFrys rstatistics_fault_frequencyr9s*.Q 4!   "$   F **]B7KJJw+E **]H=Ke%7 {%S&-w/I -+, i(.9 + ) $ ) $#& 3}#5#9Cf $D> :M+]  3}#5"66FGH-..01 -( #=#6#6#8nVZ[*&51 (1-q(I $D$9e*..y(CK  # #!% % )J%%.   E H>J   +CF845    sbF5E/E* E/F5BE/8E-9B0E/)F5*E/-E// F28/F-'F2(F5-F22F5cHKt|xsd|||d{}|S7w)u 故障发生次数统计工具（供工作流调用） 统计故障发生次数，按频率排序 Args: top_n: 返回前 N 个高频故障（默认为 6） start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） system_filter: 系统名称过滤（可选） Returns: 统计结果，包含 success 和 highFreqFaults 字段 r%)rr_r`rN)r)rr_r`rr@s rfault_frequency_statistics_toolrs3(.kr# F M " "c"K t|||d{}|s dddgggddSi}i}|D]n}|jdg}|jdd } |s*|D]@} | r| js| j} | |vr d|| <| || <|| xxd z cc<Bpt|j } t |} t |jd d }|d|}g}g}g}|D]H\} }|j| |j|j| d |j|Jd| | |||ddS7-#t$r>}td t|ddl }|jdgggddcYd}~Sd}~wwxYww)u 统计备件消耗（从数据库读取） 统计所有备件的数据，但只返回top N展示在表格中 Args: ship_number_filter: 舷号过滤（可选） start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） top_n: 表格中展示的前 N 个备件（默认为 5） Returns: 包含统计结果的字典 )r^r_r`NTr) categoriesrcounter)r/rr sparePartData spare_partsrrrLc |dSrrlrms rroz(statistics_spare_parts..sAaDrrpu[备件统计错误] F)r/r)rer4rrrrMrsrvrTr<r=r>ryrz)rfr_r`rr{spare_part_counterspare_part_system_mapr~rrpartpart_keyrrsorted_parts_all sorted_partsrr0countersrrFrys rstatistics_spare_partsrs&R 4*!   "$ !"    "F **]B7K **]H=K#4::<::<#5534&x06A)(3"8,1,$(,3356 ,- ""4":":"<.Z^_(/  +OHe   h ' NN044XxH I OOE " , %%(!#  w L    %c!fX./    sOFEEEFDEFE F 3FF FF  FcHKt||||xsdd{}|S7w)u 备件消耗统计工具（供工作流调用） 统计备件消耗情况 Args: ship_number: 舷号过滤（可选） start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） top_n: 返回前 N 个备件（默认为 5） Returns: 统计结果，包含 success 和 sparePartData 字段 )rfr_r`rN)r)r^r_r`rr@s rspare_parts_statistics_toolr*s3(*&jq F MrtextcK|r|jsyd|d} ddlm}|j|dd{}|j}t j dd |tj }t j d d |}t j d d |}t jd |tj}|rUtj|jd}|jd}|r|dk7rt|jSy7#t$r!}tdt|Yd}~yd}~wwxYww)u= 从文本中提取设备名称（使用大模型） Nu9从以下文本中提取设备名称： 文本内容： u( 请识别文本中提到的具体设备名称，如：发动机、压缩机、水泵、发电机、空调机组、液压泵等。 请以JSON格式返回： {"device": "设备名称"} 如果文本中没有提到任何设备，请返回 {"device": null} 只返回JSON，不要有其他内容。rrTquery json_output ^```json\s*rflags^```\s*```$\{.*\}devicenullu#大模型提取设备名称失败: )rrropen_api_chat_without_thinkingresub IGNORECASEsearchDOTALLr,loadsgroupr4r>r<r=)rpromptr result_text json_matchr@rrFs rextract_device_from_textrHs0 tzz|) ,F1%DDE  "'') ff^RBMMR ffZ[9 ffWb+6 YYy+ryyA ZZ 0 0 34FZZ)F&F*6{((**# &  3CF8<=s?ED"D C$D"E D"" E +EEE  EcvK|r|jsyd|d} ddlm}|j|dd{}|j}t j d d |tj }t j d d |}t j d d |}t jd|tj}|r?tj|jd}|jd}gd}||vr|Sy7#t$r!}tdt|Yd}~yd}~wwxYww)u: 对反馈内容进行分类（使用大模型） ru9请对以下反馈内容进行分类。 反馈内容： u 分类类别（单选，选择最匹配的一个）： 1. 信息过时 - 反映文档或手册中的信息已经过时，不再适用 2. 步骤错误 - 反映操作步骤或流程存在错误 3. 步骤缺失 - 反映缺少必要的操作步骤或流程说明 4. 备件信息有误 - 反映备件型号、规格、数量等信息有误 5. 安全提示不足 - 反映缺少必要的安全警示或注意事项 6. 图示不清 - 反映图片、示意图不清晰或难以理解 请分析反馈内容，判断属于哪个类别，以JSON格式返回： {"category": "类别名称"} 如果反馈内容不属于以上任何类别，请返回 {"category": "其他"} 只返回JSON，不要有其他内容。rrTrNrrrrrrcategory)u 信息过时u 步骤错误u 步骤缺失u备件信息有误u安全提示不足u 图示不清ru#大模型分类反馈内容失败: )rrrrrrrrrr,rrr4r<r=r>) rrrrrr@rvalid_categoriesrFs rclassify_feedback_contentrvs* tzz|),F&1%DDE  "'') ff^RBMMR ffZ[9 ffWb+6 YYy+ryyA ZZ 0 0 34Fzz*-H V ++% (  3CF8<=s?D9D D CD D9 D D6D1,D91D66D9 feedback_textcK|r|jsddddddS t|d{}d}|rt|d{}t|d{}d||dS7477#t$r}dddt |dcYd}~Sd}~wwxYww) u4 分析反馈内容并分类（主接口） FNru反馈内容为空)r/rrrerrorT)r/rr)r/rrr)rrrGrr<r>)rrrrrFs ranalyze_feedback_and_classifyrs  3 3 5 )    / >> 7??F2=AA   ?@A   V    shB A'A!A'A#A'A% A' B !A'#A'%A'' B 0B?B B B  B )token expires_atcjKddl}tdr#|jtdkr tdStd}tjdd}tjdd}|r|s t d y t j d 4d{}|j|d ||d d{}|jdk7r*t d|j dddd{y|jjdd}|st d dddd{y|td<|jdztd<|cdddd{S777~7A7 #1d{7swYyxYw#t$r!}t dt|Yd}~yd}~wwxYww)uZ 获取维修反馈API的认证token（带缓存，避免每次请求都认证） rNrrurlemailrpasswordu0[维修反馈认证错误] 未配置认证凭据rr)z/api/v1/auths/signin)rr)r,r.u5[维修反馈认证错误] 登录失败，状态码: u2[维修反馈认证错误] 响应中未找到tokeniu[维修反馈认证错误] ) time_feedback_token_cacher r4r=r5r6r7r8r,r<r>)rbase_urlrrrB signin_resprrFs r_get_feedback_api_tokenrsW%$))+8Ml8[*[$W--%e,H " & &w 3E%))*b9H  @A$$T22f & *01$(;!,!K &&#-MkNeNeMfgh322 $$&**7B7EJK322.3 !' *26))+2D !, /%322322222(  +CF845sA6F39FE'FE14E)5,E1! F,E+-F1F32.E1 F+E-,F0F31$E1 F!E/"F&F3'F)E1+F-F/F1F7E: 8F?FF3F F0F+&F3+F00F3sourcec K td{}|sddgddStd}|d}i}|r#|jr|j|d<tjd 4d{}|j ||d d d |d d{} | j dk(s| j dk(rIdtd<dtd<td{}|r#|j ||d d d |d d{} | j dk7r=td| j ddgd| j dcdddd{S| j} t| tr| } n5t| tr#| j d| j dg} ng} | sdddgidcdddd{Sd} d} |r tj|d} |r1 tj|dt!dzt!dz } | s| rqg}| D]h}t|ts|j dd}|s) tj"t%|}| r|| krP| r|| kDrX|j'|j|} t-| }g}t/| d|d D]\}}t|ts|j d!d}|j d"d}|j d|xsd}|j dd}|j d#d}d}|r0 t%|}tj"|j1d$}||r t3|nd|rt3|ddnd|r t3|nd%||r t3|ndd&}|j'|i}|D],}|j dd%}|j |ddz||<.d|t-| ||d'cdddd{S777d7%777K#t$rY7wxYw#t$rYwxYw#tt(t*f$rY'wxYw#tt(t*f$rt3|}YwxYw7{#1d{7swYyxYw#t4$rE}td(t3|ddl}|j9ddgt3|dcYd}~Sd}~wwxYww))u~ 统计维修反馈数据（从外部API获取，带认证） Args: source: 来源筛选（好评/差评/反馈），可选 start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD），可选 end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD），可选 top_n: 返回前 N 条记录（默认为 10） Returns: 包含统计结果的字典 NFru#API认证失败，无法获取token)r/r feedbackDatarrz/api/v1/repair-feedbacks/rrr)r+zBearer )Acceptr* Authorization)paramsr-iirrr.u/[维修反馈统计错误] API返回状态码: uAPI请求失败，状态码: resultsdataT)r/rrrsourceDistributionz%Y-%m-%drL)days)seconds created_atrrtitlecontent user_namez%Y-%m-%d %H:%Mu未知)rrrrrr)r/rrrru[维修反馈统计错误] )rr rr5r6r4r8rr=r,r9r:r;rstrptime ValueErrorr fromtimestamprSrT TypeErrorOSErrorrMrstrftimer>r<ryrz) rr_r`rrrrrrBrCrD feedback_liststart_dtend_dt filtered_listitemraw_created_atitem_dtrprocessed_dataidx raw_title raw_content raw_source raw_user_namecreated_at_strtsprocessed_itemsource_countersrFrys rstatistics_repair_feedbacksrs$Z -//  ">  *%0Z89 flln%||~F8 $$T22f#ZZ0$6'.ug%6(H##s*h.B.Bc.I15%g.67%l3577%+ZZ %&8,>/6ug->!&0& H##s*GH\H\G]^_$"#$&Q'7 Q<O>Q<S  A!Q'* Q<6P7Q<;S <Q'PQ'0P 1Q'>%P$#Q'$P$+Q',P$=7Q'5A"Q'/P?BQ' Q<)Q%*Q<.S /Q<2Q<5Q'8Q';Q'>Q<Q< P Q'PQ' P!Q' P!!Q'$P<8Q';P<<Q'?Q"Q'!Q""Q'%Q<'Q9-Q0 .Q95Q<8S 9Q<< S :S?S S S  S cHKt||||xsdd{}|S7w)u 维修反馈统计工具（供工作流调用） 统计维修反馈情况，支持按来源和时间筛选 Args: source: 来源筛选（可选），如：好评、差评、反馈 start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD），可选 end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD），可选 top_n: 返回前 N 条记录（默认为 10） Returns: 统计结果，包含 success 和 feedbackData 字段 r%)rr_r`rN)r)rr_r`rr@s rrepair_feedback_statistics_toolr s3(/kr F Mr)g333333?)NNNNi)N)333333?)r%NNNTr!)NNN)NNNr")NNNr)NNNr%)-__doc__osrr,r5rrtypingrrrrdifflibr asynciolangchain_core.toolsr utils.function_trackerr r3r r2r>floatboolrrGrSr]rerrtuplerrrrrrrrrrrr rlrrr-sY  (,,#%7) #3#S#U#UY#$JCJCJZcd3i>"& $"!% # sm#     $sCx. *)-A   A  #s(^A H(,   #s(^(#'9AS>9A38n9A 9A 9Az $"#' $"& h h  h smh C= h  h  h  #s(^h V $"#'  C= smC=   #s(^ <)- $" e   e  e sme   e  #s(^ e P!% $" # sm C=   #s(^ :++#+\2#2#2j" s" tCH~" J#'a8(x}(X! $" l SMl  l sml   l  #s(^ l ^ $"  SM sm C=   #s(^ rx-Qo li@sPdZddlZddlZddlmZddlmZddlmZddl Z ddl m Z ddlm Z m Z mZddlmZmZddl m Z dd lmZddlZddlZddlZdd lmZddlZddlZddlZdd lmZm Z dd lmZddlZdd lmZddlZddlmZddlm Z m!Z!m"Z"m#Z#m$Z$ddl%m&Z&ee dZ'e dZ(e")dZ*dZ+dZ,dZ-dZ.e&   dde/dee0dee1dee e/efde e/eff dd Z2d!e/d"e/de1fd#d$Z3d%e e e/efd&e/dee e/effd'd(Z4d)e/de e/fd*d+Z5d,ede e/effd-d.Z6d/e e/efde e/effd0d1Z7d2ee e/efd3ee e/efd4ee e/efd5e e e/efde8f d6d7Z9d2ee e/efd3ee e/efd4ee e/efd8e/d9e/d:e e/d5e e e/efd;e/dd?Z:e&d;e/ded;e/d propertiesTr% xxxx.graph)striprangehttpx AsyncClientpostGRAPH_SEARCH_ENDPOINT ReadTimeoutConnectTimeout RequestErrorprintasynciosleepstr status_coder1get isinstancedictlistextend apply_stylesappendjoinpop Exception)rrrr payloadr2 max_retries retry_delayresponselast_exceptionr:attemptclienteresultmsgr;item graph_data results_text graph_itempartsr=linkrl/app/tools/function_tool.py graph_search1s  ($                    rnabc Cs|r|sdSt|}t|}|r|sdS||kr"dS||vs*||vr,dSt|t|}}t||@}t||BpBd}||}tt|t|}tdd|tt|t|d}d|d|S)u 简单字符串相似度：综合长度差、包含关系和公共字符比例。 0~1 之间，越大越相似。 ??r*?)rPrDlowersetlenabsmax) rorpset_aset_binterunionjaccardlen_diff len_penaltyrlrlrm_string_similaritys" "r candidates target_namecCs|r|sdSd}d}|D]2}|dpd}|s1|dpi}|dp0|dp0|dp0d}t||}||kr>|}|}q |d krE|SdS) u 在候选节点中，根据名称相似度选择最优节点。 约定每个节点为：{id, labels, props, display_name} Nrq display_namer<propsname名称u 设备名称333333?)rRrDr)rrbest best_scorerfrrscorerlrlrm_pick_best_by_names" rtextcCsL|sgStdt|}t}g}|D]}||vr#||||q|S)uV 从文本中抽取形如 MT007 的维修项目编号（MT + 3位数字）。 z \bMT\d{3}\b)refindallrPrvaddrX)rcodesseenorderedcrlrlrm_extract_mt_codess  rrecordcCst|dr |}n|p i}|d|dpg|dpid|vr'|dndd}d|vr6|d|d<d |vrA|d |d <d |vrL|d |d <|S) u 将 Cypher 返回的 id/labels/props 结构统一为字典。 约定 Cypher 中使用： RETURN id(n) AS id, labels(n) AS labels, properties(n) AS props, <可选的 display_name>, <可选的 embedding>, <可选的 real_device_id, real_device_name> r:idlabelsrrN)rrrr embeddingreal_device_idreal_device_name)hasattrr:rR)rr:rdrlrlrm_node_record_to_dicts"     r node_dictcCsh|d}|dp i}|dp|dp|dpt|}|dp%g}|r,|dnd}|||d S) uO将内部节点格式转为 graph_search 展示用节点：id、name、label。rrrrrrrr<)rrlabel)rRrP)rnidrrrrrlrlrm_to_graph_display_nodes   r ship_node device_nodefault_mode_noderepair_projectscsggtdttttfffdd }ddtdtdtffdd }|r+|||r=|||r=||d |d d |rO|||rO||d |d d |pRgD]}|||re||d |d d qSfS)u 构建与 graph_search 一致的图谱展示结构：nodes 与 links。 返回 (nodes: list, links: list)。 关系：舰艇-包含->设备，设备-存在->故障模式，设备-维修时使用->维修项目。 ndcs6|r |dvr dS|dt|dS)Nr)rRrrXr)r)r;seen_idsrlrmadd_node6sz,_build_fault_graph_display..add_noder< source_id target_idrel_typecs|||ddS)N)sourcetargettype)rX)rrr)r=rlrmadd_link<sz,_build_fault_graph_display..add_linkru包含u存在u维修时使用N)r<)rvrrrPr)rrrrrrprl)r=r;rrm_build_fault_graph_display's*   r fault_reason repair_planmt_codes ship_number device_name fault_symptomc Csd} |r|dp|dpidpd} d} |r.|dp+|dp&idp+d} d} |rE|dpB|dp=idpBd} d|d|d| dd | pTd d | pYd d | p^d d g} |rm| d||r| d|ddt|dkrdnd|r| dd|d|rg}|D]&}|dp|dpidp|dpidpd}|r||q|r| dd|dd| S)uK生成与 graph_rag_search 类似的一段话，供展示与下游使用。r<rrru根据舷号「u」、设备「u」、故障现象「u」进行图谱检索：u定位到舰艇「u未知u」、设备节点「u」、故障模式「u」。u故障原因：u维修方案摘要：Niu…u涉及维修项目编号：u、u。维修项目编号u匹配到的维修项目：r@)rRrDrXrwrY)rrrrrrrrrr ship_name device_name_d fault_namerj proj_namesrnmrlrlrm_build_fault_graph_results_textQs8 &&&",:  rc@ s>|r t|sdddS|rt|sdddS|r#t|s(dddStd}td}td}|r=|r=|sBdd dSz>tj|||fd 4Id H!}|4Id H}t|}t|} d } |j| |d Id H} dd| 2Id H} | sdddWd Id HWd Id HWS| d} | d}d}|j||dId H}dd|2Id H}tj | |dddddId H\}}|sdd|dddWd Id HWd Id HWS|d}d}|j||dId H}d d|2Id H}|s!dd!dWd Id HWd Id HWStj ||dddddId H\}}|sSdd"|dddWd Id HWd Id HWS|d}|d urwdd#dWd Id HWd Id HWS|d$}|d%pi}|d&pd'}|d(pd'}t |}d)} |j| |d*Id H}!d+d|!2Id H}"g}#|r|"D]P}$|$d%pi}%|%d,pd'r|vst fd-d.|Dr|# |$qsd/ d0d|%Dt fd1d.|Dr|# |$qn|"}#d2d|#D}&hd3d4}'|j|'||||&p!d5gd6Id H}(g})|(2zF3d HW}*|*}+|+d},|,d urAq+|+d7pHg}-|+d8pRt|,}.|+d%pZi}%fd9d:|%D}/|) |,|.|-|/d;q+6d<}0|j|0||||&pd5gd6Id H}1g}2|12z23d HW}*|*}+|+d=}3|+d>}4|3d us|4d urq|2 |+d|+d?d'|3|4d@q6dAdB|)DfdCd|2D}2g}5|#D]}6|6d%pi}%fdDd:|%D}7|7r|5 |7qg}8|rt|r|8 t||5r"|5D]}9|9d ur t|9}:|:r |8 |:q |8r+dE |8};ndF};|;}t|>}>dI|>gdJWd Id HWd Id HWS1Id HsbwYWd Id HWd S1Id HszwYWd Sty}?zddKt|?dWYd }?~?Sd }?~?ww)Lr"F舷号不能为空r$设备名称不能为空u故障现象不能为空uriuserpasswordu.Neo4j 配置不完整，请检查 NEO4J_CONFIG)authNud MATCH (s:舰艇) WHERE s.舷号 IN [$ship_key] RETURN DISTINCT id(s) AS id, labels(s) AS labels, properties(s) AS props, coalesce(s.名称, s.name, s.舷号) AS display_name LIMIT 10 )ship_keyc g|z 3dHW}t|q6SNr.0rrlrlrm z3fault_graph_reason_and_projects..u0在图谱中未找到对应舷号的舰艇节点rru MATCH (ship:舰艇) WHERE id(ship) = $ship_id MATCH (ship)-[:包含*0..8]->(n:设备) WITH n, coalesce(n.名称, n.name, n.设备名称) AS nm WHERE nm IS NOT NULL RETURN DISTINCT id(n) AS id, labels(n) AS labels, properties(n) AS props, nm AS display_name, n.embedding AS embedding LIMIT 100 )ship_idcrrrrrlrlrmrrrrrffffff?) query_textrname_key embedding_key text_weightsemantic_weightuD在该舰艇范围内未找到匹配的设备节点（最高得分: z.3fu）u MATCH (start_e:设备) WHERE id(start_e) = $device_id MATCH (start_e)-[:包含*0..3]-(real_e:设备) MATCH (real_e)-[:发生故障使用维修工作]-(w:维修工作)-[:包含故障]-(fm:故障模式) RETURN DISTINCT id(fm) AS id, labels(fm) AS labels, properties(fm) AS props, fm.名称 AS display_name, fm.embedding AS embedding, id(real_e) AS real_device_id, real_e.名称 AS real_device_name ) device_idcrrrrrlrlrmrru0在该设备节点下未找到故障模式节点uY未能在故障模式节点中找到与故障现象足够匹配的节点（最高得分: u<故障模式节点缺少 id，无法继续检索维修项目rru 故障原因r<u 维修方案uv MATCH (fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id OPTIONAL MATCH (fm)<-[:修理]-(p:维修项目) RETURN DISTINCT id(p) AS id, labels(p) AS labels, properties(p) AS props, p.名称 AS display_name ) fault_mode_idcrrrrrlrlrmr rrc3|]}|vVqdSrrl)rr) proj_coderlrm z2fault_graph_reason_and_projects.. cSsg|] }|durt|qSr)rP)rvrlrlrmrsc3rrrl)rr7) values_textrlrmrrcSs$g|]}|ddur|dqS)rNrR)rrrlrlrmrs>fulltextr created_at last_updatedknowledge_sourceu MATCH (ship:舰艇) WHERE id(ship) = $ship_id MATCH (real_e:设备) WHERE id(real_e) = $real_device_id MATCH path0 = (ship)-[:包含*0..8]->(real_e) MATCH path1 = (real_e)-[:发生故障使用维修工作]-(w:维修工作)-[:包含故障]-(fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id OPTIONAL MATCH (fm)<-[:修理]-(rp:维修项目) WHERE id(rp) IN $repair_ids WITH path0, path1, collect(DISTINCT rp) AS rps WITH nodes(path0) + nodes(path1) + rps AS ns UNWIND ns AS n WITH DISTINCT n WHERE n IS NOT NULL RETURN elementId(n) AS id, labels(n) AS labels, coalesce(n.名称, n.name) AS name, properties(n) AS props )rrr repair_idsrrci|] \}}|vr||qSrlrlrkr exclude_keysrlrm Rsz3fault_graph_reason_and_projects..)rrrrAu MATCH (ship:舰艇) WHERE id(ship) = $ship_id MATCH (real_e:设备) WHERE id(real_e) = $real_device_id MATCH path0 = (ship)-[:包含*0..8]->(real_e) MATCH path1 = (real_e)-[:发生故障使用维修工作]-(w:维修工作)-[:包含故障]-(fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id WITH relationships(path0) + relationships(path1) AS rs UNWIND rs AS r RETURN elementId(r) AS id, type(r) AS label, elementId(startNode(r)) AS source, elementId(endNode(r)) AS target, properties(r) AS props UNION MATCH (fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id MATCH (fm)<-[r:修理]-(rp:维修项目) WHERE id(rp) IN $repair_ids RETURN elementId(r) AS id, type(r) AS label, elementId(startNode(r)) AS source, elementId(endNode(r)) AS target, properties(r) AS props rrr)rrrrcSsh|]}|dqSrrlrnrlrlrm sz2fault_graph_reason_and_projects..cs,g|]}|dvr|dvr|qS)rrr)rl)node_idsrlrmrs crrlrlrrrlrmrsr@u!暂无故障信息或修复方案 ensure_asciir?TrBuNeo4j 查询失败: )rPrDrrRr driversessionrunrhybrid_match_with_embeddingsranyrXrYvaluesr:itemsr1dumpsrWr[)@rrrrrrrrr device_key ship_query ship_recordsship_candidatesrr device_query dev_recordsdevice_candidatesr device_scorerfault_mode_query fm_records fault_modesr fault_scorerrfm_propsrrrrepair_project_query rp_records all_projectsrprojrrgraph_nodes_query node_recordsnodes_grdata_rrrrprops_filteredgraph_links_query link_recordslinks_gsrctgtrepair_plans_datarfilteredrjplanplan_str combined_text results_objrhrircrl)rrrrrmfault_graph_reason_and_projects~s~            6P [  _  "                    47 rcCs|dg}|rt|dkr|d}nd}|dkr#d|d<d|d<|S|d kr1d |d<d|d<|S|d kr?d |d<d|d<|S|d krMd|d<d|d<|S|dvr[d|d<d|d<|Sd|d<d|d<|S)Nrrr<舰艇z#F89A64colorVsize系统z#C25C21 子系统z#7D2D00设备z#540802) u功能u 环境条件u接口u 安全警告u调试u 器材保障u图册u 设计单位u 维修项目u 操作项目z#2261DF4z#68C3FF5rRrw)node node_typerlrlrmadd_node_styles6   r)c Cs|d}|d}d}d}|r(||vr(||dg}|r(t|dkr(|d}|rB||vrB||dg}|rBt|dkrB|d}gd}||vrT||vrTd|d<|Sd |d<|S) Nrrr<rr)rr!r"r#z#F59E0Brz#FFFFFFr&) rk nodes_dictrr source_type target_type source_labels target_labelshierarchy_typesrlrlrmadd_link_styles$    r0cCsP|dg}|dg}dd|D}|D]}t|q|D]}t||q|S)Nr;r=cSs"i|] }|dr|d|qSrrrrlrlrmr s"z apply_styles..)rRr)r0)rgr;r=r*r'rkrlrlrmrWs    rWcspt|||dIdH}|dds|ddS|dpg}td||r6t|d tr6|d d d Sd S) u 故障诊断图谱检索工具（供工作流调用）：仅返回一段话摘要，与 graph_rag_search 一致。 根据舷号、设备名称、故障现象在图谱中定位舰艇→设备→故障模式→维修项目，并生成文字摘要。 工作流中用于与 RAG 结果一起作为上下文，不返回节点/关系（展示用 fault_graph_reason_and_projects）。 rrrNr%Fr& 检索失败rCz RAG results: rr>r<)rrRrMrSrT)rrrrd graph_listrlrlrmfault_graph_rag_searchs   r4operation_itemc s.|r t|sdddS|rt|sdddS|r#t|s(dddStd}td}|s9dddSt|t|t|d }zvtj|d 4Id H^}|j||d d idId H}||}|ddsd|dddWd Id HWS|dpg} | rt | D]\} } t | t rt | | | <q| |d<|Wd Id HWS1Id HswYWd Stj ydddYStjydddYStjy} zdd| jjdWYd } ~ Sd } ~ wty} zddt| dWYd } ~ Sd } ~ ww)r"Frr$ru操作项目不能为空operation_search_endpointru'操作图谱检索服务配置不完整rrr5r.Nr)r'r0r%r&r2rCu操作图谱检索服务超时u$无法连接操作图谱检索服务u&操作图谱检索服务返回错误: u操作图谱检索失败: )rPrDrrRrFrGrHraise_for_statusr1 enumeraterSrTrWrJ ConnectErrorHTTPStatusErrorr_rQr[) rrr5endpointr.r\rbr_rdr3irircrlrlrmoperation_graph_search_tool.s^              4  r?csbt|||dIdH}|dds|ddS|dpg}|r/t|dtr/|dd d Sd S) uq 操作图谱检索工具（供工作流调用）：仅返回一段话摘要，与 graph_rag_search 一致。 根据舷号、设备名称、操作项目在图谱中定位舰艇→设备→操作项目，并生成文字摘要。 工作流中用于与 RAG 结果一起作为上下文，不返回节点/关系（展示用 operation_graph_search_tool）。 r7Nr%Fr&r2rCrr>r<)r?rRrSrT)rrr5rdr3rlrlrmoperation_graph_rag_searchis   r@file_idkb_idcs|r|s dddStd}d|i}|dur>td}|dur>z t|tr-t|n|}Wn ttfy=d}Ynw|durUtd}|durU|durSt|nd}|dura|d kra||d <|durm|d krm||d <td ttd ttdttddtd tdd}td|d} d} d} d} t | dD]u} z/t j ddd4IdH}|j|||dIdH} WdIdHn 1IdHswYWnDt j t j t jfy}z1|} | | krtd| ddt| IdHnddt|dWYd}~SWYd}~qd}~wwz| jdkr)dd| jdWS| }|dg}dd|D}t|d d!d"d#d|}i}t|dd$D]\}}t|ts[qO|d%}|d&}|rn|d'd nd }|p}|r||d(d)nd)}|d*g}|r|d+d,d+nd+}||d-d |d.d |||d/d0||d d |r|d-d nd |r|d(d nd |d1 }||vrg||<|||qOd"|t|t|d2WSty}z dt|dWYd}~Sd}~ww)3u] 知识库搜索工具 调用知识库搜索API，检索与query相关的文档内容 Args: query: 搜索关键词（必填） top_k: 返回结果数量（默认5） file_id: 文件ID（可选） kb_id: 知识库ID（可选） Returns: 搜索结果，包含sourceCitation格式的数据 Fr#r$rrNzfile-idzkb-idr<rBrClq{U x-user-idz x-user-namex-roler')r(rDrEz RAG params: r*r+r,r-)paramsr2uRAG请求超时，第 r3r4r5r6r>cSs g|] }|dddkr|qS)rrqg?r)rrfrlrlrmrs zrag_search..cSs |ddS)Nrrqr)xrlrlrms zrag_search..T)keyreverse)startfilekbfilenameru未分组文档 positionsrpage_idxrcontentrrq) indexrrresourcerNrrPrBrCkb_namerO)r%sourceCitationtotaltotal_available)rDrrRrSrPint ValueError TypeErrorrMrErFrGrJrKrLrNrOrQr1sortedr:rTrXrwr[)rrrBrC SEARCH_URLrFconfig_file_id config_kb_idr2r]r^r_r`rarbrcrdr: filtered_data sorted_datasource_citationidxrf file_infokb_inforNrSrOrP citation_itemrlrlrm rag_searchs        ($            rf entity_typec std|t||dIdH}|ddsdS|dg}|s#dSg}|D]}t|tr;|dd}|r;||q'|rCd |nd}t|d krS|dd d }|S) u GraphRAG检索工具（异步版本） 在知识图谱中检索与query相关的实体和关系 Args: query: 检索查询 entity_type: 实体类型过滤（如：设备、故障、维修项目）- 注意：此参数在当前实现中暂未使用 top_k: 返回结果数量（保留参数以兼容接口） Returns: 图谱检索结果文本字符串（旧格式，保持兼容） zgraph_rag_query+++++++++++)rNr%Fr<rCr>r@iz...)rMrnrRrSrTrXrYrw) rrgrrdrg results_partsrir>rhrlrlrmgraph_rag_search6s&      ric st||||dIdH}|ddsgS|di}|sgSg}|D]8\}}t|ts.q$|D]+} | dd} | dkr=q0| d d } | d d } | d d } | r[|| | | | d q0q$|S)u RAG检索工具（异步版本） 在向量数据库中检索与query相关的文档片段 Args: query: 检索查询 top_k: 返回结果数量（可选，默认从配置读取） database_name: 数据库名称（可选，默认从配置读取） collection_name: 集合名称（可选，默认从配置读取） Returns: 检索结果列表（旧格式，保持兼容） )rrBrCNr%FrUrrqg333333?rr<rTrN)rrTrNr)rfrRrrSrUrX)rrrBrCrdrar: resource_name citationsrrrrTrNrlrlrmrag_search_toolas8       rl raw_inputc Cst|tsdddddddSd}|d}|rd}d}|d}|r$d}d}|d}|r/d}d}|d }t|trA|rAd}||||d S) u 判断输入类型工具（异步版本）：严格对齐 MainAgentState 字段。 识别：image, audio/asr, file, query (text) Funknownuraw_input 必须是 dict) has_image has_audiohas_file has_query input_typer&imageTaudio file_textr)rorprqrr)rSrTrRrPrD) rmroimg_vrpaud_vrqfile_vrrquery_vrlrlrmdetect_input_types2     r{u你是一个专业的工业设备巡检专家助手。 你的任务是协助工程师分析现场情况。 当你遇到以下情况时： 1. 用户提供了图片路径（如 .png, .jpg, /app/data/... 等）。 2. 用户询问有关设备外观、颜色、仪表读数或物理损坏的问题。 你应该： - 调用 `vlm_image_to_text` 工具。 - 在 `prompt` 参数中，根据用户的具体意图（如：检查漏油、读仪表、看指示灯）量身定制分析指令。 - 获取 VLM 结果后，结合专业知识给出建议。 image_pathcCsBt|d}t|dWdS1swYdS)u&将本地图片转换为 Base64 编码rbutf-8N)openbase64 b64encodereaddecode)r|frlrlrm encode_images $rwidthheightcCs0t|d}t|d}||d}|dS)u 根据 Qwen-VL 的图像分块策略估算视觉 tokens。 公式来源：Qwen-VL 官方技术文档（Naive resizing + 192 tokens per unit） iPr*)mathceil)rrunits_hunits_w total_unitsrlrlrmestimate_qwen_vl_visual_tokenss rcCstd}t||S)u;使用 tiktoken 估算文本 token 数（兼容中英文） cl100k_base)tiktoken get_encodingrwencode)rencrlrlrmcount_text_tokenss r base64_image prompt_textmax_input_tokensmin_size jpeg_qualityc Cs|ds tdz|dd\}}t|}tt|d}|j \} } Wnt y:} ztd| d} ~ wwt |} t | | } | | }t d| d | d | d | d | ||kret d |Sd}|}||kr|dkr|d9}t|t| |}t|t| |}| t ||}||kr|dksqt|t| |}t|t| |}t d|d |d||||ftjj}t}|j|d|dt|d}d|S)ua 智能压缩 base64 图像，确保 (文本 tokens + 视觉 tokens) <= max_input_tokens data:imagez:Invalid base64 image format. Must start with 'data:image'.,r*RGBzFailed to decode base64 image: Nu[VLM Preprocess] 原始尺寸: rGu | 文本 tokens: u | 视觉 tokens: u | 总计: u![VLM Preprocess] ✅ 无需压缩rrg?ru1[VLM Preprocess] ⚠️ 需压缩 → 新尺寸: u | 预估总 tokens: JPEG)formatqualityr~zdata:image/jpeg;base64,) startswithrYsplitr b64decoderrrconvertr r[rrrMryrXresize ResamplingLANCZOSsavergetvaluer)rrrrrheaderb64_data image_dataimgorig_worig_hrc text_tokens visual_tokens total_tokensscale target_tokensnew_wnew_hfinal_wfinal_h resized_imgbuffercompressed_b64rlrlrmsmart_resize_base64_imagesD   & r image_inputimage_input/image_records.json description output_dir record_filec Cs6z|ds dddWS|dd\}}d|vsd|vrd}nd |vr&d }nd |vr-d }n d |vr4d }nd}tj|d d tjdddt dd|}tj ||}t |} t|d } | | Wdn1stwY|||td} tjtj |d d g} tj |rz%t|ddd} t| } t| tsg} Wdn1swYWntjtfyg} Ynw| | t|ddd} tj| | dddWdn1swYtd|d ||ddWSty} zdddt| dWYd} ~ Sd} ~ ww)u 保存 base64 图片到指定目录，并记录图片名称和描述到 JSON 文件。 Args: base64_image: base64 编码的图片数据（data:image/xxx;base64,... 格式） description: 图片的描述文本 output_dir: 图片保存目录 record_file: 记录 JSON 文件路径 Returns: 包含保存结果的字典：{"success": bool, "image_name": str, "image_path": str, "error": str} rFzInvalid base64 image formatr$rr*jpegjpgpnggifwebpT)exist_okN _z %Y%m%d%H%M%S.wb) image_namer|r timestamprr~)encodingwr+)rindentu[ImageSaved] 图片已保存: )r%rr|r&)rrosmakedirsuuiduuid4hexr nowstrftimepathrYrrrwrite isoformatdirnameexistsr1loadrSrUJSONDecodeErrorIOErrorrXdumprMr[rP)rrrrrrextrr|rr record_entryexisting_recordsrcrlrlrmsave_base64_image_and_record+sr  ,        rpromptc sd}|r |d|n|}t||tttd}zFt|IdH}td|t||ddd}|d rTtd |d td d |d }|d|d}|WStd|d|WSt y}zddl } dt |d| } t| | WYd}~Sd}~ww)u 调用 Qwen3.5-35B 进行工业巡检分析。 - 自动移除所有 ... 包裹的内容（包括多行） - 仅返回最终结果文本 - 支持 40K token 上下文，自动压缩大图 ul【重要指令】禁止输出任何形式的 ...<\/think>、<\/reasoning> 或其他内部思考过程。仅输出最终的专业分析结果。 你是一位资深的工业巡检专家。请仔细观察这张图片并按以下结构报告： 1. 设备识别：图中是什么设备？型号或标签是否可见？ 2. 状态评估：仪表盘数值是否在正常区间？指示灯颜色是什么？ 3. 异常检测：是否存在漏油、生锈、电缆破损、螺丝松动或烟雾？ 4. 环境风险：周围是否有杂物堆放或安全隐患？ 请用专业、客观、简短的语言描述。u 特别注意：)rrrNu✅ 最终输出: picturezpicture/image_records.json)rrrrr%u📷 图片已保存: rbase_urlz /picture/u ![用户上传图片]()u⚠️ 图片保存失败: r&ruVLM 调用失败: r@) rrX MAX_MODEL_LENINPUT_TOKEN_SAFETY_RATIOropen_api_vl_without_thinkingrMrrr[ tracebackrP format_exc) r|rdefault_prompt final_prompt safe_imagerd save_result image_urlrcr error_msgrlrlrmvlm_image_to_texts@   r audio_pathlanguagec sddlm}tj|sdd|ddS|d}|p|d}|p%|d }|d }|d }zt|d  } | } Wd n1sDwYdtj|| dfi} ||d} tj |d4Id HI} | j || | dId H}|j dkr| }| dd}d|r|ndd dWd Id HWSdd|j d|jddWd Id HWS1Id HswYWd Sty}zdt|ddWYd }~Sd }~ww)u ASR语音转文本工具（异步实现） 将音频文件转换为文本内容 Args: audio_path: 音频文件路径（如：audio/test.wav） model: ASR模型名称（可选，默认从配置读取，如"base"） language: 语言代码（可选，默认从配置读取，如"zh"表示中文） Returns: 包含success和text字段的字典 r) ASR_CONFIGFu音频文件不存在: r<)r%r&rrrrr.z/audio/transcriptionsr}NrLz audio/wav)rrr8)filesr:r5rT)r%rr&r6: )configrrrrrrbasenamerFrGrHrQr1rRrr[rP)rrrrr asr_model asr_languager. api_endpointr audio_datarr:rbr_rdrrcrlrlrmasr_audio_to_text_asyncs^          4rcsNt|||IdH}|dds|dd}d|S|dd}|r%|Sd S) u ASR语音转文本工具（异步版本） 将音频文件转换为文本内容 Args: audio_path: 音频文件路径（如：audio/test.wav） model: ASR模型名称（可选，默认从配置读取，如"base"） language: 语言代码（可选，默认从配置读取，如"zh"表示中文） Returns: 识别出的文本内容 Nr%Fr&r9uASR 调用失败: rr<u识别结果为空)rrR)rrrrdr&rrlrlrmasr_audio_to_textjs     rr< user_inputrag_textgraph_rag_textc s|r|sdddddSt|trUg}|D]7}t|trD|dd}|r+|||dd}|dd}|rC||d |qt|trN||qd |}n t|ts^t|}t|trg}|D]?}t|tr|dd}|dd}|d i} |r||d || r|d tj | dd qgt|tr||qgd |}n t|tst|}d|d|r|ndd|r|ndd} zt j | dddIdH} | sdddddWS| } t j dd| t jd} t dd| } t d| t j} | st d| t j} | r| d} n| } z0t| }|d}|d}|dks-|dur/d}|dks9|dur;d}||dddWWStjy}z`t d| t jt jB}t d | t jt jB}d}d}|r|d!}|r~|d"vr{|nd}nd}|r|d!}|r|d"vr|nd}nd}||dd#t|d$dWYd}~WSd}~wwty}zdddd%t|dWYd}~Sd}~ww)&u 从用户输入、RAG结果和图谱RAG结果中识别设备和故障（异步版本） 综合以下三部分信息： 1. 用户原始问题 2. 检索到的维修知识（RAG） 3. 检索到的设备-故障图谱信息（Graph RAG） 从中选择最符合用户当前描述的单一设备和单一故障现象。 Args: user_input: 用户原始问题（必填） rag_text: RAG检索结果，可以是字符串或列表（可选，默认为空字符串） graph_rag_text: 图谱RAG检索结果，可以是字符串或列表（可选，默认为空字符串） Returns: 包含以下字段的字典： - device: str, 识别出的设备名称（如"空调"），如果无法识别则为null - fault: str, 识别出的故障现象（如"不制冷"），如果无法识别则为null - success: bool, 是否成功识别 - error: str, 错误信息（如果有） NFu用户输入不能为空)devicefaultr%r&rr<entityrgrr@rAu属性: ru你是一个专业的维修诊断助手。请综合以下三部分信息： 1. 用户原始问题（可能包含文本描述和图片描述） 2. 检索到的维修知识（RAG） 3. 检索到的设备-故障图谱信息（Graph RAG） 从中**选择最符合用户当前描述的单一设备和单一故障现象**。 必须满足： - 只选一个设备（如"空调"），不要列表 - 只选一个故障（如"不制冷"），不要多个 - 如果信息不足或无法判断，对应字段用 null - 输出必须是合法 JSON，且仅包含这两个字段 - 使用中文简体，保留原始关键词（如"打不开"而非"无法启动"） - 注意：用户问题可能包含图片描述，要从图片描述中识别设备和故障现象 输入： 【用户问题】u 【RAG结果】u无u 【图谱结果】u[ 请输出最相关的设备和故障（JSON格式）： {"device": "...", "fault": "..."}T)r json_outputu'大模型API调用失败，返回为空z ```json\s*)flagsz```\s*z?\{[^{}]*(?:"device"[^{}]*"fault"|"fault"[^{}]*"device")[^{}]*\}z\{.*"device".*"fault".*\}rrrnullz3"device"\s*:\s*"([^"]*)"|"device"\s*:\s*(null|None)z1"fault"\s*:\s*"([^"]*)"|"fault"\s*:\s*(null|None)r*)r noner<uJSON解析警告: u，已尝试提取字段u识别过程出错: )rDrSrUrTrRrXrPrYr1rropen_api_chat_without_thinkingrsub IGNORECASEsearchDOTALLgrouploadsrrur[)rrrrag_text_partsrfrrrggraph_text_partsrArr_ json_matchjson_strrdrrrc device_match fault_match device_value fault_valuerlrlrmextract_device_and_faults                               ' rc szOt|ddIdHrdrdddWSd}gd}tfd d |Dr-d }gd }tfd d |Dr>d}tdkrKtd|d}|dWStyg}z dddWYd}~Sd}~ww)u 图片RAG描述工具（包含准确度评估，异步版本） 给定一个图片，返回图片的描述和识别准确度 Args: image_path: 图片路径 Returns: 包含描述和准确度的字典：{"description": "...", "accuracy": 0.0-1.0} N)r|ruVLM 调用失败r<rq)raccuracyr) r#u主机u泵u电机u仪表u阀门u管道u冷却u加热c3rrrlrkeywordrrlrmrnrz%image_rag_describe..g333333?)u故障u异常u报警u损坏u漏u异响u温度u压力c3rrrlrrrlrmrsrrs2rtg?)rainvokerrrwryr[)r|rdevice_keywordsfault_keywordsrcrlrrmimage_rag_describeOs8  r# file_pathcCsdS)u 文件转文本 Nrl)r$rlrlrm file_to_textsr%)input_detectionragvlmasr extraction image_rag file_process__main__csbd}d}d}tdt|||dIdH}td|tdt|||dIdH}td|dS) N163u机座与机架组件u0机座与机架组件润滑油消耗异常增加u0==== 测试 fault_graph_reason_and_projects ====r1z full_result:u= ==== 测试 fault_graph_rag_search（仅文本摘要） ====z text_result:)rMrr4r )rrr full_result text_resultrlrlrm_test_fault_graphs&  r1)rrN)rANN)Nr)NNN)rrr)NN)r<r<)W__doc__rrtypingrPILriorropenairrrrr neo4jr rrrr rNr1rFdotenvr langchain_core.toolsr rmodelsAPI.model_apirrrrrrutils.function_trackerr VLM_API_BASEVLM_MODEL_NAMErRrIrrMIN_IMAGE_SIZE JPEG_QUALITYrPrXfloatrnrrrrrtuplerrrr)r0rWr4r?r@rfrirlr{SYSTEM_PROMPT_VLMrrrrrrrrrr#r% ALL_TOOLSTOOL_CATEGORIES__name__r1rrlrlrlrms,              ." *   -  Q   : -  "* :$2  ;  W   Q   G:   xi ϱMj dZddlZddlZddlZddlZddlZddlmZmZm Z m Z ddl m Z ddl mZddlmZmZddlmZddlmZed d lmZmZmZd d lmZmZd d lmZmZd d l m!Z!m"Z"m#Z#e dee$e fdee$e ffdZ% dde$dee$dee$dee$e ffdZ&e dde$dee$dee$de$fdZ'e de$dee$e ffdZ(e%eeeeee'e(eee!e"e#g Z)e%geeeegege'ge(gegege!e"e#gdZ*y)uZ 工具函数定义 包含RAG、GraphRAG、VLM、ASR、TTS等工具的function call封装 N)OptionalDictAnyList)tool) load_dotenv) RAG_CONFIG ASR_CONFIG) OpenaiAPI)track_function_calls)graph_rag_searchfault_graph_rag_searchoperation_graph_rag_search)rag_search_toolfile_to_text_tool)vlm_image_to_textimage_rag_describe)fault_type_statistics_toolfault_frequency_statistics_toolspare_parts_statistics_tool raw_inputreturnc6t|ts dddddddSd}|jd}|rd}d}|jd}|rd}d}|jd}|rd}d}|jd }t|tr|j rd}||||d S) u 判断输入类型工具（异步版本）：严格对齐 MainAgentState 字段。 识别：image, audio/asr, file, query (text) Funknownuraw_input 必须是 dict) has_image has_audiohas_file has_query input_typeerrorimageTaudio file_textquery)rrrr) isinstancedictgetstrstrip) rrimg_vraud_vrfile_vrquery_vs Ee:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\tools\function_tool.pydetect_input_typer0*s i &UTY#.H  I MM' "E  I MM' "E  H ]]; 'F ImmG$G'3GMMO    audio_pathmodellanguagec>Ktjj|s dd|ddStd}|xs td}|xs td}td}|d } t |d 5}|j } d d d d tjj | d fi} ||d} tj|4d {} | j|| | d {} d d d d { jdk(r,| j}|jdd}d|r|ndd dSdd| jd| jddS#1swYxYw77}7o#1d {7swYxYw#t$r}dt|ddcYd }~Sd }~wwxYww)u ASR语音转文本工具（异步实现） 将音频文件转换为文本内容 Args: audio_path: 音频文件路径（如：audio/test.wav） model: ASR模型名称（可选，默认从配置读取，如"base"） language: 语言代码（可选，默认从配置读取，如"zh"表示中文） Returns: 包含success和text字段的字典 Fu音频文件不存在: )successr!textapi_baser3r4timeoutz/audio/transcriptionsrbNfilez audio/wav)r3r4)r:)filesdatar8T)r7r8r!zHTTP z: )ospathexistsr openreadbasenamehttpx AsyncClientpost status_codejsonr(r8 Exceptionr))r2r3r4r9 asr_model asr_languager: api_endpointf audio_datar=r>clientresponseresultr8es r/asr_audio_to_text_asyncrUSs" 77>>* %.zl;  *%H,G,I5z*5L#GZ45L# *d #qJ$ RWW%%j1:{K $  $$W55#[[U[NNH65   3 &]]_F::fb)D $" ! !5!5 6bH /$ #6N6555$  V   sAF E8)E:A E8EE8 E#!E"E#& E81E!2>E80F1E8FEE8E#!E8#E5)E, *E51E88 FFFFFFcKt|||d{}|jddsd|jddS|jddS7=w) u ASR语音转文本工具（异步版本） 将音频文件转换为文本内容 Args: audio_path: 音频文件路径（如：audio/test.wav） model: ASR模型名称（可选，默认从配置读取，如"base"） language: 语言代码（可选，默认从配置读取，如"zh"表示中文） Returns: 识别出的文本内容 Nr7Fu语音识别失败: r!u 未知错误r8r6)rUr()r2r3r4rSs r/asr_audio_to_textrWsW$+:uhG GF ::i '%fjj.&I%JKK ::fb !! HsAA>Ar%cK|r|jsdddSd|d} tj|dd{}|j}tjdd|tj }tjd d|}tjd d|}tj d |tj}|rItj|jd }|jdd|jdddSdddS7#t$r&}tdt|dddcYd}~Sd}~wwxYww)u 从用户查询中提取设备名称和故障现象（使用大模型） Args: query: 用户查询文本 Returns: 包含device和fault字段的字典 r6)devicefaultuF从以下用户查询中提取设备名称和故障现象： 查询：u~ 请以JSON格式返回： {"device": "设备名称", "fault": "故障现象"} 如果无法提取，请返回空字符串。T)r% json_outputNz ^```json\s*)flagsz^```\s*z```$z\{.*\}rrYrZu提取设备和故障失败: )r*r open_api_chat_without_thinkingresub IGNORECASEsearchDOTALLrJloadsgroupr(rKprintr))r%prompt result_text json_matchrSrTs r/extract_device_and_faultris:  r** .1F+%DD  "'') ff^RBMMR ffZ[9 ffWb+6 YYy+ryyA ZZ 0 0 34F **Xr2GR0  r**% ( + -c!fX67r**+sQEDDCDEDED E %EE EE  E)input_detectionragvlmasr extraction image_rag file_process statistics)NN)+__doc__r@rJr^rFasynciotypingrrrrlangchain_core.toolsrdotenvrconfigr r modelsAPI.model_apir utils.function_trackerr graph_toolsrrr rag_toolsrr vlm_toolsrrfault_statisticsrrrr)r0rUrWri ALL_TOOLSTOOL_CATEGORIESr1r/rs  ,,%))7    wv%c3h%DcN%%T "B B C=B smB  #s(^ B J """ C="sm" ""2,+#,+$sCx.,+,+b#  $** o/EGa b    +,$%&'-/NPkl r1x_? ϱMj0dZddlZddlZddlZddlZddlmZmZmZm Z ddl m Z ddl m Z ddlmZmZmZddlmZddlmZej,d Ze dAd ed eed eed eedeedeedeedeeeffdZdededefdZde eeefdedeeeeffdZdede efdZdedeeeffdZ deeefdeeeffdZ!deeeefd eeeefd!eeeefd"e eeefde"f d#Z#deeeefd eeeefd!eeeefd$ed%ed&e ed"e eeefd'ed(ed)edefd*Z$e dBd'eed(ed)edeeeffd+Z%d,Z&d-Z'd.e eeeffd/Z(d0Z)e dBd'eed(ed)edefd1Z*ed'ed(ed2edeeeffd3Z+e d'ed(ed2edefd4Z,e dCd ed5eed edefd6Z- dDd7e ed ed8edeeeffd9Z.d:eeefdefd;Z/ dEdede ef d?Z0dedefd@Z1y)Fu` 图谱检索工具模块 包含图谱搜索、故障图谱检索、操作图谱检索等功能 N)OptionalDictAnyList)AsyncGraphDatabase)tool) ATLAS_CONFIGGRAPH_SEARCH_CONFIG NEO4J_CONFIG) OpenaiAPI)track_function_callssearch_endpointquerytop_k use_rerankfulltext_top_k rerank_top_khopsverbosereturnc K|r|jsdddS|j}|||||||d}ddd} tjdd4d {} | jt|| d {} d d d d { jd k7rdd | jdS| j} | jdd k7r| jdd} d| dS| jdixsi} g}d}t|tr|jdg}t||D]}t|ts|jdixs|jdi}|jd|jdd}|jdd |jdd |sd|i|d<||jdgd}t!|}|j#||jdd}nAt|t$r0g}|D]}t|ts|jdg}t||D]}t|ts|jdixs|jdi}|jd|jdd}|jdd |jdd |sd|i|d<||jdgd}t!|}|j#||jds|j#|ddj'|}|D]-}|jdg}|D]}|jdd /d||dS7%77#1d {7swY xYw#tj tj tjf$r} dd t| dcYd } ~ Sd } ~ wwxYw#t($r} dt| dcYd } ~ Sd } ~ wwxYww) 图谱检索工具 Fu查询文本不能为空successerror)rrrrrrrapplication/jsonaccept Content-Typegf@)timeoutverifyNjsonheadersu请求超时: HTTP codemessageu 未知错误datanodes propertiesprops名称namelinksr+r0results Tr xxxx.graphr2)striphttpx AsyncClientpostGRAPH_SEARCH_ENDPOINT ReadTimeoutConnectTimeout RequestErrorstr status_coder#get isinstancedict_filter_searchable_labelspop apply_stylesappendlistjoin Exception)rrrrrrrpayloadr$clientresponseeresultmsgr) graph_data results_text raw_nodesnoder- name_value graph_itempartsitemr0links Ce:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\tools\graph_tools.py graph_searchrZs   +EFF KKME ($G%*G F$$U5AAV#[[)>WV][^^HBA s" U83G3G2H+IJJ ]]_F zz&S jjN3 3// ::fb ! 'RD<3  dD !"-I %i 0!dD) HH\26O$((7B:OE!&8UYYvr5J!KJHH\40HHWd+!.6 -C\*"#'2.J&j1J   j )88Ir2L d #EdD) $" 5I-i8 )%dD1$(HH\2$>$W$((7TVBWE).8UYYvr=R)SJ HH\48 HHWd3)6> 5K\ 2!*"+!%'2!6"J".j!9J%%j1xx * T)_5)* 99U+L$JNN7B/Et,% $#  IB^BAAA   u33U5G5G HF ^CF8+DEEFP 3 3q6223s7P NM:NN5M=6N: NNN A2P =AO)A.O)3A7O)+2O)A.O) A O)AO)9P :N=NNN N NN2O& O!O&P !O&&P ) P 2 P?P P P  P abc |r|syt|jj}t|jj}|r|sy||k(ry||vs||vryt|t|}}t ||z}t ||zxsd}||z }t t |t |z }t dd|t t |t |dz z }d|zd|zzS)u 简单字符串相似度：综合长度差、包含关系和公共字符比例。 0~1 之间，越大越相似。 g?g?g?)r>r6lowersetlenabsmax) r[r\set_aset_binterunionjaccardlen_diff len_penaltys rY_string_similarityrls A A A A A AAvAvaq63q65E  E   #!EemG3q6CF?#Hc3CAA,B!BBCK =3, ,, candidates target_namecJ|r|syd}d}|D]}|jdxsdj}|sP|jdxsi}|jdxs(|jdxs|jdxsd}t||}||kDs|}|}|d k\r|SdS) u 在候选节点中，根据名称相似度选择最优节点。 约定每个节点为：{id, labels, props, display_name} Nr^ display_namer*r-r/r.u 设备名称333333?)r@r6rl)rnrobest best_scorerWr/r-scores rY_pick_best_by_namervs [ DJ(.B557HHW%+E99V$^ ((;^uyy?X^\^D";5 : JD$4.$.rmtextc|sgStjdt|}t}g}|D])}||vs|j ||j |+|S)uV 从文本中抽取形如 MT007 的维修项目编号（MT + 3位数字）。 z \bMT\d{3}\b)refindallr>raaddrF)rwcodesseenorderedcs rY_extract_mt_codesrs[  JJ~s4y 1E 5DG  D= HHQK NN1  Nrmrecordc~t|dr|j}n|xsi}|jd|jdxsg|jdxsid|vr|jdndd}d|vr|jd|d<d |vr|jd |d <d |vr|jd |d <|S) uG 将 Cypher 返回的 id/labels/props 结构统一为字典。 r)idlabelsr-rqN)rrr-rq embeddingreal_device_idreal_device_name)hasattrr)r@)rr)rNs rY_node_record_to_dictrsvv{{}|hhtn((8$*'"(b T !0  Fd"hh{3{4#'88,<#= T!%)XX.@%A!" Mrm node_dictcN|jd}|jdxsi}|jdxs1|jdxs|jdxs t|}|jdxsgDcgc] }|dk7s | }}|r|dnd }|||d Scc}w) uO将内部节点格式转为 graph_search 展示用节点：id、name、label。rr-rqr.r/r Searchablerr*)rr/label)r@r>)rnidr-r/lrrs rY_to_graph_display_noders -- C MM' " (bE n%  99X   99V   s8  $--17R7 N7AA.add_nodes:RVVD\X-  RX +B/0rm source_id target_idrel_typec0j|||dy)N)sourcetargettype)rF)rrrr0s rYadd_linkz,_build_fault_graph_display..add_links YQRrmru包含u存在u维修时使用)r*)rarrr>r) rrrrrrpr0r+rs @@@rY_build_fault_graph_displayrs#%E"$EuH1Xd38n-1 SCSCS3S  Yt_k$&7 B!  [&(=x H  " "  [&$1B C# %<rm fault_reason repair_planmt_codes ship_number device_name fault_symptomc pd} |rI|jdxs(|jdxsijdxsdj} d} |rI|jdxs(|jdxsijdxsdj} d} |rI|jdxs(|jdxsijdxsdj} d|d|d| dd | xsd d | xsd d | xsd d g} |r| jd||r)| jd|ddt|dkDrdnd|r$| jddj |d|rg}|D]}|jdxsN|jdxsijdxs(|jdxsijdxsdj}|su|j||r$| jddj |ddj | S)uK生成与 graph_rag_search 类似的一段话，供展示与下游使用。r*rqr-r.u根据舷号「u」、设备「u」、故障现象「u」进行图谱检索：u定位到舰艇「u未知u」、设备节点「u」、故障模式「u」。u故障原因：u维修方案摘要：Niu…u涉及维修项目编号：u、u。维修项目编号u匹配到的维修项目：r3)r@r6rFrbrH)rrrrrrrrrr ship_name device_name_d fault_namerV proj_namesrnms rY_build_fault_graph_results_textrsI]]>2hy}}W7M7SQS6X6XYa6bhfhooq M$8p[__W=U=[Y[<`<`aiQ>QRY>Z>`^`=e=efn=ousu||~  +ok]BWXeWff~ Y2(33HIbZbHccxzDzPHPyQQW X E |n56 ,[#->,?[IY\_I_eg?hij 25::h3G2HLM  A%%'JAEE'N,@b+E+Eh+OJTUTYTYZaTbThfhSmSmoCTDJHJQQSB!!"%!  LL6uzz*7M6NcR S 99U rmc GHK|rt|jsdddS|rt|jsdddStjd}tjd}tjd}|r|r|sdddS t j |||f 4d {}|j 4d {}t|j}d } d } |rjt|jrQt|j} d } |j| | d {} | 2cgc3d {}t|| d}|j|| d {}nd}|j|d {}|2cgc3d {}t|777y7l6ncc}w}}|sj|d } | d} u7Z7@736ncc}w}}|s)dddcd d d d {7cd d d d {7Stj||ddddd {7\}}|s.dd|dddcd d d d {7cd d d d {7S|d}d}|j||d {7}|2cgc3d {7}t|6ncc}w}}|s)dddcd d d d {7cd d d d {7Stj||ddddd {7\}}|s.dd|dddcd d d d {7cd d d d {7S|jd}|)dddcd d d d {7cd d d d {7S|jd }|jd!xsi}|jd"xsd#}|jd$xsd#}t|} d%}!|j|!|&d {7}"|"2cgc3d {7}t|6ncc}w}#}g}$| r|#D]}%|%jd!xsi}&|&jd'xsd#jGGr*G| vstGfd(| Dr|$j|%gGrjd)j|&jD'cgc]}'|'t|'ncc}'wc}'HtHfd*| Ds|$j|%n|#}$|$D(cgc]%}(|(jd|(jd'ncc}(w})}(hd+}*| 'd,}+|j|+| |||)xsd-g.d {7},n%d/}+|j|+|||)xsd-g0d {7},g}-|,23d {7}|j!}.|.jd}/|/.|.jd1xsg}0|0D1cgc] }1|1d2k7s |1 ncc}1w}0}1|.jd3xs t|/}2|.jd!xsi}&|&jd4|&jd3d#}3|3rd4|3ini}4|-j|/|2|0|4d56| 'd6}5|j|5| |||)xsd-g.d {7}6n%d7}5|j|5|||)xsd-g0d {7}6g}7|623d {7}|j!}.|.jd8}8|.jd9}9|8|9A|7j|.jd|.jd:d#|8|9d;w6|-D:chc]}:|:d ncc}:w};}:|7D1cgc]*}1|1jd8|;vr|1jd9|;vr|1,ncc}1w}7}1g}<|$D]Z}(|(jd!xsi}&|&j#D='cic] \}=}'|=|*vs |=|'ncc}'}=w}>}=}'|>sJ|\g}?|rAt|jr(|?jt|j|}D|-|7d?}Et)|E}Ed@|Eg|DdAcd d d d {7cd d d d {7S#1d {7swYnxYwd d d d {7y #1d {7swYy xYw#t*$r}FddBtFdcYd }F~FSd }F~FwwxYww)CrF设备名称不能为空ru故障现象不能为空uriuserpasswordu.Neo4j 配置不完整，请检查 NEO4J_CONFIG)authNu MATCH (s:舰艇) WHERE s.舷号 IN [$ship_key] RETURN DISTINCT id(s) AS id, labels(s) AS labels, properties(s) AS props, coalesce(s.名称, s.name, s.舷号) AS display_name LIMIT 10 )ship_keyrruM MATCH (ship:舰艇) WHERE id(ship) = $ship_id MATCH (ship)-[:包含*0..8]->(n:设备) WITH n, coalesce(n.名称, n.name, n.设备名称) AS nm WHERE nm IS NOT NULL RETURN DISTINCT id(n) AS id, labels(n) AS labels, properties(n) AS props, nm AS display_name, n.embedding AS embedding LIMIT 100 )ship_idu MATCH (n:设备) WITH n, coalesce(n.名称, n.name, n.设备名称) AS nm WHERE nm IS NOT NULL RETURN DISTINCT id(n) AS id, labels(n) AS labels, properties(n) AS props, nm AS display_name, n.embedding AS embedding LIMIT 200 u未找到匹配的设备节点rqrrrgffffff?) query_textrnname_key embedding_key text_weightsemantic_weightu/未找到匹配的设备节点（最高得分: z.3fu）u MATCH (start_e:设备) WHERE id(start_e) = $device_id MATCH (start_e)-[:包含*0..3]-(real_e:设备) MATCH (real_e)-[:发生故障使用维修工作]-(w:维修工作)-[:表征]-(fm:故障模式) RETURN DISTINCT id(fm) AS id, labels(fm) AS labels, properties(fm) AS props, fm.名称 AS display_name, fm.embedding AS embedding, id(real_e) AS real_device_id, real_e.名称 AS real_device_name ) device_idu0在该设备节点下未找到故障模式节点uY未能在故障模式节点中找到与故障现象足够匹配的节点（最高得分: u<故障模式节点缺少 id，无法继续检索维修项目rr-u 故障原因r*u 维修方案uv MATCH (fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id OPTIONAL MATCH (fm)<-[:修理]-(p:维修项目) RETURN DISTINCT id(p) AS id, labels(p) AS labels, properties(p) AS props, p.名称 AS display_name ) fault_mode_idrc3&K|]}|v ywN).0r proj_codes rY z2fault_graph_reason_and_projects..s<^U]PQQ)^U] c3&K|]}|v ywrr)rr' values_texts rYrz2fault_graph_reason_and_projects..s"L844;#68r>fulltextr created_at last_updatedknowledge_sourceu MATCH (ship:舰艇) WHERE id(ship) = $ship_id MATCH (real_e:设备) WHERE id(real_e) = $real_device_id MATCH path0 = (ship)-[:包含*0..8]->(real_e) MATCH path1 = (real_e)-[:发生故障使用维修工作]-(w:维修工作)-[:表征]-(fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id OPTIONAL MATCH (fm)<-[:修理]-(rp:维修项目) WHERE id(rp) IN $repair_ids WITH path0, path1, collect(DISTINCT rp) AS rps WITH nodes(path0) + nodes(path1) + rps AS ns UNWIND ns AS n WITH DISTINCT n WHERE n IS NOT NULL RETURN elementId(n) AS id, labels(n) AS labels, coalesce(n.名称, n.name) AS name, properties(n) AS props )rrr repair_idsuD MATCH (real_e:设备) WHERE id(real_e) = $real_device_id MATCH path1 = (real_e)-[:发生故障使用维修工作]-(w:维修工作)-[:表征]-(fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id OPTIONAL MATCH (fm)<-[:修理]-(rp:维修项目) WHERE id(rp) IN $repair_ids WITH path1, collect(DISTINCT rp) AS rps WITH nodes(path1) + rps AS ns UNWIND ns AS n WITH DISTINCT n WHERE n IS NOT NULL RETURN elementId(n) AS id, labels(n) AS labels, coalesce(n.名称, n.name) AS name, properties(n) AS props )rrrrrr/r.)rr/rr,u MATCH (ship:舰艇) WHERE id(ship) = $ship_id MATCH (real_e:设备) WHERE id(real_e) = $real_device_id MATCH path0 = (ship)-[:包含*0..8]->(real_e) MATCH path1 = (real_e)-[:发生故障使用维修工作]-(w:维修工作)-[:表征]-(fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id WITH relationships(path0) + relationships(path1) AS rs UNWIND rs AS r RETURN elementId(r) AS id, type(r) AS label, elementId(startNode(r)) AS source, elementId(endNode(r)) AS target, properties(r) AS props UNION MATCH (fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id MATCH (fm)<-[r:修理]-(rp:维修项目) WHERE id(rp) IN $repair_ids RETURN elementId(r) AS id, type(r) AS label, elementId(startNode(r)) AS source, elementId(endNode(r)) AS target, properties(r) AS props un MATCH (real_e:设备) WHERE id(real_e) = $real_device_id MATCH path1 = (real_e)-[:发生故障使用维修工作]-(w:维修工作)-[:表征]-(fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id WITH relationships(path1) AS rs UNWIND rs AS r RETURN elementId(r) AS id, type(r) AS label, elementId(startNode(r)) AS source, elementId(endNode(r)) AS target, properties(r) AS props UNION MATCH (fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id MATCH (fm)<-[r:修理]-(rp:维修项目) WHERE id(rp) IN $repair_ids RETURN elementId(r) AS id, type(r) AS label, elementId(startNode(r)) AS source, elementId(endNode(r)) AS target, properties(r) AS props rrr)rrrrr3u!暂无故障信息或修复方案) ensure_asciir1Tr4uNeo4j 查询失败: )r>r6r r@rdriversessionrunrr hybrid_match_with_embeddingsranyrFrHvaluesr)itemsr#dumpsrErI)Irrrrrrrr device_keyrrr ship_query ship_recordsrship_candidates device_query dev_recordsdevice_candidatesr device_scorerfault_mode_query fm_records fault_modesr fault_scorerrfm_propsrrrrepair_project_query rp_records all_projectsrprojr-vrr exclude_keysgraph_nodes_query node_recordsnodes_gdata_rrrrr/rTr,graph_links_query link_recordslinks_gsrctgtnnode_idsrepair_plans_datakfilteredrVplanplan_str combined_text results_objrQrUrMrrsI @@rYfault_graph_reason_and_projectsrCsp  c+.446 +EFF M 2 8 8 : +EFF   5 !C   F #D +H d( +[\\iL%,,Sh7GHHF~~''7 -335  3{#3#9#9#;";/557H "J*1Z()S#SLNZ&[&[';A'> & $L)0 $g)4)#K $L)0 L(A"AKLW$X$Xq%9!%:@b ,[9 ($$+;;( $/$ HRRR! 4Q 7RR R8: , $ 1 7R%*YY/C%D%J$Q$Q$S $ )X 5<^U]<^9^+2248!**-((16 QA1=Q Q+K #"L8"LL / 6 6t <!-'3O*9)8AAEE$K b b b G Gb c*G-+c0 c<G?=cdb!H$"b5 cIc cIcdb7I:8 bJJ J J Jb( c4J75c: cK c d b+K.,b? c L c cL c#d$b; cM c cMcd A3bO bO7O5 #O&$O5 (O76A7b.b R! R! !bbT3T.b4T75%bU b$X6(U+ )X6->b+ V; 6V; :BbY%b?Z b \ Z \A3b \ b/]  7b ^ ^  b"A!bb Ab8 cbc cbcdb/ #b&$b/ +c2 c=c>cdc c ccdc c="c82c=3d8c==dcJ|jdg}|Dcgc] }|dk7s | }}|rt|dkDr|d}nd}|dk(r d|d<d|d <|S|d k(r d |d<d|d <|S|d k(r d |d<d|d <|S|dk(r d|d<d|d <|S|dvr d|d<d|d <|Sd|d<d|d <|Scc}w)Nrrrr*舰艇z#F89A64colorVsize系统z#C25C21 子系统z#7D2D00设备z#540802) u功能u 环境条件u接口u 安全警告u调试u 器材保障u图册u 设计单位u 维修项目u 操作项目z#2261DF4z#68C3FF5r@rb)rS node_typers rYadd_node_styler s2&I%;Iql):II;S^a'aL  H!W V " K! h !W V  K k !!W V  K h !W V  K _ _!W V K"W V K322 ::i $$AA;Aoperation_itemcK|rt|jsdddS|rt|jsdddS|rt|jsdddStjd}tjd}|sdddSt|jt|jt|jd } t j | 4d {}|j ||d d id {}|j|j}|jdds&d|jdddcd d d d {S|jdxsg} g} | rzt| D]g\} } t| tst| jdgd| vr$| jd} | r| j| t| | | <i| |d<| rdj!| |d<n d|vrd|d<|cd d d d {S7A7&77 #1d {7swYy xYw#tj"$rdddcYStj$$rdddcYStj&$r&}dd|j(j*dcYd }~Sd }~wt,$r}ddt|dcYd }~Sd }~wwxYww)rFu舷号不能为空rru操作项目不能为空operation_search_endpoint graph_timeoutu'操作图谱检索服务配置不完整rrrr Nrrr"rrrr5r+r2r3r*u操作图谱检索服务超时u$无法连接操作图谱检索服务u&操作图谱检索服务返回错误: u操作图谱检索失败: )r>r6r r@r7r8r9raise_for_statusr# enumeraterArBrCrDrFrErHr; ConnectErrorHTTPStatusErrorrLr?rI)rrrendpointr rJrKrLrN graph_list results_partsirUrrMs rYoperation_graph_search_toolr*&s c+.446 +?@@ c+.446 +EFF ^!4!:!:!< +EFF"&&'BCH!%%o6G  +TUU;'--/;'--/n-335G (R$$W55#[[');<)H  % % ']]_F::i/#(6::g~3VW655 L17RJM%.z%:MAz!*d31*.."2MN$ 2 *y 9A - 4 4Q 7(4Z(@ 1 &;(2|$$(IIm$<y!&($&y!=65565555@   M +KLL   S +QRR  n -STUT^T^TjTjSk+lmm R -GAx+PQQRsCK* I:H;;I>IH>A I# I/I0I4K*5:I0A9I) I5I6I:K*;I>IIII I IIK*IK'2K*4K' K* K'K:K';K* K' K"K'K*"K''K*cKt|||d{}|jdds|jddS|jddS7:w) uq 操作图谱检索工具（供工作流调用）：仅返回一段话摘要，与 graph_rag_search 一致。 根据舷号、设备名称、操作项目在图谱中定位舰艇→设备→操作项目，并生成文字摘要。 工作流中用于与 RAG 结果一起作为上下文，不返回节点/关系（展示用 operation_graph_search_tool）。 r NrFrrr2r*)r*r@)rrrrNs rYoperation_graph_rag_searchr,msW/%F ::i 'zz'>22 ::i $$r entity_typecKtd|t|d{}|jddsy|jdd}|syt|dkDr|dddz}|S7Dw) u GraphRAG检索工具（异步版本） 在知识图谱中检索与query相关的实体和关系 Args: query: 检索查询 entity_type: 实体类型过滤（如：设备、故障、维修项目）- 注意：此参数在当前实现中暂未使用 top_k: 返回结果数量（保留参数以兼容接口） Returns: 图谱检索结果文本字符串（旧格式，保持兼容） zgraph_rag_query+++++++++++NrFr*r2iz...)printrZr@rb)rr-rrNrQs rYgraph_rag_searchr0su &ug ./& &F ::i '::i,L  <4#ET*U2 'sA&A$AA& node_namesr cNKtd}|sddidS||d} tj|4d{}|j||ddd  d{}dddd{jd k(rN|j }|j d drd |j diddSd|j ddidSdd|jd|jidS777#1d{7swYxYw#t$r}dt|idcYd}~Sd}~wwxYww)u< 图册检索工具：从图谱中找到节点并关联图册PDF Args: node_names: 节点名称列表，如 ["主发动机", "压缩机"] top_k: 返回的结果数量 timeout: 请求超时时间（秒） Returns: 包含success和data字段的字典 data格式示例： { "船舶主发动机": { "船舶主发动机的原理图": [ "http://192.168.0.46:59085/files/163-06A0015-B01001_船舶主发动机原理图.pdf" ] } } r&Funode_names不能为空)rrr))r1rr!Nrrr"r%rTr))rr)rr(uAPI返回失败r&z: ) r r7r8r9r?r#r@rwrIr>) r1rr api_urlrJrKrLrNrMs rYatlas_retrievalr4sX0:&G -  !G % $$W55#[[0$6)H65   3 &]]_Fzz)U+#"JJvr2! %#ZZ 3DE! !5!5 6bH 366555>  V   sD%DC%DC+C'C+ D#C)$A D.D%/DD%D$D%%D'C+)D+C=1C4 2C=9D D" DD"D%D""D% atlas_datac H|syg}|jD]v\}}t|ts|jD]M\}}t|ts|s|j d|d|d|D]}|j d|dOx|rdj |SdS)u 格式化图册检索结果为文本，便于在提示词中使用 Args: atlas_data: atlas_retrieval返回的data字段 Returns: 格式化后的文本 r*u 【z - u】z- r3)rrArBrGrFrH)r5rV node_name node_datatitleurlsurls rYformat_atlas_resultsr<s  E * 0 0 2 9 i &(0 tdD)dLL5 3ugS!AB# r#b\2 $ 1!3 %499U ,",rmhistory_messagesfaultlast_generated_schemec Kg}|r|j||r|j||r|j|ttj|}|s|r d|xsdd|xsdd|xsdd|xsdd }t j |dd d {}t |}t|trC|jd g} | r/|j| ttj|}|D cgc]2} | st| jd k\s#| j4}} |d dS7#t$r!} td t| Yd } ~ id } ~ wwxYwcc} ww)ue 从历史记录中抽取部件/设备/零部件名称 Args: history_messages: 历史对话记录 device_name: 设备名称 operation_item: 操作项目名称 fault: 故障现象 last_generated_scheme: 最后一次生成的方案（用于重点抽取） Returns: 抽取的实体名称列表 u从以下信息中抽取尽可能多的设备、部件、零部件、机构、系统名称（用于图册检索）。 注意： - 请尽可能多抽取，宁多勿少，准不准没关系 - 包括所有提及的机械部件、电子设备、机构系统等 - 即使是重复提到的也可以保留，我们会去重 - 重点从【生成的方案】中抽取，这里信息最全面 【示例 - 输入】 船舶主发动机（舷号：101）故障分析与维修方案 1. 故障概况 设备名称：船舶主发动机 舷号：101 故障现象：主机运行中出现异响 2. 故障原因分析 主轴承或连杆大端轴承磨损：轴承间隙过大或磨损严重会导致金属撞击声。 曲轴主轴颈跳动超差：曲轴旋转不平衡或跳动量超出标准。 飞轮连接螺栓松动：飞轮与曲轴连接处的螺栓松动。 活塞头烧蚀或活塞环断裂：活塞环断裂或活塞头部损坏可能导致敲缸声。 排气阀密封面磨损或阀座烧蚀：气门间隙异常或密封失效。 涡轮增压器轴承损坏：增压器内部轴承损坏。 3. 维修方案 执行项目：MT003 检测曲轴组件（含飞轮紧固状态检查）。 执行项目：MTO03 检测曲轴主轴颈跳动量。 【示例 - 输出】 { "entity_names": ["船舶主发动机", "主轴承", "连杆大端轴承", "曲轴", "飞轮", "飞轮连接螺栓", "活塞头", "活塞环", "排气阀", "排气阀座", "涡轮增压器", "涡轮增压器轴承", "曲轴组件"] } 【设备/操作】 - 设备名: u无u - 操作项: u - 故障: u 【生成的方案】 u 请输出JSON格式，格式如下： { "entity_names": ["名称1", "名称2", "名称3", "..."] } 仅输出JSON，不要其他内容。Tu你是一个专业的实体抽取助手，负责从文本中抽取尽可能多的设备、部件、零部件、机构、系统名称。请尽量多抽取，宁多勿少。重点从生成的维修方案中抽取。)r json_output system_promptN entity_namesu#[图册检索] 实体抽取失败: )rFrGrBfromkeysr open_api_chat_without_thinking_safe_json_extractrAr@extendrIr/r>rbr6) r=rrr>r?rCextraction_promptrLparsed extractedrMr/s rY!extract_entity_names_from_historyrMs(LK(N+ E" l34L,: B%<"U #$% &' >E % !&G*!) X'EE' vH (1F&$'"JJ~r:  '' 2#' l(C#DL .:]\TTc$**,FW[\F\DJJL\L]  # B 7Ax@ A A B^s[AE4!:EEA"E>E4E/ E/'E/9E4E E, E'"E4'E,,E4c tj|S#tj$r\tjd|}|rA tj|j dcYS#tj$rYYywxYwYywxYw)u安全地从文本中提取JSONz \{[\s\S]*\}rN)r#loadsJSONDecodeErrorrysearchgroup)rwmatchs rYrHrHksx zz$    .$/  zz%++a.11''  s3+B#A)&B)B<B?BBB)(FrUF)Nr*r*)NrT) rE)r*r*r*r*)2__doc__ryr#asyncior7typingrrrrneo4jrlangchain_core.toolsrconfigr r r modelsAPI.model_apir utils.function_trackerr r@r:r>intboolrZfloatrlrvrrrtuplerrrr rrCrErr*r,r0r4r<rMrHrrmrYrds  ,,$%BB)70+//0AB!&$&"$#l3 l3 C=l3l3SM l3 3- l3 3- l3d^l3 #s(^l3l3^-#-#-%-6/4S#X#7/c/hW[\_ad\dWeNf/. C DI  c3h2 5d38n 5c3h 5%S#X'%$sCx.)%d38n-%$sCx.) %  %P)S#X')$sCx.))d38n-) )  ) 3i )$sCx.))))) )X%)}Lc]}L}L}L #s(^ }L}L@ <4NT$sCx.%9N !%%#%%% %%(CRCRCRCR #s(^ CRCRL%%%% %%(#HSMQT^a<K S K K K  #s(^ K \-T#s(^--8!# a4S>*aaa  a  a  #Y aH S S rmmxH* ϱMjs dZddlZddlZddlZddlZddlZddlmZmZm Z ddl m Z ddl m Z ddlmZe ddedeed eed eed eee ff d Ze ddedeed efd Zeded eee ffdZe ded efdZy)uE RAG搜索工具模块 包含知识库搜索、文件处理等功能 N)OptionalDictAny)tool) RAG_CONFIG)track_function_callsquerytop_kfile_idkb_idreturncpK|r|jsdddStd}d|ji}|5tjd}| t|tr t |n|}|&tjd}|| t |nd}| |d k7r||d <| |d k7r||d <td ttd ttdttddtd tdd}td|d} d} d} d} t| dzD]P} tjdd4d{}|j|||d{} dddd{n | j"dk7rdd| j"dS| j%}|jdg}|Dcgc]}|jddd k\s|}}t'|d!d"#d|}i}t)|d$D]'\}}t|t*s|jd%}|jd&}|r|jd'd nd }|xs|r|jd(d)nd)}|jd*g}|r|d+jd,d+nd+}||jd-d |jd.d |||jdd||jd d |r|jd-d nd |r|jd(d nd |d/ }||vrg||<||j-|*d"|t/|t/|d0S#t tf$rd}YwxYw777#1d{7swYxYw#tjtjtjf$r[}|} | | kr1td| dzdtj | d{7nddt |dcYd}~cSYd}~d}~wwxYwcc}w#t0$r}dt |dcYd}~Sd}~wwxYww)1u] 知识库搜索工具 调用知识库搜索API，检索与query相关的文档内容 Args: query: 搜索关键词（必填） top_k: 返回结果数量（默认5） file_id: 文件ID（可选） kb_id: 知识库ID（可选） Returns: 搜索结果，包含sourceCitation格式的数据 Fu查询文本不能为空successerrorsearch_endpointr Nzfile-idzkb-idr r lq{U x-user-idz x-user-namex-rolezapplication/json)acceptrrz RAG params: gf@)timeoutverify)paramsheadersuRAG请求超时，第 u# 次重试，2秒后重新请求...u请求超时: zHTTP resultsscoreg?c&|jddS)Nrr )get)xs Ae:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\tools\rag_tools.pyzrag_search..ks!%%-T)keyreverse)startfilekbfilenamenameu未分组文档 positionsrpage_idxidcontent) indexr0textresourcer,rr/r r kb_namer.)rsourceCitationtotaltotal_available)striprr" isinstancestrint ValueError TypeErrorprintrangehttpx AsyncClient ReadTimeoutConnectTimeout RequestErrorasynciosleep status_codejsonsorted enumeratedictappendlen Exception)r r r r SEARCH_URLrconfig_file_id config_kb_idr max_retries retry_delayresponselast_exceptionattemptclienteresultdataitem filtered_data sorted_datasource_citationidx file_infokb_infor,r4r.r/ citation_items r$ rag_searchrdsL*   +EFF-.Ju{{} %F# 2  % 1;NC1P#n-Vd }!~~g.  #)5)AC %tEw"}#y Ub[w  *[ !" *] #$ *X % ,X&G  L !"KKHNq) N((uEE!'Jvw!WWFE  *83   3 &$x7K7K6L/MN Nzz)R(*.P$$$((7C2HC2O$ P -  5  ";a88ICdD)(IhhtnG8Ay}}Z4rHmgGKK8I$J[lHb1I:Cy|'' A6HhhtR(B/$$'3/$88Ir229T2.r6=7;;vr22& M.,.) H % , ,] ;;9@-%"4y   } *  DFWFEEE!!5#7#79K9KL NN$.wqyk9\]^mmK000#(^CF83LMM1  NQ` 3 3q6223sA P6M,B?3 2?6;;}-BL <4#ET*U2 '2sB<B:AB<2A B< file_pathcvK|r|jsdddS|j}tjj|sdd|dS tjj |dj }|dk(r,t |dd 5}|j}d d d d d S|d k(rcdd l}|j |}g}|D]!}|j|j#dj|}|jd |d S|dvrRddl m}||}g}|jD]} |j| j dj|}d |d S|dvrzt |d5}|j} d d d t#j$ j'd} d|dd d| } ddlm} | j-| dd {}d |d Sdd|dS#1swYSxYw#1swYsxYw7*#t.$r}ddt1|dcYd }~Sd }~wwxYww)u 文件转文本工具 支持多种文件格式：PDF、Word、TXT、图片等 Args: file_path: 文件路径 Returns: 转换结果，包含文本内容 Fu文件路径不能为空ru文件不存在: rz.txtrzutf-8)encodingNT)rr3z.pdfr )z.docxz.doc)Document)z.jpgz.jpegz.pngz.bmpz.gifrbz data:image/z;base64,) OpenaiAPIu请描述这张图片的内容) image_pathpromptu不支持的文件格式: 文件处理失败: )r9ospathexistssplitextloweropenreadfitzrMget_textrgclosedocxrp paragraphsr3base64 b64encodedecodemodelsAPI.model_apirrvlm_chatrOr;)rkfile_extfr3r}doc text_partspagerppara image_data base64_image base64_urlrrrYs r$ file_to_textrs9 IOO- +EFF!I 77>>) $ ->yk+JKK,L77##I.q1779 v iw71vvx8#T2 2   ))I&CJ!!$--/299Z(D IIK#T2 2 * * %9%CJ!!$)),'99Z(D#T2 2 B Bi&!VVX '!++J7>>wGL&x|nH\NKJ 5"++%7,D $T2 2 %1KH:/VW WK870'&  L -A#a&+JKKLsAH9AHG7& H2H93A'HH9AH0H91HHAH%H&H.H9/H6H97H<HH  H H6H1+H6,H91H66H9cKt|d{}|jddsd|jddS|jddS7=w) u 文件转文本工具（供工作流调用） 支持多种文件格式：PDF、Word、TXT、图片等 Args: file_path: 文件路径 Returns: 文件文本内容 NrFruru 未知错误r3r)rr")rkrZs r$file_to_text_toolrsR * *F ::i '%fjj.&I%JKK ::fb !! +sAA>A)NN)r)__doc__rvrIrrFrAtypingrrrlangchain_core.toolsrconfigrutils.function_trackerrr;r<rdrjrrr&r$rs  &&%7! F3 F3 C=F3c]F3 C= F3  #s(^ F3F3RXc]3D?L#?L$sCx.?L?LD"s"s""r& ic6xT) j dZddlZddlmZmZmZmZddlmZdZ deee e ffdZ d de d e d e de fd Z d e de fd Zy)u 舷号-型号映射数据库模块 用于管理舰船型号、舷号、舰名的映射关系 数据存储在 PostgreSQL 的 ship_model_mapping 表中 每艘舰一条记录 N)DictListAnyOptional)POSTGRES_CONNECTION_STRINGc K ddlm}|tddi4d{}|j 4d{}|j 4d{}|jdd{|jd d{|jd d{td |jd d{|jd{d}|dk(rDgd }|D]#\}}}|jd|||fd{%tdt|ddddd{dddd{dddd{y#t$rtdYywxYw7U7?7)777777}7U#1d{7swYexYw7\#1d{7swYlxYw7c#1d{7swYyxYww)uz 初始化 ship_model_mapping 表并插入初始数据 每艘舰一条记录，包含型号、舷号、舰名 rAsyncConnectionPoolu;[ship_model_db] psycopg_pool 未安装，无法初始化表N autocommitTkwargsaA CREATE TABLE IF NOT EXISTS ship_model_mapping ( id SERIAL PRIMARY KEY, model_name TEXT NOT NULL, hull_number TEXT NOT NULL UNIQUE, ship_name TEXT NOT NULL DEFAULT '' ) z CREATE INDEX IF NOT EXISTS ship_model_mapping_model_name_idx ON ship_model_mapping(model_name) z CREATE INDEX IF NOT EXISTS ship_model_mapping_hull_number_idx ON ship_model_mapping(hull_number) u5[ship_model_db] ship_model_mapping 表初始化完成z'SELECT COUNT(*) FROM ship_model_mapping))055型驱逐舰102u 拉萨舰)r103u 鞍山舰)r104u 无锡舰)r105u 大连舰)r106u 延安舰)r107u 遵义舰)r108u 咸阳舰)052D型驱逐舰172u 昆明舰)r173u 长沙舰)r174u 合肥舰)r175u 银川舰)r163u 南昌舰)054A型护卫舰529u 舟山舰)r530u 徐州舰)r547u 临沂舰)r568u 衡阳舰)r570u 黄山舰z INSERT INTO ship_model_mapping (model_name, hull_number, ship_name) VALUES (%s, %s, %s) ON CONFLICT (hull_number) DO NOTHING u[ship_model_db] 已插入 u 条初始数据) psycopg_poolr ImportErrorprintr connectioncursorexecutefetchonelen) r poolconncurcount initial_data model_name hull_number ship_names /app/tools/ship_model_db.pyinit_ship_model_mapping_tabler3 s 4 #"d# ??$${{}}kk#kk#kk#MNkk"KLLL"||~-q1A:$L&?K: K!kk (i@ ?K6s<7H6IIYZ[a%}%$   KL%$ M-,Q%}}}%$$$ s_GEGE3GF9E6F9F"E9 F"F )E< *F E? F F #F ?F F F 1F  F F ( F"3F 4F"8 F9F F9 GF7GE0-G/E00G6F99F"<F ?F F F F F  F" F FF F" F9"F4 (F+)F4 0F97G9G ?G G Greturnc HK ddlm} |tddi4d{}|j 4d{}|j 4d{}|jdd{|jd{}g}|D]!}|\}}} |j||| xsd d #|cdddd{cdddd{cdddd{S#t$rtdgcYSwxYw777777M7>7/#1d{7swYnxYwdddd{7n#1d{7swYnxYwdddd{7y#1d{7swYyxYw#t$r#} td t| gcYd} ~ Sd} ~ wwxYww) u 从数据库加载全部舰船映射数据 Returns: 每艘舰一条记录的列表 [ {"model_name": "055型驱逐舰", "hull_number": "102", "ship_name": "拉萨舰"}, ... ] rr u8[ship_model_db] psycopg_pool 未安装，返回空映射r Tr NzMSELECT model_name, hull_number, ship_name FROM ship_model_mapping ORDER BY id)r/r0r1u*[ship_model_db] 加载映射数据失败: ) r"r r#r$rr%r&r'fetchallappend Exceptionstr) r r*r+r,rowsresultrowr/r0r1es r2load_ship_model_mappingr?Ps4 & & $'  ((D;;==C++g"%/DF#=@: K *4+6)2b' $")==)((     HI   )(0 ))  )==)((((      &  :3q6(CD s}F"C$E3DE3EDED7D D7D*D +DD -D0 D7<D =D7 E D E E3DE3#F"$C=:F"<C==F"E3ED7DD D7 EE3D" DD" D7% E0D31E7E =E>E E E3EE3F"E0$E' %E0,E3/F"0E33 F<FFF"FF"r/r0r1c K ddlm} |tddi4d{}|j 4d{}|j 4d{}|jd |||fd{dddd{dddd{dddd{td |d |d y#t$rtdYywxYw7777g7Y#1d{7swYixYw7`#1d{7swYpxYw7g#1d{7swYwxYw#t$r!}td t|Yd}~yd}~wwxYww)u 添加单艘舰船 Args: model_name: 型号名称 hull_number: 舷号 ship_name: 舰名 Returns: 是否添加成功 rr u5[ship_model_db] psycopg_pool 未安装，无法添加Fr Tr NaZ INSERT INTO ship_model_mapping (model_name, hull_number, ship_name) VALUES (%s, %s, %s) ON CONFLICT (hull_number) DO UPDATE SET model_name = EXCLUDED.model_name, ship_name = EXCLUDED.ship_name [ship_model_db] 舰船 (u ) 已保存u$[ship_model_db] 添加舰船失败: r"r r#r$rr%r&r'r9r:)r/r0r1r r*r+r,r>s r2add_shiprDzs6 4 & & $'  ((D;;==C++$[)<   )=)(   ' }Ai[ LM-  EF  )( )===)(((     $  4SVH=>s/E B6DCDDCDC1C C1C.C /C3 C1>C?C1 DC/D DDD5E 6C  E  C  E DDC1CC1C, C#!C, (C1/D1D 7C:8D ?DDDD DD E&E=E EE c K ddlm} |tddi4d{}|j 4d{}|j 4d{}|jd |fd{dddd{dddd{dddd{td |d y#t$rtdYywxYw777}7d7V#1d{7swYfxYw7]#1d{7swYmxYw7d#1d{7swYtxYw#t$r!}td t|Yd}~yd}~wwxYww) ul 删除单艘舰船 Args: hull_number: 舷号 Returns: 是否删除成功 rr u5[ship_model_db] psycopg_pool 未安装，无法删除Fr Tr Nz5DELETE FROM ship_model_mapping WHERE hull_number = %srAu 已删除u$[ship_model_db] 删除舰船失败: rC)r0r r*r+r,r>s r2 delete_shiprFs'4 & & $'  ((D;;==C++O$)=)(    ' }J?@!  EF  )()===)(((       4SVH=>s/EB1DC DDC DC,C C,C,C -C1 C,<C=C, D C* D DDD0E1CECE D DC,CC,C' CC' #C,*D,C> 2C53C> :DDD D DD E!D=8E=EE)r6)__doc__jsontypingrrrrconfigrr3r:r?boolrDrFr2rNs|  ,,-@\F'tDcN';'Z++++ +\34rMpɉ xlo C;jg,UdZddlZddlZddlZddlmZddlmZmZmZm Z m Z ddl m Z ddl mZddlmZmZddlmZdd lmZdd lmZdaeeed <ej4Zd efd Zdddddddddgdddddgdddddgddddddd dd!dgd"dd#d$dd%gdd&d'Zeed(j?Z d e!fd)Z"d*e!d+e!d ee!effd,Z#d*e!d-e!d ee!effd.Z$Gd/d0e%Z&d-e!d e e'e!e!ffd1Z(d-e!d ee!effd2Z)d3Z*d@d*e!d+ee!d ee!effd4Z+d*e!d+e!d5e!d6e ee!efd ee!eff d7Z,gd8Z-d(e e!d*e!d e'fd9Z.d(e e!d ee!fd:Z/d(e e!d ee!fd;Z0d(e e!d ee!fd<Z1 dAd=e ee!efd(e e!d*e!d>e2d e ee!eff d?Z3y)Bu 受控 ReAct Text2SQL 工具 核心思想：Agent负责推理，Tool负责SQL，Reviewer负责纠错 内部流程： 1. Schema Injection - 注入数据库表结构 2. SQL Generation - LLM生成SQL（使用 SQLAlchemy 连接池 + extra_info 辅助） 3. SQL Review - LLM审查SQL正确性 4. SQL Guard - 代码级安全校验（硬限制） 5. SQL Execute - 执行SQL并返回结果（使用 SQLAlchemy 连接池单例） 6. Merge - 相似结果合并（Embedding） N)datetime)DictAnyOptionalListTuple)text) SQLDatabase)POSTGRES_CONNECTION_STRINGPOSTGRES_SQLALCHEMY_URL OpenaiAPITEXT2SQL_PROMPTS)get_extra_info _db_instancereturncKt[t4d{t0tjtj t d{adddd{tStS7V7"7#1d{7swYtSxYww)u9懒加载并缓存数据库连接，避免重复初始化N)r_db_lockasyncio to_threadr from_urir /app/tools/text2sql_tool.py_get_dbr#sn8#%,%6%6((*A&  8 <  888 sVB A*B 2A0 A, A0 B A.B ,A0.B 0B6A9 7B> B  fault_recordsuB故障维修记录表，存储所有故障诊断和维修的记录SERIALu 自增主键F)type descriptionusable_in_queryTEXTu9舰船舷号，如'101'、'163'、'554'等，2-4位数字T)101163554602)rr r!examplesuG设备名称，如'主机'、'发电机'、'分油机'、'空压机'等)u主机u 发电机u 分油机u 空压机u舵机u锅炉uN故障现象描述，如'滑油压力低'、'异常振动'、'启动失败'等)u滑油压力低u 异常振动u 启动失败u排烟温度高JSONBuG消耗的备件列表，JSON数组格式，如'["密封圈", "滤芯"]'uF使用 jsonb_array_elements_text(spare_parts) 展开备件进行统计)rr r!json_query_hintuK所属系统名称，如'动力系统'、'电气系统'、'导航系统'等)u 动力系统u 电气系统u 导航系统u 通信系统u其他 TIMESTAMPu*记录创建时间，默认为当前时间z2025-01-15 10:30:00)id ship_number device_namefault spare_parts system_name created_at) table_namer columnsr3cdtdg}|jdtd|jd|jdtdjD]k\}}|jdd sd |d |d d |d}d|vr|ddj |ddddz }d|vr |d|dz }|j|mdj |S)u&生成 Schema 注入的提示词部分u数据库表：r2u 说明：r u字段列表：r3r!Tz - z (rz): r'u （示例：z, Nu）r)u 查询提示： )FAULT_RECORDS_SCHEMAappenditemsgetjoin)linescol_namecol_infolines rget_schema_prompt_sectionrAgs3LAB C DE LL91-@ABC LL LL"#29=CCE(||-t4 hZr(6"2!33x 7N6OP  ! l499Xj-A"1-E#F"GsK KD  ( +H5F,G+HI ID TF 99U rquestion current_datecpKt}tjt|t d{\}}t dj ||||xsd}tdt| tj|ddd{}tjd|tj}|rLtj|jd }|j!d dj#} | r| ddd Stjd |j#tj$tjz} | r4| jd j#j'd} | ddd Sdddd S7R7#t($r} dddt+| d cYd} ~ Sd} ~ wwxYww)u 使用 LLM 根据用户问题生成 SQL。 并发预热数据库连接与获取 extra_info，提升整体响应速度。 Returns: {"sql": "SELECT ...", "success": True/False, "error": "..."} Nsql_generationr5)schemarBrC extra_infou!输出最终sql的提示词内容Tmodel json_output\{.*\}rsqlrLsuccesserror(SELECT\s+.+?;?)$;FuLLM未返回有效SQLuSQL生成失败: )rArgatherrrrformatprintropen_api_chat_without_thinkingresearchDOTALLjsonloadsgroupr;strip IGNORECASErstrip Exceptionstr) rBrCschema_sectionrG_promptresult json_matchparsedrL sql_matches r generate_sqlrjs/0N"..x  MJ . / 6 6!# 7F  -. &MT ??   YYy&"))< ZZ 0 0 34F**UB'--/C"tbAAII2FLLNBMMTVT]T]D]^ //!$**,33C8C4"= =e6MNNE , Te8I#a&6RSSTsk5F6F =F66FF A6FF6 A9FF6FF6 F F3F.(F3)F6.F33F6rLczKddlm}ddlm}t }|dj |||} |j |ddd{}tjd |tj}|rtj|jd}|jd d } |jd g} |jd dj} |jdd} | r| jd} | | | | dSdgdddS7#t $r} dgddt#| dcYd} ~ Sd} ~ wwxYww)u' 使用 LLM 审查 SQL 是否真正回答了用户问题 Returns: { "approved": True/False, "issues": ["问题1", "问题2"], "suggested_sql": "修正后的SQL（如果有问题）", "review_comment": "审查意见" } rr r sql_review)rFrBrLNTrHrKapprovedFissues suggested_sqlr5review_commentrR)rmrnrorpu'审查结果解析失败，默认通过u#审查过程异常，默认通过: )modelsAPI.model_apirpromptsrrArTrVrWrXrYrZr[r\r;r]r_r`ra)rBrLrrrbrdrerfrgrmrnrorpris r review_sqlrssV.(.0N l + 2 2 3F & ?y??    YYy&"))< ZZ 0 0 34Fzz*e4HZZ"-F"JJ;AACM#ZZ(8"=N - 4 4S 9 % !."0  G   1 >   CCF8L    sS.D;D D B>DD; DD;D D8D3-D8.D;3D88D;ceZdZdZy) SQLGuardErroruSQL Guard 校验失败异常N)__name__ __module__ __qualname____doc__rrrrurus&rruc|r|jsy|jj}|jdsyd|vry|jddz }|dkDr dd d |d fSgd }|D]}||vsdd d |fcSgd}|D]}||vsdd d|fcSd|vsd|vsd|vryd|j dvryt }t jd|t j}|jd|Dt jd|t jt jz} | r| jd} d| vrt| jdD]`} | j} t jd| } | s,| jdj} | dvsP|j| b|D]}|t vs |dk7sdd d|fcS|jj d}d|vr|d }t jd!|t j}|r,|jdj}|d"k7rdd d#|fSd$|d fS)%ug SQL 安全守卫 - 代码硬限制 Returns: (passed, cleaned_sql, error_message) )Fr5u SQL为空SELECT)Fr5uB只允许SELECT查询，禁止INSERT/UPDATE/DELETE/CREATE等操作UNION)Fr5u禁止使用UNION操作rQFr5u子查询嵌套过深（u层），最多允许2层)PG_SLEEPSLEEP BENCHMARKWAITFORDELAYu禁止使用危险函数: )PG_INFORMATION_SCHEMA PG_CATALOGPG_CLASSu禁止访问系统表: z--z/*z*/)Fr5uSQL中不允许包含注释rR)Fr5u禁止多语句执行zfault_records\.(\w+)c3<K|]}|jywNlower).0ms r zguard_sql..0s7;a ;szSELECT\s+(.*?)\s+FROM*,z(\w+)\s*(?:AS|as)?\s*$)countsumavgmaxminasdescascnulldistinctalljsonb_array_elements_textjsonb_array_elementscoalescecastdate timestampr r+u使用了不允许的字段: LIMITz LIMIT 100z FROM\s+(\w+)ru5只允许查询 fault_records 表，不允许查询: T)r]upper startswithrr_setrWfindallr^updaterXrYr\splitraddALLOWED_COLUMNS)rL sql_uppersubquery_countdangerous_functionsfunc system_tables sys_table used_columns dot_matches select_match select_partpart col_matchr>col cleaned_sql from_matchr2s r guard_sqlrs ciik% !!#I    )^)3__X.2Nb4^4DD]^^^Q# 9 " :4&AA A$ LM"  !" 7 {CC C#  s{dckTS[7 cjjo15L**4c2==IK7;77995sBMMBII._runcsG ZZ'')T!\\$s)4F"6;;=1G"$K%0#%&/&8FAs"%a&C)#x8&)mmo!+C$!>&*jj5&I%/c3tTRVZ5X%Y&)#h,/HSM'9$**84 1KKM +#*%(%5#'!# #*))0 !!"$0Q9  s;EDE< EE EE E9E4.E94E9rFu获取数据库连接失败: r)rrrarrrr`)rLrrirs` @r execute_sqlrXs/ 9_! d38n! F&&t,,,KJ-  4SVH=    sVA= AA6A A AA=AA A:A5/A:0A=5A::A=r}c TK|s#tjjd}g}d}ttdzD]}|dk(rt ||d{}nt ||||d{}|dsddggd|d|d cS|d }t||d{}|j|dz||d |d |d d|d sN|dr|d}|j|dz|ddn+|tkrd|ggdddj|d |d cSt|\}}} |sJ|j|dz|d| d|tkr|jdd| di#d|ggdd| |d cS|}|j|dz|dddt|d{} | ds6|tkr|j|dz|| dddd|ggd| d|d cSt| d| d|d{} d|| | dt| | d d|d!cSd|ggdd"|d S777776w)#u 受控 Text2SQL 工具 - 内部形成闭环 流程：question → SQL生成 → SQL审查 → SQL Guard → SQL执行 → 返回结果 Args: question: 用户问题 current_date: 当前日期（格式：YYYY-MM-DD），默认为今天 Returns: { "success": True/False, "sql": "最终执行的SQL", "rows": [...], "columns": [...], "row_count": int, "error": "", "review_log": [...] # 审查日志 } z%Y-%m-%dr5rQrNrNFrO)rNrLrr3rrO review_logrLrmrnrp)attemptrLrmrncommentrou使用审查建议的修正SQL)rrLnoteuSQL审查不通过: ; )rrL guard_passed guard_errorru Guard拒绝: u，将重新生成uSQL安全校验失败: Tu Guard通过)rrLrru执行失败，将重新生成)rrL exec_errorrrr3r)rNrLrr3r raw_row_countrOru超过最大重试次数)rnowstrftimerange MAX_RETRYrjgenerate_sql_with_feedbackrsr9r<rrmerge_similar_rowsr) rBrCr current_sqlr gen_result review_resultpassedrr exec_result merged_rowss r text2sql_toolrs-* ||~..z: JKQ' a<+HlCCJ9, Z J)$ #G,( !' );?? {%j1#H-$%56   Z(_-+O< !!&{&<# 9$ %&!!"3DIImH>U4V3WX",,5[+A( [   "Q;" %*   "!!6];-GY+Z"[\ %&!!"6{mD"," { !   ( 44 9%"!!&{&"-g"6< #  %&!!"(1",/  Y!7  "9-[)(5$  a(x+  qD$@|5. s\AH(HH(-H.,H(H!C>H(H$AH(/H&0,H(H(!H($H(&H( previous_sqlrcKddlm}ddlm}t }g}|D]h}d|vr+|dr&|j ddj |dd|vr|j d|dd |vsR|j d |d j|rd j |nd } |d j||||| } |j| ddd{} tjd| tj} | rLtj| jd} | jddj!}|r|dddStjd| j!tj"tjz}|r4|jdj!j%d}|dddSddddS7#t&$r}dddt)|dcYd}~Sd}~wwxYww)u, 基于审查反馈重新生成 SQL rr rrnu问题: rru安全校验失败: ru执行失败: r7u无具体反馈sql_regeneration)rFrBrCrfeedbackNTrHrKrLr5rMrPrQrRFu重新生成SQL失败u重新生成SQL异常: )rqrrrrrAr9r<rTrVrWrXrYrZr[r\r;r]r^r_r`ra)rBrCrrrrrbfeedback_parts log_entryrrdrerfrgrLrhris rrr:s.(.0NN y Yx%8  ! !HTYYy7J-K,L"M N I %  ! !$8=9Q8R"S T 9 $  ! !N9\3J2K"L M  -;tyy(@QH 0 1 8 8!! 9FZ?y??    YYy&"))< ZZ 0 0 34F**UB'--/C"tbAAII2FLLNBMMTVT]T]D]^ //!$**,33C8C4"= =e6MNN% ( Ze8OPSTUPVx6XYYZsiA,G1/AG17G GA6G G1A9G G1G G1G G.G)#G.$G1)G..G1)故障频次排名u高频u最多topu 发生次数c|jtfdtDrL|Dcgc]}|jc}tfddD}tfddD}|xr|Sycc}w)u!判断是否需要合并相似行c3&K|]}|v ywrr)rkwquestion_lowers rrz _should_merge..~s 9.B2 .c3&K|]}|v ywrrrn col_namess rrz _should_merge..sZ/Y!qI~/Yr)namerr.r-c3&K|]}|v ywrrrs rrz _should_merge..sN0M1Y0Mr)r次数rF)ranyMERGE_KEYWORDS)r3rBchas_name has_countrrs @@r _should_merger {sl^^%N 9. 99(/01QWWY0 Z/YZZN0MNN %I%  1sA8cgd}|Dcic]}|j|}}|D] }||vs||cS|D]}|jdvs|cSycc}w)u找到名称列)ru 故障名称rr.r-u备件spare)rrrrankrr0系统Nrr3priorityr col_lower_mapps r_find_name_columnrsl\H+237aQWWY\7M3   # # 779d dH 4sAcvgd}|Dcic]}|j|}}|D] }||vs||cSycc}w)u找到计数列)rrrcntNrrs r_find_count_columnrsL3H+237aQWWY\7M3   # #  46cvgd}|Dcic]}|j|}}|D] }||vs||cSycc}w)u找到系统分类列)r0ru 系统分类systemNrrs r_find_system_columnrsLBH+237aQWWY\7M3   # #  4rrsimilarity_thresholdc "K|rt|dkr|St||s|St|}t|t |}|rs|S ddlm}|Dcgc]}|j|s||}}t|dkr|S|j|d{} t|| D cic]\} } | |  } } } t|fdd} g}t}t| D]\}}||vr |j|d}| j|}|s|j|Ct|}t|jd}t}|r%|j|r|j!||t#|dzt| D]}||vr| |j|d}| j|}|s1|j$||}||k\sJ|t| |jdz }|r+| |j|r|j!| |||j!|||<|r|rd j't|||<|j||j!||j)fd dd |vsd |vr#d |vrd nd }t|D] \}}|dz||<|Scc}w7z$merge_similar_rows..sQUU9a5H1IrT)keyreverser5u、c:t|jdSrr r!s rr$z$merge_similar_rows..ss155A+>'?rrru,Embedding合并失败，使用原始数据: )rr rrrrqrr;get_embeddings_batch_asynczipsortedrrr9rrrrcosine_similarityr<sortr`rUra)rr3rBrname_col system_colrrnames embeddingsremb name_emb_map sorted_rowsrmerged_indicesrname_iemb_i merged_row total_countsystemsjname_jemb_j similarityrank_colidxrir#s @rrrs 3t9> ( +  )H"7+I$W-J 9 D1*.D$3#''(2CX$D u:?K?9??FF 36uj3IJ3IidCc 3I JT'ISWX   ,FAsN"WWXr*F $$V,E""3'cJcggi34KeGcggj1 C O,1q5#k"23&$Q++Hb9$((08Y88F !553{1~'9'9)Q'G#HHK!k!n&8&8&D KN:$>?"&&q)!4$%0Jy !g).F7O)D :&   z *   q !Q-T ?N W G 3!'7!2vH%k2S #aH 3{EGJt  rGs  335E)$0 '+ h{#* 7<<> { ""W)$ V#4  d#]  k#^  h#g  h#b   G#./  I*.b*95::<=302T2TC2TDcN2Tr< s< < c3h< F I Q!3Q!5sC0Q!p7 37 4S>7 |  ^#^Xc]^dSVX[S[n^B7Z7Z7Z7ZT#s(^$ 7Z  #s(^ 7Z|[49 tCy Xc] S hsmcx}#' ` tCH~ ` #Y`` `  $sCx. `rzQxh >;jddlZddlZddlZddlZddlZddlmZmZddlm Z ddl m Z ddl m Z ddlmZmZddlmZmZmZmZedZed ed fZed Zed Zed ZedZedZedZeZdada dZ!dZ"de#fdZ$de de fdZ%d"de#de&deefdZ'dZ(dZ)d#de#de&de#fdZ*e+dk(r)ejXe*d Z-e.d!e.e-yy)$N)ListDict) GraphDatabase)HybridCypherRetriever)Embedder)LocalBgeM3Embeddings OpenaiAPI)MAP_INS NEO4J_CONFIG INDEX_CONFIGEMBEDDING_CONFIGuriuserpassword NAME_PROPERTYFULLTEXT_PROPERTYEMBEDDING_PROPERTY SEARCH_LABELVECTOR_INDEX_NAMEFULLTEXT_INDEX_NAMEcXttjttatS)N)auth)_driverrdriverURIAUTH/app/tools/texttosql_utils.py get_driverr s&&s6 NrcPtttdtdatS)Nbase_urlapi_key)r"r#) _embedderrr rrr get_embedderr%#s*(%j1$Y/  rscttjd|}tjd|}tjd|}|r|jdnd}dg}|r% tj|jd}|rt|jdnd}|||fS#t t f$rY4wxYw)Nzname='([^']*)'zlabels=(\[[^\]]*\])zscore=([\d.]+) 未知名称 未知标签)researchgroupast literal_eval ValueError SyntaxErrorfloat)r& name_match labels_match score_matchnamelabelsscores rparse_record_stringr:.s99.Q7J993Q7L99.a8K$.Z  a ND F %%l&8&8&;` AS name, [lbl IN labels(node) WHERE lbl <> 'z,'] AS labels, score )rvector_index_namefulltext_index_namer;retrieval_query)rrrrr) sync_driverr;s rbuild_retrieverrB?s: +/$o&44@>B   rsentencetop_kc "ttt}|j||}g}|jD]6}|j }d}dg}d} t |dr7|jd|}|jd|}|jd| } nt|tr}|jd rt|\}}} n\ tj|} t| tr6| jd|}| jd|}| jd| } | dk(r4t |d r(|j"r|j"jd| } |j%||| d d d 9|S#tt f$r|}YhwxYw)N) query_textrDr)r*r+keysr7r8r9zrzsF  ;3?HH#5)#F+\*-EF"?3 "#67"#78">2 "#67"#89     3 " 8 8M  '#'c'4:'VB] C* z W[[(TU VF  &Mr#x3 бMj ( dZddlZddlZddlZddlZddlZddlZddlmZddlm Z m Z m Z ddl m Z ddlmZddlZddlmZddlmZmZdd lmZdd lmZed Zed Zd ZdZdZdZdZ de!de!fdZ"de#de#de#fdZ$de!de#fdZ%e#eezeefde!de!de#de#de#de!f dZ& d)de!d e!d!e!d"e!de e!e ff d#Z'e d*de!d$e e!de!fd%Z(e d+de!d&e!d'e#de!fd(Z)y),uW VLM图像处理工具模块 包含图像识别、图像压缩、图像保存等功能 N)datetime)OptionalDictAny)Image)BytesIO)tool) VLM_CONFIG SERVER_CONFIG) OpenaiAPI)track_function_callsapi_basemodeli皙?Uu你是一个专业的工业设备巡检专家助手。 你的任务是协助工程师分析现场情况。 当你遇到以下情况时： 1. 用户提供了图片路径（如 .png, .jpg, /app/data/... 等）。 2. 用户询问有关设备外观、颜色、仪表读数或物理损坏的问题。 你应该： - 调用 `vlm_image_to_text` 工具。 - 在 `prompt` 参数中，根据用户的具体意图（如：检查漏油、读仪表、看指示灯）量身定制分析指令。 - 获取 VLM 结果后，结合专业知识给出建议。 image_pathreturnct|d5}tj|jj dcdddS#1swYyxYw)u&将本地图片转换为 Base64 编码rbutf-8N)openbase64 b64encodereaddecode)rfs Ae:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\tools\vlm_tools.py encode_imager,s9 j$ 1)009  s 2A  Awidthheightc|tj|dz }tj|dz }||zdz}|dzS)u 根据 Qwen-VL 的图像分块策略估算视觉 tokens。 公式来源：Qwen-VL 官方技术文档（Naive resizing + 192 tokens per unit） iP)mathceil)r r!units_hunits_w total_unitss restimate_qwen_vl_visual_tokensr*2sB ii %Gii $GG#a'K  textc`tjd}t|j|S)u;使用 tiktoken 估算文本 token 数（兼容中英文） cl100k_base)tiktoken get_encodinglenencode)r,encs rcount_text_tokensr4=s&    .C szz$  r+ base64_image prompt_textmax_input_tokensmin_size jpeg_qualityc |jds td |jdd\}}tj|}t j t|jd}|j\} } t|} t| | } | | z}td| d | d | d | d | ||kr td |Sd}|}||kDrT|dkDrO|dz}t|t| |z}t|t| |z}| t||z}||kDr|dkDrOt|t| |z}t|t| |z}td|d |d||j!||ft j"j$}t}|j'|d|tj(|j+j-d}d|S#t$r} td| d} ~ wwxYw)ua 智能压缩 base64 图像，确保 (文本 tokens + 视觉 tokens) <= max_input_tokens data:imagez:Invalid base64 image format. Must start with 'data:image'.,r#RGBzFailed to decode base64 image: Nu[VLM Preprocess] 原始尺寸: xu | 文本 tokens: u | 视觉 tokens: u | 总计: u![VLM Preprocess] ✅ 无需压缩g?g?ru1[VLM Preprocess] ⚠️ 需压缩 → 新尺寸: u | 预估总 tokens: JPEG)formatqualityrzdata:image/jpeg;base64,) startswith ValueErrorsplitr b64decoderrrconvertsize Exceptionr4r*printmaxintresize ResamplingLANCZOSsavergetvaluer)r5r6r7r8r9headerb64_data image_dataimgorig_worig_he text_tokens visual_tokens total_tokensscale target_tokensnew_wnew_hfinal_wfinal_h resized_imgbuffercompressed_b64s rsmart_resize_base64_imagerdCs?  " "< 0UVV@'--c15%%h/ jj,-55e<$K0K266BM.L +F81VH??@sA&G.. H 7HH  description output_dir record_filec |jdsdddS|jdd\}}d|vsd|vrd}nd |vrd }nd |vrd }n d |vrd }nd}tj|d t j j dddtjjdd|}tjj||}tj|} t|d5} | j| ddd|||tjj!d} tjtjj#|d g} tjj%|r? t|dd5} t'j(| } t+| t,sg} ddd| j3| t|dd5} t'j4| | dddddt7d|d ||ddS#1swYxYw#1swYlxYw#t&j.t0f$rg} YwxYw#1swYXxYw#t8$r} dddt;| dcYd} ~ Sd} ~ wwxYw)u 保存 base64 图片到指定目录，并记录图片名称和描述到 JSON 文件。 Args: base64_image: base64 编码的图片数据（data:image/xxx;base64,... 格式） description: 图片的描述文本 output_dir: 图片保存目录 record_file: 记录 JSON 文件路径 Returns: 包含保存结果的字典：{"success": bool, "image_name": str, "image_path": str, "error": str} r;FzInvalid base64 image format)successerrorr<r#jpegjpgpnggifwebpT)exist_okN _z %Y%m%d%H%M%S.wb) image_namerre timestamprr)encodingw) ensure_asciiindentu[ImageSaved] 图片已保存: )rirurrj)rBrDosmakedirsuuiduuid4hexrnowstrftimepathjoinrrErwrite isoformatdirnameexistsjsonload isinstancelistJSONDecodeErrorIOErrorappenddumprIrHstr)r5rerfrgrQrRextrurrSr record_entryexisting_recordsrWs rsave_base64_image_and_recordrvsY$A &&|4$/LM M'--c15 V uC f_C f_C v CC J. (("-.a 0G0G0W/XXYZ]Y^_ WW\\*j9 %%h/ *d #q GGJ $%$&!113   BGGOOK04@ 77>>+ & &+sW='+yy|$%&6=+-(>  - +sW 5 II&a H6 .zl;<$$   ;$ #>=(('2 &#%  & 6 5  V    sI"CI"1HBI"H5(H)>H5I"%I?I"H&!I")H2.H55II"II"II"" J+J:JJpromptcKd}|r|d|n|}t||tttz} t j |d{}t d|t||dd}|d r,t d |d td d |d }|d|d}|St d|d|S7e#t$r:}ddl } dt|d| j} t | | cYd}~Sd}~wwxYww)u 调用 Qwen3.5-35B 进行工业巡检分析。 - 自动移除所有 或其他内部思考过程。仅输出最终的专业分析结果。 你是一位资深的工业巡检专家。请仔细观察这张图片并按以下结构报告： 1. 设备识别：图中是什么设备？型号或标签是否可见？ 2. 状态评估：仪表盘数值是否在正常区间？指示灯颜色是什么？ 3. 异常检测：是否存在漏油、生锈、电缆破损、螺丝松动或烟雾？ 4. 环境风险：周围是否有杂物堆放或安全隐患？ 请用专业、客观、简短的语言描述。u 特别注意：)r5r6r7Nu✅ 最终输出: picturezpicture/image_records.json)r5rerfrgriu📷 图片已保存: rubase_urlz /picture/u ![用户上传图片]()u⚠️ 图片保存失败: rjruVLM 调用失败:  ) rdrK MAX_MODEL_LENINPUT_TOKEN_SAFETY_RATIOr open_api_vl_without_thinkingrIrr rH tracebackr format_exc) rrdefault_prompt final_prompt safe_imageresult save_result image_urlrWr error_msgs rvlm_image_to_textrsA ;DJn%%6vh?~L* ]-EEFJ  ==jII #F8,-2# 4  y ! *;|+D*EF G(45Y{YZIx9)AFF  / G0D/EF G #J& (Q93G3G3I2JK  i sS0C9B3 B1 AB3C9B30C91B33 C6>)U +(nn-=rBOH#2#8#8#:%!D#hZs488FB3G2H MMH"$;-ZL8MhZX X GR 2(Q112saC B%B!B%B#A,B%C B% C !B%#B%% C. C;C<C CC ) image_inputzimage_input/image_records.json)N))*__doc__r}rerr%rrrtypingrrrPILriorr/langchain_core.toolsr configr r modelsAPI.model_apir utils.function_trackerr VLM_API_BASEVLM_MODEL_NAMErrMIN_IMAGE_SIZE JPEG_QUALITYSYSTEM_PROMPT_VLMrrrKr*r4rdrrrr+rrs &&%,)7*% G$   :S:S: #ss!C!C! 0H HI"$ 06060606 06  06  06l$7 S S S S  S  #s(^ S l!66 SM6 66r#2#2 #2 #2 #2#2r+j+x""" 智能体使用统计工具 记录和统计智能体的调用次数（PostgreSQL数据库存储） """ from datetime import datetime from typing import Dict, Any from config import POSTGRES_CONNECTION_STRING ROUTE_FLAG_DISPLAY_NAMES = { "问题排查": "问题排查", "操作使用": "操作使用", "百科问答": "百科问答" } ROUTE_FLAG_ICONS = { "问题排查": "detection", "操作使用": "repair", "百科问答": "doc" } ROUTE_FLAG_COLORS = { "问题排查": "#FFB800", "操作使用": "#00C2FF", "百科问答": "#9153FF" } async def init_agent_usage_table(): """ 初始化 agent_usage_records 表 """ try: from psycopg_pool import AsyncConnectionPool except ImportError: print("[agent_usage_statistics] psycopg_pool 未安装，无法初始化表") return async with AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, kwargs={"autocommit": True} ) as pool: async with pool.connection() as conn: async with conn.cursor() as cur: await cur.execute(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS agent_usage_records ( id SERIAL PRIMARY KEY, chat_id TEXT NOT NULL DEFAULT '', route_flag TEXT NOT NULL DEFAULT '', message_id TEXT NOT NULL DEFAULT '', created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT NOW(), UNIQUE(chat_id, route_flag) ) """) await cur.execute(""" CREATE INDEX IF NOT EXISTS agent_usage_records_route_flag_idx ON agent_usage_records(route_flag) """) await cur.execute(""" CREATE INDEX IF NOT EXISTS agent_usage_records_created_at_idx ON agent_usage_records(created_at) """) print("[agent_usage_statistics] agent_usage_records 表初始化完成") async def record_agent_usage(chat_id: str, route_flag: str, message_id: str = "") -> bool: """ 记录智能体使用情况到数据库 Args: chat_id: 会话ID route_flag: 路由标志（智能体类型） message_id: 消息ID Returns: 是否记录成功 """ if not chat_id or not route_flag: return False try: from psycopg_pool import AsyncConnectionPool except ImportError: print("[agent_usage_statistics] psycopg_pool 未安装，无法记录") return False try: async with AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, kwargs={"autocommit": True} ) as pool: async with pool.connection() as conn: async with conn.cursor() as cur: await cur.execute( """ INSERT INTO agent_usage_records (chat_id, route_flag, message_id, created_at) VALUES (%s, %s, %s, %s) ON CONFLICT (chat_id, route_flag) DO UPDATE SET message_id = EXCLUDED.message_id, created_at = EXCLUDED.created_at """, (chat_id, route_flag, message_id or "", datetime.now()) ) return True except Exception as e: print(f"[agent_usage_statistics] 记录智能体使用失败: {e}") return False def _format_count(count: int) -> str: if count >= 10000: return f"{count / 10000:.1f}万" else: return f"{count:,}" async def get_agent_usage_statistics() -> Dict[str, Any]: """ 从数据库查询智能体使用统计 统计逻辑： - 同一 chat_id + route_flag 只保留一条记录 - 统计各类型的总使用次数 - 统计近6个月的月度使用次数 Returns: 统计结果字典 """ try: from psycopg_pool import AsyncConnectionPool except ImportError: print("[agent_usage_statistics] psycopg_pool 未安装，无法查询") return {"success": False, "data": None} required_routes = ["操作使用", "问题排查", "百科问答"] now = datetime.now() last_6_months = [] for i in range(5, -1, -1): year = now.year month = now.month - i while month <= 0: month += 12 year -= 1 last_6_months.append({ "year": year, "month": month, "key": f"{year}-{month:02d}", "label": f"{month}月" }) try: async with AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, kwargs={"autocommit": True} ) as pool: async with pool.connection() as conn: async with conn.cursor() as cur: # 查询各类型总使用次数 route_counts = {} for route_flag in required_routes: await cur.execute( """ SELECT COUNT(*) FROM agent_usage_records WHERE route_flag = %s """, (route_flag,) ) row = await cur.fetchone() route_counts[route_flag] = row[0] if row else 0 # 查询近6个月各类型月度使用次数 monthly_counts = {route: {m["key"]: 0 for m in last_6_months} for route in required_routes} for route_flag in required_routes: for m in last_6_months: month_start = datetime(m["year"], m["month"], 1) if m["month"] == 12: month_end = datetime(m["year"] + 1, 1, 1) else: month_end = datetime(m["year"], m["month"] + 1, 1) await cur.execute( """ SELECT COUNT(*) FROM agent_usage_records WHERE route_flag = %s AND created_at >= %s AND created_at < %s """, (route_flag, month_start, month_end) ) row = await cur.fetchone() monthly_counts[route_flag][m["key"]] = row[0] if row else 0 except Exception as e: print(f"[agent_usage_statistics] 查询统计数据失败: {e}") import traceback traceback.print_exc() return {"success": False, "data": None} total = sum(route_counts.get(route, 0) for route in required_routes) types_data = [] monthly_stats = [] for route_flag in required_routes: count = route_counts.get(route_flag, 0) display_name = ROUTE_FLAG_DISPLAY_NAMES.get(route_flag, route_flag) icon = ROUTE_FLAG_ICONS.get(route_flag, "info") color = ROUTE_FLAG_COLORS.get(route_flag, "#8C8C8C") types_data.append({ "name": display_name, "count": _format_count(count), "icon": icon, "color": color }) monthly_data = [] for m in last_6_months: monthly_data.append({ "month": m["label"], "count": monthly_counts[route_flag][m["key"]] }) monthly_stats.append({ "name": display_name, "color": color, "monthlyCounts": monthly_data }) return { "success": True, "data": { "total": _format_count(total), "types": types_data, "monthlyStats": monthly_stats, "months": [m["label"] for m in last_6_months] } } x+%""" 故障记录数据库模块 用于在故障诊断智能体生成方案后自动记录故障信息到PostgreSQL数据库 记录内容：舷号、设备、故障、备件、系统 """ import json import re import asyncio from datetime import datetime from typing import Dict, Any, Optional, List from config import POSTGRES_CONNECTION_STRING async def init_fault_records_table(): """ 初始化 fault_records 表 """ try: from psycopg_pool import AsyncConnectionPool except ImportError: print("[fault_record_db] psycopg_pool 未安装，无法初始化表") return async with AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, kwargs={"autocommit": True} ) as pool: async with pool.connection() as conn: async with conn.cursor() as cur: await cur.execute(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS fault_records ( id SERIAL PRIMARY KEY, ship_number TEXT NOT NULL DEFAULT '', device_name TEXT NOT NULL DEFAULT '', fault TEXT NOT NULL DEFAULT '', spare_parts JSONB NOT NULL DEFAULT '[]', system_name TEXT NOT NULL DEFAULT '', created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT NOW() ) """) await cur.execute(""" CREATE INDEX IF NOT EXISTS fault_records_ship_number_idx ON fault_records(ship_number) """) await cur.execute(""" CREATE INDEX IF NOT EXISTS fault_records_device_name_idx ON fault_records(device_name) """) await cur.execute(""" CREATE INDEX IF NOT EXISTS fault_records_system_name_idx ON fault_records(system_name) """) await cur.execute(""" CREATE INDEX IF NOT EXISTS fault_records_created_at_idx ON fault_records(created_at) """) print("[fault_record_db] fault_records 表初始化完成") async def extract_spare_parts_from_scheme(scheme_content: str) -> List[str]: """ 从方案内容中用大模型抽取备件名称列表 Args: scheme_content: 方案内容（Markdown格式） Returns: 备件名称列表 """ if not scheme_content or len(scheme_content.strip()) < 10: return [] prompt = f"""从以下维修方案内容中提取所有提到的备品备件名称。 方案内容： {scheme_content[:3000]} 提取规则： 1. 找到"备品备件"、"备件"等相关章节，提取其中的项目名称 2. 只提取名称，不要提取型号、规格、数量、材质、用途等 3. 如果没有专门的章节，也从全文中识别备件名称 以JSON数组格式返回： {{ "备品备件": [备件名称1, 备件名称2, ...] }} 如果没有提到备品备件，请返回空数组 []""" try: from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI result_text = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( query=prompt, json_output=True ) print("抽取出来的备品备件", result_text) result_text = result_text.strip() result_text = re.sub(r'^```json\s*', '', result_text, flags=re.IGNORECASE) result_text = re.sub(r'^```\s*', '', result_text) result_text = re.sub(r'```$', '', result_text) try: parsed = json.loads(result_text) except json.JSONDecodeError: json_match = re.search(r'\{.*\}', result_text, re.DOTALL) if json_match: parsed = json.loads(json_match.group(0)) else: return [] if isinstance(parsed, dict): if "备品备件" in parsed and isinstance(parsed["备品备件"], list): return [str(part).strip() for part in parsed["备品备件"] if part] all_parts = [] for v in parsed.values(): if isinstance(v, list): all_parts.extend([str(part).strip() for part in v if part]) return all_parts elif isinstance(parsed, list): return [str(part).strip() for part in parsed if part] return [] except Exception as e: print(f"[fault_record_db] 从方案提取备件失败: {str(e)}") return [] async def save_fault_record( ship_number: str, device_name: str, fault: str, spare_parts: List[str], system_name: str ) -> bool: """ 保存故障记录到数据库 Args: ship_number: 舷号 device_name: 设备名称 fault: 故障现象 spare_parts: 备件列表 system_name: 系统名称 Returns: 是否保存成功 """ if not ship_number and not device_name and not fault: print("[fault_record_db] 舷号、设备、故障均为空，跳过保存") return False try: from psycopg_pool import AsyncConnectionPool except ImportError: print("[fault_record_db] psycopg_pool 未安装，无法保存") return False try: async with AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, kwargs={"autocommit": True} ) as pool: async with pool.connection() as conn: async with conn.cursor() as cur: await cur.execute( """ INSERT INTO fault_records (ship_number, device_name, fault, spare_parts, system_name, created_at) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s) """, ( ship_number or "", device_name or "", fault or "", json.dumps(spare_parts, ensure_ascii=False), system_name or "", datetime.now() ) ) print(f"[fault_record_db] 故障记录已保存: 舷号={ship_number}, 设备={device_name}, 故障={fault}, 系统={system_name}, 备件数={len(spare_parts)}") return True except Exception as e: print(f"[fault_record_db] 保存故障记录失败: {str(e)}") import traceback traceback.print_exc() return False async def record_fault_from_state(state: Dict[str, Any]) -> bool: """ 从工作流状态中提取故障信息并记录到数据库 在故障诊断智能体生成方案后调用 流程： 1. 从状态中获取舷号、设备、故障 2. 从方案内容中用大模型抽取备件 3. 通过设备名称反推系统 4. 保存到数据库 Args: state: 工作流状态字典 Returns: 是否记录成功 """ ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" if not device_name and not fault: print("[fault_record_db] 设备和故障均为空，跳过记录") return False scheme_content = state.get("last_generated_scheme", "") or state.get("response", "") or "" spare_parts = await extract_spare_parts_from_scheme(scheme_content) system_name = "其他" if device_name: from tools.fault_statistics import get_device_system_from_neo4j system_name = await get_device_system_from_neo4j(device_name) return await save_fault_record( ship_number=ship_number, device_name=device_name, fault=fault, spare_parts=spare_parts, system_name=system_name ) async def query_fault_records( ship_number: Optional[str] = None, device_name: Optional[str] = None, system_name: Optional[str] = None, start_date: Optional[str] = None, end_date: Optional[str] = None, limit: int = 1000 ) -> List[Dict[str, Any]]: """ 从数据库查询故障记录 Args: ship_number: 舷号过滤 device_name: 设备名称过滤 system_name: 系统名称过滤 start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD） end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD） limit: 返回记录数上限 Returns: 故障记录列表 """ try: from psycopg_pool import AsyncConnectionPool except ImportError: print("[fault_record_db] psycopg_pool 未安装，无法查询") return [] from datetime import timedelta conditions = [] params = [] idx = 1 if ship_number: conditions.append(f"ship_number = %s") params.append(ship_number) if device_name: conditions.append(f"device_name = %s") params.append(device_name) if system_name: conditions.append(f"system_name = %s") params.append(system_name) if start_date: try: start_dt = datetime.strptime(start_date, "%Y-%m-%d") conditions.append(f"created_at >= %s") params.append(start_dt) except ValueError: pass if end_date: try: end_dt = datetime.strptime(end_date, "%Y-%m-%d") + timedelta(days=1) - timedelta(seconds=1) conditions.append(f"created_at <= %s") params.append(end_dt) except ValueError: pass where_clause = " AND ".join(conditions) if conditions else "1=1" try: async with AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, kwargs={"autocommit": True} ) as pool: async with pool.connection() as conn: async with conn.cursor() as cur: sql = f""" SELECT id, ship_number, device_name, fault, spare_parts, system_name, created_at FROM fault_records WHERE {where_clause} ORDER BY created_at DESC LIMIT %s """ params.append(limit) await cur.execute(sql, params) rows = await cur.fetchall() columns = ["id", "ship_number", "device_name", "fault", "spare_parts", "system_name", "created_at"] results = [] for row in rows: record = dict(zip(columns, row)) if isinstance(record.get("spare_parts"), str): try: record["spare_parts"] = json.loads(record["spare_parts"]) except Exception: record["spare_parts"] = [] if isinstance(record.get("created_at"), datetime): record["created_at"] = record["created_at"].isoformat() results.append(record) return results except Exception as e: print(f"[fault_record_db] 查询故障记录失败: {str(e)}") import traceback traceback.print_exc() return [] 췌xx8""" 故障类型统计工具模块 用于统计故障诊断智能体记录的故障信息 数据来源：PostgreSQL fault_records 表 """ import os import re import json import httpx from datetime import datetime, timedelta from typing import Dict, Any, Optional, List from difflib import SequenceMatcher import asyncio from langchain_core.tools import tool from utils.function_tracker import track_function_calls from config import REPAIR_FEEDBACK_CONFIG neo4j_cache = {} def fuzzy_match_system(user_input: str, system_name: str, threshold: float = 0.6) -> bool: if not user_input or not system_name: return False user_input = user_input.strip().lower() system_name = system_name.strip().lower() if user_input == system_name: return True if user_input in system_name or system_name in user_input: return True similarity = SequenceMatcher(None, user_input, system_name).ratio() return similarity >= threshold async def get_device_system_from_neo4j(device_name: str) -> str: """ 从 Neo4j 图谱中查询设备对应的系统（调用外部接口），带缓存机制 """ if not device_name or not device_name.strip(): return "其他" device_name_clean = device_name.strip().lower() if device_name_clean in neo4j_cache: return neo4j_cache[device_name_clean] from config import DEVICE_SYSTEM_CONFIG endpoint = DEVICE_SYSTEM_CONFIG.get("endpoint") timeout = DEVICE_SYSTEM_CONFIG.get("timeout", 30.0) min_hops = DEVICE_SYSTEM_CONFIG.get("default_min_hops", 2) max_hops = DEVICE_SYSTEM_CONFIG.get("default_max_hops", 8) top_k = DEVICE_SYSTEM_CONFIG.get("default_top_k", 10) if not endpoint: result = "其他" neo4j_cache[device_name_clean] = result return result try: payload = { "device_name": device_name.strip(), "min_hops": min_hops, "max_hops": max_hops, "top_k": top_k } async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as client: response = await client.post( endpoint, json=payload, headers={"Content-Type": "application/json"} ) if response.status_code != 200: result = "其他" neo4j_cache[device_name_clean] = result return result result_json = response.json() if not result_json.get("success", False): result = "其他" neo4j_cache[device_name_clean] = result return result systems = result_json.get("systems", []) if not systems or not isinstance(systems, list): result = "其他" neo4j_cache[device_name_clean] = result return result first_system = systems[0] if isinstance(first_system, dict): system_name = first_system.get("name") or first_system.get("系统名称") or first_system.get("名称") if system_name: result = system_name.strip() neo4j_cache[device_name_clean] = result return result result = "其他" neo4j_cache[device_name_clean] = result return result except Exception as e: print(f"查询设备系统失败: {str(e)}") result = "其他" neo4j_cache[device_name_clean] = result return result def generate_color_palette(n: int) -> List[str]: predefined_colors = [ "#00C2FF", "#4E7CFE", "#9153FF", "#FFB800", "#00D16B", "#FF6B6B", "#4ECDC4", "#45B7D1", "#FFA07A", "#98D8C8", "#F7DC6F", "#BB8FCE", "#85C1E9", "#F8B500", "#00E676", "#FF4081", "#7C4DFF", "#18FFFF", "#69F0AE", "#FFD740" ] if n <= len(predefined_colors): return predefined_colors[:n] colors = predefined_colors.copy() import colorsys for i in range(len(predefined_colors), n): hue = (i * 0.618033988749895) % 1.0 saturation = 0.7 + (i % 3) * 0.1 value = 0.8 + (i % 2) * 0.1 rgb = colorsys.hsv_to_rgb(hue, saturation, value) color = "#{:02X}{:02X}{:02X}".format( int(rgb[0] * 255), int(rgb[1] * 255), int(rgb[2] * 255) ) colors.append(color) return colors async def _query_fault_records_from_db( ship_number: Optional[str] = None, start_date: Optional[str] = None, end_date: Optional[str] = None, system_name: Optional[str] = None, limit: int = 5000 ) -> List[Dict[str, Any]]: """ 从数据库查询故障记录（内部共用方法） """ from tools.fault_record_db import query_fault_records return await query_fault_records( ship_number=ship_number, system_name=system_name, start_date=start_date, end_date=end_date, limit=limit ) async def statistics_fault_types( ship_number_filter: Optional[str] = None ) -> Dict[str, Any]: """ 统计故障类型（从数据库读取），按系统分类计算百分比 Args: ship_number_filter: 舷号过滤（可选） Returns: 包含统计结果的字典 """ try: records = await _query_fault_records_from_db(ship_number=ship_number_filter) if not records: return { "success": True, "faultTypeData": [] } system_totals = {} valid_count = 0 for record in records: system_name = record.get("system_name", "其他") if not system_name: system_name = "其他" valid_count += 1 if system_name not in system_totals: system_totals[system_name] = 0 system_totals[system_name] += 1 fault_type_data = [] if valid_count > 0: unique_systems = sorted(system_totals.keys()) colors = generate_color_palette(len(unique_systems)) system_color_map = {system: color for system, color in zip(unique_systems, colors)} for system_name, count in system_totals.items(): percentage = round((count / valid_count) * 100) color = system_color_map.get(system_name, "#6E7D91") fault_type_data.append({ "value": percentage, "name": system_name, "itemStyle": { "color": color } }) fault_type_data.sort(key=lambda x: x["value"], reverse=True) return { "success": True, "faultTypeData": fault_type_data } except Exception as e: print(f"[故障类型统计错误] {str(e)}") import traceback traceback.print_exc() return { "success": False, "faultTypeData": [] } @tool async def fault_type_statistics_tool( ship_number_filter: Optional[str] = None ) -> Dict[str, Any]: """ 故障类型统计工具（供工作流调用） 统计故障类型，按系统分类并计算百分比 Args: ship_number_filter: 舷号过滤（可选） Returns: 统计结果，包含 success 和 faultTypeData 字段 """ result = await statistics_fault_types(ship_number_filter=ship_number_filter) return result async def merge_similar_faults_with_embedding( fault_counter: Dict[str, int], fault_system_map: Dict[str, str], similarity_threshold: float = 0.85 ) -> tuple: """ 使用embedding合并相似的故障 """ if not fault_counter: return {}, {}, {} fault_keys = list(fault_counter.keys()) if len(fault_keys) <= 1: return fault_counter.copy(), fault_system_map.copy(), {} try: from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI embeddings = await OpenaiAPI.get_embeddings_batch_async(fault_keys) fault_embedding_map = {key: emb for key, emb in zip(fault_keys, embeddings)} merged_counter = {} merged_system_map = {} merge_mapping = {} merged_keys = set() sorted_faults = sorted(fault_counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) for fault_key, count in sorted_faults: if fault_key in merged_keys: continue merged_keys.add(fault_key) merged_counter[fault_key] = count merged_system_map[fault_key] = fault_system_map.get(fault_key, "其他") for other_key, other_count in sorted_faults: if other_key in merged_keys or other_key == fault_key: continue if fault_embedding_map.get(fault_key) and fault_embedding_map.get(other_key): similarity = OpenaiAPI.cosine_similarity( fault_embedding_map[fault_key], fault_embedding_map[other_key] ) if similarity >= similarity_threshold: merged_counter[fault_key] += other_count merged_keys.add(other_key) merge_mapping[other_key] = fault_key return merged_counter, merged_system_map, merge_mapping except Exception as e: print(f"Embedding合并失败，使用原始数据: {str(e)}") return fault_counter.copy(), fault_system_map.copy(), {} async def statistics_fault_frequency( top_n: int = 10, start_date: Optional[str] = None, end_date: Optional[str] = None, system_filter: Optional[str] = None, use_embedding_merge: bool = True, similarity_threshold: float = 0.85 ) -> Dict[str, Any]: """ 统计故障发生次数（从数据库读取），按频率排序 统计所有故障的数据，但只返回top N展示在表格中 Args: top_n: 返回前 N 个高频故障（默认为 10） start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） system_filter: 系统名称过滤（可选） use_embedding_merge: 是否使用embedding合并相似故障（默认True） similarity_threshold: 相似度阈值（默认0.85） Returns: 包含统计结果的字典 """ try: records = await _query_fault_records_from_db( start_date=start_date, end_date=end_date ) if not records: return { "success": True, "totalCount": 0, "totalTypes": 0, "highFreqFaults": [] } fault_counter = {} fault_system_map = {} for record in records: device_name = record.get("device_name", "") fault = record.get("fault", "") system_name = record.get("system_name", "其他") if not device_name or not fault: continue if system_filter and not fuzzy_match_system(system_filter, system_name): continue fault_key = f"{device_name}{fault}" if fault_key not in fault_counter: fault_counter[fault_key] = 0 fault_system_map[fault_key] = system_name fault_counter[fault_key] += 1 if use_embedding_merge and len(fault_counter) > 1: fault_counter, fault_system_map, merge_mapping = await merge_similar_faults_with_embedding( fault_counter, fault_system_map, similarity_threshold ) if merge_mapping: print(f"合并了 {len(merge_mapping)} 个相似故障") # 先计算全部数据的统计量 total_count = sum(fault_counter.values()) total_types = len(fault_counter) # 对全部数据排序 sorted_faults_all = sorted(fault_counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 只取top N用于展示表格 sorted_faults = sorted_faults_all[:top_n] high_freq_faults = [] for rank, (fault_key, count) in enumerate(sorted_faults, start=1): system_name = fault_system_map.get(fault_key, "其他") high_freq_faults.append({ "rank": rank, "name": fault_key, "system": system_name, "count": count }) return { "success": True, "totalCount": total_count, "totalTypes": total_types, "highFreqFaults": high_freq_faults } except Exception as e: print(f"[故障频率统计错误] {str(e)}") import traceback traceback.print_exc() return { "success": False, "highFreqFaults": [] } @tool async def fault_frequency_statistics_tool( top_n: Optional[int] = 6, start_date: Optional[str] = None, end_date: Optional[str] = None, system_filter: Optional[str] = None ) -> Dict[str, Any]: """ 故障发生次数统计工具（供工作流调用） 统计故障发生次数，按频率排序 Args: top_n: 返回前 N 个高频故障（默认为 6） start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） system_filter: 系统名称过滤（可选） Returns: 统计结果，包含 success 和 highFreqFaults 字段 """ result = await statistics_fault_frequency( top_n=top_n or 10, start_date=start_date, end_date=end_date, system_filter=system_filter ) return result async def statistics_spare_parts( ship_number_filter: Optional[str] = None, start_date: Optional[str] = None, end_date: Optional[str] = None, top_n: int = 6 ) -> Dict[str, Any]: """ 统计备件消耗（从数据库读取） 统计所有备件的数据，但只返回top N展示在表格中 Args: ship_number_filter: 舷号过滤（可选） start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） top_n: 表格中展示的前 N 个备件（默认为 5） Returns: 包含统计结果的字典 """ try: records = await _query_fault_records_from_db( ship_number=ship_number_filter, start_date=start_date, end_date=end_date ) if not records: return { "success": True, "totalCount": 0, "totalTypes": 0, "sparePartData": { "categories": [], "system": [], "counter": [] } } spare_part_counter = {} spare_part_system_map = {} for record in records: spare_parts = record.get("spare_parts", []) system_name = record.get("system_name", "其他") if not spare_parts: continue for part in spare_parts: if not part or not part.strip(): continue part_key = part.strip() if part_key not in spare_part_counter: spare_part_counter[part_key] = 0 spare_part_system_map[part_key] = system_name spare_part_counter[part_key] += 1 # 先计算全部数据的统计量 total_count = sum(spare_part_counter.values()) total_types = len(spare_part_counter) # 对全部数据排序 sorted_parts_all = sorted(spare_part_counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 只取top N用于展示表格 sorted_parts = sorted_parts_all[:top_n] categories = [] systems = [] counters = [] for part_key, count in sorted_parts: categories.append(part_key) systems.append(spare_part_system_map.get(part_key, "其他")) counters.append(count) return { "success": True, "totalCount": total_count, "totalTypes": total_types, "sparePartData": { "categories": categories, "system": systems, "counter": counters } } except Exception as e: print(f"[备件统计错误] {str(e)}") import traceback traceback.print_exc() return { "success": False, "sparePartData": { "categories": [], "system": [], "counter": [] } } @tool async def spare_parts_statistics_tool( ship_number: Optional[str] = None, start_date: Optional[str] = None, end_date: Optional[str] = None, top_n: Optional[int] = 5 ) -> Dict[str, Any]: """ 备件消耗统计工具（供工作流调用） 统计备件消耗情况 Args: ship_number: 舷号过滤（可选） start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD，可选） top_n: 返回前 N 个备件（默认为 5） Returns: 统计结果，包含 success 和 sparePartData 字段 """ result = await statistics_spare_parts( ship_number_filter=ship_number, start_date=start_date, end_date=end_date, top_n=top_n or 5 ) return result async def extract_device_from_text(text: str) -> Optional[str]: """ 从文本中提取设备名称（使用大模型） """ if not text or not text.strip(): return None prompt = f"""从以下文本中提取设备名称： 文本内容： {text} 请识别文本中提到的具体设备名称，如：发动机、压缩机、水泵、发电机、空调机组、液压泵等。 请以JSON格式返回： {{"device": "设备名称"}} 如果文本中没有提到任何设备，请返回 {{"device": null}} 只返回JSON，不要有其他内容。""" try: from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI result_text = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( query=prompt, json_output=True ) result_text = result_text.strip() result_text = re.sub(r'^```json\s*', '', result_text, flags=re.IGNORECASE) result_text = re.sub(r'^```\s*', '', result_text) result_text = re.sub(r'```$', '', result_text) json_match = re.search(r'\{.*\}', result_text, re.DOTALL) if json_match: result = json.loads(json_match.group(0)) device = result.get("device") if device and device != "null": return str(device).strip() return None except Exception as e: print(f"大模型提取设备名称失败: {str(e)}") return None async def classify_feedback_content(text: str) -> str: """ 对反馈内容进行分类（使用大模型） """ if not text or not text.strip(): return "其他" prompt = f"""请对以下反馈内容进行分类。 反馈内容： {text} 分类类别（单选，选择最匹配的一个）： 1. 信息过时 - 反映文档或手册中的信息已经过时，不再适用 2. 步骤错误 - 反映操作步骤或流程存在错误 3. 步骤缺失 - 反映缺少必要的操作步骤或流程说明 4. 备件信息有误 - 反映备件型号、规格、数量等信息有误 5. 安全提示不足 - 反映缺少必要的安全警示或注意事项 6. 图示不清 - 反映图片、示意图不清晰或难以理解 请分析反馈内容，判断属于哪个类别，以JSON格式返回： {{"category": "类别名称"}} 如果反馈内容不属于以上任何类别，请返回 {{"category": "其他"}} 只返回JSON，不要有其他内容。""" try: from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI result_text = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( query=prompt, json_output=True ) result_text = result_text.strip() result_text = re.sub(r'^```json\s*', '', result_text, flags=re.IGNORECASE) result_text = re.sub(r'^```\s*', '', result_text) result_text = re.sub(r'```$', '', result_text) json_match = re.search(r'\{.*\}', result_text, re.DOTALL) if json_match: result = json.loads(json_match.group(0)) category = result.get("category") valid_categories = ["信息过时", "步骤错误", "步骤缺失", "备件信息有误", "安全提示不足", "图示不清", "其他"] if category in valid_categories: return category return "其他" except Exception as e: print(f"大模型分类反馈内容失败: {str(e)}") return "其他" async def analyze_feedback_and_classify(feedback_text: str) -> Dict[str, Any]: """ 分析反馈内容并分类（主接口） """ if not feedback_text or not feedback_text.strip(): return { "success": False, "device": None, "system": None, "category": "其他", "error": "反馈内容为空" } try: device = await extract_device_from_text(feedback_text) system = "其他" if device: system = await get_device_system_from_neo4j(device) category = await classify_feedback_content(feedback_text) return { "success": True, "system": system, "category": category } except Exception as e: return { "success": False, "system": None, "category": "其他", "error": str(e) } _feedback_token_cache = {"token": None, "expires_at": 0} async def _get_feedback_api_token() -> Optional[str]: """ 获取维修反馈API的认证token（带缓存，避免每次请求都认证） """ import time if _feedback_token_cache["token"] and time.time() < _feedback_token_cache["expires_at"]: return _feedback_token_cache["token"] base_url = REPAIR_FEEDBACK_CONFIG["url"] email = REPAIR_FEEDBACK_CONFIG.get("email", "") password = REPAIR_FEEDBACK_CONFIG.get("password", "") if not email or not password: print("[维修反馈认证错误] 未配置认证凭据") return None try: async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client: signin_resp = await client.post( f"{base_url}/api/v1/auths/signin", json={"email": email, "password": password} ) if signin_resp.status_code != 200: print(f"[维修反馈认证错误] 登录失败，状态码: {signin_resp.status_code}") return None token = signin_resp.json().get("token", "") if not token: print("[维修反馈认证错误] 响应中未找到token") return None _feedback_token_cache["token"] = token _feedback_token_cache["expires_at"] = time.time() + 3600 return token except Exception as e: print(f"[维修反馈认证错误] {str(e)}") return None async def statistics_repair_feedbacks( source: Optional[str] = None, start_date: Optional[str] = None, end_date: Optional[str] = None, top_n: int = 10 ) -> Dict[str, Any]: """ 统计维修反馈数据（从外部API获取，带认证） Args: source: 来源筛选（好评/差评/反馈），可选 start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD），可选 end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD），可选 top_n: 返回前 N 条记录（默认为 10） Returns: 包含统计结果的字典 """ try: token = await _get_feedback_api_token() if not token: return { "success": False, "totalCount": 0, "feedbackData": [], "error": "API认证失败，无法获取token" } base_url = REPAIR_FEEDBACK_CONFIG["url"] endpoint = f"{base_url}/api/v1/repair-feedbacks/" params = {} if source and source.strip(): params["source"] = source.strip() async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client: response = await client.get( endpoint, params=params, headers={ "Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {token}" } ) if response.status_code == 401 or response.status_code == 403: _feedback_token_cache["token"] = None _feedback_token_cache["expires_at"] = 0 token = await _get_feedback_api_token() if token: response = await client.get( endpoint, params=params, headers={ "Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {token}" } ) if response.status_code != 200: print(f"[维修反馈统计错误] API返回状态码: {response.status_code}") return { "success": False, "totalCount": 0, "feedbackData": [], "error": f"API请求失败，状态码: {response.status_code}" } result_json = response.json() if isinstance(result_json, list): feedback_list = result_json elif isinstance(result_json, dict): feedback_list = result_json.get("results", result_json.get("data", [])) else: feedback_list = [] if not feedback_list: return { "success": True, "totalCount": 0, "totalTypes": 0, "feedbackData": [], "sourceDistribution": {} } start_dt = None end_dt = None if start_date: try: start_dt = datetime.strptime(start_date, "%Y-%m-%d") except ValueError: pass if end_date: try: end_dt = datetime.strptime(end_date, "%Y-%m-%d") + timedelta(days=1) - timedelta(seconds=1) except ValueError: pass if start_dt or end_dt: filtered_list = [] for item in feedback_list: if not isinstance(item, dict): continue raw_created_at = item.get("created_at", "") if not raw_created_at: continue try: item_dt = datetime.fromtimestamp(int(raw_created_at)) if start_dt and item_dt < start_dt: continue if end_dt and item_dt > end_dt: continue filtered_list.append(item) except (ValueError, TypeError, OSError): continue feedback_list = filtered_list total_count = len(feedback_list) processed_data = [] for idx, item in enumerate(feedback_list[:top_n], start=1): if isinstance(item, dict): raw_title = item.get("title", "") raw_content = item.get("content", "") raw_source = item.get("source", source or "") raw_created_at = item.get("created_at", "") raw_user_name = item.get("user_name", "") created_at_str = "" if raw_created_at: try: ts = int(raw_created_at) created_at_str = datetime.fromtimestamp(ts).strftime("%Y-%m-%d %H:%M") except (ValueError, TypeError, OSError): created_at_str = str(raw_created_at) processed_item = { "rank": idx, "title": str(raw_title) if raw_title else "", "content": str(raw_content)[:200] if raw_content else "", "source": str(raw_source) if raw_source else "未知", "created_at": created_at_str, "user_name": str(raw_user_name) if raw_user_name else "" } processed_data.append(processed_item) source_counter = {} for item in processed_data: s = item.get("source", "未知") source_counter[s] = source_counter.get(s, 0) + 1 return { "success": True, "totalCount": total_count, "totalTypes": len(feedback_list), "sourceDistribution": source_counter, "feedbackData": processed_data } except Exception as e: print(f"[维修反馈统计错误] {str(e)}") import traceback traceback.print_exc() return { "success": False, "totalCount": 0, "feedbackData": [], "error": str(e) } @tool async def repair_feedback_statistics_tool( source: Optional[str] = None, start_date: Optional[str] = None, end_date: Optional[str] = None, top_n: Optional[int] = 10 ) -> Dict[str, Any]: """ 维修反馈统计工具（供工作流调用） 统计维修反馈情况，支持按来源和时间筛选 Args: source: 来源筛选（可选），如：好评、差评、反馈 start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD），可选 end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD），可选 top_n: 返回前 N 条记录（默认为 10） Returns: 统计结果，包含 success 和 feedbackData 字段 """ result = await statistics_repair_feedbacks( source=source, start_date=start_date, end_date=end_date, top_n=top_n or 10 ) return result #'Rx""" 工具函数定义 包含RAG、GraphRAG、VLM、ASR、TTS等工具的function call封装 """ import os import json import re import httpx import asyncio from typing import Optional, Dict, Any, List from langchain_core.tools import tool from dotenv import load_dotenv from config import RAG_CONFIG, ASR_CONFIG from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from utils.function_tracker import track_function_calls load_dotenv() from .graph_tools import ( graph_rag_search, fault_graph_rag_search, operation_graph_rag_search, ) from .rag_tools import ( rag_search_tool, file_to_text_tool, ) from .vlm_tools import ( vlm_image_to_text, image_rag_describe, ) from .fault_statistics import fault_type_statistics_tool, fault_frequency_statistics_tool, spare_parts_statistics_tool @tool def detect_input_type(raw_input: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """ 判断输入类型工具（异步版本）：严格对齐 MainAgentState 字段。 识别：image, audio/asr, file, query (text) """ if not isinstance(raw_input, dict): return { "has_image": False, "has_audio": False, "has_file": False, "has_query": False, "input_type": "unknown", "error": "raw_input 必须是 dict" } has_image = False img_v = raw_input.get("image") if img_v: has_image = True has_audio = False aud_v = raw_input.get("audio") if aud_v: has_audio = True has_file = False file_v = raw_input.get("file_text") if file_v: has_file = True has_query = False query_v = raw_input.get("query") if isinstance(query_v, str) and query_v.strip(): has_query = True return { "has_image": has_image, "has_audio": has_audio, "has_file": has_file, "has_query": has_query, } async def asr_audio_to_text_async( audio_path: str, model: Optional[str] = None, language: Optional[str] = None ) -> Dict[str, Any]: """ ASR语音转文本工具（异步实现） 将音频文件转换为文本内容 Args: audio_path: 音频文件路径（如：audio/test.wav） model: ASR模型名称（可选，默认从配置读取，如"base"） language: 语言代码（可选，默认从配置读取，如"zh"表示中文） Returns: 包含success和text字段的字典 """ if not os.path.exists(audio_path): return { "success": False, "error": f"音频文件不存在: {audio_path}", "text": "" } api_base = ASR_CONFIG["api_base"] asr_model = model or ASR_CONFIG["model"] asr_language = language or ASR_CONFIG["language"] timeout = ASR_CONFIG["timeout"] api_endpoint = f"{api_base}/audio/transcriptions" try: with open(audio_path, "rb") as f: audio_data = f.read() files = { "file": (os.path.basename(audio_path), audio_data, "audio/wav") } data = { "model": asr_model, "language": asr_language, } async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as client: response = await client.post(api_endpoint, files=files, data=data) if response.status_code == 200: result = response.json() text = result.get("text", "") return { "success": True, "text": text if text else "", "error": None } else: return { "success": False, "error": f"HTTP {response.status_code}: {response.text}", "text": "" } except Exception as e: return { "success": False, "error": str(e), "text": "" } @tool async def asr_audio_to_text( audio_path: str, model: Optional[str] = None, language: Optional[str] = None ) -> str: """ ASR语音转文本工具（异步版本） 将音频文件转换为文本内容 Args: audio_path: 音频文件路径（如：audio/test.wav） model: ASR模型名称（可选，默认从配置读取，如"base"） language: 语言代码（可选，默认从配置读取，如"zh"表示中文） Returns: 识别出的文本内容 """ result = await asr_audio_to_text_async(audio_path, model, language) if not result.get("success", False): return f"语音识别失败: {result.get('error', '未知错误')}" return result.get("text", "") @tool async def extract_device_and_fault(query: str) -> Dict[str, Any]: """ 从用户查询中提取设备名称和故障现象（使用大模型） Args: query: 用户查询文本 Returns: 包含device和fault字段的字典 """ if not query or not query.strip(): return {"device": "", "fault": ""} prompt = f"""从以下用户查询中提取设备名称和故障现象： 查询：{query} 请以JSON格式返回： {{"device": "设备名称", "fault": "故障现象"}} 如果无法提取，请返回空字符串。""" try: result_text = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( query=prompt, json_output=True ) result_text = result_text.strip() result_text = re.sub(r'^```json\s*', '', result_text, flags=re.IGNORECASE) result_text = re.sub(r'^```\s*', '', result_text) result_text = re.sub(r'```$', '', result_text) json_match = re.search(r'\{.*\}', result_text, re.DOTALL) if json_match: result = json.loads(json_match.group(0)) return { "device": result.get("device", ""), "fault": result.get("fault", "") } return {"device": "", "fault": ""} except Exception as e: print(f"提取设备和故障失败: {str(e)}") return {"device": "", "fault": ""} # 工具列表导出 ALL_TOOLS = [ detect_input_type, graph_rag_search, fault_graph_rag_search, operation_graph_rag_search, rag_search_tool, vlm_image_to_text, asr_audio_to_text, extract_device_and_fault, image_rag_describe, file_to_text_tool, fault_type_statistics_tool, fault_frequency_statistics_tool, spare_parts_statistics_tool ] # 按类别分组的工具 TOOL_CATEGORIES = { "input_detection": [detect_input_type], "rag": [graph_rag_search, rag_search_tool, fault_graph_rag_search, operation_graph_rag_search], "vlm": [vlm_image_to_text], "asr": [asr_audio_to_text], "extraction": [extract_device_and_fault], "image_rag": [image_rag_describe], "file_process": [file_to_text_tool], "statistics": [fault_type_statistics_tool, fault_frequency_statistics_tool, spare_parts_statistics_tool] } nH-xhV""" 图谱检索工具模块 包含图谱搜索、故障图谱检索、操作图谱检索等功能 """ import re import json import asyncio import httpx from typing import Optional, Dict, Any, List from neo4j import AsyncGraphDatabase from langchain_core.tools import tool from config import ATLAS_CONFIG, GRAPH_SEARCH_CONFIG, NEO4J_CONFIG from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from utils.function_tracker import track_function_calls GRAPH_SEARCH_ENDPOINT = GRAPH_SEARCH_CONFIG.get("search_endpoint") @track_function_calls async def graph_search( query: str, top_k: Optional[int] = 40, use_rerank: Optional[bool] = False, fulltext_top_k: Optional[int] = 15, rerank_top_k: Optional[int] = 15, hops: Optional[int] = 3, verbose: Optional[bool] = False ) -> Dict[str, Any]: """ 图谱检索工具 """ if not query or not query.strip(): return {"success": False, "error": "查询文本不能为空"} query = query.strip() payload = { "query": query, "use_rerank": use_rerank, "top_k": top_k, "fulltext_top_k": fulltext_top_k, "rerank_top_k": rerank_top_k, "hops": hops, "verbose": verbose } headers = { "accept": "application/json", "Content-Type": "application/json" } try: async with httpx.AsyncClient(timeout=180.0, verify=False) as client: response = await client.post(GRAPH_SEARCH_ENDPOINT, json=payload, headers=headers) except (httpx.ReadTimeout, httpx.ConnectTimeout, httpx.RequestError) as e: return {"success": False, "error": f"请求超时: {str(e)}"} if response.status_code != 200: return {"success": False, "error": f"HTTP {response.status_code}"} result = response.json() if result.get("code") != 200: msg = result.get("message", "未知错误") return {"success": False, "error": msg} data = result.get("data", {}) or {} try: graph_data = [] results_text = "" if isinstance(data, dict): raw_nodes = data.get("nodes", []) _filter_searchable_labels(raw_nodes) # 过滤 nodes 的 properties 字段，仅保留"名称"属性 for node in raw_nodes: if isinstance(node, dict): props = node.get("properties", {}) or node.get("props", {}) name_value = props.get("名称", props.get("name", "")) node.pop("properties", None) node.pop("props", None) if name_value: node["properties"] = {"名称": name_value} graph_item = { "nodes": raw_nodes, "links": data.get("links", []), } graph_item = apply_styles(graph_item) graph_data.append(graph_item) results_text = data.get("results", "") elif isinstance(data, list): parts = [] for item in data: if isinstance(item, dict): raw_nodes = item.get("nodes", []) _filter_searchable_labels(raw_nodes) # 过滤 nodes 的 properties 字段，仅保留"名称"属性 for node in raw_nodes: if isinstance(node, dict): props = node.get("properties", {}) or node.get("props", {}) name_value = props.get("名称", props.get("name", "")) node.pop("properties", None) node.pop("props", None) if name_value: node["properties"] = {"名称": name_value} graph_item = { "nodes": raw_nodes, "links": item.get("links", []), } graph_item = apply_styles(graph_item) graph_data.append(graph_item) if item.get("results"): parts.append(item["results"]) results_text = "\n".join(parts) for graph_item in graph_data: links = graph_item.get("links", []) for link in links: link.pop("properties", None) return { "success": True, "xxxx.graph": graph_data, "results": results_text, } except Exception as e: return {"success": False, "error": str(e)} def _string_similarity(a: str, b: str) -> float: """ 简单字符串相似度：综合长度差、包含关系和公共字符比例。 0~1 之间，越大越相似。 """ if not a or not b: return 0.0 a = str(a).strip().lower() b = str(b).strip().lower() if not a or not b: return 0.0 if a == b: return 1.0 if a in b or b in a: return 0.9 set_a, set_b = set(a), set(b) inter = len(set_a & set_b) union = len(set_a | set_b) or 1 jaccard = inter / union len_diff = abs(len(a) - len(b)) len_penalty = max(0.0, 1.0 - len_diff / max(len(a), len(b), 1)) return 0.5 * jaccard + 0.5 * len_penalty def _pick_best_by_name(candidates: List[Dict[str, Any]], target_name: str) -> Optional[Dict[str, Any]]: """ 在候选节点中，根据名称相似度选择最优节点。 约定每个节点为：{id, labels, props, display_name} """ if not candidates or not target_name: return None best = None best_score = 0.0 for item in candidates: name = (item.get("display_name") or "").strip() if not name: props = item.get("props") or {} name = props.get("name") or props.get("名称") or props.get("设备名称") or "" score = _string_similarity(target_name, name) if score > best_score: best_score = score best = item return best if best_score >= 0.3 else None def _extract_mt_codes(text: str) -> List[str]: """ 从文本中抽取形如 MT007 的维修项目编号（MT + 3位数字）。 """ if not text: return [] codes = re.findall(r"\bMT\d{3}\b", str(text)) seen = set() ordered: List[str] = [] for c in codes: if c not in seen: seen.add(c) ordered.append(c) return ordered def _node_record_to_dict(record: Any) -> Dict[str, Any]: """ 将 Cypher 返回的 id/labels/props 结构统一为字典。 """ if hasattr(record, "data"): data = record.data() else: data = record or {} result = { "id": data.get("id"), "labels": data.get("labels") or [], "props": data.get("props") or {}, "display_name": data.get("display_name") if "display_name" in data else None, } if "embedding" in data: result["embedding"] = data.get("embedding") if "real_device_id" in data: result["real_device_id"] = data.get("real_device_id") if "real_device_name" in data: result["real_device_name"] = data.get("real_device_name") return result def _to_graph_display_node(node_dict: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """将内部节点格式转为 graph_search 展示用节点：id、name、label。""" nid = node_dict.get("id") props = node_dict.get("props") or {} name = ( node_dict.get("display_name") or props.get("名称") or props.get("name") or str(nid) ) labels = [l for l in (node_dict.get("labels") or []) if l != "Searchable"] label = labels[0] if labels else "" return {"id": nid, "name": name, "label": label} def _build_fault_graph_display( ship_node: Optional[Dict[str, Any]], device_node: Optional[Dict[str, Any]], fault_mode_node: Optional[Dict[str, Any]], repair_projects: List[Dict[str, Any]], ) -> tuple: """ 构建与 graph_search 一致的图谱展示结构：nodes 与 links。 """ nodes: List[Dict[str, Any]] = [] links: List[Dict[str, Any]] = [] seen_ids = set() def add_node(nd: Optional[Dict[str, Any]]): if not nd or nd.get("id") in seen_ids: return seen_ids.add(nd["id"]) nodes.append(_to_graph_display_node(nd)) def add_link(source_id: Any, target_id: Any, rel_type: str = ""): links.append({"source": source_id, "target": target_id, "type": rel_type}) if ship_node: add_node(ship_node) if device_node: add_node(device_node) if ship_node: add_link(ship_node["id"], device_node["id"], "包含") if fault_mode_node: add_node(fault_mode_node) if device_node: add_link(device_node["id"], fault_mode_node["id"], "存在") for p in repair_projects or []: add_node(p) if device_node: add_link(device_node["id"], p["id"], "维修时使用") return nodes, links def _build_fault_graph_results_text( ship_node: Optional[Dict[str, Any]], device_node: Optional[Dict[str, Any]], fault_mode_node: Optional[Dict[str, Any]], fault_reason: str, repair_plan: str, mt_codes: List[str], repair_projects: List[Dict[str, Any]], ship_number: str, device_name: str, fault_symptom: str, ) -> str: """生成与 graph_rag_search 类似的一段话，供展示与下游使用。""" ship_name = "" if ship_node: ship_name = (ship_node.get("display_name") or (ship_node.get("props") or {}).get("名称") or "").strip() device_name_d = "" if device_node: device_name_d = (device_node.get("display_name") or (device_node.get("props") or {}).get("名称") or "").strip() fault_name = "" if fault_mode_node: fault_name = (fault_mode_node.get("display_name") or (fault_mode_node.get("props") or {}).get("名称") or "").strip() parts = [ f"根据舷号「{ship_number}」、设备「{device_name}」、故障现象「{fault_symptom}」进行图谱检索：", f"定位到舰艇「{ship_name or '未知'}」、设备节点「{device_name_d or '未知'}」、故障模式「{fault_name or '未知'}」。", ] if fault_reason: parts.append(f"故障原因：{fault_reason}") if repair_plan: parts.append(f"维修方案摘要：{repair_plan[:500]}{'…' if len(repair_plan) > 500 else ''}") if mt_codes: parts.append(f"涉及维修项目编号：{'、'.join(mt_codes)}。") if repair_projects: proj_names = [] for p in repair_projects: nm = (p.get("display_name") or (p.get("props") or {}).get("名称") or (p.get("props") or {}).get("维修项目编号") or "").strip() if nm: proj_names.append(nm) if proj_names: parts.append(f"匹配到的维修项目：{'、'.join(proj_names)}。") return "\n".join(parts) @track_function_calls async def fault_graph_reason_and_projects( ship_number: Optional[str] = None, device_name: str = "", fault_symptom: str = "", ) -> Dict[str, Any]: """ 图谱检索工具 """ if not device_name or not str(device_name).strip(): return {"success": False, "error": "设备名称不能为空"} if not fault_symptom or not str(fault_symptom).strip(): return {"success": False, "error": "故障现象不能为空"} uri = NEO4J_CONFIG.get("uri") user = NEO4J_CONFIG.get("user") password = NEO4J_CONFIG.get("password") if not uri or not user or not password: return {"success": False, "error": "Neo4j 配置不完整，请检查 NEO4J_CONFIG"} try: async with AsyncGraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password)) as driver: async with driver.session() as session: device_key = str(device_name).strip() ship_id = None ship_node = None # 有舷号时，先定位舰艇节点 if ship_number and str(ship_number).strip(): ship_key = str(ship_number).strip() ship_query = """ MATCH (s:舰艇) WHERE s.舷号 IN [$ship_key] RETURN DISTINCT id(s) AS id, labels(s) AS labels, properties(s) AS props, coalesce(s.名称, s.name, s.舷号) AS display_name LIMIT 10 """ ship_records = await session.run(ship_query, ship_key=ship_key) ship_candidates = [_node_record_to_dict(r) async for r in ship_records] if ship_candidates: ship_node = ship_candidates[0] ship_id = ship_node["id"] if ship_id is not None: # 有舰艇节点：在该舰艇范围内搜索设备 device_query = """ MATCH (ship:舰艇) WHERE id(ship) = $ship_id MATCH (ship)-[:包含*0..8]->(n:设备) WITH n, coalesce(n.名称, n.name, n.设备名称) AS nm WHERE nm IS NOT NULL RETURN DISTINCT id(n) AS id, labels(n) AS labels, properties(n) AS props, nm AS display_name, n.embedding AS embedding LIMIT 100 """ dev_records = await session.run( device_query, ship_id=ship_id ) else: # 无舷号：全局搜索设备节点 device_query = """ MATCH (n:设备) WITH n, coalesce(n.名称, n.name, n.设备名称) AS nm WHERE nm IS NOT NULL RETURN DISTINCT id(n) AS id, labels(n) AS labels, properties(n) AS props, nm AS display_name, n.embedding AS embedding LIMIT 200 """ dev_records = await session.run(device_query) device_candidates = [_node_record_to_dict(r) async for r in dev_records] if not device_candidates: return {"success": False, "error": "未找到匹配的设备节点"} device_node, device_score = await OpenaiAPI.hybrid_match_with_embeddings( query_text=device_key, candidates=device_candidates, name_key="display_name", embedding_key="embedding", text_weight=0.3, semantic_weight=0.7 ) if not device_node: return {"success": False, "error": f"未找到匹配的设备节点（最高得分: {device_score:.3f}）"} device_id = device_node["id"] fault_mode_query = """ MATCH (start_e:设备) WHERE id(start_e) = $device_id MATCH (start_e)-[:包含*0..3]-(real_e:设备) MATCH (real_e)-[:发生故障使用维修工作]-(w:维修工作)-[:表征]-(fm:故障模式) RETURN DISTINCT id(fm) AS id, labels(fm) AS labels, properties(fm) AS props, fm.名称 AS display_name, fm.embedding AS embedding, id(real_e) AS real_device_id, real_e.名称 AS real_device_name """ fm_records = await session.run(fault_mode_query, device_id=device_id) fault_modes = [_node_record_to_dict(r) async for r in fm_records] if not fault_modes: return {"success": False, "error": "在该设备节点下未找到故障模式节点"} fault_mode_node, fault_score = await OpenaiAPI.hybrid_match_with_embeddings( query_text=fault_symptom, candidates=fault_modes, name_key="display_name", embedding_key="embedding", text_weight=0.3, semantic_weight=0.7 ) if not fault_mode_node: return {"success": False, "error": f"未能在故障模式节点中找到与故障现象足够匹配的节点（最高得分: {fault_score:.3f}）"} fault_mode_id = fault_mode_node.get("id") if fault_mode_id is None: return {"success": False, "error": "故障模式节点缺少 id，无法继续检索维修项目"} real_device_id = fault_mode_node.get("real_device_id") fm_props = fault_mode_node.get("props") or {} fault_reason = fm_props.get("故障原因") or "" repair_plan = fm_props.get("维修方案") or "" mt_codes = _extract_mt_codes(repair_plan) repair_project_query = """ MATCH (fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id OPTIONAL MATCH (fm)<-[:修理]-(p:维修项目) RETURN DISTINCT id(p) AS id, labels(p) AS labels, properties(p) AS props, p.名称 AS display_name """ rp_records = await session.run( repair_project_query, fault_mode_id=fault_mode_id ) all_projects = [_node_record_to_dict(r) async for r in rp_records] repair_projects: List[Dict[str, Any]] = [] if mt_codes: for proj in all_projects: props = proj.get("props") or {} proj_code = (props.get("维修项目编号") or "").strip() if proj_code and ( proj_code in mt_codes or any(c in proj_code for c in mt_codes) ): repair_projects.append(proj) elif not proj_code: values_text = " ".join( [str(v) for v in props.values() if v is not None] ) if any(code in values_text for code in mt_codes): repair_projects.append(proj) else: repair_projects = all_projects repair_ids = [ p.get("id") for p in repair_projects if p.get("id") is not None ] exclude_keys = { "last_updated", "created_at", "knowledge_source", "fulltext", "embedding", } if ship_id is not None: graph_nodes_query = """ MATCH (ship:舰艇) WHERE id(ship) = $ship_id MATCH (real_e:设备) WHERE id(real_e) = $real_device_id MATCH path0 = (ship)-[:包含*0..8]->(real_e) MATCH path1 = (real_e)-[:发生故障使用维修工作]-(w:维修工作)-[:表征]-(fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id OPTIONAL MATCH (fm)<-[:修理]-(rp:维修项目) WHERE id(rp) IN $repair_ids WITH path0, path1, collect(DISTINCT rp) AS rps WITH nodes(path0) + nodes(path1) + rps AS ns UNWIND ns AS n WITH DISTINCT n WHERE n IS NOT NULL RETURN elementId(n) AS id, labels(n) AS labels, coalesce(n.名称, n.name) AS name, properties(n) AS props """ node_records = await session.run( graph_nodes_query, ship_id=ship_id, real_device_id=real_device_id, fault_mode_id=fault_mode_id, repair_ids=repair_ids or [-1], ) else: # 无舷号：不查舰艇路径，只查设备→故障模式→维修项目 graph_nodes_query = """ MATCH (real_e:设备) WHERE id(real_e) = $real_device_id MATCH path1 = (real_e)-[:发生故障使用维修工作]-(w:维修工作)-[:表征]-(fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id OPTIONAL MATCH (fm)<-[:修理]-(rp:维修项目) WHERE id(rp) IN $repair_ids WITH path1, collect(DISTINCT rp) AS rps WITH nodes(path1) + rps AS ns UNWIND ns AS n WITH DISTINCT n WHERE n IS NOT NULL RETURN elementId(n) AS id, labels(n) AS labels, coalesce(n.名称, n.name) AS name, properties(n) AS props """ node_records = await session.run( graph_nodes_query, real_device_id=real_device_id, fault_mode_id=fault_mode_id, repair_ids=repair_ids or [-1], ) nodes_g: List[Dict[str, Any]] = [] async for r in node_records: data_r = r.data() nid = data_r.get("id") if nid is None: continue labels = data_r.get("labels") or [] labels = [l for l in labels if l != "Searchable"] name = data_r.get("name") or str(nid) props = data_r.get("props") or {} # 仅保留"名称"属性 name_value = props.get("名称", props.get("name", "")) properties = {"名称": name_value} if name_value else {} nodes_g.append( { "id": nid, "name": name, "labels": labels, "properties": properties, } ) if ship_id is not None: graph_links_query = """ MATCH (ship:舰艇) WHERE id(ship) = $ship_id MATCH (real_e:设备) WHERE id(real_e) = $real_device_id MATCH path0 = (ship)-[:包含*0..8]->(real_e) MATCH path1 = (real_e)-[:发生故障使用维修工作]-(w:维修工作)-[:表征]-(fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id WITH relationships(path0) + relationships(path1) AS rs UNWIND rs AS r RETURN elementId(r) AS id, type(r) AS label, elementId(startNode(r)) AS source, elementId(endNode(r)) AS target, properties(r) AS props UNION MATCH (fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id MATCH (fm)<-[r:修理]-(rp:维修项目) WHERE id(rp) IN $repair_ids RETURN elementId(r) AS id, type(r) AS label, elementId(startNode(r)) AS source, elementId(endNode(r)) AS target, properties(r) AS props """ link_records = await session.run( graph_links_query, ship_id=ship_id, real_device_id=real_device_id, fault_mode_id=fault_mode_id, repair_ids=repair_ids or [-1], ) else: # 无舷号：只查设备→故障模式的边 graph_links_query = """ MATCH (real_e:设备) WHERE id(real_e) = $real_device_id MATCH path1 = (real_e)-[:发生故障使用维修工作]-(w:维修工作)-[:表征]-(fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id WITH relationships(path1) AS rs UNWIND rs AS r RETURN elementId(r) AS id, type(r) AS label, elementId(startNode(r)) AS source, elementId(endNode(r)) AS target, properties(r) AS props UNION MATCH (fm:故障模式) WHERE id(fm) = $fault_mode_id MATCH (fm)<-[r:修理]-(rp:维修项目) WHERE id(rp) IN $repair_ids RETURN elementId(r) AS id, type(r) AS label, elementId(startNode(r)) AS source, elementId(endNode(r)) AS target, properties(r) AS props """ link_records = await session.run( graph_links_query, real_device_id=real_device_id, fault_mode_id=fault_mode_id, repair_ids=repair_ids or [-1], ) links_g: List[Dict[str, Any]] = [] async for r in link_records: data_r = r.data() src = data_r.get("source") tgt = data_r.get("target") if src is None or tgt is None: continue links_g.append( { "id": data_r.get("id"), "label": data_r.get("label", ""), "source": src, "target": tgt, } ) node_ids = {n["id"] for n in nodes_g} links_g = [ l for l in links_g if l.get("source") in node_ids and l.get("target") in node_ids ] repair_plans_data: List[Dict[str, Any]] = [] for p in repair_projects: props = p.get("props") or {} filtered = {k: v for k, v in props.items() if k not in exclude_keys} if filtered: repair_plans_data.append(filtered) parts = [] if fault_reason and str(fault_reason).strip(): parts.append(str(fault_reason).strip()) if repair_plans_data: for plan in repair_plans_data: if plan is not None: plan_str = str(plan).strip() if plan_str: parts.append(plan_str) if parts: combined_text = "\n".join(parts) else: combined_text = "暂无故障信息或修复方案" results_obj = combined_text results_text = json.dumps(results_obj, ensure_ascii=False) graph_item = {"nodes": nodes_g, "links": links_g} graph_item = apply_styles(graph_item) return {"success": True, "xxxx.graph": [graph_item], "results": results_text} except Exception as e: return {"success": False, "error": f"Neo4j 查询失败: {str(e)}"} def add_node_style(node): node_type = node.get("labels", []) node_type = [l for l in node_type if l != "Searchable"] if node_type and len(node_type) > 0: node_type = node_type[0] else: node_type = "" if node_type == "舰艇": node["color"] = "#F89A64" node["size"] = 86 elif node_type == "系统": node["color"] = "#C25C21" node["size"] = 86 elif node_type == "子系统": node["color"] = "#7D2D00" node["size"] = 86 elif node_type == "设备": node["color"] = "#540802" node["size"] = 86 elif node_type in ["功能", "环境条件", "接口", "安全警告", "调试", "器材保障", "图册", "设计单位", "维修项目", "操作项目"]: node["color"] = "#2261DF" node["size"] = 52 else: node["color"] = "#68C3FF" node["size"] = 53 return node def add_link_style(link, nodes_dict): source_id = link.get("source") target_id = link.get("target") source_type = "" target_type = "" if source_id and source_id in nodes_dict: source_labels = [l for l in nodes_dict[source_id].get("labels", []) if l != "Searchable"] if source_labels and len(source_labels) > 0: source_type = source_labels[0] if target_id and target_id in nodes_dict: target_labels = [l for l in nodes_dict[target_id].get("labels", []) if l != "Searchable"] if target_labels and len(target_labels) > 0: target_type = target_labels[0] hierarchy_types = ["舰艇", "系统", "子系统", "设备"] if source_type in hierarchy_types and target_type in hierarchy_types: link["color"] = "#F59E0B" else: link["color"] = "#FFFFFF" return link def _filter_searchable_labels(nodes: List[Dict[str, Any]]): for node in nodes: if isinstance(node, dict) and "labels" in node: node["labels"] = [l for l in node["labels"] if l != "Searchable"] def apply_styles(graph_data): nodes = graph_data.get("nodes", []) links = graph_data.get("links", []) nodes_dict = {n.get("id"): n for n in nodes if n.get("id")} for node in nodes: add_node_style(node) for link in links: add_link_style(link, nodes_dict) return graph_data @tool async def fault_graph_rag_search( ship_number: Optional[str] = None, device_name: str = "", fault_symptom: str = "", ) -> str: """ 故障诊断图谱检索工具（供工作流调用）：仅返回一段话摘要，与 graph_rag_search 一致。 根据设备名称、故障现象在图谱中定位设备→故障模式→维修项目，并生成文字摘要。舷号为可选参数，提供时可缩小搜索范围。 工作流中用于与 RAG 结果一起作为上下文，不返回节点/关系（展示用 fault_graph_reason_and_projects）。 """ result = await fault_graph_reason_and_projects( ship_number=ship_number, device_name=device_name, fault_symptom=fault_symptom, ) if not result.get("success", False): return result.get("error", "检索失败") return result.get("results", "") @track_function_calls async def operation_graph_search_tool( ship_number: str, device_name: str, operation_item: str, ) -> Dict[str, Any]: """ 图谱检索工具 """ if not ship_number or not str(ship_number).strip(): return {"success": False, "error": "舷号不能为空"} if not device_name or not str(device_name).strip(): return {"success": False, "error": "设备名称不能为空"} if not operation_item or not str(operation_item).strip(): return {"success": False, "error": "操作项目不能为空"} endpoint = GRAPH_SEARCH_CONFIG.get("operation_search_endpoint") timeout = GRAPH_SEARCH_CONFIG.get("graph_timeout") if not endpoint: return {"success": False, "error": "操作图谱检索服务配置不完整"} payload = { "ship_number": str(ship_number).strip(), "device_name": str(device_name).strip(), "operation_item": str(operation_item).strip(), } try: async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as client: response = await client.post( endpoint, json=payload, headers={"Content-Type": "application/json"}, ) response.raise_for_status() result = response.json() if not result.get("success", False): return {"success": False, "error": result.get("error", "检索失败")} graph_list = result.get("xxxx.graph") or [] results_parts = [] if graph_list: for i, graph_item in enumerate(graph_list): if isinstance(graph_item, dict): _filter_searchable_labels(graph_item.get("nodes", [])) if "results" in graph_item: r = graph_item.pop("results") if r: results_parts.append(r) graph_list[i] = apply_styles(graph_item) result["xxxx.graph"] = graph_list if results_parts: result["results"] = "\n".join(results_parts) elif "results" not in result: result["results"] = "" return result except httpx.ReadTimeout: return {"success": False, "error": "操作图谱检索服务超时"} except httpx.ConnectError: return {"success": False, "error": "无法连接操作图谱检索服务"} except httpx.HTTPStatusError as e: return {"success": False, "error": f"操作图谱检索服务返回错误: {e.response.status_code}"} except Exception as e: return {"success": False, "error": f"操作图谱检索失败: {str(e)}"} @tool async def operation_graph_rag_search( ship_number: str, device_name: str, operation_item: str, ) -> str: """ 操作图谱检索工具（供工作流调用）：仅返回一段话摘要，与 graph_rag_search 一致。 根据舷号、设备名称、操作项目在图谱中定位舰艇→设备→操作项目，并生成文字摘要。 工作流中用于与 RAG 结果一起作为上下文，不返回节点/关系（展示用 operation_graph_search_tool）。 """ result = await operation_graph_search_tool( ship_number=ship_number, device_name=device_name, operation_item=operation_item, ) if not result.get("success", False): return result.get("error", "检索失败") return result.get("results", "") @tool async def graph_rag_search(query: str, entity_type: Optional[str] = None, top_k: int = 40) -> str: """ GraphRAG检索工具（异步版本） 在知识图谱中检索与query相关的实体和关系 Args: query: 检索查询 entity_type: 实体类型过滤（如：设备、故障、维修项目）- 注意：此参数在当前实现中暂未使用 top_k: 返回结果数量（保留参数以兼容接口） Returns: 图谱检索结果文本字符串（旧格式，保持兼容） """ print(f"graph_rag_query+++++++++++{query}") result = await graph_search(query) if not result.get("success", False): return "" results_text = result.get("results", "") if not results_text: return "" if len(results_text) > 1000: results_text = results_text[:1000] + "..." return results_text async def atlas_retrieval( node_names: List[str], top_k: int = 10, timeout: int = 30 ) -> Dict[str, Any]: """ 图册检索工具：从图谱中找到节点并关联图册PDF Args: node_names: 节点名称列表，如 ["主发动机", "压缩机"] top_k: 返回的结果数量 timeout: 请求超时时间（秒） Returns: 包含success和data字段的字典 data格式示例： { "船舶主发动机": { "船舶主发动机的原理图": [ "http://192.168.0.46:59085/files/163-06A0015-B01001_船舶主发动机原理图.pdf" ] } } """ api_url = ATLAS_CONFIG["endpoint"] if not node_names: return { "success": False, "error": "node_names不能为空", "data": {} } payload = { "node_names": node_names, "top_k": top_k } try: async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as client: response = await client.post( api_url, json=payload, headers={ "accept": "application/json", "Content-Type": "application/json" } ) if response.status_code == 200: result = response.json() if result.get("success", False): return { "success": True, "data": result.get("data", {}), "error": None } else: return { "success": False, "error": result.get("message", "API返回失败"), "data": {} } else: return { "success": False, "error": f"HTTP {response.status_code}: {response.text}", "data": {} } except Exception as e: return { "success": False, "error": str(e), "data": {} } def format_atlas_results(atlas_data: Dict[str, Any]) -> str: """ 格式化图册检索结果为文本，便于在提示词中使用 Args: atlas_data: atlas_retrieval返回的data字段 Returns: 格式化后的文本 """ if not atlas_data: return "" parts = [] for node_name, node_data in atlas_data.items(): if isinstance(node_data, dict): for title, urls in node_data.items(): if isinstance(urls, list) and urls: parts.append(f"\n【{node_name} - {title}】") for url in urls: # 确保URL后面有明确的换行，避免和其他文字连在一起 parts.append(f"- {url}\n") return "\n".join(parts) if parts else "" async def extract_entity_names_from_history( history_messages: List[Dict[str, Any]], device_name: str = "", operation_item: str = "", fault: str = "", last_generated_scheme: str = "" ) -> List[str]: """ 从历史记录中抽取部件/设备/零部件名称 Args: history_messages: 历史对话记录 device_name: 设备名称 operation_item: 操作项目名称 fault: 故障现象 last_generated_scheme: 最后一次生成的方案（用于重点抽取） Returns: 抽取的实体名称列表 """ entity_names = [] # 添加明确提供的名称 if device_name: entity_names.append(device_name) if operation_item: entity_names.append(operation_item) if fault: entity_names.append(fault) # 去重 entity_names = list(dict.fromkeys(entity_names)) # 调用大模型进一步抽取和补充 if entity_names or last_generated_scheme: try: extraction_prompt = f"""从以下信息中抽取尽可能多的设备、部件、零部件、机构、系统名称（用于图册检索）。 注意： - 请尽可能多抽取，宁多勿少，准不准没关系 - 包括所有提及的机械部件、电子设备、机构系统等 - 即使是重复提到的也可以保留，我们会去重 - 重点从【生成的方案】中抽取，这里信息最全面 【示例 - 输入】 船舶主发动机（舷号：101）故障分析与维修方案 1. 故障概况 设备名称：船舶主发动机 舷号：101 故障现象：主机运行中出现异响 2. 故障原因分析 主轴承或连杆大端轴承磨损：轴承间隙过大或磨损严重会导致金属撞击声。 曲轴主轴颈跳动超差：曲轴旋转不平衡或跳动量超出标准。 飞轮连接螺栓松动：飞轮与曲轴连接处的螺栓松动。 活塞头烧蚀或活塞环断裂：活塞环断裂或活塞头部损坏可能导致敲缸声。 排气阀密封面磨损或阀座烧蚀：气门间隙异常或密封失效。 涡轮增压器轴承损坏：增压器内部轴承损坏。 3. 维修方案 执行项目：MT003 检测曲轴组件（含飞轮紧固状态检查）。 执行项目：MTO03 检测曲轴主轴颈跳动量。 【示例 - 输出】 {{ "entity_names": ["船舶主发动机", "主轴承", "连杆大端轴承", "曲轴", "飞轮", "飞轮连接螺栓", "活塞头", "活塞环", "排气阀", "排气阀座", "涡轮增压器", "涡轮增压器轴承", "曲轴组件"] }} 【设备/操作】 - 设备名: {device_name or '无'} - 操作项: {operation_item or '无'} - 故障: {fault or '无'} 【生成的方案】 {last_generated_scheme or '无'} 请输出JSON格式，格式如下： {{ "entity_names": ["名称1", "名称2", "名称3", "..."] }} 仅输出JSON，不要其他内容。""" response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( query=extraction_prompt, json_output=True, system_prompt="你是一个专业的实体抽取助手，负责从文本中抽取尽可能多的设备、部件、零部件、机构、系统名称。请尽量多抽取，宁多勿少。重点从生成的维修方案中抽取。" ) parsed = _safe_json_extract(response) if isinstance(parsed, dict): extracted = parsed.get("entity_names", []) if extracted: entity_names.extend(extracted) entity_names = list(dict.fromkeys(entity_names)) except Exception as e: print(f"[图册检索] 实体抽取失败: {str(e)}") # 过滤空值和太短的名称 entity_names = [name.strip() for name in entity_names if name and len(name.strip()) >= 2] return entity_names[:30] # 最多30个，尽量多找图册 def _safe_json_extract(text: str) -> Any: """安全地从文本中提取JSON""" try: # 尝试直接解析 return json.loads(text) except json.JSONDecodeError: # 尝试用正则提取 match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', text) if match: try: return json.loads(match.group(0)) except json.JSONDecodeError: pass return None \ximport os import base64 import subprocess import tempfile from datetime import datetime class PDFGenerator: """PDF 生成器类（Pandoc 版）""" def __init__(self, main_font: str = "Noto Serif CJK SC"): """ 初始化 PDF 生成器 Args: main_font: Pandoc / XeLaTeX 使用的中文字体名 """ self.main_font = main_font def generate_pdf_from_text( self, text_content: str, output_path: str = None, title: str = "维修报告", return_base64: bool = True ) -> dict: """ 将 Markdown 文本内容生成 PDF 文件 Args: text_content: Markdown 文本内容 output_path: PDF 输出路径（可选） title: PDF 标题 return_base64: 是否返回 base64 编码内容 """ try: # 输出路径 if output_path is None: timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") output_path = f"temp_report_{timestamp}.pdf" # 生成临时 Markdown 文件 with tempfile.NamedTemporaryFile( mode="w", suffix=".md", delete=False, encoding="utf-8" ) as md_file: md_path = md_file.name # 写入标题 + 内容 if title: md_file.write(f"# {title}\n\n") md_file.write(text_content.strip()) # Pandoc 命令：使用自定义 LaTeX 模板解决排版问题 cmd = [ "pandoc", md_path, "--pdf-engine=xelatex", "-V", f"mainfont={self.main_font}", "-V", "geometry:margin=2cm", # 增加页边距 "-V", "fontsize=10pt", # 字体大小 "-V", "lineskip=1.5", # 行距 "--template=template.tex", # 使用自定义模板 "-o", output_path ] # 执行转换 subprocess.run( cmd, check=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE ) result = { "success": True, "file_path": output_path } # 返回 base64 if return_base64: with open(output_path, "rb") as f: result["base64_content"] = base64.b64encode( f.read() ).decode("utf-8") return result except subprocess.CalledProcessError as e: return { "success": False, "error": e.stderr.decode("utf-8") } except Exception as e: return { "success": False, "error": str(e) } finally: # 清理临时 md 文件 if "md_path" in locals() and os.path.exists(md_path): os.remove(md_path) # 创建自定义 LaTeX 模板文件 template.tex def create_latex_template(): """创建一个用于中文排版的 LaTeX 模板（Pandoc 正确版）""" template = r""" \documentclass[10pt]{article} \usepackage[UTF8]{ctex} \usepackage{geometry} \usepackage{graphicx} \usepackage{amsmath} \usepackage{array} \usepackage{booktabs} \usepackage{longtable} \usepackage{setspace} \usepackage{fancyhdr} \usepackage{titlesec} \usepackage{tabularx} \usepackage{makecell} \usepackage{adjustbox} \usepackage{hyperref} % 页面设置 \geometry{margin=2cm} \setlength{\parskip}{1em} \setlength{\parindent}{0em} % 字体 \setCJKmainfont{Noto Serif CJK SC} % 标题样式 \title{\Large \textbf{$title$}} \author{} \date{} % 章节标题样式 \titleformat{\section}{\large\bfseries\raggedright}{\thesection}{1em}{} \titleformat{\subsection}{\normalsize\bfseries\raggedright}{\thesubsection}{1em}{} % ===== Pandoc compatibility ===== \usepackage{hyperref} \providecommand{\tightlist}{% \setlength{\itemsep}{0pt}\setlength{\parskip}{0pt}} \begin{document} \maketitle $body$ \end{document} """ with open("template.tex", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(template) # 生成报告函数不变，但调用前先创建模板 def generate_report_pdf( report_content: str, device_name: str = "未知设备", output_dir: str = None ) -> dict: """ 生成维修报告 PDF """ # 先创建模板文件 create_latex_template() generator = PDFGenerator() # 文件名规则不变 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") safe_device_name = device_name.replace(" ", "_").replace("/", "_") file_name = f"{safe_device_name}_维修报告_{timestamp}.pdf" if output_dir: os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) output_path = os.path.join(output_dir, file_name) else: output_path = file_name result = generator.generate_pdf_from_text( text_content=report_content, output_path=output_path, title="设备维修报告", return_base64=True ) if result.get("success"): result["file_name"] = file_name return result # 测试代码 if __name__ == "__main__": test_md = """ 三、根本原因判断 根据设备当前状态、维修方案参考和知识库检索结果，最可能的根本原因如下： **根本原因**：缸盖密封环老化或失效 **次级原因**：启动阀卡滞或内部泄漏 --- 四、原因分析说明 1. **缸盖密封环老化或失效** - 缸盖密封环是气缸密封的关键部件，其老化或损坏会导致气缸压缩气体泄漏，压缩压力下降。 - 启动时，压缩压力不足会导致点火困难，主机启动延迟或失败。 - 此类问题在长期运行或未定期保养的设备中较为常见。 2. **启动阀卡滞或内部泄漏** - 启动阀的功能是控制启动气进入气缸，若其卡滞或内部泄漏，将导致启动气供应不足或不及时，影响启动成功率。 - 内部泄漏还会造成启动气浪费，进一步降低启动成功率。 - 启动阀若未定期维护，容易因灰尘、杂质或润滑不良而卡滞。 3. **气缸套磨损** - 气缸套磨损会导致气缸密封性下降，压缩气体泄漏，压缩压力不足。 - 该问题通常发生在长期运行、润滑不良或未及时更换气缸套的设备中。 4. **活塞环磨损或断裂** - 活塞环磨损或断裂会导致气缸密封性下降，压缩气体泄漏，从而影响压缩压力。 - 该问题通常与长期运行、润滑不良或材料疲劳有关。 5. **调速系统响应异常** - 调速系统异常可能导致主机启动时转速控制不稳，但其对压缩压力的影响相对较小，通常不是导致压缩压力不足的主要原因。 --- 五、预防建议 1. 定期更换缸盖密封环 - 根据设备运行时间和使用情况，制定合理的密封环更换计划，避免因老化导致密封性能下降。 - 建议每运行 5000 小时进行一次检查，必要时更换。 2. 加强启动阀维护 - 定期清理启动阀内部积碳和杂质，保持润滑良好。 - 每 1000 小时进行一次功能测试。 3. 监控气缸套和活塞环状态 - 通过内窥镜或压力测试定期检测气缸套与活塞环磨损情况。 - 发现异常及时更换。 4. 优化润滑系统 - 使用符合标准的润滑油，确保润滑充分。 - 定期更换滤芯，防止杂质进入关键部件。 5. 定期校准调速系统 - 每季度进行一次调速系统校准，确保响应灵敏。 - 记录历史数据，建立趋势分析模型。 """ result = generate_report_pdf( test_md, device_name="压缩机设备" ) if result["success"]: print(f"✓ PDF 生成成功：{result['file_name']}") print(f"✓ 文件路径：{result['file_path']}") print(f"✓ Base64 长度：{len(result['base64_content'])}") else: print(f"✗ PDF 生成失败：{result['error']}") L x9?(U""" PDF 生成工具模块 使用 Pandoc 将 Markdown 文本转换为 PDF 文件 """ （方法名不变）（Pandoc 标准）g71（方法名不变） """ 爱因斯坦质能方程： $$E = mc^2$$ 该公式揭示了质量与能量的等价性。在核反应中，微小的质量损 $\Delta m$ 会释放巨大能量： $$\Delta E = \Delta m \cdot c^2$$ 其中 $c = 3 \times 10^8 \, \text{m/s}$ 为真空光速。 ## 实验数据对比 下表展示了不同材料在相同条件下的能量释放效率： | 材料类型 | 质量亏损 (kg) | 释放能量 (J) | 能量密度 (J/kg) | |------------|----------------|---------------------|----------------------| | 铀-235 | $1.0 \times 10^{-3}$ | $9.0 \times 10^{13}$ | $9.0 \times 10^{16}$ | | 氘氚聚变 | $3.1 \times 10^{-3}$ | $2.8 \times 10^{14}$ | $9.0 \times 10^{16}$ | | 化学燃烧 | $1.0 \times 10^{-3}$ | $3.0 \times 10^{4}$ | $3.0 \times 10^{7}$ | ## 结论 - 核反应的能量密度远高于化学反应（约 $10^9$ 倍）。 - 公式 $a^2 + b^S2 = c^2$ 虽为几何关系，但在相对论四维时空中有深刻类比。 """ z((test_md, device_name="测试设备" "yDoxs """ RAG搜索工具模块 包含知识库搜索、文件处理等功能 """ import os import json import base64 import asyncio import httpx from typing import Optional, Dict, Any from langchain_core.tools import tool from config import RAG_CONFIG from utils.function_tracker import track_function_calls @track_function_calls async def rag_search( query: str, top_k: Optional[int] = 5, file_id: Optional[int] = None, kb_id: Optional[str] = None ) -> Dict[str, Any]: """ 知识库搜索工具 调用知识库搜索API，检索与query相关的文档内容 Args: query: 搜索关键词（必填） top_k: 返回结果数量（默认5） file_id: 文件ID（可选） kb_id: 知识库ID（可选） Returns: 搜索结果，包含sourceCitation格式的数据 """ if not query or not query.strip(): return {"success": False, "error": "查询文本不能为空"} SEARCH_URL = RAG_CONFIG["search_endpoint"] params = {"query": query.strip()} if file_id is None: config_file_id = RAG_CONFIG.get("file-id") if config_file_id is not None: try: file_id = int(config_file_id) if isinstance(config_file_id, str) else config_file_id except (ValueError, TypeError): file_id = None if kb_id is None: config_kb_id = RAG_CONFIG.get("kb-id") if config_kb_id is not None: kb_id = str(config_kb_id) if config_kb_id is not None else None if file_id is not None and file_id != "": params["file_id"] = file_id if kb_id is not None and kb_id != "": params["kb_id"] = kb_id print(111111111111111111) print(RAG_CONFIG["x-user-id"]) print(RAG_CONFIG["x-user-name"]) print(RAG_CONFIG["x-role"]) headers = { "accept": "application/json", "x-user-id": RAG_CONFIG["x-user-id"], "x-role": RAG_CONFIG["x-role"] } print(f"RAG params: {params}") max_retries = 1 retry_delay = 2 response = None last_exception = None for attempt in range(max_retries + 1): try: async with httpx.AsyncClient(timeout=180.0, verify=False) as client: response = await client.get(SEARCH_URL, params=params, headers=headers) break except (httpx.ReadTimeout, httpx.ConnectTimeout, httpx.RequestError) as e: last_exception = e if attempt < max_retries: print(f"RAG请求超时，第 {attempt+1} 次重试，2秒后重新请求...") await asyncio.sleep(retry_delay) else: return {"success": False, "error": f"请求超时: {str(e)}"} try: if response.status_code != 200: return {"success": False, "error": f"HTTP {response.status_code}"} result = response.json() data = result.get("results", []) filtered_data = [item for item in data if item.get("score", 0.0) >= 0.4] sorted_data = sorted( filtered_data, key=lambda x: x.get("score", 0.0), reverse=True )[:top_k] source_citation = {} for idx, item in enumerate(sorted_data, start=1): if not isinstance(item, dict): continue file_info = item.get("file") kb_info = item.get("kb") filename = file_info.get("filename", "") if file_info else "" resource = filename or (kb_info.get("name", "未分组文档") if kb_info else "未分组文档") positions = item.get("positions", []) page_idx = positions[0].get("page_idx", 0) if positions else 0 citation_item = { "index": idx, "id": item.get("id", ""), "text": item.get("content", ""), "resource": resource, "filename": filename, "score": item.get("score", 0.0), "page_idx": page_idx, "file_id": item.get("file_id", ""), "kb_id": kb_info.get("id", "") if kb_info else "", "kb_name": kb_info.get("name", "") if kb_info else "", "positions": positions } if resource not in source_citation: source_citation[resource] = [] source_citation[resource].append(citation_item) return { "success": True, "sourceCitation": source_citation, "total": len(sorted_data), "total_available": len(data) } except Exception as e: return {"success": False, "error": str(e)} @tool async def rag_search_tool(query: str, top_k: Optional[int] = 5) -> str: """ RAG检索工具（供工作流调用） 在知识库中检索与query相关的文档内容 Args: query: 检索查询 top_k: 返回结果数量 Returns: 检索结果文本 """ result = await rag_search(query, top_k=top_k) if not result.get("success", False): return "" source_citation = result.get("sourceCitation", {}) if not source_citation: return "" results_parts = [] for resource, items in source_citation.items(): for item in items: text = item.get("text", "") if text: results_parts.append(f"【{resource}】{text}") results_text = "\n\n".join(results_parts) if results_parts else "" if len(results_text) > 2000: results_text = results_text[:2000] + "..." return results_text @track_function_calls async def file_to_text(file_path: str) -> Dict[str, Any]: """ 文件转文本工具 支持多种文件格式：PDF、Word、TXT、图片等 Args: file_path: 文件路径 Returns: 转换结果，包含文本内容 """ if not file_path or not file_path.strip(): return {"success": False, "error": "文件路径不能为空"} file_path = file_path.strip() if not os.path.exists(file_path): return {"success": False, "error": f"文件不存在: {file_path}"} try: file_ext = os.path.splitext(file_path)[1].lower() if file_ext == ".txt": with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: text = f.read() return {"success": True, "text": text} elif file_ext == ".pdf": import fitz doc = fitz.open(file_path) text_parts = [] for page in doc: text_parts.append(page.get_text()) text = "\n".join(text_parts) doc.close() return {"success": True, "text": text} elif file_ext in [".docx", ".doc"]: from docx import Document doc = Document(file_path) text_parts = [] for para in doc.paragraphs: text_parts.append(para.text) text = "\n".join(text_parts) return {"success": True, "text": text} elif file_ext in [".jpg", ".jpeg", ".png", ".bmp", ".gif"]: with open(file_path, "rb") as f: image_data = f.read() base64_image = base64.b64encode(image_data).decode("utf-8") base64_url = f"data:image/{file_ext[1:]};base64,{base64_image}" from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI text = await OpenaiAPI.vlm_chat( image_path=base64_url, prompt="请描述这张图片的内容" ) return {"success": True, "text": text} else: return {"success": False, "error": f"不支持的文件格式: {file_ext}"} except Exception as e: return {"success": False, "error": f"文件处理失败: {str(e)}"} @tool async def file_to_text_tool(file_path: str) -> str: """ 文件转文本工具（供工作流调用） 支持多种文件格式：PDF、Word、TXT、图片等 Args: file_path: 文件路径 Returns: 文件文本内容 """ result = await file_to_text(file_path) if not result.get("success", False): return f"文件处理失败: {result.get('error', '未知错误')}" return result.get("text", "") Ǫx""" 舷号-型号映射数据库模块 用于管理舰船型号、舷号、舰名的映射关系 数据存储在 PostgreSQL 的 ship_model_mapping 表中 每艘舰一条记录 """ import json from typing import Dict, List, Any, Optional from config import POSTGRES_CONNECTION_STRING async def init_ship_model_mapping_table(): """ 初始化 ship_model_mapping 表并插入初始数据 每艘舰一条记录，包含型号、舷号、舰名 """ try: from psycopg_pool import AsyncConnectionPool except ImportError: print("[ship_model_db] psycopg_pool 未安装，无法初始化表") return async with AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, kwargs={"autocommit": True} ) as pool: async with pool.connection() as conn: async with conn.cursor() as cur: await cur.execute(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS ship_model_mapping ( id SERIAL PRIMARY KEY, model_name TEXT NOT NULL, hull_number TEXT NOT NULL UNIQUE, ship_name TEXT NOT NULL DEFAULT '' ) """) await cur.execute(""" CREATE INDEX IF NOT EXISTS ship_model_mapping_model_name_idx ON ship_model_mapping(model_name) """) await cur.execute(""" CREATE INDEX IF NOT EXISTS ship_model_mapping_hull_number_idx ON ship_model_mapping(hull_number) """) print("[ship_model_db] ship_model_mapping 表初始化完成") await cur.execute("SELECT COUNT(*) FROM ship_model_mapping") count = (await cur.fetchone())[0] if count == 0: initial_data = [ ("055型驱逐舰", "102", "拉萨舰"), ("055型驱逐舰", "103", "鞍山舰"), ("055型驱逐舰", "104", "无锡舰"), ("055型驱逐舰", "105", "大连舰"), ("055型驱逐舰", "106", "延安舰"), ("055型驱逐舰", "107", "遵义舰"), ("055型驱逐舰", "108", "咸阳舰"), ("052D型驱逐舰", "172", "昆明舰"), ("052D型驱逐舰", "173", "长沙舰"), ("052D型驱逐舰", "174", "合肥舰"), ("052D型驱逐舰", "175", "银川舰"), ("052D型驱逐舰", "163", "南昌舰"), ("054A型护卫舰", "529", "舟山舰"), ("054A型护卫舰", "530", "徐州舰"), ("054A型护卫舰", "547", "临沂舰"), ("054A型护卫舰", "568", "衡阳舰"), ("054A型护卫舰", "570", "黄山舰"), ] for model_name, hull_number, ship_name in initial_data: await cur.execute( """ INSERT INTO ship_model_mapping (model_name, hull_number, ship_name) VALUES (%s, %s, %s) ON CONFLICT (hull_number) DO NOTHING """, (model_name, hull_number, ship_name) ) print(f"[ship_model_db] 已插入 {len(initial_data)} 条初始数据") async def load_ship_model_mapping() -> List[Dict[str, str]]: """ 从数据库加载全部舰船映射数据 Returns: 每艘舰一条记录的列表 [ {"model_name": "055型驱逐舰", "hull_number": "102", "ship_name": "拉萨舰"}, ... ] """ try: from psycopg_pool import AsyncConnectionPool except ImportError: print("[ship_model_db] psycopg_pool 未安装，返回空映射") return [] try: async with AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, kwargs={"autocommit": True} ) as pool: async with pool.connection() as conn: async with conn.cursor() as cur: await cur.execute( "SELECT model_name, hull_number, ship_name FROM ship_model_mapping ORDER BY id" ) rows = await cur.fetchall() result = [] for row in rows: model_name, hull_number, ship_name = row result.append({ "model_name": model_name, "hull_number": hull_number, "ship_name": ship_name or "", }) return result except Exception as e: print(f"[ship_model_db] 加载映射数据失败: {str(e)}") return [] async def add_ship( model_name: str, hull_number: str, ship_name: str = "" ) -> bool: """ 添加单艘舰船 Args: model_name: 型号名称 hull_number: 舷号 ship_name: 舰名 Returns: 是否添加成功 """ try: from psycopg_pool import AsyncConnectionPool except ImportError: print("[ship_model_db] psycopg_pool 未安装，无法添加") return False try: async with AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, kwargs={"autocommit": True} ) as pool: async with pool.connection() as conn: async with conn.cursor() as cur: await cur.execute( """ INSERT INTO ship_model_mapping (model_name, hull_number, ship_name) VALUES (%s, %s, %s) ON CONFLICT (hull_number) DO UPDATE SET model_name = EXCLUDED.model_name, ship_name = EXCLUDED.ship_name """, (model_name, hull_number, ship_name) ) print(f"[ship_model_db] 舰船 {hull_number}({ship_name}) 已保存") return True except Exception as e: print(f"[ship_model_db] 添加舰船失败: {str(e)}") return False async def delete_ship(hull_number: str) -> bool: """ 删除单艘舰船 Args: hull_number: 舷号 Returns: 是否删除成功 """ try: from psycopg_pool import AsyncConnectionPool except ImportError: print("[ship_model_db] psycopg_pool 未安装，无法删除") return False try: async with AsyncConnectionPool( POSTGRES_CONNECTION_STRING, kwargs={"autocommit": True} ) as pool: async with pool.connection() as conn: async with conn.cursor() as cur: await cur.execute( "DELETE FROM ship_model_mapping WHERE hull_number = %s", (hull_number,) ) print(f"[ship_model_db] 舰船 {hull_number} 已删除") return True except Exception as e: print(f"[ship_model_db] 删除舰船失败: {str(e)}") return False h xgQ""" 受控 ReAct Text2SQL 工具 核心思想：Agent负责推理，Tool负责SQL，Reviewer负责纠错 内部流程： 1. Schema Injection - 注入数据库表结构 2. SQL Generation - LLM生成SQL（使用 SQLAlchemy 连接池 + extra_info 辅助） 3. SQL Review - LLM审查SQL正确性 4. SQL Guard - 代码级安全校验（硬限制） 5. SQL Execute - 执行SQL并返回结果（使用 SQLAlchemy 连接池单例） 6. Merge - 相似结果合并（Embedding） """ import re import json import asyncio from datetime import datetime from typing import Dict, Any, Optional, List, Tuple from sqlalchemy import text from langchain_community.utilities import SQLDatabase from config import POSTGRES_CONNECTION_STRING,POSTGRES_SQLALCHEMY_URL from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from prompts import TEXT2SQL_PROMPTS from tools.texttosql_utils import get_extra_info # ============================================================ # 数据库连接池单例（避免重复初始化） # ============================================================ _db_instance: Optional[SQLDatabase] = None _db_lock = asyncio.Lock() async def _get_db() -> SQLDatabase: """懒加载并缓存数据库连接，避免重复初始化""" global _db_instance if _db_instance is None: async with _db_lock: if _db_instance is None: _db_instance = await asyncio.to_thread( SQLDatabase.from_uri, POSTGRES_SQLALCHEMY_URL ) return _db_instance # ============================================================ # Step 1: Schema Injection # ============================================================ FAULT_RECORDS_SCHEMA = { "table_name": "fault_records", "description": "故障维修记录表，存储所有故障诊断和维修的记录", "columns": { "id": { "type": "SERIAL", "description": "自增主键", "usable_in_query": False }, "ship_number": { "type": "TEXT", "description": "舰船舷号，如'101'、'163'、'554'等，2-4位数字", "usable_in_query": True, "examples": ["101", "163", "554", "602"] }, "device_name": { "type": "TEXT", "description": "设备名称，如'主机'、'发电机'、'分油机'、'空压机'等", "usable_in_query": True, "examples": ["主机", "发电机", "分油机", "空压机", "舵机", "锅炉"] }, "fault": { "type": "TEXT", "description": "故障现象描述，如'滑油压力低'、'异常振动'、'启动失败'等", "usable_in_query": True, "examples": ["滑油压力低", "异常振动", "启动失败", "排烟温度高"] }, "spare_parts": { "type": "JSONB", "description": "消耗的备件列表，JSON数组格式，如'[\"密封圈\", \"滤芯\"]'", "usable_in_query": True, "json_query_hint": "使用 jsonb_array_elements_text(spare_parts) 展开备件进行统计" }, "system_name": { "type": "TEXT", "description": "所属系统名称，如'动力系统'、'电气系统'、'导航系统'等", "usable_in_query": True, "examples": ["动力系统", "电气系统", "导航系统", "通信系统", "其他"] }, "created_at": { "type": "TIMESTAMP", "description": "记录创建时间，默认为当前时间", "usable_in_query": True, "examples": ["2025-01-15 10:30:00"] } } } # 字段白名单（SQL Guard 使用） ALLOWED_COLUMNS = set(FAULT_RECORDS_SCHEMA["columns"].keys()) def get_schema_prompt_section() -> str: """生成 Schema 注入的提示词部分""" lines = [f"数据库表：{FAULT_RECORDS_SCHEMA['table_name']}"] lines.append(f"说明：{FAULT_RECORDS_SCHEMA['description']}") lines.append("") lines.append("字段列表：") for col_name, col_info in FAULT_RECORDS_SCHEMA["columns"].items(): if not col_info.get("usable_in_query", True): continue line = f" - {col_name} ({col_info['type']}): {col_info['description']}" if "examples" in col_info: line += f"（示例：{', '.join(col_info['examples'][:3])}）" if "json_query_hint" in col_info: line += f"\n 查询提示：{col_info['json_query_hint']}" lines.append(line) return "\n".join(lines) # ============================================================ # Step 2: SQL Generation # ============================================================ async def generate_sql(question: str, current_date: str) -> Dict[str, Any]: """ 使用 LLM 根据用户问题生成 SQL。 并发预热数据库连接与获取 extra_info，提升整体响应速度。 Returns: {"sql": "SELECT ...", "success": True/False, "error": "..."} """ schema_section = get_schema_prompt_section() # 并发：获取辅助信息 + 预热DB连接 extra_info, _ = await asyncio.gather( get_extra_info(question), _get_db(), ) prompt = TEXT2SQL_PROMPTS["sql_generation"].format( schema=schema_section, question=question, current_date=current_date, extra_info=extra_info or "" ) print("输出最终sql的提示词内容") print(prompt) try: result = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( prompt, model=None, json_output=True ) # 提取 JSON json_match = re.search(r'\{.*\}', result, re.DOTALL) if json_match: parsed = json.loads(json_match.group(0)) sql = parsed.get("sql", "").strip() if sql: return {"sql": sql, "success": True, "error": ""} # 兜底：直接提取 SELECT 语句 sql_match = re.search(r'(SELECT\s+.+?;?)$', result.strip(), re.IGNORECASE | re.DOTALL) if sql_match: sql = sql_match.group(1).strip().rstrip(';') return {"sql": sql, "success": True, "error": ""} return {"sql": "", "success": False, "error": "LLM未返回有效SQL"} except Exception as e: return {"sql": "", "success": False, "error": f"SQL生成失败: {str(e)}"} # ============================================================ # Step 3: SQL Review (LLM 审查) # ============================================================ async def review_sql(question: str, sql: str) -> Dict[str, Any]: """ 使用 LLM 审查 SQL 是否真正回答了用户问题 Returns: { "approved": True/False, "issues": ["问题1", "问题2"], "suggested_sql": "修正后的SQL（如果有问题）", "review_comment": "审查意见" } """ from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from prompts import TEXT2SQL_PROMPTS schema_section = get_schema_prompt_section() prompt = TEXT2SQL_PROMPTS["sql_review"].format( schema=schema_section, question=question, sql=sql ) try: result = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( prompt, model=None, json_output=True ) json_match = re.search(r'\{.*\}', result, re.DOTALL) if json_match: parsed = json.loads(json_match.group(0)) approved = parsed.get("approved", False) issues = parsed.get("issues", []) suggested_sql = parsed.get("suggested_sql", "").strip() review_comment = parsed.get("review_comment", "") if suggested_sql: suggested_sql = suggested_sql.rstrip(';') return { "approved": approved, "issues": issues, "suggested_sql": suggested_sql, "review_comment": review_comment } return { "approved": True, "issues": [], "suggested_sql": "", "review_comment": "审查结果解析失败，默认通过" } except Exception as e: return { "approved": True, "issues": [], "suggested_sql": "", "review_comment": f"审查过程异常，默认通过: {str(e)}" } # ============================================================ # Step 4: SQL Guard (代码级安全校验) # ============================================================ class SQLGuardError(Exception): """SQL Guard 校验失败异常""" pass def guard_sql(sql: str) -> Tuple[bool, str, str]: """ SQL 安全守卫 - 代码硬限制 Returns: (passed, cleaned_sql, error_message) """ if not sql or not sql.strip(): return False, "", "SQL为空" sql_upper = sql.strip().upper() # 1. 只允许 SELECT if not sql_upper.startswith("SELECT"): return False, "", "只允许SELECT查询，禁止INSERT/UPDATE/DELETE/CREATE等操作" # 2. 禁止 UNION if "UNION" in sql_upper: return False, "", "禁止使用UNION操作" # 3. 禁止子查询嵌套过深（最多2层） subquery_count = sql_upper.count("SELECT") - 1 if subquery_count > 2: return False, "", f"子查询嵌套过深（{subquery_count}层），最多允许2层" # 4. 禁止危险函数 dangerous_functions = ["PG_SLEEP", "SLEEP", "BENCHMARK", "WAITFOR", "DELAY"] for func in dangerous_functions: if func in sql_upper: return False, "", f"禁止使用危险函数: {func}" # 5. 禁止系统表访问 system_tables = ["PG_", "INFORMATION_SCHEMA", "PG_CATALOG", "PG_CLASS"] for sys_table in system_tables: if sys_table in sql_upper: return False, "", f"禁止访问系统表: {sys_table}" # 6. 禁止注释注入 if "--" in sql or "/*" in sql or "*/" in sql: return False, "", "SQL中不允许包含注释" # 7. 禁止分号（防止多语句注入） if ";" in sql.rstrip(';'): return False, "", "禁止多语句执行" # 8. 检查字段白名单 used_columns = set() dot_matches = re.findall(r'fault_records\.(\w+)', sql, re.IGNORECASE) used_columns.update(m.lower() for m in dot_matches) select_match = re.search(r'SELECT\s+(.*?)\s+FROM', sql, re.IGNORECASE | re.DOTALL) if select_match: select_part = select_match.group(1) if '*' not in select_part: for part in select_part.split(','): part = part.strip() col_match = re.search(r'(\w+)\s*(?:AS|as)?\s*$', part) if col_match: col_name = col_match.group(1).lower() if col_name not in ('count', 'sum', 'avg', 'max', 'min', 'as', 'desc', 'asc', 'null', 'distinct', 'all', 'jsonb_array_elements_text', 'jsonb_array_elements', 'coalesce', 'cast', 'date', 'timestamp', 'text'): used_columns.add(col_name) for col in used_columns: if col not in ALLOWED_COLUMNS and col != 'id': return False, "", f"使用了不允许的字段: {col}" # 9. 自动添加 LIMIT（如果没有） cleaned_sql = sql.strip().rstrip(';') if "LIMIT" not in sql_upper: cleaned_sql = f"{cleaned_sql} LIMIT 100" # 10. 强制只查 fault_records 表 from_match = re.search(r'FROM\s+(\w+)', sql, re.IGNORECASE) if from_match: table_name = from_match.group(1).lower() if table_name != "fault_records": return False, "", f"只允许查询 fault_records 表，不允许查询: {table_name}" return True, cleaned_sql, "" # ============================================================ # Step 5: SQL Execute # ============================================================ async def execute_sql(sql: str) -> Dict[str, Any]: """ 执行 SQL 并返回结果。 使用模块级 SQLAlchemy 连接池单例，避免每次重复建立连接。 Returns: {"rows": [...], "columns": [...], "row_count": int, "success": True/False, "error": ""} """ try: db = await _get_db() def _run() -> Dict[str, Any]: try: with db._engine.connect() as conn: result = conn.execute(text(sql)) columns = list(result.keys()) result_rows = [] for row in result.fetchall(): row_dict = {} for i, col in enumerate(columns): val = row[i] if isinstance(val, datetime): val = val.isoformat() elif isinstance(val, (list, dict)): val = json.dumps(val, ensure_ascii=False) elif not isinstance(val, (str, int, float, bool, type(None))): val = str(val) row_dict[col] = val result_rows.append(row_dict) conn.commit() return { "rows": result_rows, "columns": columns, "row_count": len(result_rows), "success": True, "error": "" } except Exception as e: return { "rows": [], "columns": [], "row_count": 0, "success": False, "error": f"SQL执行失败: {str(e)}" } return await asyncio.to_thread(_run) except Exception as e: return { "rows": [], "columns": [], "row_count": 0, "success": False, "error": f"获取数据库连接失败: {str(e)}" } # ============================================================ # Text2SQL 主入口 - 内部闭环 # ============================================================ MAX_RETRY = 2 # 最大重试次数（生成→审查→修正） async def text2sql_tool(question: str, current_date: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]: """ 受控 Text2SQL 工具 - 内部形成闭环 流程：question → SQL生成 → SQL审查 → SQL Guard → SQL执行 → 返回结果 Args: question: 用户问题 current_date: 当前日期（格式：YYYY-MM-DD），默认为今天 Returns: { "success": True/False, "sql": "最终执行的SQL", "rows": [...], "columns": [...], "row_count": int, "error": "", "review_log": [...] # 审查日志 } """ if not current_date: current_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") review_log = [] current_sql = "" for attempt in range(MAX_RETRY + 1): # Step 2: SQL Generation if attempt == 0: gen_result = await generate_sql(question, current_date) else: gen_result = await generate_sql_with_feedback( question, current_date, current_sql, review_log ) if not gen_result["success"]: return { "success": False, "sql": "", "rows": [], "columns": [], "row_count": 0, "error": gen_result["error"], "review_log": review_log } current_sql = gen_result["sql"] # Step 3: SQL Review review_result = await review_sql(question, current_sql) review_log.append({ "attempt": attempt + 1, "sql": current_sql, "approved": review_result["approved"], "issues": review_result["issues"], "comment": review_result["review_comment"] }) if not review_result["approved"]: if review_result["suggested_sql"]: current_sql = review_result["suggested_sql"] review_log.append({ "attempt": attempt + 1, "sql": current_sql, "note": "使用审查建议的修正SQL" }) elif attempt < MAX_RETRY: continue else: return { "success": False, "sql": current_sql, "rows": [], "columns": [], "row_count": 0, "error": f"SQL审查不通过: {'; '.join(review_result['issues'])}", "review_log": review_log } # Step 4: SQL Guard passed, cleaned_sql, guard_error = guard_sql(current_sql) if not passed: review_log.append({ "attempt": attempt + 1, "sql": current_sql, "guard_passed": False, "guard_error": guard_error }) if attempt < MAX_RETRY: review_log.append({"note": f"Guard拒绝: {guard_error}，将重新生成"}) continue else: return { "success": False, "sql": current_sql, "rows": [], "columns": [], "row_count": 0, "error": f"SQL安全校验失败: {guard_error}", "review_log": review_log } current_sql = cleaned_sql review_log.append({ "attempt": attempt + 1, "sql": current_sql, "guard_passed": True, "note": "Guard通过" }) # Step 5: SQL Execute exec_result = await execute_sql(current_sql) if not exec_result["success"]: if attempt < MAX_RETRY: review_log.append({ "attempt": attempt + 1, "sql": current_sql, "exec_error": exec_result["error"], "note": "执行失败，将重新生成" }) continue else: return { "success": False, "sql": current_sql, "rows": [], "columns": [], "row_count": 0, "error": exec_result["error"], "review_log": review_log } # Step 6: 相似结果合并 merged_rows = await merge_similar_rows( exec_result["rows"], exec_result["columns"], question ) return { "success": True, "sql": current_sql, "rows": merged_rows, "columns": exec_result["columns"], "row_count": len(merged_rows), "raw_row_count": exec_result["row_count"], "error": "", "review_log": review_log } return { "success": False, "sql": current_sql, "rows": [], "columns": [], "row_count": 0, "error": "超过最大重试次数", "review_log": review_log } async def generate_sql_with_feedback( question: str, current_date: str, previous_sql: str, review_log: List[Dict[str, Any]] ) -> Dict[str, Any]: """ 基于审查反馈重新生成 SQL """ from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from prompts import TEXT2SQL_PROMPTS schema_section = get_schema_prompt_section() feedback_parts = [] for log_entry in review_log: if "issues" in log_entry and log_entry["issues"]: feedback_parts.append(f"问题: {'; '.join(log_entry['issues'])}") if "guard_error" in log_entry: feedback_parts.append(f"安全校验失败: {log_entry['guard_error']}") if "exec_error" in log_entry: feedback_parts.append(f"执行失败: {log_entry['exec_error']}") feedback = "\n".join(feedback_parts) if feedback_parts else "无具体反馈" prompt = TEXT2SQL_PROMPTS["sql_regeneration"].format( schema=schema_section, question=question, current_date=current_date, previous_sql=previous_sql, feedback=feedback ) try: result = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( prompt, model=None, json_output=True ) json_match = re.search(r'\{.*\}', result, re.DOTALL) if json_match: parsed = json.loads(json_match.group(0)) sql = parsed.get("sql", "").strip() if sql: return {"sql": sql, "success": True, "error": ""} sql_match = re.search(r'(SELECT\s+.+?;?)$', result.strip(), re.IGNORECASE | re.DOTALL) if sql_match: sql = sql_match.group(1).strip().rstrip(';') return {"sql": sql, "success": True, "error": ""} return {"sql": "", "success": False, "error": "重新生成SQL失败"} except Exception as e: return {"sql": "", "success": False, "error": f"重新生成SQL异常: {str(e)}"} # ============================================================ # Step 6: 相似结果合并（Embedding） # ============================================================ MERGE_KEYWORDS = ["故障", "频次", "排名", "高频", "最多", "top", "发生次数"] def _should_merge(columns: List[str], question: str) -> bool: """判断是否需要合并相似行""" question_lower = question.lower() if any(kw in question_lower for kw in MERGE_KEYWORDS): col_names = [c.lower() for c in columns] has_name = any(n in col_names for n in ["name", "故障", "fault", "device_name"]) has_count = any(n in col_names for n in ["count", "次数", "频次"]) return has_name and has_count return False def _find_name_column(columns: List[str]) -> Optional[str]: """找到名称列""" priority = ["name", "故障名称", "故障", "fault", "device_name", "备件", "spare"] col_lower_map = {c.lower(): c for c in columns} for p in priority: if p in col_lower_map: return col_lower_map[p] for c in columns: if c.lower() not in ("count", "次数", "频次", "rank", "排名", "system_name", "系统"): return c return None def _find_count_column(columns: List[str]) -> Optional[str]: """找到计数列""" priority = ["count", "次数", "频次", "cnt"] col_lower_map = {c.lower(): c for c in columns} for p in priority: if p in col_lower_map: return col_lower_map[p] return None def _find_system_column(columns: List[str]) -> Optional[str]: """找到系统分类列""" priority = ["system_name", "系统", "系统分类", "system"] col_lower_map = {c.lower(): c for c in columns} for p in priority: if p in col_lower_map: return col_lower_map[p] return None async def merge_similar_rows( rows: List[Dict[str, Any]], columns: List[str], question: str, similarity_threshold: float = 0.85 ) -> List[Dict[str, Any]]: """ 使用 embedding 合并相似的故障/备件行 例如： - "连杆大端轴承发生损坏异常" (7次, 其他) + "连杆大端轴承发生损坏异常" (6次, 汽车配件) → "连杆大端轴承发生损坏异常" (13次, 其他) - "发动机中空冷器管束芯体结垢或堵塞..." + "空冷器管束芯体结垢或堵塞..." → 合并为一条 """ if not rows or len(rows) <= 1: return rows if not _should_merge(columns, question): return rows name_col = _find_name_column(columns) count_col = _find_count_column(columns) system_col = _find_system_column(columns) if not name_col or not count_col: return rows try: from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI names = [row[name_col] for row in rows if row.get(name_col)] if len(names) <= 1: return rows embeddings = await OpenaiAPI.get_embeddings_batch_async(names) name_emb_map = {name: emb for name, emb in zip(names, embeddings)} sorted_rows = sorted(rows, key=lambda r: int(r.get(count_col, 0)), reverse=True) merged_rows = [] merged_indices = set() for i, row in enumerate(sorted_rows): if i in merged_indices: continue name_i = row.get(name_col, "") emb_i = name_emb_map.get(name_i) if not emb_i: merged_rows.append(row) continue merged_row = dict(row) total_count = int(row.get(count_col, 0)) systems = set() if system_col and row.get(system_col): systems.add(row[system_col]) for j in range(i + 1, len(sorted_rows)): if j in merged_indices: continue name_j = sorted_rows[j].get(name_col, "") emb_j = name_emb_map.get(name_j) if not emb_j: continue similarity = OpenaiAPI.cosine_similarity(emb_i, emb_j) if similarity >= similarity_threshold: total_count += int(sorted_rows[j].get(count_col, 0)) if system_col and sorted_rows[j].get(system_col): systems.add(sorted_rows[j][system_col]) merged_indices.add(j) merged_row[count_col] = total_count if system_col and systems: merged_row[system_col] = "、".join(sorted(systems)) merged_rows.append(merged_row) merged_indices.add(i) merged_rows.sort(key=lambda r: int(r.get(count_col, 0)), reverse=True) if "rank" in columns or "排名" in columns: rank_col = "rank" if "rank" in columns else "排名" for idx, row in enumerate(merged_rows): row[rank_col] = idx + 1 return merged_rows except Exception as e: print(f"Embedding合并失败，使用原始数据: {str(e)}") return rows r5xiimport os import ast import re import asyncio import httpx from typing import List, Dict from neo4j import GraphDatabase from neo4j_graphrag.retrievers import HybridCypherRetriever from neo4j_graphrag.embeddings.base import Embedder from modelsAPI.model_api import LocalBgeM3Embeddings, OpenaiAPI from config import MAP_INS, NEO4J_CONFIG, INDEX_CONFIG, EMBEDDING_CONFIG # ================== 配置 ================== URI = NEO4J_CONFIG["uri"] AUTH = (NEO4J_CONFIG["user"], NEO4J_CONFIG["password"]) NAME_PROPERTY = INDEX_CONFIG["NAME_PROPERTY"] FULLTEXT_PROPERTY = INDEX_CONFIG["FULLTEXT_PROPERTY"] EMBEDDING_PROPERTY = INDEX_CONFIG["EMBEDDING_PROPERTY"] SEARCH_LABEL = INDEX_CONFIG["SEARCH_LABEL"] VECTOR_INDEX_NAME = INDEX_CONFIG["VECTOR_INDEX_NAME"] FULLTEXT_INDEX_NAME = INDEX_CONFIG["FULLTEXT_INDEX_NAME"] map_ins = MAP_INS # ================== 全局复用：driver / embedder 只初始化一次 ================== _driver = None _embedder = None def get_driver(): global _driver if _driver is None: _driver = GraphDatabase.driver(URI, auth=AUTH) return _driver def get_embedder(): global _embedder if _embedder is None: _embedder = LocalBgeM3Embeddings( base_url=EMBEDDING_CONFIG["base_url"], api_key=EMBEDDING_CONFIG["api_key"], ) return _embedder # ================== 辅助：解析 Record 字符串 ================== def parse_record_string(s: str): name_match = re.search(r"name='([^']*)'", s) labels_match = re.search(r"labels=(\[[^\]]*\])", s) score_match = re.search(r"score=([\d.]+)", s) name = name_match.group(1) if name_match else "未知名称" labels = ["未知标签"] if labels_match: try: labels = ast.literal_eval(labels_match.group(1)) except (ValueError, SyntaxError): pass score = float(score_match.group(1)) if score_match else 0.0 return name, labels, score # ================== 构建 Retriever ================== def build_retriever(sync_driver, embedder: Embedder) -> HybridCypherRetriever: return HybridCypherRetriever( driver=sync_driver, vector_index_name=VECTOR_INDEX_NAME, fulltext_index_name=FULLTEXT_INDEX_NAME, embedder=embedder, retrieval_query=f""" RETURN node.`{NAME_PROPERTY}` AS name, [lbl IN labels(node) WHERE lbl <> '{SEARCH_LABEL}'] AS labels, score """, ) # ================== 同步检索（在线程池中执行，不阻塞事件循环）================== def _hybrid_search_sync(sentence: str, top_k: int = 10) -> List[Dict]: retriever = build_retriever(get_driver(), get_embedder()) results_raw = retriever.search(query_text=sentence, top_k=top_k) hybrid_results: List[Dict] = [] for item in results_raw.items: content = item.content name = "未知名称" labels = ["未知标签"] score = 0.0 if hasattr(content, "keys"): name = content.get("name", name) labels = content.get("labels", labels) score = content.get("score", score) elif isinstance(content, str): if content.startswith(" str: """ 参数: user_question: 用户问题 top_k: 检索返回条数 返回: LLM 筛选结果字符串 """ # 同步检索放入线程池，不阻塞事件循环 results = await asyncio.to_thread(_hybrid_search_sync, user_question, top_k) # 构建 prompt 并异步调用 LLM res = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( system_prompt=SYSTEM_PROMPT, query=PROMPT_TEMPLATE.format(results=results, map_ins=map_ins,user_question=user_question), ) return res.strip() # ================== 入口 ================== if __name__ == "__main__": answer = asyncio.run(get_extra_info("发动机这个月发生了多少次故障")) print(111111111111111111) print(answer) հx (""" VLM图像处理工具模块 包含图像识别、图像压缩、图像保存等功能 """ import os import re import json import math import base64 import uuid from datetime import datetime from typing import Optional, Dict, Any from PIL import Image from io import BytesIO import tiktoken from langchain_core.tools import tool from config import VLM_CONFIG, SERVER_CONFIG from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from utils.function_tracker import track_function_calls VLM_API_BASE = VLM_CONFIG["api_base"] VLM_MODEL_NAME = VLM_CONFIG["model"] MAX_MODEL_LEN = 32768 INPUT_TOKEN_SAFETY_RATIO = 0.8 MIN_IMAGE_SIZE = 224 JPEG_QUALITY = 85 SYSTEM_PROMPT_VLM = """你是一个专业的工业设备巡检专家助手。 你的任务是协助工程师分析现场情况。 当你遇到以下情况时： 1. 用户提供了图片路径（如 .png, .jpg, /app/data/... 等）。 2. 用户询问有关设备外观、颜色、仪表读数或物理损坏的问题。 你应该： - 调用 `vlm_image_to_text` 工具。 - 在 `prompt` 参数中，根据用户的具体意图（如：检查漏油、读仪表、看指示灯）量身定制分析指令。 - 获取 VLM 结果后，结合专业知识给出建议。 """ def encode_image(image_path: str) -> str: """将本地图片转换为 Base64 编码""" with open(image_path, "rb") as f: return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8") def estimate_qwen_vl_visual_tokens(width: int, height: int) -> int: """ 根据 Qwen-VL 的图像分块策略估算视觉 tokens。 公式来源：Qwen-VL 官方技术文档（Naive resizing + 192 tokens per unit） """ units_h = math.ceil(height / 336) units_w = math.ceil(width / 336) total_units = units_h * units_w + 1 return total_units * 192 def count_text_tokens(text: str) -> int: """使用 tiktoken 估算文本 token 数（兼容中英文）""" enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") return len(enc.encode(text)) def smart_resize_base64_image( base64_image: str, prompt_text: str, max_input_tokens: int = int(MAX_MODEL_LEN * INPUT_TOKEN_SAFETY_RATIO), min_size: int = MIN_IMAGE_SIZE, jpeg_quality: int = JPEG_QUALITY ) -> str: """ 智能压缩 base64 图像，确保 (文本 tokens + 视觉 tokens) <= max_input_tokens """ if not base64_image.startswith("data:image"): raise ValueError("Invalid base64 image format. Must start with 'data:image'.") try: header, b64_data = base64_image.split(",", 1) image_data = base64.b64decode(b64_data) img = Image.open(BytesIO(image_data)).convert("RGB") orig_w, orig_h = img.size except Exception as e: raise ValueError(f"Failed to decode base64 image: {e}") text_tokens = count_text_tokens(prompt_text) visual_tokens = estimate_qwen_vl_visual_tokens(orig_w, orig_h) total_tokens = text_tokens + visual_tokens print(f"[VLM Preprocess] 原始尺寸: {orig_w}x{orig_h} | 文本 tokens: {text_tokens} | 视觉 tokens: {visual_tokens} | 总计: {total_tokens}") if total_tokens <= max_input_tokens: print("[VLM Preprocess] ✅ 无需压缩") return base64_image scale = 1.0 target_tokens = total_tokens while target_tokens > max_input_tokens and scale > 0.1: scale *= 0.8 new_w = max(min_size, int(orig_w * scale)) new_h = max(min_size, int(orig_h * scale)) target_tokens = text_tokens + estimate_qwen_vl_visual_tokens(new_w, new_h) final_w = max(min_size, int(orig_w * scale)) final_h = max(min_size, int(orig_h * scale)) print(f"[VLM Preprocess] ⚠️ 需压缩 → 新尺寸: {final_w}x{final_h} | 预估总 tokens: {target_tokens}") resized_img = img.resize((final_w, final_h), Image.Resampling.LANCZOS) buffer = BytesIO() resized_img.save(buffer, format="JPEG", quality=jpeg_quality) compressed_b64 = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode("utf-8") return f"data:image/jpeg;base64,{compressed_b64}" def save_base64_image_and_record( base64_image: str, description: str, output_dir: str = "image_input", record_file: str = "image_input/image_records.json" ) -> Dict[str, Any]: """ 保存 base64 图片到指定目录，并记录图片名称和描述到 JSON 文件。 Args: base64_image: base64 编码的图片数据（data:image/xxx;base64,... 格式） description: 图片的描述文本 output_dir: 图片保存目录 record_file: 记录 JSON 文件路径 Returns: 包含保存结果的字典：{"success": bool, "image_name": str, "image_path": str, "error": str} """ try: if not base64_image.startswith("data:image"): return {"success": False, "error": "Invalid base64 image format"} header, b64_data = base64_image.split(",", 1) if "jpeg" in header or "jpg" in header: ext = "jpg" elif "png" in header: ext = "png" elif "gif" in header: ext = "gif" elif "webp" in header: ext = "webp" else: ext = "jpg" os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) image_name = f"{uuid.uuid4().hex[:12]}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.{ext}" image_path = os.path.join(output_dir, image_name) image_data = base64.b64decode(b64_data) with open(image_path, "wb") as f: f.write(image_data) record_entry = { "image_name": image_name, "image_path": image_path, "description": description, "timestamp": datetime.now().isoformat() } os.makedirs(os.path.dirname(record_file), exist_ok=True) existing_records = [] if os.path.exists(record_file): try: with open(record_file, "r", encoding="utf-8") as f: existing_records = json.load(f) if not isinstance(existing_records, list): existing_records = [] except (json.JSONDecodeError, IOError): existing_records = [] existing_records.append(record_entry) with open(record_file, "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(existing_records, f, ensure_ascii=False, indent=2) print(f"[ImageSaved] 图片已保存: {image_path}") return { "success": True, "image_name": image_name, "image_path": image_path, "error": None } except Exception as e: return { "success": False, "image_name": None, "image_path": None, "error": str(e) } @tool async def vlm_image_to_text( image_path: str, prompt: Optional[str] = None ) -> str: """ 调用 Qwen3.5-35B 进行工业巡检分析。 - 自动移除所有 或其他内部思考过程。" "仅输出最终的专业分析结果。\n\n" "你是一位资深的工业巡检专家。请仔细观察这张图片并按以下结构报告：\n" "1. 设备识别：图中是什么设备？型号或标签是否可见？\n" "2. 状态评估：仪表盘数值是否在正常区间？指示灯颜色是什么？\n" "3. 异常检测：是否存在漏油、生锈、电缆破损、螺丝松动或烟雾？\n" "4. 环境风险：周围是否有杂物堆放或安全隐患？\n" "请用专业、客观、简短的语言描述。" ) final_prompt = f"{default_prompt}\n特别注意：{prompt}" if prompt else default_prompt safe_image = smart_resize_base64_image( base64_image=image_path, prompt_text=final_prompt, max_input_tokens=int(MAX_MODEL_LEN * INPUT_TOKEN_SAFETY_RATIO) ) try: result = await OpenaiAPI.open_api_vl_without_thinking(safe_image) print(f"✅ 最终输出:\n{result}") save_result = save_base64_image_and_record( base64_image=image_path, description=result, output_dir="picture", record_file="picture/image_records.json" ) if save_result["success"]: print(f"📷 图片已保存: {save_result['image_name']}") image_url = f"{SERVER_CONFIG['base_url']}/picture/{save_result['image_name']}" result = f"{result}\n\n![用户上传图片]({image_url})" else: print(f"⚠️ 图片保存失败: {save_result['error']}") return result except Exception as e: import traceback error_msg = f"VLM 调用失败: {str(e)}\n{traceback.format_exc()}" print(error_msg) return error_msg @track_function_calls async def image_rag_describe( image_path: str, query: str, top_k: int = 5 ) -> str: """ 图像RAG描述工具 先用VLM分析图像，然后用RAG检索相关知识 Args: image_path: 图像路径（base64格式） query: 查询文本 top_k: RAG检索数量 Returns: 分析结果文本 """ try: vlm_result = await vlm_image_to_text(image_path, prompt=query) from .rag_tools import rag_search rag_result = await rag_search(query=f"{query} {vlm_result}", top_k=top_k) if rag_result.get("success", False): source_citation = rag_result.get("sourceCitation", {}) rag_text = "" for resource, items in source_citation.items(): for item in items: rag_text += f"【{resource}】{item.get('text', '')}\n\n" return f"图像分析结果：\n{vlm_result}\n\n相关知识：\n{rag_text}" else: return vlm_result except Exception as e: return f"图像RAG分析失败: {str(e)}" 'ѭxR100644 MML2OMML.XSL>x[fUtS:100644 __init__.pyx*adŔ7&Age40000 __pycache__YQBv-,?t %J100644 function_tracker.py)&  49100644 image_utils.py u}G~̢100644 intent_matcher.py~aCU](evҲP100644 pdf_generator.pyns8[5 t=100644 ship_number_search.py;؀z -100644 template.texk'%mK(w[x*100644 word_generator.pyâ |U>)#˽mTZ \x ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ abcdefghijklmnopqrstuvwxyz 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 p b script script b double-struck p fraktur p fraktur b sans-serif p sans-serif b sans-serif sans-serif bi monospace p b bi 1 1 0 noBar skw bar on 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 on on on on on on on on off 1 0 ([{<⌊⌈⟦]|‖ )]}>⌋⌉⟧[|‖ 1 0 1 0 1 0 1 0 lin 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 bot top top ⏟ ̆ ̒ ̀ ̅ ̅ ̇ ̇ ̋ ́ ̃ ̃ ̈ ̌ ̂ ̅ ⃗ ⃗ ⃖ top bot bot " " 1 0 1 0 1 0 1 0 0 & 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 off on on on 1 0 1 0 undOvr subSup 1 0 1 0 on off on off Tx""" 工具模块 """ y #x<100644 __init__.cpython-310.pyc>?fR100644 __init__.cpython-312.pyc>yU]Ap`ipO*2100644 function_tracker.cpython-310.pycF }Cv\(D100644 function_tracker.cpython-312.pyclq -H|Q6([100644 image_utils.cpython-312.pycܸ/ֹÍ87tfT5100644 intent_matcher.cpython-312.pycI߽#E p47&.:(100644 pdf_generator.cpython-310.pycы2\:u RrM100644 ship_number_search.cpython-312.pycыԺY#5Mw]p100644 word_generator.cpython-310.pyc};Nѡ{ŽRיL100644 word_generator.cpython-312.pycX9hKRqrq,ZZ %/+c۰ xoo li@sdZdS)u 工具模块 N)__doc__rr/app/utils/__init__.pysT" x< бMjdZy)u 工具模块 N)__doc__@e:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\utils\__init__.pyrs r 6x $o li}0@szUdZddlZddlZddlZddlZddlmZmZmZm Z m Z ddl m Z ddl m Z ejdddZeje eed<ejd ddZeje eed <d eeeefgdffd d Zd eeeefgdffddZddZddZdedefddZdedefddZdedefddZdeeeffddZGd d!d!Zdeeejffd"d#Zde efd$d%Zd&d'Z dS)(ui 使用装饰器实现全栈函数调用追踪 解决LangGraph无法捕获子函数内部状态的问题 N)CallableAnyDictOptionalList)datetime)dequeevent_callbacks)default_event_callbackscurrent_stream_handler_current_stream_handlercallbackcCs,t}|durg}t|||dS)uM 注册事件回调函数（使用 contextvars 实现请求隔离） N)r getsetappendr callbacksr/app/utils/function_tracker.pyregister_event_callbacks  rcCs*t}|r||vr||dSdSdS)uM 移除事件回调函数（使用 contextvars 实现请求隔离） N)r rremoverrrrunregister_event_callbacks rcCst}|r |dSdS)uM 清空所有事件回调（使用 contextvars 实现请求隔离） N)r rclearrrrrclear_event_callbacks(s rcCst}|r |SgS)uV 获取所有注册的回调函数（使用 contextvars 实现请求隔离） )r rcopyrrrrget_all_callbacks1srfuncreturncCsB|jr|j}|dd}t|dkr|ddS|SdS)uL 提取函数的描述（docstring的第一行或前100个字符）  rdN)__doc__stripsplitlen)rdoc first_linerrrextract_function_description9s  r)resultcsd}|s|St|trMdD]}||vr+||dur+t||}|r+t||Sq |D]\}}d|vrL|durLt|}|rLt|Sq0dtdtfdddd td tdt tffd d |}|ro|S|S)u 从函数返回值中提取 details，顺序固定为：先 details 再中文。 1) 先看返回的 dict 里是否有「details 类」字段（__details__、_details、details 或键名含 "details"）， 且其值为非空，则用该值； 2) 若没有或为空，再走原本的中文兜底：从返回结构中找一段包含中文的内容作为 details。 u完成) __details___detailsdetailsNr-textrcSs|sdStddt|DS)NFcss(|]}d|ko dknVqdS)u一u鿿Nr).0crrr as&zJ_extract_details_from_result.._contains_chinese..)anystr)r.rrr_contains_chinese^sz7_extract_details_from_result.._contains_chineseobj max_lengthcst|tr|rt||kr|d|dS|r|SdSt|tr?|D]\}}d|vr3q(||}|r>|Sq(t|trT|D] }||}|rS|SqFdS)Nz...r-) isinstancer3r&dictitemslowerlist)r6r7keyvaluefounditemr4 _find_chineserrrBcs* $      z3_extract_details_from_result.._find_chinese)r5) r8r9r3r$r:r;boolrintr)r*r r=skvchineserrAr_extract_details_from_resultEs(   " rIcs>tfdd}tfdd}tr|S|S)u| 装饰器：追踪函数调用过程，支持同步和异步函数 Args: func: 被装饰的函数 cst}|j|i|}|j}j}d}|r't|dtr'|d}n d|jvr2|j d}t }dd|j D}zD|i|} t | } d|| | t d} t p]g} | D]!} z| | Wq`ty}z td|WYd}~q`d}~ww| WSty}z;d|d t|t d }t pg} | D]!} z| |Wqty}z td|WYd}~qd}~wwd}~ww) NrstatecSi|]\}}||qSrrr/rFrGrrr z>track_function_calls..sync_wrapper..function_executiontypetitler-r* timestamp回调执行出错: function_error错误: rQrRr-rSinspect signaturebindapply_defaults__name__ __module__r8r9 argumentsrr)r:rIrnow isoformatr Exceptionprintr3argskwargssig bound_args func_name module_namerJfunc_descriptionparamsr*r-execution_eventrre error_eventexrrr sync_wrappers^           z*track_function_calls..sync_wrappercst}|j|i|}|j}j}d}|r(t|dtr(|d}n d|jvr3|j d}t }dd|j D}zG|i|IdH} t | } d|| | t d} t pag} | D]!} z| | Wqdty}z td|WYd}~qdd}~ww| WSty}z;d|d t|t d }t pg} | D]!} z| |Wqty}z td|WYd}~qd}~wwd}~ww) NrrJcSrKrrrLrrrrMrNz?track_function_calls..async_wrapper..rOrPrTrUrVrWrXrdrqrr async_wrappers`           z+track_function_calls..async_wrapper) functoolswrapsasyncioiscoroutinefunction)rrrrsrrqrtrack_function_callsysA BrxeventcCs|d}|dd}|dd}|dkr(td||r&td|d Sd S|dkr>td ||r@td|d Sd Sd S) u" 控制台事件处理器 rQrRr"r-rOu✅ 函数执行: u 详情: rUu❌ 函数错误: N)rrc)ry event_typerRr-rrrconsole_event_handler s  r{c@sJeZdZdZdejfddZdeee ffddZ dd ed efd d Z d S)StreamEventHandleruU 流式事件处理器，将装饰器事件放入队列供流式输出使用 queuecCs ||_dS)N)r})selfr}rrr__init__$s zStreamEventHandler.__init__ryc CsVzz |j|WWdStjyYWdSwty*}zWYd}~dSd}~ww)u 处理事件，将事件放入队列 注意：这是同步方法，但队列是异步的，需要特殊处理 N)r} put_nowaitrv QueueFullrb)r~ryrnrrr__call__'szStreamEventHandler.__call__r"contentrRc CsPzd||td}|j|WdSty'}zWYd}~dSd}~ww)u 发送流式内容事件 Args: content: 流式内容片段 title: 函数描述/标题（可选） stream_content)rQrrRrSN)rr`rar}rrb)r~rrRryrnrrrsend_stream_content8s z&StreamEventHandler.send_stream_contentN)r") r]r^ __qualname__r#rvQueuerrr3rrrrrrrr| s r|cCs&tjdd}t|}t|||fS)u 创建流式事件处理器和对应的队列（使用 contextvars 实现请求隔离） Returns: (handler, queue): 事件处理器和事件队列 i)maxsize)rvrr|r r)r}handlerrrrcreate_stream_event_handlerMs  rcCstS)u 获取当前活动的流式事件处理器（使用 contextvars 实现请求隔离） Returns: 当前流式事件处理器，如果没有则返回 None )r rrrrrget_current_stream_handlerZsrcCstddS)u_ 清除当前活动的流式事件处理器（使用 contextvars 实现请求隔离） N)r rrrrrclear_current_stream_handlerdsr)!r#rtrYrv contextvarstypingrrrrrr collectionsr ContextVarr __annotations__r r3rrrrr)rIrxr{r|tuplerrrrrrrrs2        4- dxi7 бMj}0UdZddlZddlZddlZddlZddlmZmZmZm Z m Z ddl m Z ddl m Z ejddZeje eed<ejd dZeje eed <d eeeefgdffd Zd eeeefgdffd ZdZdZdedefdZdedefdZdedefdZdeeeffdZGddZdeeej:ffdZde efdZdZ y)ui 使用装饰器实现全栈函数调用追踪 解决LangGraph无法捕获子函数内部状态的问题 N)CallableAnyDictOptionalList)datetime)dequeevent_callbacks)default_event_callbackscurrent_stream_handler_current_stream_handlercallbackctj}|g}tj||j|y)uM 注册事件回调函数（使用 contextvars 实现请求隔离） N)r getsetappendr callbackss He:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\utils\function_tracker.pyregister_event_callbackrs9!$$&I Y' Xc^tj}|r||vr|j|yyy)uM 移除事件回调函数（使用 contextvars 实现请求隔离） N)r rremovers runregister_event_callbackrs1!$$&IX*"+yrcRtj}|r|jyy)uM 清空所有事件回调（使用 contextvars 实现请求隔离） N)r rclearrs rclear_event_callbacksr(s$!$$&IrcRtj}|r|jSgS)uV 获取所有注册的回调函数（使用 contextvars 实现请求隔离） )r rcopyrs rget_all_callbacksr"1s&!$$&I(9>> 0b0rfuncreturnc|jrQ|jj}|jddj}t|dkDr|ddS|Sy)uL 提取函数的描述（docstring的第一行或前100个字符）  rdN)__doc__stripsplitlen)r#doc first_lines rextract_function_descriptionr/9sX ||ll  "YYt_Q'--/ #&z?S#8z$3HjH rresultcd}|s|St|trdD];}||vs||t||j}|s-t||cS|j D]C\}}d|j vs|t|j}|s8t|cSdtdt fdd dtdtdttffd |}|r|S|S) u 从函数返回值中提取 details，顺序固定为：先 details 再中文。 1) 先看返回的 dict 里是否有「details 类」字段（__details__、_details、details 或键名含 "details"）， 且其值为非空，则用该值； 2) 若没有或为空，再走原本的中文兜底：从返回结构中找一段包含中文的内容作为 details。 u完成) __details___detailsdetailsr4textr$c>|sytdt|DS)NFc3<K|]}d|cxkxrdkncyw)u一u鿿N).0cs r zJ_extract_details_from_result.._contains_chinese..as@i8q,H,,is)anystr)r5s r_contains_chinesez7_extract_details_from_result.._contains_chinese^s@c$i@@@robj max_lengthcZt|tr*|rt||kDr|d|dzS|r|SdSt|tr:|j D]'\}}d|j vr||}|s%|cSt|t r|D]}||}|s|cSy)Nz...r4) isinstancer=r,dictitemslowerlist)r?r@keyvaluefounditemr> _find_chineses rrKz3_extract_details_from_result.._find_chinesecs c3 1B31GCPSHWaLaC $u, 9(- 937 9 c4 !iik U +%eZ8 L * c4 %dJ7 Lr)) rBrCr=r*rDrEboolrintr) r0r rGskvchineser>rKs @@r_extract_details_from_resultrSEsG &$9Cf}!8s $**,vc{++ : LLNDAqAGGI%!-FLLNq6M #AAA 3C(3-$F#G7*7*rctjfd}tjfd}tjr|S|S)u| 装饰器：追踪函数调用过程，支持同步和异步函数 Args: func: 被装饰的函数 ctj}|j|i|}|jj}j }d}|rt |dtr|d}n)d|jvr|jjd}t}|jjD cic]\}} ||  } }} |i|} t| } d|| | tjjd} t jxsg}|D] } ||  | Scc} }w#t"$r}t%d|Yd}~2d}~wwxYw#t"$r}d|dt'|tjjd}t jxsg}|D]/} || #t"$r}t%d|Yd}~)d}~wwxYwd}~wwxYw Nrstatefunction_execution)typetitler4r0 timestampu回调执行出错: function_erroru错误: )rYrZr4r[inspect signaturebindapply_defaults__name__ __module__rBrC argumentsrr/rDrSrnow isoformatr Exceptionprintr=argskwargssig bound_args func_name module_namerWfunc_descriptionrPrQparamsr0r4execution_eventrre error_eventexr#s r sync_wrapperz*track_function_calls..sync_wrappers%SXXt.v. !!#MM oo  JtAw-GE  ,, ,((,,W5E7=$.#7#7#=#=#?@#?41a!Q$#?@* 4*6*F36:G-)" %\\^557 O),,.4"I%6_-& M5A.!604556  ))%c!fX.%\\^557 K),,.4"I%7[) 705667& ! st? D5AE)D;1E; EEEEE G-(AG(9GG( G# GG(G##G((G-cKtj}|j|i|}|jj}j }d}|rt |dtr|d}n)d|jvr|jjd}t}|jjD cic]\}} ||  } }} |i|d{} t| } d|| | tjjd} t jxsg}|D] } ||  | Scc} }w7g#t"$r}t%d|Yd}~4d}~wwxYw#t"$r}d|dt'|tjjd}t jxsg}|D]/} || #t"$r}t%d|Yd}~)d}~wwxYwd}~wwxYwwrVr]ris r async_wrapperz+track_function_calls..async_wrappers %SXXt.v. !!#MM oo  JtAw-GE  ,, ,((,,W5E7=$.#7#7#=#=#?@#?41a!Q$#?@* 000F36:G-)" %\\^557 O),,.4"I%6_-& M5A1&!604556  ))%c!fX.%\\^557 K),,.4"I%7[) 705667& ! sB>G< D?G< E+EAE+3E;E+>G<E+ E(E#E+#E((E++ G94AG4G G4 G/G*%G4*G//G44G99G<) functoolswrapsasyncioiscoroutinefunction)r#rvrxs` rtrack_function_callsr}ys[__T??B__T??D""4(reventc|d}|jdd}|jdd}|dk(r td||rtd|y y |dk(r td ||rtd|y y y ) u" 控制台事件处理器 rYrZr(r4rXu✅ 函数执行: u 详情: r\u❌ 函数错误: N)rrh)r~ event_typerZr4s rconsole_event_handlerr svJ IIgr "Eii 2&G)) "5'*+  Ky) *  ' ' "5'*+  Ky) *  (rcXeZdZdZdej fdZdeee ffdZ d dedefdZ y ) StreamEventHandleruU 流式事件处理器，将装饰器事件放入队列供流式输出使用 queuec||_y)N)r)selfrs r__init__zStreamEventHandler.__init__$s  rr~c |jj|y#tj$rYywxYw#t$r }Yd}~yd}~wwxYw)u 处理事件，将事件放入队列 注意：这是同步方法，但队列是异步的，需要特殊处理 N)r put_nowaitr{ QueueFullrg)rr~rss r__call__zStreamEventHandler.__call__'sJ   %%e,$$     s5858 A A contentrZc d||tjjd}|jj |y#t $r }Yd}~yd}~wwxYw)u 发送流式内容事件 Args: content: 流式内容片段 title: 函数描述/标题（可选） stream_content)rYrrZr[N)rrerfrrrg)rrrZr~rss rsend_stream_contentz&StreamEventHandler.send_stream_content8sP ("%\\^557 E JJ ! !% (   sAA AAN)r() rbrc __qualname__r)r{Queuerrr=rrrr8rrrr s>gmmd38n"3srrcvtjd}t|}tj |||fS)u 创建流式事件处理器和对应的队列（使用 contextvars 实现请求隔离） Returns: (handler, queue): 事件处理器和事件队列 i)maxsize)r{rrrr)rhandlers rcreate_stream_event_handlerrMs4 MM$ 'E 'G( E>rc*tjS)u 获取当前活动的流式事件处理器（使用 contextvars 实现请求隔离） Returns: 当前流式事件处理器，如果没有则返回 None )rrr8rrget_current_stream_handlerrZs # & & ((rc.tjdy)u_ 清除当前活动的流式事件处理器（使用 contextvars 实现请求隔离） N)rrr8rrclear_current_stream_handlerrds%r)!r)ryr^r{ contextvarstypingrrrrrr collectionsr ContextVarr __annotations__rr=rrrr"r/rSr}rrtuplerrrrr8rrrs_ 66fhS#X/?/E&F#$sCx.1A41G(H#1 x C 1+1+1+hPxPHPh+c3h+&**Z U+=w}}+L%M )H-?$@)&rsx{ ѱMj dZddlZddlmZddlmZdedeefdZded eedefd Zdded ed eedefd Z ded edefd Z ded ed eedefdZ defdZ y)u= 图片处理工具模块 - 最终版 v4 核心思路（最简单直接）： 1. 找到所有 .jpg/.png 文件名及其周围的 ![图片]( 上下文 2. 不管周围格式如何，也不管文件名是否被模型改过 3. 统一提取文件名 -> 与 original_paths 模匹 -> 替换成正确的 ![图片](完整URL) N)List)SequenceMatchertextreturncxd}tj||tj}tt |S)u从文本中提取图片路径z7images/[a-zA-Z0-9_\-./]+\.(?:jpg|jpeg|png|gif|bmp|webp))refindall IGNORECASElistset)rpatternmatchess Ce:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\utils\image_utils.pyextract_image_pathsr s,HGjj$ 6G G generated_pathoriginal_pathsc|s|S|jddj}d}d}|D]I}|jddj}td||j}||kDsF|}|}K|r|dkDr|S|S)u 找到与生成路径最接近的原始图片路径 即使模型输出的是错误/近似/截断的文件名，也能匹配到正确的原始路径 /Nr?)splitlowerrratio)rrgenerated_filename best_match best_score orig_path orig_filenamescores rfind_closest_image_pathr!s '--c226<<>JJ# !,R0668 &8-HNNP : J"J $j3& r base_prefixcD|r||St||}t|||}|S)u. 规范化 Markdown 图片链接 - 两轮处理版 算法： 第一轮：检查和修改格式，确保是 ![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg) 格式 第二轮：只检查和替换最后文件名部分（xxx.jpg），与原始路径匹配，匹配度低的删除 )_normalize_image_format_normalize_image_paths)rr"rresults rnormalize_markdown_imagesr'-s4 >) %T; 7F$FK HF Mrcn|s|Sd}d|d}|}ttj||tj}|s|St |D]}|j d}|j }|j} |} | } td|dz } || |} | jd}|dk7r| |z}|||}|jdr|} || d}|jd}|dk7r|d kr|d|}d |vr d|vr| |zd z} |jd d}|jd d z|z}d|d}|d| |z|| dz}d}tj||tjrMtj|d|tj}tj||tjrM|S)u 第一轮：规范化图片格式，确保所有图片都是正确的 ![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg) 格式 处理各种格式破损的情况，并确保有正确的URL前缀 z(?:jpg|jpeg|png|gif|bmp|webp)z([a-zA-Z0-9_\-./]+)\.()rd ![图片](rN r/images/uN!\[图片\]\([^)]*!\[图片\]\(([^)]+\.(?:jpg|jpeg|png|gif|bmp|webp))\)[^)]*\)u ![图片](\1))flags)r rfinditerr reversedgroupstartendmaxrfind startswithfindrrstripsearchsub)rr"IMG_EXTENSIONS img_patternr&rmatchfilename_with_ext file_startfile_end mark_startmark_endlookback_limitbeforeopen_marker_posactual_open_pos check_segmentafterclose_paren_posmiddle pure_filenamefull_urlstandard_formatnested_patterns rr$r$As  5N+N+;1=K F2;;{FBMMBCG  '"!KKN[[] 99; Q S 01z2 ,,|4 b ,>O"?:>M'' 5, xy!**S/ b _r%9+O,F6!l&&@#o59*//4R8 %%c*Z7-G&xj2 $6 9JJE#JgN ))NFBMM :(8& V ))NFBMM : Mrc|r|s|Sd}ttj||tj}|s|S|}t |D]}|j d}|j d}|j } |j} |jdd} d} d} | j}|D]I}|jddj}td||j}|| kDsF|} |} K| rF| dkDrA| jdd}|jddz|z}d |d }|d| |z|| dz}|d| || dz}|S) u 第二轮：只规范化最后文件名部分（xxx.jpg），与原始路径匹配，匹配度低的删除 步骤： 1. 找到所有 ![图片](URL) 格式的图片 2. 对每个图片： a. 提取最后文件名部分（xxx.jpg） b. 只与 original_paths 中的最后文件名部分匹配 c. 如果匹配度高（>0.5），替换为正确路径 d. 如果匹配度低（<=0.5），删除整个图片 u!\[图片\]\(([^)]+)\)rr.rrNrr/r+r)) r rr1r r2r3r4r5rrrrr:)rr"rimg_tag_patternrr&r?full_tagurl tag_starttag_endfilenamerrrrrr pure_orig_filenamerNrOs rr%r%s ~ 0O2;;bmmDEG  F'";;q>kk!nKKM ))+99S>"%  %^^-'I%OOC04::PPH *8*A6OJY'/9F78r`s #cd3iCcs2Cchlmphq~A(<#<C<C<~;;3;S ;VY;| T3 Tr}&x B ѱMjW pUdZddlmZmZgdZeeed<daeeeeed<d dZ d d ed ede fd Z y)u  意图匹配工具：基于关键词 + embedding 语义相似度的两层确认意图判断 策略： 第一层：关键词子串匹配（零延迟，覆盖 90%+ 常见表达） 第二层：embedding 语义相似度匹配（兜底，捕获罕见/创意表达） )ListOptional)u确认u是的u对u好的u 没问题u行u可以OKu足够u够了u齐了u 信息完整u 不用补充u不需要补充u 就这些u 没有了u 信息够了u不用再加了u 信息齐了u 开始诊断u 开始操作u 开始吧u继续u开始u确认并继续u正确u没错u对的u 是的开始u 就这样CONFIRM_PHRASESN_phrase_embeddingsreturncKtyddlm}|jtd{at dt tdy7!w)uV确保确认短语的 embedding 已预计算（懒加载，仅首次调用时执行）Nr OpenaiAPIu>[intent_matcher] 确认短语 embedding 预计算完成，共 u 条)rmodelsAPI.model_apir get_embeddings_batch_asyncrprintlenr s Fe:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\utils\intent_matcher.py_ensure_phrase_embeddingsrsG%-(CCOTT J3K_J``d efUs&A A "A  user_query thresholdc KrjsytfdtDrytd{ddlm}|j d{}|j|t}|r t|nd}||k\r/t|j|}td|dd |d d yy 7}7`w) u 判断用户输入是否为确认意图 Args: user_query: 用户输入文本 threshold: embedding 语义相似度阈值（默认 0.78） Returns: True 表示用户表达了确认/信息充足的意图 Tc3&K|]}|v yw)N).0kwrs r z)is_confirmation_intent..7s 6o2 osNrr gu-[intent_matcher] embedding 兜底命中: sim=z.3fz , matched='z ', query=''F) stripanyrrr r get_embeddings_asynccosine_similarity_batchrmaxindexr)rrr query_embedding similaritiesmax_simmatched_phrases` ris_confirmation_intentr%(s Z--/ 6o 66 $ %%%-%:::FFO44_FXYL#/c,SG)(););G)DE =gc]K()Jr-s\" c 37HT$u+./6g S U d r,syxko 6vti @sddlZddlZddlZddlZddlmZGdddZddZ  dded ed ed efd d Z e dkrkdZ e e ddZ e dr`e de de de de dee ddSe de ddSdS)N)datetimec @sFeZdZdZddefddZ   dd ed ed ed ed ef ddZdS) PDFGeneratoru PDF 生成器类（Pandoc 版）Noto Serif CJK SC main_fontcCs ||_dS)uy 初始化 PDF 生成器 Args: main_font: Pandoc / XeLaTeX 使用的中文字体名 N)r)selfrr/app/utils/pdf_generator.py__init__ s zPDFGenerator.__init__N 维修报告T text_content output_pathtitle return_base64returnc Cszz|durtd}d|d}tjddddd }|j}|r+|d |d ||Wdn1srrrcreate_latex_templatels0 "rH 未知设备report_content device_name output_dirrc Cstt}td}|dddd}|d|d}|r0tj|ddtj ||}n|}|j ||d dd }| d rD||d <|S) u 生成维修报告 PDF r _/u_维修报告_rT)exist_oku设备维修报告)r r r rr file_name) rHrrr#r$replacer3makedirsr4joinr@get) rJrKrL generatorr:safe_device_namerQr r=rrrgenerate_report_pdfs$  rX__main__u 三、根本原因判断 根据设备当前状态、维修方案参考和知识库检索结果，最可能的根本原因如下： **根本原因**：缸盖密封环老化或失效 **次级原因**：启动阀卡滞或内部泄漏 --- 四、原因分析说明 1. **缸盖密封环老化或失效** - 缸盖密封环是气缸密封的关键部件，其老化或损坏会导致气缸压缩气体泄漏，压缩压力下降。 - 启动时，压缩压力不足会导致点火困难，主机启动延迟或失败。 - 此类问题在长期运行或未定期保养的设备中较为常见。 2. **启动阀卡滞或内部泄漏** - 启动阀的功能是控制启动气进入气缸，若其卡滞或内部泄漏，将导致启动气供应不足或不及时，影响启动成功率。 - 内部泄漏还会造成启动气浪费，进一步降低启动成功率。 - 启动阀若未定期维护，容易因灰尘、杂质或润滑不良而卡滞。 3. **气缸套磨损** - 气缸套磨损会导致气缸密封性下降，压缩气体泄漏，压缩压力不足。 - 该问题通常发生在长期运行、润滑不良或未及时更换气缸套的设备中。 4. **活塞环磨损或断裂** - 活塞环磨损或断裂会导致气缸密封性下降，压缩气体泄漏，从而影响压缩压力。 - 该问题通常与长期运行、润滑不良或材料疲劳有关。 5. **调速系统响应异常** - 调速系统异常可能导致主机启动时转速控制不稳，但其对压缩压力的影响相对较小，通常不是导致压缩压力不足的主要原因。 --- 五、预防建议 1. 定期更换缸盖密封环 - 根据设备运行时间和使用情况，制定合理的密封环更换计划，避免因老化导致密封性能下降。 - 建议每运行 5000 小时进行一次检查，必要时更换。 2. 加强启动阀维护 - 定期清理启动阀内部积碳和杂质，保持润滑良好。 - 每 1000 小时进行一次功能测试。 3. 监控气缸套和活塞环状态 - 通过内窥镜或压力测试定期检测气缸套与活塞环磨损情况。 - 发现异常及时更换。 4. 优化润滑系统 - 使用符合标准的润滑油，确保润滑充分。 - 定期更换滤芯，防止杂质进入关键部件。 5. 定期校准调速系统 - 每季度进行一次调速系统校准，确保响应灵敏。 - 记录历史数据，建立趋势分析模型。 u压缩机设备)rKru✓ PDF 生成成功：rQu✓ 文件路径：ru✓ Base64 长度：r u✗ PDF 生成失败：r")rIN)r3r.r*r%rrrHr9rFrXrAtest_mdr=printlenrrrrs< dC &:p! xH Nj[DUdZddlmZmZmZmZmZddlZddlZddl Z ddl m Z ddl m Z ddlmZddlmZddlmZdaeeeefed <d eeeffd Zd ed eefd Zd ed efdZd eeeeefffdZdad eeeeefffdZ ddeded eeeeeeeeeffdZdedefdZ dZ! dded ede"ded eeeeefeeeff dZ#y)u 舷号搜索策略模块 提供三级搜索策略： 1. 指定舷号搜索 2. 同型号所有舷号搜索 3. 全局搜索 新增功能： - 智能舷号映射：支持舷号、舰名的智能识别和映射 )ListDictAnyOptionalTupleN)get_all_callbacks)load_ship_model_mapping) rag_search) OpenaiAPI)KB_TREE_CONFIG_kb_name_to_id_cachereturncR KttStjdd}|s tdiSddddd } t j d d 4d{}|j|| d{}|j dk7r+td|j icdddd{S|j}t|tr|}n_t|trM|jdxs|jdxsi}t|tr|jdgng}ng}i  fd| a cdddd{S7777 #1d{7swYyxYw#t$r#}tdt|icYd}~Sd}~wwxYww)u 从知识库树 API 加载所有知识库，返回 {名称: kb_id} 的映射 递归遍历树结构，带缓存，只请求一次 Nurlu1[ship_number_search] KB_TREE_CONFIG.url 未配置zapplication/json1testuseradmin)acceptz x-user-idz x-user-namezx-roleg>@F)timeoutverify)headersu9[ship_number_search] 知识库树 API 请求失败: HTTP datalistchildrenc|D]k}|jdxsd}|jdt|jddnd}|r|r||<|jdg}|sd|my)Nnameridr)getstr)nodesnodekb_namekb_idr_collect name_to_ids /app/utils/ship_number_search.pyr&z_load_kb_tree.._collectAso!D"hhv.4"G7;xx~7QCr 23WYE5.3 7+#xx B7H *"u/[ship_number_search] 加载知识库树失败: ) r r r printhttpx AsyncClient status_codejson isinstancerdict Exceptionr!) rrclientresponseresult top_nodeskb_dataer&r's @@r( _load_kb_treer8s '##   UB 'C  AB %! G#$$T%@@F#ZZWZ==H##s*QRZRfRfQghi A@@ ]]_F&$'" FD) **V,H 60BHb;Egt;TGKK B7Z\  J + Y #- ?A@@=A@@@@@  ?AxHI s9F'E8EE8E#4E5,E#! E8-E.E82F'3BE# E8E!E8F'E8E#E8!E8#E5)E, *E51E84F'5E88 F$FF$F'F$$F' ship_numbercK|sytd{}||vr||S|jD]6\}}tjdtj|d|s4|cSy7Ww)uT 根据舷号从知识库树中查找对应的真实 kb_id 匹配策略：在知识库名称中查找包含该舷号的条目 例如 ship_number="163"，知识库名称为 "163舰资料"，则匹配成功 Args: ship_number: 舷号（如 "163"） Returns: 匹配到的 kb_id，未找到返回 None Nz(? HL- 'sA-A+AA-%A-cKt|j}td{}d}|D]}|d|k(s |d}n|r|Dcgc]}|d|k(s |dc}S|gS7=cc}ww)u 根据舷号获取同型号的所有舷号 Args: ship_number: 舷号 Returns: list: 同型号的所有舷号列表，如果未找到则返回只包含输入舷号的列表 N hull_number model_name)r!stripr )r9ships target_modelshipss r(get_ship_numbers_by_modelrHpsk"((*K)+ +EL  + - -L */S%Q1\?l3R- %SS = ,Ts,'A.A'A.A. A)A)!A.)A.cTKi}td{}i}|D]'}|d}||vrg||<||j|d)|D]Z}|d}|d}|jdd}|j|g}||jd}d|d|||<|sQd |d|||<\|S7w) ur 构建舷号映射候选词库 从每艘舰的记录中构建候选词，支持舷号和舰名匹配 NrBrA ship_namer)modelnumbersnumber)typer9r)r appendr copy) candidatesrD model_numbersrFrKrArJrL mapping_infos r(_build_ship_mapping_candidatesrTs J)+ +E*,M\"  %#%M% e##D$78  \"=) HH["- ##E2.||~ &# # ; *%%Jy !%0 C ,sB(B&BB(B(cJKttd{atS7 w)u7 获取舷号映射候选词库（带缓存） N)_SHIP_MAPPING_CANDIDATESrTr)r(get_ship_mapping_candidatesrXs&  ')G)I#I ##$Js #! # user_inputsimilarity_thresholdc K|r|jsy|j}td{}||vr.||}d|d}|d}|d}|jd}||||fS t|j }t j |d{} t j|d{} d} d} t| D]%\} }t j| |}|| kDs"|} | } '| |k\rL| d k\rG|| }||}|d}|d}|jd}td |d |d | d d|dd |||dfSy777#t$r!}tdt|Yd}~yd}~wwxYww)u 智能舷号映射函数 将用户输入的舷号/舰名映射到准确的舷号或型号 Returns: Tuple: (matched_ship_number, matched_model, all_numbers, match_type) - matched_ship_number: 匹配到的具体舷号（舰名也会映射到对应舷号） - matched_model: 匹配到的型号名称 - all_numbers: 该型号下的所有舷号列表 - match_type: 匹配类型 ("exact_number", "exact_name", "embedding", "none") )NNNnoneNexact_rNrKrLr9ru[智能映射] 用户输入 'u' -> 匹配到 'u' (相似度: z.3fu , 类型: ) embeddingu'[智能映射] Embedding 匹配失败: ) rCrXr rkeysr get_embeddings_asyncget_embeddings_batch_async enumeratecosine_similarityr*r1r!)rYrZrQinfo match_typerKrLr9candidate_textsquery_embeddingcandidate_embeddings best_scorebest_idxidxembscore matched_textr7s r(smart_ship_number_mappingrqs Z--/'!!#J244JZ*%d6l^, W y/hh}- E7J66Bz01 ) > >z JJ%.%I%I/%ZZ !"67HC//EEz!"  8 - -(a-*84Ll+DME9oG((=1K 1*=Ml^[ijtuxiyzDEIJPEQDRRST Uw ; ; $M5KZ* B 7Ax@AA #Bsd1E;E6E;+1EE E9E :4E/AEE; E E E8E3.E;3E88E;titledetailscd|d|d|g}dtj||d}tD] } || y#t$rYwxYw)u发送搜索状态事件u🔍 u🔎 u📚 function_execution)rNrrrsN)randomchoicerr1)rrrs title_options start_eventcallbacks r(send_search_statusr{siUG_eWougGM$}-K &'  [ !(   sA A  A c|r|jddsgS|jdi}g}|jD]\}}|D]}|j||S)u6将 rag_search 的返回结果转换为原来的格式successFsourceCitation)r r;rO) rag_resultsource_citation flat_resultsresourcer;items r(convert_rag_resultrsd Z^^Iu=  nn%5r:OL*002%D    %3 r) base_querytop_k search_typec Kg}d}d}d}d}d} d} |rg|jrWtdd|dt|d{\}}} } | dk7rtd|d|d |d | d | ntd|d | d vr|rt |d{} | rtdd|d|} t | || d{} t | }|rtd|dt|d|D]s}t|ts|jdd}|jdd}|r|st|j}|sX|r[t|j}u||||xsdfSntd|d| d vr| rtdd|ddj| d| D]}|} t |d{} | st | || d{} t | }|r|j|td|dt|d|sx|D]s}t|ts|jdd}|jdd}|r|st|j}|sX|r[t|j}u|r ||||xsdfS|r`|jrO| dk(rIt |d{} | rtdd|d|} t | || d{} t | }|rtd|dt|d|D]s}t|ts|jdd}|jdd}|r|st|j}|sX|r[t|j}u||||xsdfSntd|d t|d{}t|d!kDst|d!k(r ||vrtd"d#dj|d|D]}||k(r |} t |d{} | s#t | || d{} t | }|r|j|td|dt|d|sx|D]s}t|ts|jdd}|jdd}|r|st|j}|sX|r[t|j}u|r ||||xsdfStd$d% t ||&d{} t | }|rtd't|d|D]s}t|ts|jdd}|jdd}|r|st|j}|sX|r[t|j}u||||xsdfS77:7#t$r%}td|dt|Yd}~~d}~wwxYw7E7/#t$r%}td|dt|Yd}~d}~wwxYw7u7L#t$r%}td|dt|Yd}~d}~wwxYw77S7=#t$r%}td|dt|Yd}~d}~wwxYw7#t$r$}td(t|g}Yd}~d}~wwxYww))u 使用舷号三级搜索策略进行RAG检索 返回: (rag_results, matched_kb_name, matched_kb_id, matched_ship_number) matched_ship_number: 映射后的舷号，未映射到具体舷号时为空字符串 rNr\u正在智能识别u识别 'u!' 的含义（舷号/舰名）...u[智能映射结果] 输入='u ' -> 舷号=u , 型号=u, 所有舷号=u, 匹配类型=u5' -> 未找到匹配，将使用原始值进行检索) exact_number exact_namer`u正在指定舷号检索u 使用舷号 u 进行检索...)rr%u步骤1 - 舷号 u 检索完成，返回 u 条结果r$r%u 检索失败: u. 无对应知识库，跳过指定舷号检索u正在型号检索u识别为型号 'u '，使用该型号所有舷号 z, u步骤2 - 舷号 u正在指定舰名检索u 使用舰名 u. 无对应知识库，跳过指定舰名检索u正在同型号检索u使用同型号舷号 u正在全局检索u3未找到舷号相关资料，进行全局检索...)ru&步骤3 - 全局检索完成，返回 u步骤3 - 全局检索失败: )rCr{rqr*r?r rlenr/r0r r!r1joinextendrH)rr9rr rag_resultsmatched_kb_name matched_kb_idmatched_ship_number matched_modelmodel_all_numbersrg real_kb_id rag_queryrag_result_rawr found_kb_name found_kb_idr7numcurrent_resultsmodel_ship_numberss r( search_with_ship_number_strategyrsKOMMJ{((* {m#D E SllwRxLxI],=z   1+lK^J__hivhwxGHYGZZijtiuv w 1+>st u@@EX()<==  * 344DE  &,I X'1)5PZ'[![0@ -.A-BBYZ]^iZjYkkuvw +%dD1,0HHY,CM*.((7B*?K,_25m2D2J2J2L*=03K0@0F0F0H !,'H[Ha_aaa %&9%::hi j@@EV  .NtyyYjOkNll| } %C%,I H#0#55 !'1)5PZ'[!["4^"D"&&7-cU2I#oJ^I__ijk*$3D)$504B0G .2hhw.C #069-6H6N6N6PO#.}47 4D4J4J4LM%4%4 @S@YWYY Y{((*zV/C(55  * },<=  &,I P'1)5PZ'[![0@ -k]:QRUVaRbQccmno +%dD1,0HHY,CM*.((7B*?K,_25m2D2J2J2L*=03K0@0F0F0H !,'H[Ha_aaa %k]2`a b#<[#II ! 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Nrzhttp://zhttps://u尝试本地路径: u , 存在: )httphttps)timeoutproxiesz Content-Typeu!HTTP 下载完成, Content-Type: , 大小:  byteszimage/u响应不是图片类型: u, 内容前100字节: du[图片加载失败: ]u图片路径无效: )Image)RGBAPr}RGBPNG)r )widthu图片插入成功: u插入图片失败 'r;Texc_info)#iorrisfilerHrnrrrequestsr=raise_for_statusheadersrScontentrrGBytesIOr,PILr| isinstancestropenconvertmodesaveseekrrCENTER alignmentrP add_picturerr)rrprqr image_stream local_pathrresp content_typePilImagepil_img png_streamr@r-rrrr add_imagesR  "      "   zMarkdownWordGenerator.add_imagec Cs|sdS||jvr|j|Stj|jtd}z0tjdd}|j ddd|dddddt d |j |d d d d t |||j|<|WSt yn}ztd|d|t dWYd}~dSd}~ww)Nz.png)r5)figsizerD$r4center)fontsizehavaoffi,tightg?)dpi bbox_inches pad_inchesu公式渲染失败 'r;all)rrrrruuiduuid4pltfigurer?axissavefigcloserrr)rlatexfilenamefigrrrrlatex_to_images&       z$MarkdownWordGenerator.latex_to_imagec CsZzg}|D]}|d}dd|dD}||q|s!WdS|d}d}t|dkr:tdd|dDr:d}||d}t|}|jjt|d|d } d | _t|D]\} } | |krh| | j dj | _ qWt|D]\} } t| D]\}}||kr|| j | dj |_ quqmt d WdSty}zt d 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Tu开始解析 Markdown 内容z %Y%m%d_%H%M%Sreport_z.docxu正在保存文件: u文件保存成功: rxryu文件保存后未找到: zFile z was not created.u)生成报告过程中发生严重错误: r)rrrrGrPr0rrrr_append_images_sectionrnowstrftimerrrexistsgetsizerFileNotFoundErrorr) rrtitleoutputimagesr@r- timestamp file_sizerrrrgenerates6         zMarkdownWordGenerator.generatec Cszp|jdddt|dD]U\}}t|tr#|dd}|dd}nt|}d}|j}|d|d }|j |d d |rG|j |d d |r]|j}|d|}|j |dd|jq t dt |dWdSty}zt d|WYd}~dSd}~ww)u 在文档末尾添加图片附件部分 Args: images: 图片列表，每项为包含url和summary的字典 u 附件图片r6r1r5rjrwsummaryu图片u：Tr^r)rqu 说明：rr)r*u%图片附件部分添加完成，共 张图片u 添加图片附件部分失败: N)r<rrdictr=rrrGrPr0rrrrSrr) rr idximgrjrr@r-rrrrrs.     z,MarkdownWordGenerator._append_images_section)r!F)FN)roNNN)__name__ __module__ __qualname__r r0r<rGr>rfrirrnfloatrrrrrrrrrrrr s"   $ :# 9 "r c Cstdz%t}|rtdt|d|j||||d}td|d|WSty?}z td|d}~ww) u 生成Word报告 Args: markdown: Markdown格式的报告内容 title: 报告标题 output: 输出文件路径 images: 图片列表，每项为包含url和summary的字典 u=== 开始生成报告 ===u 准备插入 r)r r r u=== 报告生成完成: z ===u报告生成失败: N)rrr rSrrcritical)rr r r  generator file_pathrrrrgenerate_report_word>s r__main__u ## **舷号163发动机油压低应急处置报告** 报告编号：UK-2026-03-27-0923 编制时间：2026-03-27 09:23 ### **一、概述** 　　本报告旨在总结舷号163船舶发动机发生油压低故障时的应急处置流程、人员配置及具体操作方案。针对该特定舷号设备的发动机型号与管路布局，报告详细梳理了从故障确认到紧急停机的全过程，以确保在突发状况下能够迅速、准确地执行安全卸载与排查，保障船舶动力系统的运行安全。 ### **二、主要内容** 　　应急处置工作首先严格遵循人员配置标准，由一名具备中级及以上资质的发动机应急运维专业人员负责负荷卸载、故障排查及紧急停机决策，同时配备一名初级及以上资质的应急监测辅助人员，负责实时监测油压数值、记录关键数据并协助现场操作。 　　在工具与设施准备方面，现场必须配备高精度机油压力表以核实油压数值，准备含同型号机油的应急补充套装，并配置荧光剂、紫外线灯及听诊器等泄漏检测工具，同时确保紧急停机按钮处于可用状态，并备有专用的应急处置记录表格。 　　操作方案的核心步骤始于故障确认，发现报警后需立即使用高精度机油压力表核对数值，并结合现场异响或泄漏痕迹综合判断故障真实性，随后迅速将发动机负荷卸载至空载怠速状态，严禁在油压低情况下强行作业。 　　在排查与临时处置阶段，利用检测工具对管路接口及油封等部位进行泄漏检查，若确认无泄漏且油位不足，则补充同型号专用机油并观察油压回升情况；若补充后油压仍持续偏低或出现金属异响，必须立即按下紧急停机按钮执行停机，并禁止频繁启动发动机等待专业检修。 ### **三、结论** 　　本次应急处置方案针对舷号163船舶发动机油压低故障制定了标准化的操作流程，明确了人员职责分工与关键工具配置，确保了故障处理的规范性与安全性。通过严格执行负荷卸载、精准排查及果断停机决策，能够有效防止设备损坏扩大，为后续的专业维修与系统恢复奠定了坚实基础。 u报告已生成，路径: u5程序执行出错，请查看日志。错误信息: r)rrMrloggingrrmatplotlib.pyplotpyplotrdocxr docx.sharedrrrdocx.enum.textr docx.oxml.nsr basicConfigINFO 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r)#rrbrloggingr+rdocxr docx.sharedrrrdocx.enum.textr docx.oxml.nsr lxmlr basicConfigINFO getLoggerrrrrr$r&rmd result_pathprintrr" traceback print_excr3rpr#rs ,,- ,, 6    8 $@m Am A`   z B,*2.  *;-8934  $QC() s B C% C  Cׯֵx/""" 使用装饰器实现全栈函数调用追踪 解决LangGraph无法捕获子函数内部状态的问题 """ import functools import inspect import asyncio import contextvars from typing import Callable, Any, Dict, Optional, List from datetime import datetime from collections import deque # 使用 contextvars 实现请求级别的隔离，避免多个并发请求互相干扰 _event_callbacks: contextvars.ContextVar[List[Callable]] = contextvars.ContextVar('event_callbacks', default=None) _current_stream_handler: contextvars.ContextVar[Optional[Any]] = contextvars.ContextVar('current_stream_handler', default=None) def register_event_callback(callback: Callable[[Dict[str, Any]], None]): """ 注册事件回调函数（使用 contextvars 实现请求隔离） """ callbacks = _event_callbacks.get() if callbacks is None: callbacks = [] _event_callbacks.set(callbacks) callbacks.append(callback) def unregister_event_callback(callback: Callable[[Dict[str, Any]], None]): """ 移除事件回调函数（使用 contextvars 实现请求隔离） """ callbacks = _event_callbacks.get() if callbacks and callback in callbacks: callbacks.remove(callback) def clear_event_callbacks(): """ 清空所有事件回调（使用 contextvars 实现请求隔离） """ callbacks = _event_callbacks.get() if callbacks: callbacks.clear() def get_all_callbacks(): """ 获取所有注册的回调函数（使用 contextvars 实现请求隔离） """ callbacks = _event_callbacks.get() return callbacks.copy() if callbacks else [] def extract_function_description(func: Callable) -> str: """ 提取函数的描述（docstring的第一行或前100个字符） """ if func.__doc__: doc = func.__doc__.strip() # 取第一行或前100个字符 first_line = doc.split('\n')[0].strip() return first_line[:100] if len(first_line) > 100 else first_line return "" def _extract_details_from_result(result: Any) -> str: """ 从函数返回值中提取 details，顺序固定为：先 details 再中文。 1) 先看返回的 dict 里是否有「details 类」字段（__details__、_details、details 或键名含 "details"）， 且其值为非空，则用该值； 2) 若没有或为空，再走原本的中文兜底：从返回结构中找一段包含中文的内容作为 details。 """ default = "完成" if not result: return default # 第一步：优先用 details 类字段（仅当有值且非空时采用） if isinstance(result, dict): for key in ("__details__", "_details", "details"): if key in result and result[key] is not None: s = str(result[key]).strip() if s: return str(result[key]) for k, v in result.items(): if "details" in k.lower() and v is not None: s = str(v).strip() if s: return str(v) # 第二步：保留原本的中文兜底 def _contains_chinese(text: str) -> bool: if not text: return False return any("\u4e00" <= c <= "\u9fff" for c in str(text)) def _find_chinese(obj: Any, max_length: int = 200) -> Optional[str]: if isinstance(obj, str): return (obj[:max_length] + "...") if _contains_chinese(obj) and len(obj) > max_length else ( obj if _contains_chinese(obj) else None) if isinstance(obj, dict): for key, value in obj.items(): if "details" in key.lower(): continue found = _find_chinese(value, max_length) if found: return found if isinstance(obj, list): for item in obj: found = _find_chinese(item, max_length) if found: return found return None chinese = _find_chinese(result) return chinese if chinese else default def track_function_calls(func: Callable) -> Callable: """ 装饰器：追踪函数调用过程，支持同步和异步函数 Args: func: 被装饰的函数 """ @functools.wraps(func) def sync_wrapper(*args, **kwargs): # 获取函数签名信息 sig = inspect.signature(func) bound_args = sig.bind(*args, **kwargs) bound_args.apply_defaults() func_name = func.__name__ module_name = func.__module__ # 尝试从函数参数中获取 state state = None if args and isinstance(args[0], dict): state = args[0] elif 'state' in bound_args.arguments: state = bound_args.arguments.get('state') func_description = extract_function_description(func) # 准备函数参数信息 params = {k: v for k, v in bound_args.arguments.items()} try: # 执行原函数 result = func(*args, **kwargs) # 构建 details：优先用返回值中的 details 类字段（__details__、_details、details 或键名含 details） details = _extract_details_from_result(result) # 合并函数执行事件（只在执行完成后发送一次） execution_event = { "type": "function_execution", "title": func_description, "details": details, "result": result, # 添加函数返回结果 "timestamp": datetime.now().isoformat() } # 调用所有注册的回调（从上下文变量获取） callbacks = _event_callbacks.get() or [] for callback in callbacks: try: callback(execution_event) except Exception as e: print(f"回调执行出错: {e}") return result except Exception as e: # 发送函数执行失败事件 error_event = { "type": "function_error", "title": func_description, "details": f"错误: {str(e)}", "timestamp": datetime.now().isoformat() } callbacks = _event_callbacks.get() or [] for callback in callbacks: try: callback(error_event) except Exception as ex: print(f"回调执行出错: {ex}") raise @functools.wraps(func) async def async_wrapper(*args, **kwargs): # 获取函数签名信息 sig = inspect.signature(func) bound_args = sig.bind(*args, **kwargs) bound_args.apply_defaults() func_name = func.__name__ module_name = func.__module__ # 尝试从函数参数中获取 state state = None if args and isinstance(args[0], dict): state = args[0] elif 'state' in bound_args.arguments: state = bound_args.arguments.get('state') func_description = extract_function_description(func) # 准备函数参数信息 params = {k: v for k, v in bound_args.arguments.items()} try: # 执行原函数 result = await func(*args, **kwargs) # 构建 details：优先用返回值中的 details 类字段（__details__、_details、details 或键名含 details） details = _extract_details_from_result(result) # 合并函数执行事件（只在执行完成后发送一次） execution_event = { "type": "function_execution", "title": func_description, "details": details, "result": result, # 添加函数返回结果 "timestamp": datetime.now().isoformat() } # 调用所有注册的回调（从上下文变量获取） callbacks = _event_callbacks.get() or [] for callback in callbacks: try: callback(execution_event) except Exception as e: print(f"回调执行出错: {e}") return result except Exception as e: # 发送函数执行失败事件 error_event = { "type": "function_error", "title": func_description, "details": f"错误: {str(e)}", "timestamp": datetime.now().isoformat() } callbacks = _event_callbacks.get() or [] for callback in callbacks: try: callback(error_event) except Exception as ex: print(f"回调执行出错: {ex}") raise # 根据函数是否为协程函数返回对应的装饰器 if asyncio.iscoroutinefunction(func): return async_wrapper else: return sync_wrapper # 事件处理器 def console_event_handler(event: Dict[str, Any]): """ 控制台事件处理器 """ event_type = event["type"] title = event.get("title", "") details = event.get("details", "") if event_type == "function_execution": print(f"✅ 函数执行: {title}") if details: print(f" 详情: {details}") elif event_type == "function_error": print(f"❌ 函数错误: {title}") if details: print(f" 详情: {details}") class StreamEventHandler: """ 流式事件处理器，将装饰器事件放入队列供流式输出使用 """ def __init__(self, queue: asyncio.Queue): self.queue = queue def __call__(self, event: Dict[str, Any]): """ 处理事件，将事件放入队列 注意：这是同步方法，但队列是异步的，需要特殊处理 """ try: # 使用线程安全的方式将事件放入队列 # 如果队列已满，使用 put_nowait 并忽略错误 try: self.queue.put_nowait(event) except asyncio.QueueFull: # 队列已满，跳过此事件（不应该发生，因为队列大小足够） pass except Exception as e: # 忽略错误，避免影响主流程 pass def send_stream_content(self, content: str, title: str = ""): """ 发送流式内容事件 Args: content: 流式内容片段 title: 函数描述/标题（可选） """ try: event = { "type": "stream_content", "content": content, "title": title, "timestamp": datetime.now().isoformat() } self.queue.put_nowait(event) except Exception as e: # 忽略错误，避免影响主流程 pass def create_stream_event_handler() -> tuple[StreamEventHandler, asyncio.Queue]: """ 创建流式事件处理器和对应的队列（使用 contextvars 实现请求隔离） Returns: (handler, queue): 事件处理器和事件队列 """ queue = asyncio.Queue(maxsize=1000) # 设置足够大的队列大小 handler = StreamEventHandler(queue) _current_stream_handler.set(handler) # 保存到上下文变量 return handler, queue def get_current_stream_handler() -> Optional[StreamEventHandler]: """ 获取当前活动的流式事件处理器（使用 contextvars 实现请求隔离） Returns: 当前流式事件处理器，如果没有则返回 None """ return _current_stream_handler.get() def clear_current_stream_handler(): """ 清除当前活动的流式事件处理器（使用 contextvars 实现请求隔离） """ _current_stream_handler.set(None) Ux)""" 图片处理工具模块 - 最终版 v4 核心思路（最简单直接）： 1. 找到所有 .jpg/.png 文件名及其周围的 ![图片]( 上下文 2. 不管周围格式如何，也不管文件名是否被模型改过 3. 统一提取文件名 -> 与 original_paths 模匹 -> 替换成正确的 ![图片](完整URL) """ import re from typing import List from difflib import SequenceMatcher def extract_image_paths(text: str) -> List[str]: """从文本中提取图片路径""" pattern = r'images/[a-zA-Z0-9_\-./]+\.(?:jpg|jpeg|png|gif|bmp|webp)' matches = re.findall(pattern, text, re.IGNORECASE) return list(set(matches)) def find_closest_image_path(generated_path: str, original_paths: List[str]) -> str: """ 找到与生成路径最接近的原始图片路径 即使模型输出的是错误/近似/截断的文件名，也能匹配到正确的原始路径 """ if not original_paths: return generated_path generated_filename = generated_path.split('/')[-1].lower() best_match = None best_score = 0 for orig_path in original_paths: orig_filename = orig_path.split('/')[-1].lower() score = SequenceMatcher(None, generated_filename, orig_filename).ratio() if score > best_score: best_score = score best_match = orig_path if best_match and best_score > 0.5: return best_match return generated_path def normalize_markdown_images(text: str, base_prefix: str = "/api/v1/knowledge/files/", original_paths: List[str] = None) -> str: """ 规范化 Markdown 图片链接 - 两轮处理版 算法： 第一轮：检查和修改格式，确保是 ![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg) 格式 第二轮：只检查和替换最后文件名部分（xxx.jpg），与原始路径匹配，匹配度低的删除 """ if not text or original_paths is None: return text # ========== 第一轮：检查和修改格式（包括固定URL前缀） ========== result = _normalize_image_format(text, base_prefix) # ========== 第二轮：只检查和替换最后文件名部分 ========== result = _normalize_image_paths(result, base_prefix, original_paths) return result def _normalize_image_format(text: str, base_prefix: str) -> str: """ 第一轮：规范化图片格式，确保所有图片都是正确的 ![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg) 格式 处理各种格式破损的情况，并确保有正确的URL前缀 """ if not text: return text IMG_EXTENSIONS = r'(?:jpg|jpeg|png|gif|bmp|webp)' img_pattern = rf'([a-zA-Z0-9_\-./]+)\.({IMG_EXTENSIONS})' result = text matches = list(re.finditer(img_pattern, result, re.IGNORECASE)) if not matches: return result # 从后往前处理，避免位置偏移 for match in reversed(matches): filename_with_ext = match.group(0) file_start = match.start() file_end = match.end() mark_start = file_start mark_end = file_end # 向前查找是否已经有 ![图片]( 标记 lookback_limit = max(0, file_start - 100) before = result[lookback_limit:file_start] open_marker_pos = before.rfind('![图片](') if open_marker_pos != -1: actual_open_pos = lookback_limit + open_marker_pos check_segment = result[actual_open_pos:file_start] if check_segment.startswith('![图片]('): mark_start = actual_open_pos # 向后查找是否有 ) after = result[file_end:] close_paren_pos = after.find(')') if close_paren_pos != -1 and close_paren_pos < 20: middle = after[:close_paren_pos] if '\n' not in middle and '![图片](' not in middle: mark_end = file_end + close_paren_pos + 1 # 提取纯文件名（去掉可能的路径前缀） pure_filename = filename_with_ext.split('/')[-1] # 构建完整的标准格式（包括固定URL前缀） full_url = base_prefix.rstrip('/') + '/images/' + pure_filename standard_format = f'![图片]({full_url})' result = result[:mark_start] + standard_format + result[mark_end:] # 清理嵌套格式 nested_pattern = r'!\[图片\]\([^)]*!\[图片\]\(([^)]+\.(?:jpg|jpeg|png|gif|bmp|webp))\)[^)]*\)' while re.search(nested_pattern, result, re.IGNORECASE): result = re.sub(nested_pattern, r'![图片](\1)', result, flags=re.IGNORECASE) return result def _normalize_image_paths(text: str, base_prefix: str, original_paths: List[str]) -> str: """ 第二轮：只规范化最后文件名部分（xxx.jpg），与原始路径匹配，匹配度低的删除 步骤： 1. 找到所有 ![图片](URL) 格式的图片 2. 对每个图片： a. 提取最后文件名部分（xxx.jpg） b. 只与 original_paths 中的最后文件名部分匹配 c. 如果匹配度高（>0.5），替换为正确路径 d. 如果匹配度低（<=0.5），删除整个图片 """ if not text or not original_paths: return text # 匹配所有 ![图片](...) 格式 img_tag_pattern = r'!\[图片\]\(([^)]+)\)' matches = list(re.finditer(img_tag_pattern, text, re.IGNORECASE)) if not matches: return text result = text # 从后往前处理，避免位置偏移 for match in reversed(matches): full_tag = match.group(0) url = match.group(1) tag_start = match.start() tag_end = match.end() # 从 URL 中只提取最后的文件名部分（xxx.jpg） filename = url.split('/')[-1] # 尝试匹配 - 只匹配最后文件名部分 best_match = None best_score = 0 generated_filename = filename.lower() for orig_path in original_paths: orig_filename = orig_path.split('/')[-1].lower() score = SequenceMatcher(None, generated_filename, orig_filename).ratio() if score > best_score: best_score = score best_match = orig_path if best_match and best_score > 0.5: # 匹配成功，替换为正确路径（保持固定URL前缀） # 只替换最后文件名部分，保持前缀不变 pure_orig_filename = best_match.split('/')[-1] full_url = base_prefix.rstrip('/') + '/images/' + pure_orig_filename standard_format = f'![图片]({full_url})' result = result[:tag_start] + standard_format + result[tag_end:] else: # 匹配度低，删除整个图片 result = result[:tag_start] + result[tag_end:] return result def get_image_prompt_guidance() -> str: """获取图片格式处理的提示词指导""" return """【图片格式特别要求】 - 检索结果中的图片链接格式通常为：`![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)` - 输出时必须严格保留此格式，不得修改、省略或截断 - 图片的 alt 文本必须保持为「图片」 - 图片 URL 必须完整包含 `/api/v1/knowledge/files/images` 前缀 - 不要将图片链接转换为纯文本描述 - 如果有多个图片，在对应位置分别引用，保持原始顺序 - 严禁修改图片文件名或路径结构 - 如果需要展示图片，直接使用原始的 `![图片](URL)` 格式即可""" kxW """ 意图匹配工具：基于关键词 + embedding 语义相似度的两层确认意图判断 策略： 第一层：关键词子串匹配（零延迟，覆盖 90%+ 常见表达） 第二层：embedding 语义相似度匹配（兜底，捕获罕见/创意表达） """ from typing import List, Optional # ────────────────────────────────────────────── # 确认意图短语表（信息充足 / 开始行动） # ────────────────────────────────────────────── CONFIRM_PHRASES: List[str] = [ # 直接确认 "确认", "是的", "对", "好的", "没问题", "行", "可以", "OK", # 信息充足 "足够", "够了", "齐了", "信息完整", "不用补充", "不需要补充", "就这些", "没有了", "信息够了", "不用再加了", "信息齐了", # 开始行动 "开始诊断", "开始操作", "开始吧", "继续", "开始", # 复合确认 "确认并继续", "正确", "没错", "对的", "是的开始", "就这样", ] # 预计算的短语 embedding 缓存 _phrase_embeddings: Optional[List[List[float]]] = None async def _ensure_phrase_embeddings() -> None: """确保确认短语的 embedding 已预计算（懒加载，仅首次调用时执行）""" global _phrase_embeddings if _phrase_embeddings is not None: return from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI _phrase_embeddings = await OpenaiAPI.get_embeddings_batch_async(CONFIRM_PHRASES) print(f"[intent_matcher] 确认短语 embedding 预计算完成，共 {len(CONFIRM_PHRASES)} 条") async def is_confirmation_intent(user_query: str, threshold: float = 0.78) -> bool: """ 判断用户输入是否为确认意图 Args: user_query: 用户输入文本 threshold: embedding 语义相似度阈值（默认 0.78） Returns: True 表示用户表达了确认/信息充足的意图 """ if not user_query or not user_query.strip(): return True # 第一层：关键词子串匹配（零延迟） if any(kw in user_query for kw in CONFIRM_PHRASES): return True # 第二层：embedding 语义相似度匹配（兜底） await _ensure_phrase_embeddings() from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI query_embedding = await OpenaiAPI.get_embeddings_async(user_query) similarities = OpenaiAPI.cosine_similarity_batch(query_embedding, _phrase_embeddings) max_sim = max(similarities) if similarities else 0.0 if max_sim >= threshold: matched_phrase = CONFIRM_PHRASES[similarities.index(max_sim)] print(f"[intent_matcher] embedding 兜底命中: sim={max_sim:.3f}, " f"matched='{matched_phrase}', query='{user_query}'") return True return False %Yx[D""" 舷号搜索策略模块 提供三级搜索策略： 1. 指定舷号搜索 2. 同型号所有舷号搜索 3. 全局搜索 新增功能： - 智能舷号映射：支持舷号、舰名的智能识别和映射 """ from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple import random import re import httpx from utils.function_tracker import get_all_callbacks from tools.ship_model_db import load_ship_model_mapping from tools.rag_tools import rag_search from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from config import KB_TREE_CONFIG _kb_name_to_id_cache: Optional[Dict[str, str]] = None async def _load_kb_tree() -> Dict[str, str]: """ 从知识库树 API 加载所有知识库，返回 {名称: kb_id} 的映射 递归遍历树结构，带缓存，只请求一次 """ global _kb_name_to_id_cache if _kb_name_to_id_cache is not None: return _kb_name_to_id_cache url = KB_TREE_CONFIG.get("url", "") if not url: print("[ship_number_search] KB_TREE_CONFIG.url 未配置") return {} headers = { "accept": "application/json", "x-user-id": "1", "x-user-name": "testuser", "x-role": "admin", } try: async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0, verify=False) as client: response = await client.get(url, headers=headers) if response.status_code != 200: print(f"[ship_number_search] 知识库树 API 请求失败: HTTP {response.status_code}") return {} result = response.json() if isinstance(result, list): top_nodes = result elif isinstance(result, dict): kb_data = result.get("data") or result.get("list") or {} top_nodes = kb_data.get("children", []) if isinstance(kb_data, dict) else [] else: top_nodes = [] name_to_id = {} def _collect(nodes): for node in nodes: kb_name = node.get("name") or "" kb_id = str(node.get("id", "")) if node.get("id") is not None else "" if kb_name and kb_id: name_to_id[kb_name] = kb_id children = node.get("children", []) if children: _collect(children) _collect(top_nodes) _kb_name_to_id_cache = name_to_id return name_to_id except Exception as e: print(f"[ship_number_search] 加载知识库树失败: {str(e)}") return {} async def resolve_kb_id(ship_number: str) -> Optional[str]: """ 根据舷号从知识库树中查找对应的真实 kb_id 匹配策略：在知识库名称中查找包含该舷号的条目 例如 ship_number="163"，知识库名称为 "163舰资料"，则匹配成功 Args: ship_number: 舷号（如 "163"） Returns: 匹配到的 kb_id，未找到返回 None """ if not ship_number: return None name_to_id = await _load_kb_tree() if ship_number in name_to_id: return name_to_id[ship_number] for kb_name, kb_id in name_to_id.items(): if re.search(rf'(? list: """ 根据舷号获取同型号的所有舷号 Args: ship_number: 舷号 Returns: list: 同型号的所有舷号列表，如果未找到则返回只包含输入舷号的列表 """ ship_number = str(ship_number).strip() ships = await load_ship_model_mapping() target_model = None for ship in ships: if ship["hull_number"] == ship_number: target_model = ship["model_name"] break if target_model: return [s["hull_number"] for s in ships if s["model_name"] == target_model] return [ship_number] async def _build_ship_mapping_candidates() -> Dict[str, Dict[str, Any]]: """ 构建舷号映射候选词库 从每艘舰的记录中构建候选词，支持舷号和舰名匹配 """ candidates = {} ships = await load_ship_model_mapping() model_numbers: Dict[str, List[str]] = {} for ship in ships: model = ship["model_name"] if model not in model_numbers: model_numbers[model] = [] model_numbers[model].append(ship["hull_number"]) for ship in ships: model = ship["model_name"] hull_number = ship["hull_number"] ship_name = ship.get("ship_name", "") numbers = model_numbers.get(model, []) mapping_info = { "model": model, "numbers": numbers.copy() } candidates[hull_number] = { "type": "number", "ship_number": hull_number, **mapping_info } if ship_name: candidates[ship_name] = { "type": "name", "ship_number": hull_number, **mapping_info } return candidates _SHIP_MAPPING_CANDIDATES = None async def get_ship_mapping_candidates() -> Dict[str, Dict[str, Any]]: """ 获取舷号映射候选词库（带缓存） """ global _SHIP_MAPPING_CANDIDATES if _SHIP_MAPPING_CANDIDATES is None: _SHIP_MAPPING_CANDIDATES = await _build_ship_mapping_candidates() return _SHIP_MAPPING_CANDIDATES async def smart_ship_number_mapping( user_input: str, similarity_threshold: float = 0.8 ) -> Tuple[Optional[str], Optional[str], Optional[List[str]], str]: """ 智能舷号映射函数 将用户输入的舷号/舰名映射到准确的舷号或型号 Returns: Tuple: (matched_ship_number, matched_model, all_numbers, match_type) - matched_ship_number: 匹配到的具体舷号（舰名也会映射到对应舷号） - matched_model: 匹配到的型号名称 - all_numbers: 该型号下的所有舷号列表 - match_type: 匹配类型 ("exact_number", "exact_name", "embedding", "none") """ if not user_input or not user_input.strip(): return None, None, None, "none" user_input = user_input.strip() candidates = await get_ship_mapping_candidates() if user_input in candidates: info = candidates[user_input] match_type = f"exact_{info['type']}" model = info["model"] numbers = info["numbers"] ship_number = info.get("ship_number") return ship_number, model, numbers, match_type try: candidate_texts = list(candidates.keys()) query_embedding = await OpenaiAPI.get_embeddings_async(user_input) candidate_embeddings = await OpenaiAPI.get_embeddings_batch_async(candidate_texts) best_score = -1 best_idx = -1 for idx, emb in enumerate(candidate_embeddings): score = OpenaiAPI.cosine_similarity(query_embedding, emb) if score > best_score: best_score = score best_idx = idx if best_score >= similarity_threshold and best_idx >= 0: matched_text = candidate_texts[best_idx] info = candidates[matched_text] model = info["model"] numbers = info["numbers"] ship_number = info.get("ship_number") print(f"[智能映射] 用户输入 '{user_input}' -> 匹配到 '{matched_text}' (相似度: {best_score:.3f}, 类型: {info['type']})") return ship_number, model, numbers, "embedding" except Exception as e: print(f"[智能映射] Embedding 匹配失败: {str(e)}") return None, None, None, "none" def send_search_status(title: str, details: str): """发送搜索状态事件""" title_options = [f"🔍 {title}", f"🔎 {title}", f"📚 {title}"] start_event = { "type": "function_execution", "title": random.choice(title_options), "details": details } for callback in get_all_callbacks(): try: callback(start_event) except Exception: pass def convert_rag_result(rag_result): """将 rag_search 的返回结果转换为原来的格式""" if not rag_result or not rag_result.get("success", False): return [] source_citation = rag_result.get("sourceCitation", {}) flat_results = [] for resource, items in source_citation.items(): for item in items: flat_results.append(item) return flat_results async def search_with_ship_number_strategy( base_query: str, ship_number: str, top_k: int = 5, search_type: str = "fault" ) -> Tuple[List[Dict[str, Any]], str, str, str]: """ 使用舷号三级搜索策略进行RAG检索 返回: (rag_results, matched_kb_name, matched_kb_id, matched_ship_number) matched_ship_number: 映射后的舷号，未映射到具体舷号时为空字符串 """ rag_results = [] matched_kb_name = "" matched_kb_id = "" matched_ship_number = None matched_model = None model_all_numbers = None match_type = "none" if ship_number and ship_number.strip(): send_search_status( "正在智能识别", f"识别 '{ship_number}' 的含义（舷号/舰名）..." ) matched_ship_number, matched_model, model_all_numbers, match_type = await smart_ship_number_mapping(ship_number) if match_type != "none": print(f"[智能映射结果] 输入='{ship_number}' -> 舷号={matched_ship_number}, 型号={matched_model}, 所有舷号={model_all_numbers}, 匹配类型={match_type}") else: print(f"[智能映射结果] 输入='{ship_number}' -> 未找到匹配，将使用原始值进行检索") if match_type in ["exact_number", "exact_name", "embedding"] and matched_ship_number: real_kb_id = await resolve_kb_id(matched_ship_number) if real_kb_id: send_search_status( "正在指定舷号检索", f"使用舷号 {matched_ship_number} 进行检索..." ) rag_query = f"{base_query}" try: rag_result_raw = await rag_search(rag_query, top_k=top_k, kb_id=real_kb_id) rag_results = convert_rag_result(rag_result_raw) if rag_results: print(f"步骤1 - 舷号 {matched_ship_number} 检索完成，返回 {len(rag_results)} 条结果") for item in rag_results: if isinstance(item, dict): found_kb_name = item.get("kb_name", "") found_kb_id = item.get("kb_id", "") if found_kb_name and not matched_kb_name: matched_kb_name = str(found_kb_name).strip() if found_kb_id and not matched_kb_id: matched_kb_id = str(found_kb_id).strip() return rag_results, matched_kb_name, matched_kb_id, matched_ship_number or "" except Exception as e: print(f"步骤1 - 舷号 {matched_ship_number} 检索失败: {str(e)}") else: print(f"步骤1 - 舷号 {matched_ship_number} 无对应知识库，跳过指定舷号检索") if match_type in ["exact_number", "exact_name", "embedding"] and model_all_numbers: send_search_status( "正在型号检索", f"识别为型号 '{matched_model}'，使用该型号所有舷号 {', '.join(model_all_numbers)} 进行检索..." ) for num in model_all_numbers: rag_query = f"{base_query}" try: real_kb_id = await resolve_kb_id(num) if not real_kb_id: continue rag_result_raw = await rag_search(rag_query, top_k=top_k, kb_id=real_kb_id) current_results = convert_rag_result(rag_result_raw) if current_results: rag_results.extend(current_results) print(f"步骤2 - 舷号 {num} 检索完成，返回 {len(current_results)} 条结果") if not matched_kb_name: for item in current_results: if isinstance(item, dict): found_kb_name = item.get("kb_name", "") found_kb_id = item.get("kb_id", "") if found_kb_name and not matched_kb_name: matched_kb_name = str(found_kb_name).strip() if found_kb_id and not matched_kb_id: matched_kb_id = str(found_kb_id).strip() except Exception as e: print(f"步骤2 - 舷号 {num} 检索失败: {str(e)}") if rag_results: return rag_results, matched_kb_name, matched_kb_id, matched_ship_number or "" if ship_number and ship_number.strip() and match_type == "none": real_kb_id = await resolve_kb_id(ship_number) if real_kb_id: send_search_status( "正在指定舰名检索", f"使用舰名 {ship_number} 进行检索..." ) rag_query = f"{base_query}" try: rag_result_raw = await rag_search(rag_query, top_k=top_k, kb_id=real_kb_id) rag_results = convert_rag_result(rag_result_raw) if rag_results: print(f"步骤1 - 舷号 {ship_number} 检索完成，返回 {len(rag_results)} 条结果") for item in rag_results: if isinstance(item, dict): found_kb_name = item.get("kb_name", "") found_kb_id = item.get("kb_id", "") if found_kb_name and not matched_kb_name: matched_kb_name = str(found_kb_name).strip() if found_kb_id and not matched_kb_id: matched_kb_id = str(found_kb_id).strip() return rag_results, matched_kb_name, matched_kb_id, matched_ship_number or "" except Exception as e: print(f"步骤1 - 舷号 {ship_number} 检索失败: {str(e)}") else: print(f"步骤1 - 舷号 {ship_number} 无对应知识库，跳过指定舰名检索") model_ship_numbers = await get_ship_numbers_by_model(ship_number) if len(model_ship_numbers) > 1 or (len(model_ship_numbers) == 1 and ship_number not in model_ship_numbers): send_search_status( "正在同型号检索", f"使用同型号舷号 {', '.join(model_ship_numbers)} 进行检索..." ) for num in model_ship_numbers: if num == ship_number: continue rag_query = f"{base_query}" try: real_kb_id = await resolve_kb_id(num) if not real_kb_id: continue rag_result_raw = await rag_search(rag_query, top_k=top_k, kb_id=real_kb_id) current_results = convert_rag_result(rag_result_raw) if current_results: rag_results.extend(current_results) print(f"步骤2 - 舷号 {num} 检索完成，返回 {len(current_results)} 条结果") if not matched_kb_name: for item in current_results: if isinstance(item, dict): found_kb_name = item.get("kb_name", "") found_kb_id = item.get("kb_id", "") if found_kb_name and not matched_kb_name: matched_kb_name = str(found_kb_name).strip() if found_kb_id and not matched_kb_id: matched_kb_id = str(found_kb_id).strip() except Exception as e: print(f"步骤2 - 舷号 {num} 检索失败: {str(e)}") if rag_results: return rag_results, matched_kb_name, matched_kb_id, matched_ship_number or "" send_search_status( "正在全局检索", "未找到舷号相关资料，进行全局检索..." ) try: rag_result_raw = await rag_search(base_query, top_k=top_k) rag_results = convert_rag_result(rag_result_raw) if rag_results: print(f"步骤3 - 全局检索完成，返回 {len(rag_results)} 条结果") for item in rag_results: if isinstance(item, dict): found_kb_name = item.get("kb_name", "") found_kb_id = item.get("kb_id", "") if found_kb_name and not matched_kb_name: matched_kb_name = str(found_kb_name).strip() if found_kb_id and not matched_kb_id: matched_kb_id = str(found_kb_id).strip() except Exception as e: print(f"步骤3 - 全局检索失败: {str(e)}") rag_results = [] return rag_results, matched_kb_name, matched_kb_id, matched_ship_number or "" w<x)v։import os import re import uuid import logging import tempfile from datetime import datetime from docx import Document from docx.shared import Pt, RGBColor, Inches from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH from docx.oxml.ns import qn from lxml import etree logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S' ) logger = logging.getLogger(__name__) _MML2OMML_XSLT = None _MML2OMML_LOADED = False def _load_mml2omml_xslt(): global _MML2OMML_XSLT, _MML2OMML_LOADED if _MML2OMML_LOADED: return _MML2OMML_XSLT _MML2OMML_LOADED = True _this_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) search_paths = [ os.path.join(_this_dir, "MML2OMML.XSL"), r"C:\Program Files\Microsoft Office\root\Office16\MML2OMML.XSL", r"C:\Program Files (x86)\Microsoft Office\root\Office16\MML2OMML.XSL", r"C:\Program Files\Microsoft Office\Office16\MML2OMML.XSL", r"C:\Program Files (x86)\Microsoft Office\Office16\MML2OMML.XSL", "/usr/share/mml2omml/MML2OMML.XSL", "/app/utils/MML2OMML.XSL", ] logger.info(f"[公式] 开始搜索 MML2OMML.XSL，共 {len(search_paths)} 个路径") for path in search_paths: exists = os.path.isfile(path) logger.info(f"[公式] 检查路径: {path} -> {'存在' if exists else '不存在'}") if exists: try: _MML2OMML_XSLT = etree.parse(path) logger.info(f"[公式] ✓ MML2OMML.XSL 加载成功: {path}") return _MML2OMML_XSLT except Exception as e: logger.error(f"[公式] ✗ MML2OMML.XSL 加载失败: {path}, 错误: {e}") logger.warning("[公式] ✗ 未找到 MML2OMML.XSL，公式将使用 matplotlib 图片回退方式渲染") return None class MarkdownWordGenerator: def __init__(self): try: self.doc = Document() self.cache_dir = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "latex_formula_cache") os.makedirs(self.cache_dir, exist_ok=True) self.formula_cache = {} self._omml_available = _load_mml2omml_xslt() is not None logger.info(f"[公式] MarkdownWordGenerator 初始化完成, OMML可用: {self._omml_available}") except Exception as e: logger.error(f"初始化 MarkdownWordGenerator 失败: {e}") raise def set_font(self, run, size=11, bold=False): try: run.font.name = "微软雅黑" rPr = run._element.get_or_add_rPr() rFonts = rPr.find(qn('w:rFonts')) if rFonts is None: rFonts = run._element.makeelement(qn('w:rFonts'), {}) rPr.insert(0, rFonts) rFonts.set(qn('w:eastAsia'), "微软雅黑") run.font.size = Pt(size) run.font.bold = True if bold else False except Exception as e: logger.warning(f"设置字体时出错: {e}") def add_heading(self, text, level): try: p = self.doc.add_heading(level=level) size_map = {1: 18, 2: 16, 3: 14} font_size = size_map.get(level, 12) self._add_rich_text(p, text, default_size=font_size, default_bold=True) except Exception as e: logger.error(f"添加标题失败 '{text}': {e}") def add_paragraph(self, text): try: if not text.strip(): return p = self.doc.add_paragraph() indent_chars = 0 temp_text = text while temp_text.startswith('\u3000'): indent_chars += 1 temp_text = temp_text[1:] if indent_chars >= 2: p.paragraph_format.first_line_indent = Inches(0.5) text = temp_text elif indent_chars == 1: p.paragraph_format.first_line_indent = Inches(0.25) text = temp_text self._add_rich_text(p, text) except Exception as e: logger.error(f"添加段落失败: {e}") def _add_rich_text(self, paragraph, text, default_size=11, default_bold=False): if not text: return pattern = r'\*\*(.+?)\*\*' last_end = 0 for match in re.finditer(pattern, text): start, end = match.span() if start > last_end: plain = text[last_end:start] if plain: run = paragraph.add_run(plain) self.set_font(run, size=default_size, bold=default_bold) bold_content = match.group(1) if bold_content: run = paragraph.add_run(bold_content) self.set_font(run, size=default_size, bold=True) last_end = end if last_end < len(text): remaining = text[last_end:] if remaining: run = paragraph.add_run(remaining) self.set_font(run, size=default_size, bold=default_bold) @staticmethod def _preprocess_latex_for_omml(latex: str) -> str: replacements = { r'\leqslant': r'\leq', r'\geqslant': r'\geq', r'\nleqslant': r'\nleq', r'\ngeqslant': r'\ngeq', r'\eqslantless': r'\leq', r'\eqslantgtr': r'\geq', r'\varnothing': r'\emptyset', r'\dfrac': r'\frac', r'\tfrac': r'\frac', r'\boldsymbol': r'\mathbf', r'\bm': r'\mathbf', } for old, new in replacements.items(): latex = latex.replace(old, new) latex = re.sub(r'\\mathrm\s*\{([^}]*)\}', lambda m: r'\mathrm{' + m.group(1) + '}', latex) latex = re.sub(r'\\text\s*\{([^}]*)\}', lambda m: r'\mathrm{' + m.group(1) + '}', latex) latex = re.sub(r'\\textbf\s*\{([^}]*)\}', lambda m: r'\mathbf{' + m.group(1) + '}', latex) latex = re.sub(r'\\textit\s*\{([^}]*)\}', lambda m: r'\mathit{' + m.group(1) + '}', latex) return latex def _latex_to_omml(self, latex_str): logger.info(f"[公式] LaTeX->OMML 开始, 原始: '{latex_str}'") try: import latex2mathml.converter processed = self._preprocess_latex_for_omml(latex_str) logger.info(f"[公式] LaTeX 预处理后: '{processed}'") mathml = latex2mathml.converter.convert(processed) logger.info(f"[公式] MathML 生成成功, 长度: {len(mathml)}") mathml_tree = etree.fromstring(mathml.encode('utf-8')) xslt = _load_mml2omml_xslt() if xslt is None: logger.warning("[公式] XSLT 不可用，OMML 转换跳过") return None transform = etree.XSLT(xslt) omml_tree = transform(mathml_tree) omml_root = omml_tree.getroot() logger.info(f"[公式] ✓ OMML 转换成功: '{latex_str}'") return omml_root except Exception as e: logger.error(f"[公式] ✗ LaTeX->OMML 转换失败 '{latex_str}': {e}", exc_info=True) return None def _add_omml_to_paragraph(self, paragraph, latex_str): omml = self._latex_to_omml(latex_str) if omml is not None: paragraph._element.append(omml) return True return False def _latex_to_image(self, latex_str, inline=True): """matplotlib 回退方案：将公式渲染为 PNG 图片""" logger.info(f"[公式] LaTeX->图片 回退, 原始: '{latex_str}'") try: import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt processed = self._preprocess_latex_for_omml(latex_str) logger.info(f"[公式] LaTeX 预处理后: '{processed}'") if latex_str in self.formula_cache: cached = self.formula_cache[latex_str] if os.path.isfile(cached): logger.info(f"[公式] 使用缓存: {cached}") return cached filename = os.path.join(self.cache_dir, f"{uuid.uuid4()}.png") fig_width = 6 if not inline else 4 fig_height = 1.2 if not inline else 0.8 font_size = 20 if not inline else 16 fig = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_height)) fig.text(0.5, 0.5, f"${processed}$", fontsize=font_size, ha='center', va='center') plt.axis('off') fig.savefig(filename, dpi=300, bbox_inches="tight", pad_inches=0.05) plt.close(fig) self.formula_cache[latex_str] = filename logger.info(f"[公式] ✓ 图片渲染成功: {filename}") return filename except Exception as e: logger.error(f"[公式] ✗ LaTeX->图片 渲染失败 '{latex_str}': {e}", exc_info=True) try: plt.close('all') except Exception: pass return None def _insert_formula(self, paragraph, latex_str, inline=True): """统一公式插入方法：优先 OMML，回退 matplotlib 图片""" if self._omml_available: if self._add_omml_to_paragraph(paragraph, latex_str): return True logger.warning(f"[公式] OMML 失败，回退 matplotlib: '{latex_str}'") img_path = self._latex_to_image(latex_str, inline=inline) if img_path: try: width = Inches(0.7) if inline else Inches(2.5) run = paragraph.add_run() run.add_picture(img_path, width=width) return True except Exception as e: logger.error(f"[公式] ✗ 图片插入失败: {e}") run = paragraph.add_run(f" {latex_str} ") self.set_font(run, size=9) logger.warning(f"[公式] ✗ 所有方式失败，以纯文本插入: '{latex_str}'") return False def _add_rich_text_with_formulas(self, paragraph, text, default_size=11, default_bold=False): if not text: return has_formula = bool(re.search(r'\$[^$]+?\$', text)) has_image = bool(self._extract_image_urls(text)) if not has_formula and not has_image: self._add_rich_text(paragraph, text, default_size=default_size, default_bold=default_bold) return if has_image: img_urls = self._extract_image_urls(text) last_end = 0 for start, end, url in img_urls: before_text = text[last_end:start] if before_text and before_text.strip(): self._add_rich_text_with_formulas(paragraph, before_text, default_size=default_size, default_bold=default_bold) self.add_image(url, width_inches=4.5) last_end = end after_text = text[last_end:] if after_text and after_text.strip(): p = self.doc.add_paragraph() self._add_rich_text_with_formulas(p, after_text, default_size=default_size, default_bold=default_bold) return segments = re.split(r'(\$[^$]+?\$)', text) for segment in segments: if not segment: continue if segment.startswith('$') and segment.endswith('$') and len(segment) > 2: latex_content = segment[1:-1].strip() self._insert_formula(paragraph, latex_content, inline=True) else: self._add_rich_text(paragraph, segment, default_size=default_size, default_bold=default_bold) def add_list(self, text, numbered=False, number=None): try: text = text.strip() if not text: return if re.match(r'^[-_*]{2,}$', text): return if numbered and number is not None: p = self.doc.add_paragraph() p.paragraph_format.left_indent = Pt(18) p.paragraph_format.first_line_indent = Pt(-18) num_run = p.add_run(f"{number}. ") self.set_font(num_run, bold=False) self._add_rich_text_with_formulas(p, text) else: p = self.doc.add_paragraph(style="List Bullet") self._add_rich_text_with_formulas(p, text) except Exception as e: logger.error(f"添加列表失败: {e}") def add_sub_list(self, text): try: text = text.strip() if not text: return if re.match(r'^[-_*]{2,}$', text): return try: p = self.doc.add_paragraph(style="List Bullet 2") except KeyError: p = self.doc.add_paragraph(style="List Bullet") p.paragraph_format.left_indent = Pt(36) self._add_rich_text_with_formulas(p, text) except Exception as e: logger.error(f"添加子列表失败: {e}") def _convert_url_to_local_path(self, url: str) -> str: if not url: return None from urllib.parse import urlparse path = urlparse(url).path if path.startswith('/picture/'): docker_path = f"/app/picture/{path[len('/picture/'):]}" if os.path.isfile(docker_path): return docker_path try: project_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) local_path = os.path.join(project_root, "picture", path[len('/picture/'):]) if os.path.isfile(local_path): return local_path except Exception: pass return None return None @staticmethod def _get_http_headers(url: str) -> dict: headers = {} if "/api/v1/knowledge/" in url: try: from config import RAG_CONFIG headers["x-user-id"] = str(RAG_CONFIG.get("x-user-id", "1")) headers["x-user-name"] = str(RAG_CONFIG.get("x-user-name", "testuser")) headers["x-role"] = str(RAG_CONFIG.get("x-role", "admin")) except Exception: headers["x-user-id"] = "1" headers["x-user-name"] = "testuser" headers["x-role"] = "admin" return headers def add_image(self, url_or_path: str, width_inches: float = 5.5): if not url_or_path: return try: import io image_stream = None if os.path.isfile(url_or_path): image_stream = url_or_path elif url_or_path.startswith("http://") or url_or_path.startswith("https://"): local_path = self._convert_url_to_local_path(url_or_path) if local_path and os.path.isfile(local_path): image_stream = local_path else: import requests headers = self._get_http_headers(url_or_path) resp = requests.get(url_or_path, timeout=15, headers=headers, proxies={"http": None, "https": None}) resp.raise_for_status() content_type = resp.headers.get("Content-Type", "") logger.info(f"HTTP 下载完成, Content-Type: {content_type}, 大小: {len(resp.content)} bytes") if not content_type.startswith("image/"): logger.error(f"响应不是图片类型: {content_type}") self.add_paragraph(f"[图片加载失败: {url_or_path}]") return image_stream = io.BytesIO(resp.content) else: logger.warning(f"图片路径无效: {url_or_path}") return from PIL import Image as PilImage if isinstance(image_stream, str): pil_img = PilImage.open(image_stream) else: pil_img = PilImage.open(image_stream) png_stream = io.BytesIO() pil_img.convert("RGBA" if pil_img.mode in ("RGBA", "P") else "RGB").save(png_stream, format="PNG") png_stream.seek(0) p = self.doc.add_paragraph() p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER run = p.add_run() run.add_picture(png_stream, width=Inches(width_inches)) logger.info(f"图片插入成功: {url_or_path}") except Exception as e: logger.error(f"插入图片失败 '{url_or_path}': {e!r}", exc_info=True) self.add_paragraph(f"[图片加载失败: {url_or_path}]") def _extract_image_urls(self, line_content): """ 从一行文本中提取所有图片URL，支持多种格式： - ![alt](url) - ![alt]`url` - ! `url` 返回 [(start, end, url), ...] """ results = [] # 格式1: ![alt](url) for m in re.finditer(r'!\[([^\]]*)\]\(([^)]+)\)', line_content): url = m.group(2).strip() if url.startswith('`') and url.endswith('`'): url = url[1:-1] results.append((m.start(), m.end(), url)) # 格式2: ![alt]`url` (未被格式1匹配的) for m in re.finditer(r'!\[([^\]]*)\]\s*`([^`]+)`', line_content): url = m.group(2).strip() already = any(s <= m.start() and e >= m.end() for s, e, _ in results) if not already: results.append((m.start(), m.end(), url)) # 格式3: ! `url` (模型常见的破损格式) for m in re.finditer(r'!\s*`([^`]+\.(?:jpg|jpeg|png|gif|bmp|webp))`', line_content, re.IGNORECASE): url = m.group(1).strip() already = any(s <= m.start() and e >= m.end() for s, e, _ in results) if not already: results.append((m.start(), m.end(), url)) results.sort(key=lambda x: x[0]) return results def add_table(self, lines): try: rows = [] for line in lines: line = line.strip("|") cells = [c.strip() for c in line.split("|")] rows.append(cells) if not rows: return header = rows[0] data_start_index = 1 if len(rows) > 1 and all(c.startswith('-') or c == '' for c in rows[1]): data_start_index = 2 data = rows[data_start_index:] max_cols = len(header) table = self.doc.add_table(rows=len(data) + 1, cols=max_cols) table.style = "Table Grid" for i, cell in enumerate(header): if i < max_cols: table.rows[0].cells[i].text = cell for r, row in enumerate(data): for c, val in enumerate(row): if c < max_cols: table.rows[r + 1].cells[c].text = val logger.info("表格添加成功") except Exception as e: logger.error(f"添加表格失败: {e}") def _add_horizontal_rule(self): p = self.doc.add_paragraph() pPr = p._element.get_or_add_pPr() pBdr = p._element.makeelement(qn('w:pBdr'), {}) bottom = p._element.makeelement(qn('w:bottom'), { qn('w:val'): 'single', qn('w:sz'): '6', qn('w:space'): '1', qn('w:color'): 'CCCCCC', }) pBdr.append(bottom) pPr.append(pBdr) def parse(self, markdown): lines = markdown.split("\n") table_buffer = [] block_formula = [] in_block_formula = False i = 0 while i < len(lines): line = lines[i] line_stripped = line.rstrip() line_content = line_stripped.lstrip() # 1. 处理块级公式 if line_content.startswith("$$"): if not in_block_formula: remaining = line_content[2:] close_idx = remaining.find("$$") if close_idx >= 0: formula = remaining[:close_idx].strip() after_formula = remaining[close_idx + 2:].strip() p = self.doc.add_paragraph() p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER self._insert_formula(p, formula, inline=False) if after_formula: self.add_paragraph(after_formula) else: in_block_formula = True block_formula = [] if remaining.strip(): block_formula.append(remaining.strip()) else: remaining = line_content[2:] in_block_formula = False formula = "".join(block_formula).strip() p = self.doc.add_paragraph() p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER self._insert_formula(p, formula, inline=False) if remaining.strip(): self.add_paragraph(remaining.strip()) i += 1 continue if in_block_formula: block_formula.append(line) i += 1 continue # 2. 处理表格 if line_content.startswith("|") and line_content.endswith("|"): table_buffer.append(line_stripped) i += 1 continue else: if table_buffer: self.add_table(table_buffer) table_buffer = [] # 空行跳过 if not line_stripped: i += 1 continue # 3. 水平分隔线 if re.match(r'^\s*[-*_]{3,}\s*$', line_stripped): self._add_horizontal_rule() i += 1 continue # 4. 标题 heading_match = re.match(r'^(#{1,3})\s+(.*)', line_content) if heading_match: level = len(heading_match.group(1)) text = heading_match.group(2) self.add_heading(text, level) i += 1 continue # 5. 有序列表（带子列表支持） list_match_ordered = re.match(r'^(\d+)\.\s*(.*)', line_content) if list_match_ordered: number = int(list_match_ordered.group(1)) text = list_match_ordered.group(2) self.add_list(text, numbered=True, number=number) i += 1 while i < len(lines): next_line = lines[i] next_stripped = next_line.rstrip() sub_match = re.match(r'^[\s\t]+[-*]\s*(.*)', next_stripped) if sub_match: sub_text = sub_match.group(1) self.add_sub_list(sub_text) i += 1 elif (next_stripped.startswith(' ') or next_stripped.startswith('\t')): sub_content = next_stripped.strip() if sub_content and not re.match(r'^\d+\.\s', sub_content): self.add_sub_list(sub_content) i += 1 else: break else: break continue # 6. 无序列表 is_bold_line = line_content.startswith('**') if not is_bold_line: list_match_unordered = re.match(r'^\s*[-*]\s+(.*)', line_stripped) if not list_match_unordered: m = re.match(r'^\s*-([^-].*)$', line_stripped) if m and m.group(1).strip(): list_match_unordered = m if list_match_unordered: text = list_match_unordered.group(1).strip() if text: self.add_list(text, numbered=False) i += 1 continue # 7. 图片链接 - 统一提取所有格式的图片URL img_urls = self._extract_image_urls(line_content) if img_urls: has_only_img = (len(img_urls) == 1 and line_content.strip().startswith('!') and img_urls[0][0] == 0) if has_only_img: _, _, url = img_urls[0] self.add_image(url) else: p = self.doc.add_paragraph() last_end = 0 for start, end, url in img_urls: before_text = line_content[last_end:start].strip() if before_text: self._add_rich_text_with_formulas(p, before_text) self.add_image(url, width_inches=4.5) p = self.doc.add_paragraph() last_end = end after_text = line_content[last_end:].strip() if after_text: self._add_rich_text_with_formulas(p, after_text) i += 1 continue # 8. 普通链接 if line_content.startswith("["): match = re.match(r'\[(.*?)\]\((.*?)\)', line_content) if match: p = self.doc.add_paragraph() run = p.add_run(match.group(1)) run.font.color.rgb = RGBColor(0, 0, 255) run.font.underline = True i += 1 continue # 9. 普通段落 p = self.doc.add_paragraph() indent_chars = 0 temp_line = line_stripped while temp_line.startswith('\u3000'): indent_chars += 1 temp_line = temp_line[1:] if indent_chars >= 2: p.paragraph_format.first_line_indent = Inches(0.5) elif indent_chars == 1: p.paragraph_format.first_line_indent = Inches(0.25) self._add_rich_text_with_formulas(p, line_content) i += 1 if table_buffer: self.add_table(table_buffer) def generate(self, markdown, title=None, output=None, images=None): try: if title: logger.info(f"添加文档标题: {title}") p = self.doc.add_paragraph() run = p.add_run(title) self.set_font(run, 20, True) p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER logger.info("开始解析 Markdown 内容") self.parse(markdown) if images: self._append_images_section(images) if not output: timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S') output = f"report_{timestamp}.docx" logger.info(f"正在保存文件: {output}") self.doc.save(output) if os.path.exists(output): file_size = os.path.getsize(output) logger.info(f"文件保存成功: {output}, 大小: {file_size} bytes") return output else: logger.error(f"文件保存后未找到: {output}") raise FileNotFoundError(f"File {output} was not created.") except Exception as e: logger.error(f"生成报告过程中发生严重错误: {e}", exc_info=True) raise def _append_images_section(self, images): try: self.add_heading("附件图片", level=2) for idx, img in enumerate(images, 1): if isinstance(img, dict): url = img.get('url', '') summary = img.get('summary', '') else: url = str(img) summary = '' p = self.doc.add_paragraph() run = p.add_run(f"图片{idx}：") self.set_font(run, bold=True) if url: self.add_image(url, width_inches=4) if summary: p = self.doc.add_paragraph() run = p.add_run(f"说明：{summary}") self.set_font(run, size=10) self.doc.add_paragraph() logger.info(f"图片附件部分添加完成，共 {len(images)} 张图片") except Exception as e: logger.error(f"添加图片附件部分失败: {e}") def generate_report_word(markdown, title=None, output=None, images=None): logger.info("=== 开始生成报告 ===") try: generator = MarkdownWordGenerator() if images: logger.info(f"准备插入 {len(images)} 张图片") file_path = generator.generate(markdown, title=title, output=output, images=images) logger.info(f"=== 报告生成完成: {file_path} ===") return file_path except Exception as e: logger.critical(f"报告生成失败: {e}") raise if __name__ == "__main__": md = r""" ## **测试报告 - OMML公式和图片** ### **一、行内公式** 温度要求 $ \leqslant 40 ^ { \circ } \mathrm { C } $，不得超过。 公差范围 $ \geqslant 0.05 \ \mathrm { mm } $ 以内合格。 ### **二、列表中的公式** 1. 温度 $ \leqslant 40 ^ { \circ } \mathrm { C } $ 要求 2. 间隙 $ \leqslant 0.05 \ \mathrm { mm } $ 标准 - 清洁轴颈 $ \geqslant 0.05 \ \mathrm { mm } $ ### **四、图片测试** ![图片](http://192.168.0.46:11000/api/v1/knowledge/files/images/56b1c0a02ff03d9d202627e88603e6671d3f193511d98a9fab0daf8687e6a9fa.jpg) """ try: result_path = generate_report_word(md) print(f"报告已生成，路径: {result_path}") except Exception as e: print(f"程序执行出错: {e}") import traceback traceback.print_exc() Yx!e""" 工作流注册表 - 主代理与 app 共用 主代理阶段四根据此配置路由到所有注册的子 agent； app 据此执行对应工作流。 添加新工作流时，在此配置 WORKFLOW_CONFIG 与 ROUTE_DESCRIPTIONS。 """ # ============================================================================ # =============== 工作流配置区域 - 添加新工作流时只需修改这里 =============== # ============================================================================ # 格式： # "route_flag": { # "module": "workflows.workflow_xxx", # "function": "run_xxx_workflow", # "is_async": True/False, # } # ============================================================================ WORKFLOW_CONFIG = { "fault_diagnosis": { "module": "workflows.workflow_fault_diagnosis", "function": "run_fault_diagnosis_workflow", "is_async": True, }, "qa": { "module": "workflows.workflow_qa", "function": "run_qa_workflow", "is_async": True, }, "问题排查": { "module": "workflows.workflow_fault_diagnosis", "function": "run_fault_diagnosis_workflow", "is_async": True, }, "spare_parts_statistics": { "module": "workflows.workflow_spare_parts_statistics", "function": "run_spare_parts_statistics_workflow", "is_async": True, }, "rules": { "module": "workflows.workflow_qa", "function": "run_qa_workflow", "is_async": True, }, "other": { "module": "workflows.workflow_fault_diagnosis", "function": "run_fault_diagnosis_workflow", "is_async": True, # # "module": "workflows.workflow_other", # "function": "run_other_workflow", # "is_async": True, }, "report":{ # "module": "workflows.workflow_qa_report", # "function": "run_qa_report_agent", # "is_async": True, "module": "workflows.workflow_fault_diagnosis", "function": "run_fault_diagnosis_workflow", "is_async": True, }, "百科问答":{ "module": "workflows.workflow_baike", "function": "run_baike_workflow", "is_async": True, }, "操作使用":{ "module": "workflows.workflow_operate", "function": "run_operate_workflow", "is_async": True, }, "统计":{ "module": "workflows.workflow_statistics", "function": "run_statistics_workflow", "is_async": True, } } # 路由标志 -> 任务分类描述（供主代理阶段四 LLM 使用） ROUTE_DESCRIPTIONS = { "fault_diagnosis": """ - 特征：用户描述**当前或近期发生的设备异常、报警、性能下降等具体故障现象**，需要分析原因或定位问题。 - 关键词：报警、异常、异响、冒烟、过热、无法启动、突然停机、振动大、压力低、温度高、故障代码、不工作 - 示例： • 主机滑油压力突然降到0.2MPa并报警 • 柴油机启动后冒黑烟且转速不稳 • 舵机发出异常噪音，疑似齿轮损坏 - 注意：若历史记录中包含“请补充”、“【需要更多信息】”，通常属于此类，因已聚焦具体故障场景。 当用户问题中只有舷号、设备或故障现象时属于此类，舷号一般为连续的阿拉伯数字如“101”,"111","122","163"，"16","17","554","602","545","985","31","3261","799","905","781"等,或者数字后加舰，比如“101舰","199舰","18舰"等。 """, "qa": """ - 特征：询问定义、原理、结构、功能、分类、标准配置、常见类型、安全规范等**一般性知识**；也包括对专业术语、现象、部件作用的解释。 **即使问题表述模糊、不完整、缺少上下文，只要涉及船舶、机械、电气、动力等技术内容，均优先归为此类。** - 关键词：什么是、如何工作、为什么、请问、介绍、解释、有哪些、常见、典型、一般、作用、组成、是不是、叫什么 - 示例： • 船舶主发动机有哪些常见故障类型？ • 涡轮增压器的工作原理是什么？ • 主机由哪些主要部件组成？ • 什么是MAN B&W柴油机？ - 注意： • **本类作为技术相关问题的默认兜底类别**——凡涉及设备、系统、部件、工况、参数等技术语境的问题，若无法明确归入 fault_diagnosis / repair / spare_parts_statistics / rules，则优先视为 qa。 """, "repair": """ - 特征：用户明确请求**维修方法、操作步骤、检修流程、更换方案或现场处理建议**，通常在已知故障或需预防性维护时提出。 - 关键词：怎么修、如何维修、维修步骤、检修方法、更换、拆卸、安装、处理、修复、维护、保养、调整 - 示例： • 主机喷油器漏油，怎么更换？ • 给出主机缸套磨损的维修方案 • 如何拆卸增压器进行检修？ """, "spare_parts_statistics": """ - 特征：用户需要对**备品备件的数量、使用记录、库存、消耗趋势、预测需求或成本分析**进行查询或统计。 - 关键词：备件、备品、库存、数量、统计、预测、分析、消耗、需求、清单、台账、寿命、更换周期、用了多少、还剩多少 - 示例： • 统计过去一年主机喷油嘴的使用数量 • 预测下季度所需空冷器备件数量 • 主机活塞环的平均更换周期是多少？ - 注意：若仅问“某个部件是不是备件”或“这个备件叫什么名字”，属于知识问答（qa），而非本类。 """, "rules": """ - 特征：用户询问与船舶设备维修、检验、安全、环保、保密等相关的**国家法规、军用标准（如GJB）、行业规范、船级社要求或管理制度**。 - 关键词：法规、标准、规范、规定、合规、条例、依据、要求、准则、制度、认证、资质、船级社、CCS、IMO、SOLAS、MARPOL、资格 - 示例： • 船舶主机修理需遵循哪些GJB标准？ • IMO对主机排放有哪些强制要求？ • 舰船维修单位需要哪些资质？ • 保密资格申请流程是什么？ - 注意：若问题提到“标准里有没有…”但未指明具体法规/标准名称，且无“法规”“标准”等关键词，可先归为 qa；一旦明确提及“法规”“标准”“规范”“SOLAS”等，则归为 rules。 """, "other": """ - 特征：**完全不涉及新的技术问题、故障诊断、维修请求、备件统计、法规查询或报告生成**，而是针对**已有对话内容、方案、步骤或文本的反馈、修正、补充、顺序调整或格式优化**。典型场景包括： • 指出之前提供的操作步骤有误（如“异物清理步骤有误”） • 要求调整操作顺序（如“这一步应当先怎样，然后再怎么操作，最后……”） • 对生成内容提出修改意见（如“步骤有误/有补充”“请重写第三点”） • 请求优化语言、格式或结构（如“请用更简洁的方式表达”） • 闲聊、非技术性确认或与当前技术任务无关的交互 - 注意： • **只要用户意图是修正、补充或调整已有内容，而非提出新问题，即使涉及技术术语，也应归为 other**。 • 不要将此类反馈误判为 repair 或 qa——它们不是在问“该怎么修”或“原理是什么”，而是在说“你刚才说的不对/不全”。 • 此类通常出现在多轮对话中，是对前文输出的回应。 """, "report": """ - 特征：用户明确要求**生成、整理、导出或汇总**某种形式的文档、报表、清单或总结材料。通常涉及将分散的故障记录、维修历史、备件数据或问答内容整合成结构化文本（如日报、周报、故障分析报告、维修总结、备件消耗表等）。 - 关键词：生成报告、写总结、导出表格、整理清单、汇总数据、形成文档、日报、周报、月报、分析报告、维修记录单、台账报表 - 示例： • 请根据本周的故障记录生成一份主机系统运行分析报告 • 总结这次对话 • 导出过去一年的备件消耗统计报告 • 帮我写一份关于此次主机停机事故的详细处理总结 """ } VALID_ROUTE_FLAGS = tuple(WORKFLOW_CONFIG.keys()) A8$xC100644 =0.2.0⛲CK)wZS100644 =2.0.0"LV %k!y>k100644 __init__.py.[ d_e40000 __pycache__yՈ 5?B100644 history_manager.pyR=ùS@uAݟ8SK100644 workflow_baike.pyOxH.f@Џ9100644 workflow_fault_diagnosis.pyr\gfX 1( q+}100644 workflow_operate.py'ܹ4v'_100644 workflow_other.pyӞ kzBV100644 workflow_other_report.py&AgU {100644 workflow_qa_report.pyJ 90F8fA100644 workflow_statistics.pyU j77VC100644 workflow_utils.py8$:TIy뵺xRequirement already satisfied: langgraph in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (1.0.3) Collecting langgraph Downloading langgraph-1.1.3-py3-none-any.whl (168 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 168.1/168.1 KB 685.8 kB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: langgraph-checkpoint-postgres in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (3.0.5) Requirement already satisfied: langchain-core>=0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langgraph) (1.1.0) Collecting langgraph-sdk<0.4.0,>=0.3.0 Downloading langgraph_sdk-0.3.12-py3-none-any.whl (95 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 95.8/95.8 KB 3.9 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: xxhash>=3.5.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langgraph) (3.6.0) Requirement already satisfied: pydantic>=2.7.4 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langgraph) (2.12.4) Requirement already satisfied: langgraph-checkpoint<5.0.0,>=2.1.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langgraph) (3.0.1) Collecting langgraph-prebuilt<1.1.0,>=1.0.8 Downloading langgraph_prebuilt-1.0.8-py3-none-any.whl (35 kB) Requirement already satisfied: psycopg-pool>=3.2.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langgraph-checkpoint-postgres) (3.3.0) Requirement already satisfied: orjson>=3.11.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langgraph-checkpoint-postgres) (3.11.7) Requirement already satisfied: psycopg>=3.2.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langgraph-checkpoint-postgres) (3.3.3) Requirement already satisfied: jsonpatch<2.0.0,>=1.33.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langchain-core>=0.1->langgraph) (1.33) Requirement already satisfied: langsmith<1.0.0,>=0.3.45 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langchain-core>=0.1->langgraph) (0.4.46) Requirement already satisfied: packaging<26.0.0,>=23.2.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langchain-core>=0.1->langgraph) (25.0) Requirement already satisfied: pyyaml<7.0.0,>=5.3.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langchain-core>=0.1->langgraph) (6.0.3) Requirement already satisfied: tenacity!=8.4.0,<10.0.0,>=8.1.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langchain-core>=0.1->langgraph) (9.1.2) Requirement already satisfied: typing-extensions<5.0.0,>=4.7.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langchain-core>=0.1->langgraph) (4.15.0) Requirement already satisfied: ormsgpack>=1.12.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langgraph-checkpoint<5.0.0,>=2.1.0->langgraph) (1.12.0) Requirement already satisfied: httpx>=0.25.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langgraph-sdk<0.4.0,>=0.3.0->langgraph) (0.28.1) Requirement already satisfied: typing-inspection>=0.4.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pydantic>=2.7.4->langgraph) (0.4.2) Requirement already satisfied: annotated-types>=0.6.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pydantic>=2.7.4->langgraph) (0.7.0) Requirement already satisfied: pydantic-core==2.41.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pydantic>=2.7.4->langgraph) (2.41.5) Requirement already satisfied: httpcore==1.* in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from httpx>=0.25.2->langgraph-sdk<0.4.0,>=0.3.0->langgraph) (1.0.9) Requirement already satisfied: anyio in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from httpx>=0.25.2->langgraph-sdk<0.4.0,>=0.3.0->langgraph) (4.11.0) Requirement already satisfied: certifi in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from httpx>=0.25.2->langgraph-sdk<0.4.0,>=0.3.0->langgraph) (2025.11.12) Requirement already satisfied: idna in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from httpx>=0.25.2->langgraph-sdk<0.4.0,>=0.3.0->langgraph) (3.11) Requirement already satisfied: h11>=0.16 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from httpcore==1.*->httpx>=0.25.2->langgraph-sdk<0.4.0,>=0.3.0->langgraph) (0.16.0) Requirement already satisfied: jsonpointer>=1.9 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from jsonpatch<2.0.0,>=1.33.0->langchain-core>=0.1->langgraph) (3.0.0) Requirement already satisfied: requests>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langsmith<1.0.0,>=0.3.45->langchain-core>=0.1->langgraph) (2.32.5) Requirement already satisfied: zstandard>=0.23.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langsmith<1.0.0,>=0.3.45->langchain-core>=0.1->langgraph) (0.25.0) Requirement already satisfied: requests-toolbelt>=1.0.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from langsmith<1.0.0,>=0.3.45->langchain-core>=0.1->langgraph) (1.0.0) Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests>=2.0.0->langsmith<1.0.0,>=0.3.45->langchain-core>=0.1->langgraph) (2.5.0) Requirement already satisfied: charset_normalizer<4,>=2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests>=2.0.0->langsmith<1.0.0,>=0.3.45->langchain-core>=0.1->langgraph) (3.4.4) Requirement already satisfied: exceptiongroup>=1.0.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from anyio->httpx>=0.25.2->langgraph-sdk<0.4.0,>=0.3.0->langgraph) (1.3.1) Requirement already satisfied: sniffio>=1.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from anyio->httpx>=0.25.2->langgraph-sdk<0.4.0,>=0.3.0->langgraph) (1.3.1) Installing collected packages: langgraph-sdk, langgraph-prebuilt, langgraph Attempting uninstall: langgraph-sdk Found existing installation: langgraph-sdk 0.2.9 Uninstalling langgraph-sdk-0.2.9: Successfully uninstalled langgraph-sdk-0.2.9 Attempting uninstall: langgraph-prebuilt Found existing installation: langgraph-prebuilt 1.0.5 Uninstalling langgraph-prebuilt-1.0.5: Successfully uninstalled langgraph-prebuilt-1.0.5 Attempting uninstall: langgraph Found existing installation: langgraph 1.0.3 Uninstalling langgraph-1.0.3: Successfully uninstalled langgraph-1.0.3 Successfully installed langgraph-1.1.3 langgraph-prebuilt-1.0.8 langgraph-sdk-0.3.12 Aݺ!x""" 工作流模块 包含所有工作流Agent """ from .workflow_fault_diagnosis import run_fault_diagnosis_workflow # 其他工作流暂未实现，待后续添加 # from .workflow_repair import run_repair_workflow # from .workflow_statistics import run_statistics_workflow # from .workflow_qa import run_qa_workflow # from .workflow_report import run_report_workflow __all__ = [ "run_fault_diagnosis_workflow", # "run_repair_workflow", # "run_statistics_workflow", # "run_qa_workflow", # "run_report_workflow" ] )cx9100644 __init__.cpython-310.pycyu=ƧozG100644 __init__.cpython-312.pycxm? ׏Dʑc100644 history_manager.cpython-312.pycu ug 6z='100644 workflow_baike.cpython-310.pyc\- LMpe͸V100644 workflow_baike.cpython-312.pycP.eO )rqq100644 workflow_fault_common.cpython-310.pycu%tG3߫100644 workflow_fault_define.cpython-310.pycc3٭z70 Imyh2100644 workflow_fault_diagnosis.cpython-310.pyc~! E>}uy100644 workflow_fault_diagnosis.cpython-312.pyc>)iA^ l- q100644 workflow_operate.cpython-310.pyc=?SgwݩFE100644 workflow_qa_report.cpython-310.pyc\UyϜ%lM_r~NH100644 workflow_rag_define.cpython-310.pycjf,t#2Y100644 workflow_repair.cpython-310.pyc䬯Ì+{j/KU100644 workflow_repair.cpython-312.pycHqNk-=mA%} 100644 workflow_repair_report.cpython-310.pyc=S~Kȏ2t=O/3100644 workflow_repair_report.cpython-312.pycRkXⲾg100644 workflow_report.cpython-312.pyc%=yla^X5~pP100644 workflow_spare_parts_statistics.cpython-310.pycç7d#>100644 workflow_statistics.cpython-312.pyc7WU;8w h߈100644 workflow_utils.cpython-312.pyc48sHf%Zwxo li.@sdZddlmZdgZdS)u, 工作流模块 包含所有工作流Agent )run_fault_diagnosis_workflowrN)__doc__workflow_fault_diagnosisr__all__rr/app/workflows/__init__.pys  Y^x[ ѱMj.dZddlmZdgZy)u, 工作流模块 包含所有工作流Agent )run_fault_diagnosis_workflowrN)__doc__workflow_fault_diagnosisr__all__De:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\workflows\__init__.pyr sC# r]{pFx^# ұMj dZddlZddlmZmZmZmZGddZeZdedeee effdZ dd eee efd e d e de fd Z dedefd Z ddedede fdZdedee effdZy)u 统一历史对话管理器 整合所有分散的 parse_history / _parse_history / build_history_str / filter_image_urls 逻辑 N)AnyDictListOptionalc 6eZdZdZ ddedefdZdedeee effdZ dd eee efd e edeee effd Z dd eee efd e ed e ede fdZ d eee efdeee effdZddedede fdZdedee effdZededefdZy)HistoryManageruT统一的历史对话管理器，提供解析、截断、格式化、过滤等功能 max_messagesmax_assistant_charsc ||_||_y)u Args: max_messages: 保留的最近消息条数 max_assistant_chars: assistant 角色内容截断字符数 Nr r )selfr r s Ke:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\workflows\history_manager.py__init__zHistoryManager.__init__ s)#6 history_messagereturnc|sgS t|trtj|n|}t|tr||j dSgS#t $rgcYSwxYw)u 解析历史消息为列表，保留最近 max_messages 条。 兼容字符串和列表输入，替代所有 parse_history / _parse_history。 N) isinstancestrjsonloadslistr Exception)r rdatas rparsezHistoryManager.parsesd I 2<_c2R4::o.XgD0:40F4***+, NB N I sAA A AANmessages keep_recentc6|sgS||n |j}|| dS)u.按数量截断，保留最近 keep_recent 条N)r )r rrns rtruncatezHistoryManager.truncate+s*I&2K8I8I}r recent_countassistant_truncatec|sy||n |j}||n |j}|| d}g}|D]}t|ts|j dd} |j dxsdj } | dk(r|j d| c| dk(si|j d| d||rd j|SdS) u 格式化为 "用户: xxx\n助手: xxx" 纯文本字符串，用于 prompt 注入。 替代 build_history_str。 Nrolecontentuseru用户: assistantu助手:  )r r rdictgetstripappendjoin) r rr!r"rtruncrecentpartsmr%r&s r to_prompt_strzHistoryManager.to_prompt_str4s(4L$:K:K&8&D"$JbJb1"#A!T"uuVR(55+1r88:6>LL8G9!56[(LL8GFUO+$)tyy0b0rc|sgSg}|D]Q}t|ts|jds&|jds8|j|d|ddS|S)u 格式化为 OpenAI messages 列表，直接传入 LLM。 用于百科问答等需要完整消息格式的场景。 r%r&)r%r&)rr*r+r-)r rresultr2s rto_openai_messagesz!HistoryManager.to_openai_messagesNsZ IA!T"quuV}y9I qyQy\JK r exclude_lastc|sy t|trtj|n|}t|t sy|r|r|dd}tj|dS#tjt f$rYywxYw)u 处理前端传入的历史消息：解析、移除当前用户消息、序列化。 对应 app.py 中 history_message 预处理逻辑。 Args: history_message: 前端传入的历史消息，支持 str 或 list exclude_last: 是否移除最后一条（当前用户消息），默认 True Returns: 处理后的 JSON 字符串 r$NF ensure_ascii)rrrrJSONDecodeError TypeErrorrdumps)r rr7rs rpreprocess_from_requestz&HistoryManager.preprocess_from_request]sx 2<_c2R4::o.XgD$% D9Dzz$U33 $$i0  s'AA98A9cd|j|}|rtj|dnd}||dS)un 一步完成历史消息解析，返回 history_message(str) + history_messages(list) 双字段。 用于各工作流入口初始化 state，消除重复的 parse_history 调用。 Args: history_message: 历史消息，支持 str 或 list Returns: {"history_message": str, "history_messages": list} Fr:r$)rhistory_messages)rrr>)r rparsedraws r init_historyzHistoryManager.init_historyws1O,8>djje4B#&FCCrc|s|S t|trtj|n|}t|t s|Sg}|D]}t|ts|j|&|j}|jd}t|t rg}|D]p}t|tr<|jddk(s(|jdd}|s=|j|Ot|ts`|j|r|sdj||d<|j||j| |S#tjt f$r|cYSwxYw)u 过滤历史消息中的图片URL，将多模态内容转为纯文本。 替代 main_agent.filter_image_urls。 r&typetextr$) rrrrr<r=rr*r-copyr+r.) rrAfiltered_messagesmsgnew_msgr& text_parts content_item text_values rfilter_image_urlsz HistoryManager.filter_image_urlssU " " #>HZ]>^tzz/:ds *D1# ##Cc4(!((-hhjGggi(G'4( $+L!,5'++F3v=)5)9)9&")EJ) * 1 1* =#L#6")),7%,)+)rhs  ,,i!i!^"#3334S#X+?3!q4S>*qqq q=s=s= `S``PS` :#:$sCx.:r"㰻xCOo ib @sdZddlmZmZmZmZmZddlmZm Z m Z ddl m Z ddl mZmZddlmZddlmZmZmZddlZddlZddlZddlZGd d d eZd ed eeeffd dZd ed eeeffddZed ed eeeffddZdeded eeeeffddZed ed eeeffddZ ddZ!  d'dedededed eeeff d d!Z"e#d"krddlZd#d$gZ$d%d&Z%e&e%dSdS)(u 工作流：普通问答Agent（使用LangGraph） 输入：文本（转化后和原文本query）、图片描述、语音文本 步骤： 1. 使用RAG和GraphRAG检索相关信息 2. 生成回答 使用 OpenaiAPI 方法调用大模型，尽可能使用异步 ) TypedDictOptionalDictAnyList) StateGraphSTARTEND) none_schema)rag_search_toolgraph_rag_search) OpenaiAPI)track_function_callsget_current_stream_handlerget_all_callbacksNc@seZdZUdZeed<eed<eed<eed<eed<eeeefed<e eeeefed<e eed <eed <eeeefed <eeeefed <eed <dS)QAStateu普通问答工作流状态extracted_textcombined_queryretrieval_query route_flaghistory_messagehistory_messagesrag_search_resultgraph_search_resultresponseactionssuggestedReplies error_messageN) __name__ __module__ __qualname____doc__str__annotations__rrrrr$r$/app/workflows/workflow_qa.pyrs   rstatereturnc Csddl}|ddp d}g}|rHz"t|tr||}n|}t|tr.|dd}Wd|iSWd|iStyG}z WYd}~d|iSd}~wwd|iS)u, 知识问答步骤：获取问答类历史信息 问答工作流只关注历史问答记录，用于提供上下文 支持格式：[{'role': 'user', 'content': '...'}, {'role': 'assistant', 'content': '...'}] 返回消息列表（history_message已经在app.py中过滤过了） rNrir)jsonget isinstancer"loadslist Exception)r&r)rr history_dataer$r$r%get_qa_history_context0s&    r1c szddl}|dp|dpd}|dgpg}|r#|ddng}z |j|dd }Wn ty;t|}Ynw|sBd |iSd}|r^t|D]}|d d kr]|d d}nqJd|pbdd|d|d}|} z#tj|ddIdH} | r| d} | rt | dkrd| vr| } Wnty} z t d| WYd} ~ nd} ~ wwt d|t d|| d || iS)u 使用历史上下文对当前问题进行query重写，生成适合RAG/图谱检索的独立查询语句。 只让大模型在有限的最近历史中挑选与当前问题语义相关的内容进行融合，避免简单拼接全量历史。 rNrrr(riF) ensure_asciirroleusercontentu 你是一个专业的检索query重写助手，负责根据对话历史和当前用户问题，生成**适合向量检索/RAG 的单条查询语句**。 请严格遵守以下要求： 1. 只融合与当前问题语义强相关的**最近几轮对话信息**，不要机械拼接全部历史。 2. 消除指代和省略（例如“这个”“刚才那个问题”“上面说的故障”等），补全成自洽、完整的描述。 3. 不要加入与用户问题无关的背景信息，不要过度扩展检索范围。 4. 输出必须是一句自然的中文问句或陈述句，便于检索；不要包含条目符号、编号或解释性文字。 5. 只输出改写后的query本身： - 不要输出说明文字 - 不要包含「改写结果：」「检索query：」等前缀 - 不要添加引号 【特别提示】 - 请优先参考**上一轮用户的问题**来重写本轮query。 - 上一轮用户的问题是：u （无）u; 【对话历史（JSON 格式，已按时间排序）】 u 【当前用户问题】 u5 请给出最终用于检索的单条中文query。 )modelu“”"' uquery 重写失败: u原始检索query:u重写后检索query:) r)r*stripdumpsr.r"reversedr open_api_chat_without_thinkinglenprint) r&r)original_queryrtrimmed_history history_strlast_user_querymsgpromptrewritten_queryresult candidater0r$r$r%rewrite_query_with_historyMsR     rHc s2d}|ddkr d}|dp|dp|dd}d |vr(|d d d }td ||dd}d |vr?|d d d }z<|rOt||d d IdH}n t|d dIdH}t|d dIdH}t|trl|ngt|trw|dWSddWSt y}zgddt|dWYd}~Sd}~ww)u7 进行文本知识检索和图谱知识检索 Nrrules3rrrr(u用户问题：uGraph 检索query)querykb_idtop_k)rMrO)rru检索失败: )rrr) r*splitr>r ainvoker r+r-r"r.)r&rNrMr rag_results graph_resultsr0r$r$r%search_rag_and_graphsL     rTanswerquestionc s"d|d|ddd}zftj|dddIdH}td|tj}|rj|d }t|}t|t rjt |d krjg}|dd D]}t|t r`d |vr`d |vr`| t |d t |d d qAt |d krj|WSddd ddd gWSty} zddd ddd gWYd} ~ Sd} ~ ww)uc 生成针对问答结果的建议回复问题 使用大模型生成两个相关问题 u 你是一个专业的工业设备问答助手。根据以下问答内容，生成两个用户可能关心的后续问题。 【用户问题】 u 【回答内容】 Niu 请生成两个简洁、实用的问题，这些问题应该： 1. 不得出现需要归档和下载等操作相关的问题 2. 与当前问答内容相关，能够帮助用户进一步了解相关信息 3. 问题要具体、可操作 4. 每个问题不超过20个字 请以JSON格式输出，格式如下： [ {"title": "问题1的标题", "content": "问题1的完整内容"}, {"title": "问题2的标题", "content": "问题2的完整内容"} ] 只输出JSON，不要有其他文字说明。 T)r6 json_outputz\[.*\]rtitler5)rYr5u-这个设备的具体工作原理是什么？u!还有哪些相关的知识点？)r r<researchDOTALLgroupr)r,r+r-r=dictappendr"r.) rUrVrDrF json_matchjson_strsuggested_repliesformatted_repliesreplyr0r$r$r%generate_suggested_replies_qas@      rec s|dd}|dg}|dd}|dgpg}td|zg}|ddD]}t|trA|d p7d}|rA||q*td ||rK|nd }|r[d d dt|Dnd} td||dvrhd}td|d|rr|ndd| d|d} d tdt tfdd} zt j dddd| dgdIdH} | d } | d!}Wnt y|r|n|r|d"nd#} |rd$n|rd%nd&}Ynw| | }td'||d$krd(}nd)}td*| d+|d,|d-|g}d.t |d/| dd0d1d2}tD]}z||Wqt yYqw| }|d3d4krd5}nd6}d7|d8}|d97}g}|r2|||d:|r:|nd;d<}|d|dt j d||d=IdH} d"dljd>d| jd?} | rg| nd@} d tdtffdAdB }|| } dCtdDt tdtfdEdFdPd tdDt tdtffdHdI }|| |dJ} tdK| t| |IdH}| gdL|dMWSt y}zdNt|ggdOWYd}~Sd}~ww)Qu" 正在生成问答结果 rr(rrrzhistory_message(qa)Ntext0000000000000000u当前未明确描述问题r8cSs$g|]\}}d|dd|qS)z [rKz] r$).0irgr$r$r% s$z#generate_answer..u (无RAG结果)123456u1 图谱检索完成，但未返回有效数据。654321u# 任务 你是一个信息源选择器。请从以下两个来源中，选出**唯一一条**与用户问题最相关的原始字符串。 # 来源 ## 1. 图谱结果 u(无图谱结果)u ## 2. RAG检索列表 u" # 用户问题 - 用户问题：u* # 选择规则 1. 优先选择与用户问题最匹配的结果 2. 图谱结果通常更精准，RAG结果通常更完整 3. 必须选择一条结果输出 # 输出要求（JSON格式） { "type": "graph或rag或none", "answer": "选中的原始字符串，必须与原文完全一致" }r'cSs(ddl}d}||||j}tt|S)Nrz7images/[a-zA-Z0-9_\-./]+\.(?:jpg|jpeg|png|gif|bmp|webp))rZfindall IGNORECASEr-set)rgrZpatternmatchesr$r$r%extract_image_paths;s z,generate_answer..extract_image_pathsTu你是一个严格的"信息源选择器"。你的任务是从给定的候选集中，找出与用户问题**最相关、最直接**的一条字符串，并原样输出。r4)r3r5)r6rW system_promptmessagesrUtyperNO_RELEVANT_RESULTgraphragnoneu提取到的原始图片路径:u图谱u文本u选择的rag信息u!✨当前使用的检索类型为u✨本次检索策略为u✨当前索引查询类型为function_executionu 内容为2z...)rvrYdetailsrrIuB舰船修理相关的法规、规范、行业标准及技术文件uH工业设备的结构原理、维护规程、故障诊断与维修操作u我是一个专业的u3知识问答助手，必须严格遵守以下规则u1. **知识边界限制** - 所有回答**必须且仅能**基于用户提供的【RAG检索结果】和【图谱检索结果】； - **严禁使用外部知识、常识、经验类比或自行推理**。 2. **内容保真要求** - **图片必须原样保留**：若检索结果中包含图片链接（保证图片输出格式为`![图片](URL)`），且与问题相关，**必须在回答中按原始格式完整输出该图片**，不得省略、替换或用文字描述代替； - **表格与公式**：若检索结果含 HTML 表格或 LaTeX 公式，且对回答有帮助，必须在对应位置**原意转化为 Markdown 表格或 $$...$$ 公式**,并且在 $$...$$ 前后必须加空格； - **不得编造**任何未在检索结果中出现的图片链接、零件号、扭矩值、测试标准等。 3. **输出严谨性** - 不得遗漏输入中的关键信息（如故障现象、设备型号）； - 不得添加与问题无关的内容（如通用安全提示，除非检索结果包含）； - 若结合历史对话，请仅用于理解上下文，**不得将历史内容当作事实依据**； - **严禁重复输出已有内容，编造检索信息中不存在的内容**。 u0 # 检索到的相关信息： u无uP # 输出要求： 1. 如果检索信息中包含 URL，请务必在相关步骤中自然嵌入展示使用（保证图片输出格式为`![图片](URL)`）； 2. 如果检索信息中包含 html 表格，必须将表格转为 Markdown 表格格式输出。如果检索信息中没有 html 表格，则不输出表格形式内容； 3. 如果检索信息中包含 LaTeX 公式，必须将公式转为 $$...$$ 公式格式输出，并在 $$...$$ 前后加空格。 # 重要约束： 1. 所有 URL（包括图片连接）必须与检索信息保持一致；不得裁剪、转义或改写； 2. 不能虚构知识库未提及的图片、表格、零件号或步骤； 3. 若检索信息中包含多张图片，请在对应步骤中分别引用； 4. 若信息不足无法导致无法生成完整方案，需明确指出确实项（如“缺少轴承安装间隙标准”） 5. 不得生成检索信息中没有的相关内容，如：“维修工具”在检索信息中没有则不输出相关信息。 - 表格必须以 markdown 格式输出，务必务必 - 所有连接必须完整，务必务必 - 不得生成'(注：)'或者其他无用的解释内容如: 没用检索到图片连接所以不展示图片 - 不要生成重复的图片 )r6rtruz.*?)flagsu抱歉，无法生成回答。csXd}|d|}dd|}dd|}||d}dd|}d d |}|S) NzDOUBLE_DOLLARz$$z (?.normalize_latex_spacinggenerated_pathoriginal_pathsc Ss~ddlm}|s |S|dd}d}d}|D]}|dd}|d||}||kr4|}|}q|r=|dkr=|S|S)Nr)SequenceMatcher/g?)difflibrrPlowerratio) rrrgenerated_filename best_match best_score orig_path orig_filenamescorer$r$r%find_closest_image_paths  z0generate_answer..find_closest_image_path/api/v1/knowledge/files/c s|durg}g}d}t|}||kr|||ddkr|d}||kr8||dkr8|d7}||kr8||dks*||kr|d|kr||ddkr|d}||krf||dkrf|d7}||krf||dksX||kr||d|}|ds||} |d d | d }nd |vr|d d } d | |} |d d | }|d |d|d}q||||d7}||ksd |S)NrrXz![]rK())zhttp://zhttps://rrzimages/ru ![图片](r()r= startswithrstriplstriprPr_join) rg base_prefixrrFrjnjkurl matched_path extracted)rr$r%normalize_markdown_imagess@$   z2generate_answer..normalize_markdown_images)rz llm outputqarr result_tagru生成回答失败: )rrr)rN)r*r>r+r^r9r_r enumerater"rr r<r.randomchoicerextendrZrr\re)r&rrRrSr rag_ctx_partsitemrg query_desc rag_list_str rag_promptrsrU rag_answerrag_typeoriginal_image_paths title_options start_eventcallbackrag_text domain_descrtru user_contentrrrbr0r$)rrZr%generate_answers                             rcCs|tt}|dt|dt|dt|dt|td|dd|dd|dd|dt | S)u创建普通问答工作流r1rHrTr) rradd_noder1rHrTradd_edgerr compile)workflowr$r$r%create_qa_workflows         rr(rrrrc st}||d||gdddggdd }z.||IdH}|dr.d|dgdgdWS|dd|d gd|d gdWSty_}zdt|gdgdWYd}~Sd}~ww) u 执行普通问答工作流（统一接口） Args: extracted_text: 文本描述（统一的输入参数） history_message: 历史消息（目前只接收，不做处理） Returns: 工作流执行结果 r(N) rrrrrrrrrrrrru#普通问答工作流执行失败: rrrrr)rrQr*r.r")rrrrapp initial_state final_stater0r$r$r%run_qa_workflowsH     r__main__u什么是主机？u主机的作用是什么？csttdD]:\}}tddtd|tdt|dIdH}tdtd|dd td t|d d qdS) NrKr8z<============================================================u 测试用例 )ru 执行结果:u成功: successFu 响应内容:ru 无响应)r test_casesr>rr*)rj test_textrFr$r$r%test_s r)r(r()'r!typingrrrrrlanggraph.graphrrr pydantic_core.core_schemar tools.function_toolr r modelsAPI.model_apir utils.function_trackerrrrasyncior)rZrrr"r1rHrTrerrrrrrrunr$r$r$r%sT  I"2>u  D 4]W>xEo 3i{dZddlZddlZejejejejeddlm Z m Z m Z m Z m Z ddlmZmZmZddlmZddlmZmZddlmZddlmZmZmZddlZddlZddlZddl Z Gd d d e Z!d e!d e e"e ffd dZ#d e!d e e"e ffddZ$ed e!d e e"e ffddZ%de"de"d e e e"e ffddZ&ed e!d e e"e ffddZ'ddZ(  d&de"dUe"de"de"d e e"e ff d d!Z)e*d"krddlZd#gZ+d$d%Z,e-e,dSdS)'Nʳ' /app/workflows/workflow_baike.pyr get_baike_history_context6SyB!Dt|td |rWt||d d dIdH}t|d dIdH}t|trt|ngt|tr|dWSddWSt y}zgddt|dWYd}~Sd}~ww)4l UU*UXnBE 'sP    baikeѓZ sVaFkg}g}|ddD]/}t|td t|tr[|d pAd}|d pJd} |rT||| r[|| q,d} |rmd d dt|D} nd} td||dvrzd}td|d tdt tfdd} |r|dd|nd|} | | } td| |r|nd}| }d}tdtdt |dt |ddg}dt |d t |dd!}t D]}z||WqtyYqw|d"d#krd$}nd%}d&|d'}|d(7}g}|r|||d)t |d*|d+|r|nd,d-}|d.|d/tjd||d0d1IdH}d2dljd3d|jd4}|rD|nd5}d tdtffd6d7 }||}d8td9t tdtfd:d;dEd td9t tdtffd=d> }||| d?}td@|t||IdH}|gdA|dBWSty}zdCt|ggdDWYd}~Sd}~ww)FW) lq8^*8 } textfilenamez D#u【参考资料 rKu】 . sz#?8@ (无 RAG 检索X M".#=r8,%%vu综合u5选择的 rag 信息类型：综合所有检索结果uRAG 结果数量:u ✨已综合 u 条检索结]果u*✨本次检索策略为综合多源信息function_executionu 综合了 )type&'\ s'w_； - **请综合所有检索结果**，提取关键信息，形成完整、连贯的回答' p(sc； - **如果不同检索结果有冲突，请明确指出并说明来源**。 u# +共 u 条）： u # 图谱检索结果： u(无图谱结果)u # 输出要求： 1. **综合所有检索结<**，提取关键信息，形成完整、连贯的回答 2-t,W `![图片](URL)`） - -? 4-~ # 重要约束： D.g .H /K 4. 若信息不足/+失项（如"/"） /<"维修工具"在Q-O0 6. **如果不同检索结果之间存在冲突或差异，请明确指出并说明各来源的观点** 7. 表格必须以 mar0 8. 所有连接必须完整 9.08 10.\111. 输出内容不仅仅要来源于给你的知识库，同时结合你自己所掌握的知识，综合输出 12. 严格禁输出注意事项，例如：*(注：检索结果中亦包含另一张同主题图片链接 `/api/v1/knowledge/files/images/0ba274885cf4885d44126c74e3afd322b5a37963f0da83769187d4504edda4ae.jpg`，但根据内容一致性，上述图片为检索结果Q明确标注的图 3.1 标准引用。)* r4)r3r5?)r6$. temperaturerzynchroneg>.*?ost switching1J2(rw)difflibr.4 rrR4x4Trzimages/r47_777(7~u814生成回答失败：)rrr)rN)8 enumerater"rr=9-r.extendr r<rZr}r\re)S9)file_name_listitemrg file_name rag_list_strrsall_source_textoriginal_image_paths query_descrag_textrag_type9' domain_descrxry user_contentrUrrrbr0r$)rrZr%generate_answers                       !;!C;<)=<<create_baike_workflow<@ttdD];j@0|d@,rru 执行结果:u 成功：fA3 test_casesr>rA4\s  r)r(r().r!sysospathr_dirnameabspath__file__typingrr-BB"rrrrrÓ-C+\$`C543y  C(Vտ xVp ӱMj/W dZddlZddlZejj ejj ejj ejj eddlm Z m Z m Z m Z m Z ddlmZmZmZddlmZddlmZddlmZddlmZdd lmZmZmZdd lmZm Z m!Z!m"Z"dd l#m$Z$m%Z%ddl&Z&ddl'Z'ddl(Z(ddl)Z)Gd d e Z*de*de e+e ffdZ,de*de e+e ffdZ-de*de e+e ffdZ.ede*de e+e ffdZ/de+de+de e e+e ffdZ0ede*de e+e ffdZ1de*de+fdZ2dZ3 d"de+de+de+de+de e+e ff dZ4e5dk(r"ddl&Z&d gZ6d!Z7e&jpe7yy)#u 工作流：普通问答Agent（使用LangGraph） 输入：文本（转化后和原文本query）、图片描述、语音文本 步骤： 1. 使用RAG和GraphRAG检索相关信息 2. 生成回答 使用 OpenaiAPI 方法调用大模型，尽可能使用异步 N) TypedDictOptionalDictAnyList) StateGraphSTARTEND) init_history)graph_rag_search rag_search) OpenaiAPI)track_function_callsget_current_stream_handlerget_all_callbacks)extract_image_pathsfind_closest_image_pathnormalize_markdown_imagesget_image_prompt_guidance) BAIKE_PROMPTSCOMMON_PROMPTSceZdZUdZeed<eed<eed<eed<eed<eeeefed<e e ed<e eeeefed <e eed <eed <eeeefed <eeeefed <eed<y)QAStateu普通问答工作流状态extracted_textcombined_queryretrieval_query route_flaghistory_messagehistory_messagesneed_retrievalrag_search_resultgraph_search_resultresponseactionssuggestedReplies error_messageN) __name__ __module__ __qualname____doc__str__annotations__rrrrboolJe:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\workflows\workflow_baike.pyrr"s%O4S>**TN" T#s(^ 455!#&M $sCx. !!4S>**r0rstatereturncD|jddxsd}t|S)u 知识问答步骤：获取问答类历史信息 问答工作流只关注历史问答记录，用于提供上下文 r)getr )r2rs r1get_baike_history_contextr79s% ii 126<"O  ((r0cK|jdxs|jdxsdj}|jdgxsg}tdj|r|nd|}d} t j |d d {}|r%|jj }|d k(rd }td|d|iS7=#t$r}td |d}Yd }~2d }~wwxYww)u7 判断用户问题是否需要检索知识库 rrr5r judge_need_retrievalu无)r original_queryTNmodelfalseFu 判断是否需要检索失败: u是否需要检索: r!) r6striprformatropen_api_chat_without_thinkinglower Exceptionprint)r2r:r promptr!resultes r1r9r9Bsii 01VUYY?O5PVTV]]_Nyy!3R8>B 1 2 9 9-=)5%:F N ??dSS \\^))+F !&  0 12 n --T  045sBA-C00C C +C 6C0C C-C(#C0(C--C0cKddl}|jdxs|jdxsdj}|jdgxsg}|r|ddng} |j|d }|sd |iSd}|rFt |D]8}|jd d k(s|jd dj}ntdj|xsd||}|} tj|dd{} | r5| jjd} | rt| dkrd| vr| } dg} dtj| dd}tD] } || td|td|| zd || ziS#t$rt |}Y5wxYw7#t$r} td| Yd} ~ d} ~ wwxYw#t$rY|wxYww)u 使用历史上下文对当前问题进行query重写，生成适合RAG/图谱检索的独立查询语句。 只让大模型在有限的最近历史中挑选与当前问题语义相关的内容进行融合，避免简单拼接全量历史。 rNrrr5r iF) ensure_asciirroleusercontentrewrite_query_with_historyu （无）)last_user_query history_strr:r;u“”"' uquery 重写失败: u!✨正在分析中，请稍等...function_executionu正在调取百科数据...typetitledetailsu原始检索query:u重写后检索query:)jsonr6r>dumpsrBr,reversedrr?rr@lenrCrandomchoicer)r2rVr:r trimmed_historyrNrMmsgrDrewritten_queryrE candidaterF title_options start_eventcallbacks r1rLrL_s ii 01VUYY?O5PVTV]]_Nyy!3R8>B/?&rs+RO+ djjuE !>22OO,Cwwv&("%'')R"8">">"@-7 8 ? ?'6;%@F %O* ??dSS  ,,[9IS^s2t97L"+ 9:M$}-0K &'  [ !(  / !??#BC oo= >>_ +/* +,T * $QC())*   sAGF1,GAG#F,=F*>;F,9)G#G+$GF'#G&F''G*F,, G 5GGG  G GGGGc  Kd |jddk(rd |jdxs%|jdxs|jdd d vr jd d d  td |jdd d vr jd d d  t td  fd } fd}tj||d{\}}g}|jddr|jdi}|j D]b\}}|D]X} |j | jdd| jdd| jdd| jdddZdt|dddd}|t|tr|dSddS7#t$r} gddt| dcYd} ~ Sd} ~ wwxYww)u7 进行文本知识检索和图谱知识检索 Nrrules3rrrr5u用户问题：uGraph 检索queryl UU*UXnBE cnKrtdd{Stdd{S77w)N)querykb_idtop_krirkr )rrjsr1_do_rag_searchz,search_rag_and_graph.._do_rag_searchsJ'( ((  s515355cPKtjddd{S7w)Nrl)r ainvoke)risr1_do_graph_searchz.search_rag_and_graph.._do_graph_searchs/)113 s &$&successFsourceCitationtextfilenameresourcescoreg)rtrurvrwc>t|jdxsdS)Nsocrer)floatr6xs r1z&search_rag_and_graph..s%gH[Z[B\r0Tkeyreverse)r"r#u检索失败: )r"r#r') r6splitrCasynciogatheritemsappendsorted isinstancer,rB)r2rmrq rag_result graph_resultsr"source_citationrvritemrFrrjris @@@r1search_rag_and_graphrs E yy') II' ( jEII6F,G j599UegiKjEE! -q1!4 u%YY/4NN*'--.?CAF7  e  45   +2..    + % ! M  >>)U +(nn-=rBO#2#8#8#:%!D%,, $ 4$(HHZ$<$(HHZ$}c4R=  XZ  -% 4  !##%-c!fX6   sVB!G#'AF;+F9,CF;4G#5F;8G#9F;; G GG G#G  G#answerquestionczKtdj||dd} tj|ddd{}t j d|tj }|r|jd}tj|}t|trqt|d k\rcg}|dd D]I}t|tsd |vsd |vs|jt|d t|d d Kt|d k(r|Sd d d ddd gS7#t $r} d d d ddd gcYd} ~ Sd} ~ wwxYww)uc 生成针对问答结果的建议回复问题 使用大模型生成两个相关问题 generate_suggested_repliesNi)rrT)r< json_outputz\[.*\]rrhrTrK)rTrKu-这个设备的具体工作原理是什么？u!还有哪些相关的知识点？)rr?rr@researchDOTALLgrouprVloadsrlistrYdictrr,rB) rrrDrE json_matchjson_strsuggested_repliesformatted_repliesreplyrFs r1 generate_suggested_replies_baikersu 7 8 ? ?ds|@F  ??d`deeYYy&"))< !''*H $ 8 4 +T2s;L7MQR7R$&!.r2E!%.7e3C UZHZ)00%(w%8'*5+;'<23 ()Q.,,FSB C9Fi j  +f2  FSB C9Fi j   scD;DDB DD D=DD; DD;D D8$ D3-D8.D;3D88D;cK|jdd}|jdg}|jdd}|jdgxsg}|jdd}td|td | g}g}d}g} |r`t|xsgd d d d D]} t| tdt| ts*| jdxsdj } | jdxsdj } | r|j | | s|j | td||rd|vrd}td||r|dzdj|z}ndj|}t|} td| dt|ddg} dtj| dt|dd}tD] } || |r|nd}|jddk(rd}nd }|rN|j r>td!j|"}td#j|t||$}n2td%j|"}td&j|'}g}|r|j!||j d(|d)t#j$d ||d*+d {}t'j(d,d|t&j*-}|r|j nd.}d/d0g} dtj| |d d1d2zd}tD] } || t,d3}t,d4j|5}t/}d}d}t#j0d |d(|d)gd6+23d {}||z }||z }|s|j3|(#t$rYwxYw7#t$rYwxYw7D6|r|j n|}dt4d7t4fd8}||}|r| r t7|| 9}td:|t9||d {7}|gd;|d<S#t$r}d=t5|ggd>cYd }~Sd }~wwxYww)?u" 正在生成问答结果 rr5r"r#r r!Tzhistory_message(qa)u是否使用检索结果:cbt|trt|jdxsdSdS)Nrwr)rrrzr6r{s r1r}z!generate_answer..0s,^hijko^paeeGnFYXY@Z@wvw@wr0r~Nrlq8^*8 } rtru123456u0图谱检索完成，但未返回有效数据。654321rPu提取到的原始图片路径:u ✨已综合 u 条检索结果u*✨本次检索策略为综合多源信息rQu 综合了 rRu当前未明确描述问题rrduB舰船修理相关的法规、规范、行业标准及技术文件uH工业设备的结构原理、维护规程、故障诊断与维修操作%generate_answer_with_retrieval_system) domain_desc#generate_answer_with_retrieval_user)r rag_countall_source_text(generate_answer_without_retrieval_system&generate_answer_without_retrieval_user)rrJ)rIrKg?)r< system_promptmessages temperaturezynchroneg>.*?ost switching>)flagsu抱歉，无法生成回答。u🤖 诊断分析中u🤖 故障预检中z... format_systemformat_user_with_image_examples) raw_contentg?r3c d}|jd|}tjdd|}tjdd|}|j|d}tjdd|}tjd d |}|S) NzDOUBLE_DOLLARz$$z (?.normalize_latex_spacingst1K<<k2D66,t4D66+ud3D<< T2D66.&$7D66-6DKr0)original_pathsz llm outputqar$r% result_tagr&u生成回答失败：)r$r%r&)r6rCrrrr>rjoinrrYrZr[rrBrr?extendrr@rrrrropen_api_chat_streamsend_stream_contentr,rr)r2r rag_resultsrr r! rag_ctx_partsfile_name_listroriginal_image_pathsrrt file_namer`rarb query_descrcontent_system_promptcontent_user_contentcontent_messagesrformat_system_promptformat_user_contentstream_handlerraccumulated_contentchunkrrrFs r1generate_answerrs YY/4N))/4KII3R8Myy!3R8>BYY/6N !12 %~6] #% ! {0b6wBFGHJIJKd 12dD) HHV,299;D!%*!5!; B B DI%,,T2 &--i8K (M *!SWd!d " (M *"/$"6=9Q"Q"&))M":#6#G 35I J -S-?,@@PQUBM,}5'M(:';;KLK ./[)0 (6^;X  99\ "g -^KdK o335$12Y$Z$a$any$a$z !#01V#W#^#^-m, /$_$ %22\$]$d$dq|$d$} !#01Y#Z#a#aq#a$A    # #$4 5

^ /1GH (]]=1"3B'%/ *+H %, .o>,-NOVVcnVo45 %99.%2EFG  H% eOF 5 ( 223FGY!< (   H $*{ # # )0 2.vFZ[F lF##C6>"ZZZ 1    /Ax8 "   sA7Q,:A QAQ!B9QN;#C(Q O  A/Q<O AQOOO Q)Q; OQOQ OQOQOAQ7P:8 QQ, Q) Q$Q)Q,$Q))Q,c.|jdd}|ryy)uB 判断后的路由：根据need_retrieval决定下一步 r!TrLr)r6)r2r!s r1route_after_judgersYY/6N+ r0ctt}|jdt|jdt|jdt |jdt |jdt|jtd|jdd|jdtddd|jdd|jdd|jdt|jS)u创建普通问答工作流r7r9rLrr)rLr)rradd_noder7r9rLrradd_edger add_conditional_edgesrr compile)workflows r1create_baike_workflowrs'"H 13LM ,.BC 24NO ,.BC '9 e89 13IJ ""*F0  24JK ,.?@ '-    r0rrrrcrKt}||d||gddddggdd } |j|d{}|jdr d|dgdgdS|jdd|jd gd|jd gdS7Y#t$r}dt |gdgdcYd}~Sd}~wwxYww) u 执行普通问答工作流（统一接口） Args: extracted_text: 文本描述（统一的输入参数） history_message: 历史消息（目前只接收，不做处理） Returns: 工作流执行结果 r5N) rrrrrr r!r"r#r$r%r&r'r'u#普通问答工作流执行失败: rrr$r%r&)rrpr6rBr,)rrrrapp initial_state final_staterFs r1run_baike_workflowrs" !C)( *!#M  KK 66  ??? +A+oB^A_`"$&  $ B7"y"5 +0BB G   7&  =c!fXF "    sPB7BB !BB76B B7 B B4B/)B4*B7/B44B7__main__u*船舰主发动机的安全警告是什么cXKttdD]\}}tddtd|tdt||d{}tdtd|j dd td t|j d d y7Vw) NrfrPz<============================================================u 测试用例 )rru 执行结果:u 成功：rrFu 响应内容:r$u 无响应) enumerate test_casesrCrr6)i test_textrEs r1testr<s%j!4LAy Bvh- M!% & VH .((F O % IfjjE:;< = O % &**Z5 65 sAB*B(AB*)r5r5)9r+sysospathrdirnameabspath__file__typingrrrrrlanggraph.graphrr r workflows.history_managerr tools.function_toolr tools.rag_toolsrmodelsAPI.model_apirutils.function_trackerrrrutils.image_utilsrrrrpromptsrrrrVrrZrr,r7r9rLrrrrrrr(rrrunr/r0r1rs 0I JKL77222')ffAA1 i.)W)c3h).g.$sCx..:??G??S#X??DI gI $sCx.I I Z( 3( #( $tTWY\T\~J^( Vi i T#s(^i i T!W!!D ? ? ? ?  ?  #s(^ ? H z 5J7"GKK3r0C϶x0yo gi1= @s`dZddlmZmZmZmZddlZddlZddlZddl m Z m Z ddl m Z ddlmZdedeeeeffd d Zd Zd d dddZdeeeefdeeeeffddZdedefddZedeeefdeeeffddZedeeefdeeeffddZedeeefdeeeffddZdededeeeeffd d!ZdS)"u 故障诊断共用逻辑：知识库检索、图谱检索、维修方案生成与建议回复。 供 workflow_fault_define、workflow_rag_define 使用，与 Agent 1（实体抽取）分离。 )DictAnyListOptionalN)rag_search_toolgraph_rag_search) OpenaiAPI)track_function_callshistory_messagereturncCsV|sgSzt|trt|n|}t|tr|ddWSgWSty*gYSw)u解析历史消息为列表iN) isinstancestrjsonloadslist Exception)r datar'/app/workflows/workflow_fault_common.py parse_historys rz>http://192.168.0.46:11000/api/v1/knowledge/knowledge_base/treezapplication/json1testuseradmin)acceptz x-user-idz x-user-namezx-roleitemscCsJg}|D]}t|tr"|||dpgD] }|t|gqq|S)uF将树形知识库列表展平（若有 children 则递归展开）。children)r dictappendgetextend_flatten_kb_list)routitemchildrrrr %s  r ship_numberc sJ|r t|s dStdt|}t|dkr#d|dd}nt|dkr/d|}ndSg}ztjddd4IdH}|jt t d IdH}|j d kr\ WdIdHWdS| }t |trd |vr}|d d kr} WdIdHWdS|d p|d pg}nt |tr|}n WdIdHWdS|s WdIdHWdSt|}|D]2}|dpd} || vr|d} | durt| r|t| td|d| d| q|rd|ndWdIdHWS1IdHswYWdSty$} ztd| WYd} ~ dSd} ~ ww)u 根据 ship_number 从知识库树 API 获取匹配的知识库 id 列表。 返回逗号分隔的 kb_id 字符串，供 rag_search_tool 使用；无匹配时返回空字符串。 z\dNrg>@F)timeoutverify)headerscoderrnameidu 通过舷号 u 匹配到知识库: z, ID: ,u获取知识库树失败: )r striprefindalllenjoinhttpx AsyncClientr KB_TREE_URLKB_TREE_HEADERS status_coderr rrr rprintr) r$matchkb_idsclientresponseresultkb_list flat_listkbkb_namekiderrr get_kb_id0sZ        6rEstatec s|ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddp d}d|vr3|dddddd }|r[d |}|rE|d |d 7}n|d 7}|rU|d|dn|d}n |rd|dnd}t|IdH}d |d|d}td|z5|dd} |r|| d<t| IdH} t|ddIdH} t| t r| ngt| t r| dWSddWSt y} zgddt | dWYd} ~ Sd} ~ ww)u<查询知识库和知识图谱（按舷号匹配 kb_id）。extracted_textr%r$ device_namefaultu用户问题： r设备u出现u故障u 出现故障u ，表现为u!，请尝试给出维修方案。u请尝试给出维修方案。N ，故障的维修方案uGraph/RAG 检索queryquerytop_kkb_id)rag_search_resultgraph_search_result检索失败: )rTrU error_message) rsplitr/rEr9rainvokerr rr r) rFrGr$rHrIbase graph_queryrS rag_query rag_params rag_results graph_resultsrDrrrretrieve_graph_and_rag`sF $    r`cs.|drd|dgd|ddS|ddp#|ddp#d}|d dp+d}|d dp3d}|d dp;d}|d dpCd}|d gpKg}t|trS|n|rZd|nd}g}|ddD]} t| tr{| dpqd} | r{|| qd|rd|nd} |r|n|r|nd} d|r|ndd|d| d|r|ndd| d| d|r|ndd|d| d|d |d!} z(tjdd"d#| d$gd%IdH}|pd}|sd&}t ||IdH}||d'dWSt y}z"d(t|gd)d)d*d+d+d*gt|d(t|d,WYd}~Sd}~ww)-uE故障原因分析 + 生成维修方案（单次大模型调用）。rWrVu检索失败，跳过生成: )r=suggestedReplies __details__rHr% device_modelu 未知设备r$rIcombined_queryrUrTu、Ntextz u无u当前未明确描述症状u 你是一名资深工业设备维修工程师，请严格依据用户提供的【输入信息】与【辅助线索】完成以下两项任务： 1. **用一句话给出最可能的故障原因**； 2. **生成一份详尽、可直接执行的维修方案**。 > ⚠️ **重要原则**： > - 所有内容**必须且仅能**基于【图谱线索】和【文档线索】； > - **禁止使用外部知识、常识推断、经验类比或模糊猜测**； > - 若辅助线索未明确支持某项结论、参数、工具或备件，则视为“信息不足”，不得自行补充。 --- ### 【输入信息】 - 船号：u 未提供u - 设备名称：u - 故障现象：ui ### 【辅助线索】 - **【图谱线索】**（含标准流程/部件因果关系）： ug - **【文档线索】**（来自手册/工单/维修经验，已通过精准RAG检索）： uM > 🔍 判断规则：仅当 【辅助线索】 中**明确出现**与 u6 相关的以下任一内容时，方可用于回答： > - 具体故障原因描述（如“润滑不足导致轴承过热”） > - 部件-现象因果链（如“联轴器不对中 → 振动超标”） > - 可执行的操作指令（含工具、扭矩、间隙、测试方法等） > - 图片、表格、零件号、物料编码等结构化数据 > 否则，统一视为“线索不足”。 --- ### 【输出要求】 请**严格按以下结构与顺序输出**，不得增删或改写标题： #### 【船号】 u! #### 【设备名称】 u! #### 【故障现象】 u #### 【故障原因分析】 初步判定原因：（**仅限一句话**） - 若辅助线索中有明确因果描述，直接归纳（如：“润滑不足导致主轴轴承过热”）； - **否则必须写**：“待根据图谱与文档线索现场进一步确认”。 #### 【维修方案】 1. **维修步骤** 按照“安全准备 → 故障验证 → 拆解与处理 → 安装复位 → 功能测试 → 验收交付”六阶段展开。 - 每步操作必须满足：**动作 + 对象 + 判断依据/测量标准**； - **所有图片链接（保证图片输出格式为`![图片](URL)`）必须原样嵌入对应步骤中**，不可省略、合并或转述； - 若某步骤在辅助线索中无依据，**不得编造**，应跳过或标注：“此环节无文档支持，需现场诊断”。 2. **所需工具** - 仅列出辅助线索中**明确提及**的工具（含型号/规格）； - 若未提及，**必须写**：“需参照 u 标准维修规程配置通用工具包”，**不得列举具体工具名称**。 3. **备件/耗材** - 仅当辅助线索提供**完整型号、规格或物料编码**时方可列出； - 否则**必须写**：“需现场确认”，并补充说明：“通过拆卸后比对旧件铭牌或测量关键尺寸确定”。 4. **参考依据** - 每项结论或参数**必须标注来源** - 若无明确来源，**必须写**：“需查阅 u 对应技术手册相关章节确认”，**严禁编造章节、页码或工单号**。 --- ### 【硬性防幻觉约束】（违反即视为无效输出） - 🚫 **严禁虚构**：零件号、工具型号、扭矩值、间隙标准、测试阈值、流程图、手册章节等； - 🔗 **URL 必须原样保留**：包括图片、PDF 链接等，不得转义、缩短或描述代替； - 🖼️ **多图必须逐个引用**：每张图片在对应操作步骤中单独嵌入； - ❗ **关键参数缺失必须显式声明**； - ✅ **所有输出内容必须可回溯至辅助线索中的原文或图谱节点**。 uo你是一名资深工业设备维修工程师，严格依据检索信息生成维修方案，不虚构内容。user)rolecontent)model system_promptmessagesuv（暂无法生成可用维修方案，请补充设备型号、运行工况、报警信息与现场照片/录音。）u-正在生成故障原因分析与维修方案u分析生成失败: 如何修复这个故障？titleri$需要准备哪些工具和备件？r=actionsrarWrb) rr r r3rr/rropen_api_chat_without_thinkinggenerate_suggested_replies_qar)rFdevicer$symptomsrG graph_textr^ symptom_text rag_ctx_partsr"rfrag_ctx symptom_descpromptanswerr=rarDrrranalyze_and_generate_repairs         &(*9AM    r~c s|ddpd}|ddpd}d|d|d}z9t|ddId H}t|}t|tr1|ng|d <d|d <t|Id H}|d pFd}d }|||d <|WSty} z"dt | gddddddgt | dt | dWYd } ~ Sd } ~ ww)u}当按指定舰艇范围检索不到有效 RAG 结果时，用通用知识库再检索并生成方案（带兜底说明）。rHr%rIrLrMrNrOrPNrTrWr=u （提示：由于在指定舰艇知识库范围内未检索到有效资料，本次方案基于通用知识库生成，可能与具体舰艇存在差异，请结合实际情况谨慎使用。）u通用知识库检索失败: rmrnrprq) rrrYrr rr~r/rr ) rFrHrIr\r^ new_stater> base_respnoticerDrrr$analyze_and_generate_repair_fallbacks2   rr}questionc sd|d|ddd}zetj|ddIdH}td|tj}|ri|d}t|}t|t rit |d krig}|dd D]}t|t r_d |vr_d |vr_| t |d t |d d q@t |d kri|WSd d d ddd gWStyd d d ddd gYSw)u3根据问答内容生成两个建议后续问题。u 你是一个专业的工业设备问答助手。根据以下问答内容，生成两个用户可能关心的后续问题。 【用户问题】 u 【回答内容】 Niu 请生成两个简洁、实用的问题，这些问题应该： 1. 不得出现需要归档和下载等操作相关的问题 2. 与当前问答内容相关，能够帮助用户进一步了解相关信息 3. 问题要具体、可操作 4. 每个问题不超过20个字 请以JSON格式输出，格式如下： [ {"title": "问题1的标题", "content": "问题1的完整内容"}, {"title": "问题2的标题", "content": "问题2的完整内容"} ] 只输出JSON，不要有其他文字说明。 )rjz\[.*\]rrorirnrmrp)rrsr0searchDOTALLgrouprrr rr2rrr r) r}rr|r> json_matchjson_strsuggested_repliesformatted_repliesreplyrrrrt1s<     rt)__doc__typingrrrrrr0r4tools.function_toolrrmodelsAPI.model_apirutils.function_trackerr r rr6r7r rEr`r~rrtrrrrs2   * 0$+$$&x> o i @sdZddlmZmZmZddlmZmZddlm Z m Z de de de de d ee eff d d Z dde d e de de dee eff ddZ dS)u: 故障诊断 Agent 2：判断是否能在限制的舷号内检索到内容。 - 若能：自动调用 workflow_rag_define 生成维修方案并返回。 - 若不能：返回提示 + 按钮「确认调用相关数据进行分析」，用户确认后由 app 路由到 workflow_rag_define（走通用知识库）。 )DictAnyList)FaultDiagnosisStateparse_and_normalize_input) parse_historyretrieve_graph_and_ragextracted_textqueryhistory_message route_flag rag_statecs&ddlm}||||||dIdHS)u延迟导入避免循环依赖r)run_rag_define_workflow)r combined_queryr r r N)workflows.workflow_rag_definer)r r r r r rr'/app/workflows/workflow_fault_define.py_call_rag_define s  rrreturncs2t|}|p |p d}|||ddddddddgdd }t|IdH}i||}|dr4dgdgdS|d dp;d}|d dpCd} |d dpKd} t|IdH} i|| }|d p_g} t| tojt| d k} | rxt|||||IdHSd|p|dd| pdd| pdd}dddddg}||dgdS)u 执行故障定义工作流：在舷号限定下检索；有结果则调 rag_define 生成方案，无结果则返回确认按钮。 rFN) r rhistory_messages ship_number device_name device_modelfaultneed_user_inputrag_search_resultgraph_search_resultresponsesuggestedReplies error_messageru当前无法从对话中识别到完整的船号、设备与故障信息，请先补充后再点击「确认无误，开始诊断」。 fault_define)ractions result_tagrrrrrru在指定舷号（u 未提供u3）对应的知识库范围内，未检索到与「u设备u 」故障「u 未描述u」相关的有效资料。 是否使用**通用知识库**进行检索并生成维修方案？（方案可能与具体舰艇存在差异，请结合实际情况使用。）contentu$确认调用相关数据进行分析 rag_define)typelabeltexticon)rrgetr isinstancelistlenr)r rr r rr state step1_resultrrrretrieve_result rag_resultshas_ragmsgr"rrrrun_fault_define_workflows^    " r4N)rr)__doc__typingrrr"workflows.workflow_fault_diagnosisrrworkflows.workflow_fault_commonrrstrrr4rrrrs$& qJx Ko i:@svdZddlmZmZmZmZmZmZddlm Z m Z m Z ddl m Z mZddlmZddlmZmZddlmZddlmZdd lmZmZdd lZdd lZdd lZdd lZdd lZdd l m!Z!dd l"m#Z#m$Z$dd l%Z%Gd ddeZ&de'deefddZ(de'deee'effddZ)e$dZ*dddddZ+deee'efdeee'effddZ,de'dee'effd d!Z- " " " " " " " " "dXde'd#e'd$e'd%e'd&e'd'e'd(e'd)e'd*e'de.fd+d,Z/d-e&dee'effd.d/Z0d-e&dee'effd0d1Z1d-e&defd2d3Z2d-e&defd4d5Z3d-e&dee'effd6d7Z4d-e&defd8d9Z5d-e&defd:d;Z6d-e&dee'effdd?Z8d-e&dee'effd@dAZ9d-e&defdBdCZ:d-e&dee'effdDdEZ;d-e&de'fdFdGZ " " " " " dZdLe'dMe'de'dNe'dOe'dPe'dQe'dRee'efdee'effdSdTZ?e@dUkrdd lZdVdWZAeBeAd Sd S)[up 故障诊断工作流（ReAct 风格 - 基于 Checkpointer 的状态持久化版本） 核心改进： 1. 使用 LangGraph Checkpointer 实现真正的状态持久化 2. 通过 interrupt 机制实现"暂停等待用户输入" 3. 支持 chat_id + message_id 恢复工作流状态 4. extract_info 仅首次执行，后续直接恢复状态 工作流架构： START → [检查状态] → extract_info（仅首次）→ agent_think → [决策路由] ↓ ┌─────────────────┼─────────────────┐ ↓ ↓ ↓ ask_user call_tools generate_response ↓ ↓ ↓ [interrupt] process_results ↓ ↓ ↓ check_supplement END（等待） generate_response ↓ ↓ [用户补充?] END ↓ generate_response ↓ END ) TypedDictOptionalDictAnyList Annotated) StateGraphSTARTEND) interruptCommand) MemorySaver)rag_search_toolfault_graph_rag_search) OpenaiAPI)get_all_callbacks) get_thread_idcreate_checkpointerN)SequenceMatcher) RAG_CONFIGKB_TREE_CONFIGc@seZdZUdZeed<eed<eeeefed<eed<eed<eed<eed<eed <eed <eed <eed <eed <e eeeefed<e eed<eed<eeeefed<eeeefed<eed<eed<eed<eeed<eeed<e ed<eed<eed<eed<eed<e ed<e ed<e ed<e ed <eeefed!<e ed"<e ed#<e ed$<eed%<e ed&<eeeefed'<eeefed(<eed)<e ed*<e ed+<e ed,<e ed-<e ed.<e ed/<e ed0<e ed1<eed2<e ed3<e ed4<e ed5<eed6<d7S)8FaultDiagnosisStateu故障诊断工作流状态extracted_textcombined_queryhistory_messages ship_number device_namefaultadditional_info fault_code fault_timefault_frequencytried_measuresrunning_conditionrag_search_resultgraph_search_resultresponsesuggestedRepliesactions error_messageagent_decisionagent_reasoning tools_to_call missing_infoinfo_completeness kb_match_type matched_kb_idmatched_kb_name source_noticeiteration_countmax_iterationsscheme_generatedwaiting_for_supplementextracted_infohas_rag_resulthas_graph_resultis_execution_feedbackexecution_detailwaiting_similar_confirmsimilar_kb_listconfirmed_similar_kbsimilar_confirm_responseuser_confirmed_similaruser_rejected_similarneed_similar_confirm ask_rounduser_confirmed_infoneed_model_confirmuser_confirmed_modelwaiting_feedback user_feedbackwaiting_report_confirmreport_confirmed initialized current_nodeN) __name__ __module__ __qualname____doc__str__annotations__rrrrfloatintboolrVrV*/app/workflows/workflow_fault_diagnosis.pyr-sn     rtextreturncCs|sdS|}tjdd|tjd}tdd|}td|}|r4z t|dWSty3Ynwtd|}|rOz t|dWStyNYnwzt|WSty_YdSw)Nz ```json\s*)flagsz```\s*z \[[\s\S]*\]rz \{[\s\S]*\}) stripresub IGNORECASEsearchjsonloadsgroup Exception)rXcleanedmrVrVrW_safe_json_extractrs0      rghistory_messagecCsV|sgSzt|trt|n|}t|tr|ddWSgWSty*gYSw)N) isinstancerQrarblistrd)rhdatarVrVrW_parse_historys rmurlzapplication/json1testuseradmin)acceptz x-user-idz x-user-namezx-roleitemscCsJg}|D]}t|tr"|||dpgD] }|t|gqq|S)Nchildren)rjdictappendgetextend_flatten_kb_list)rsoutitemchildrVrVrWrys  ryrc s|r t|sdddgdSdtdt|}|s$dddgdSi}g}z$tjddd4IdH }|jtt dIdH}|j d krXdddgdWdIdHWS| }t |t rd |vr~|d d kr~dddgdWdIdHWS|d p|d pg}nt |tr|}ndddgdWdIdHWS|sdddgdWdIdHWSt|}|D]?} | d pd} | d} | dust| sqdtd| } || kr|rt| | d}q|t| | | dq|r|d|ddgdWdIdHWS|r-ddd|dWdIdHWSdddgdWdIdHWS1IdHsFwYWdStyn} ztd| dddgdWYd} ~ Sd} ~ ww)NrZnone)kb_idkb_name match_type similar_list\dg>@F)timeoutverify)headerscoderlrknameid)r~r)r~r kb_numbersr~rexactsimilarz[ERROR] get_kb_id_exact: )rQr\joinr]findallhttpx AsyncClientrw KB_TREE_URLKB_TREE_HEADERS status_coderarjrurkryrvrdprint)r input_numbers exact_matchrclientr&resultkb_list flat_listkbrkidrerVrVrWget_kb_id_exactsl           $  '6(rrZrrrr r!r"r#rc  Csxd} dddddddddd } |||||||||d } | D]\} } | | d p)d }|r6t|r6| | 7} qt| d S) Ng??g{Gz?gQ?g?g{Gz? rrrrr r!r"r#rrZ)rsrwrQr\round)rrrrr r!r"r#rscoreweightsvaluesfieldweightvaluerVrVrW_calculate_info_completenesss6    rstatec# s|ddrtdddiS|ddpd}|dgpg}d}|rf|d d }g}|D]/}t|tr\|d d}|d p@d}|d krP|d|q-|dkr\|d|q-|rdd|nd}g} |ddpod} |ddpwd} |ddpd} |ddpd} |ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddpd}| r| d| | r| d| | r| d| | r| d| |r| d||r| d ||r| d!||r| d"||r | d#|| rd| nd$}d%}d&|d'|p d(d)|d*}ztj|d d+|gd,Id H}t |}t|tsAi}|ddpI| }|ddpR| }|ddp[| }|ddpd| }|ddpm|}|ddpv|}|ddp|}|ddp|}|ddp|} ||||||||| d- }!td.|!dd/|!dd0|!di|!|!d+dd1WSt y}"ztd2t |"d+dd3WYd }"~"Sd }"~"ww)4u 信息提取节点（仅首次执行） 从用户输入中提取故障相关信息，并与已保存的状态合并 rKFu$[extract_info] 已初始化，跳过rL agent_thinkrrZrriNrolecontentuser用户: assistant助手:  rrrrr r!r"r#r舷号: 设备名称: 故障现象: 故障码: u故障时间: 故障频率: 已尝试措施: 运行工况: 其他信息: u（无已提取信息）u你是一个信息提取专家，负责从用户输入中提取维修相关信息。 你需要提取以下信息： 1. 舷号：船舰编号，如"101","111","122"等 2. 设备名称：故障设备的名称 3. 故障现象：故障的具体表现 4. 故障码：报警代码或故障代码 5. 故障时间：故障发生的时间 6. 故障频率：故障发生的频率 7. 已尝试措施：用户已经尝试过的维修方法 8. 运行工况：设备运行时的参数 9. 其他信息：其他补充说明 提取规则： - 如果某项信息没有提及，返回空字符串 - 优先使用当前输入中的信息 - 注意保留已有的信息，不要丢失 输出格式（JSON）： { "ship_number": "舷号", "device_name": "设备名称", "fault": "故障现象", "fault_code": "故障码", "fault_time": "故障时间", "fault_frequency": "故障频率", "tried_measures": "已尝试措施", "running_condition": "运行工况", "additional_info": "其他信息" }uK请从以下内容中提取维修相关信息： 【已提取的信息】  【历史对话】 u（无历史对话）u 【当前用户输入】 u$ 请提取信息（JSON格式）：Tquerymodel json_output system_promptmessagesru[信息提取] 舷号= , 设备= , 故障=)r7rKrLu信息提取失败: rKrL) rwrrjrur\rvrropen_api_chat_without_thinkingrgrdrQ)#rrr history_strrecentpartsrfrr existing_infoexisting_ship_numberexisting_device_nameexisting_faultexisting_fault_codeexisting_fault_timeexisting_fault_frequencyexisting_tried_measuresexisting_running_conditionexisting_additional_infoexisting_info_strrprompt response_textparsednew_ship_numbernew_device_name new_faultnew_fault_codenew_fault_timenew_fault_frequencynew_tried_measuresnew_running_conditionnew_additional_infor7rrVrVrW extract_info s        &  rc& s|ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddp d}|ddp(d}|ddp0d}|ddp8d}|d dp@d}|d dpHd} |d dpPd} |d d } |dd } |dd } |d}|d}|dd}|dd }|dd }|dd }|dipi}|dd }|dd }t|o|}t|o|}t|o|}|durt|dkp| }|durt|dkp| }t|||||||| | d }d}gd}|tfdd |Drd!}d"} td#|d$| || ||d%|d&S| r:|r"d'}d(} td#|d$| || ||d%|d&Sd)}d*} td#|d$| || ||d%|d&S|rq|rqd+}d,|d-d} d.g}!|r\|r\|r\|!d/td#|d$| || |!||d%|d0S|rd+}d1} d.g}!|r|r|r|!d/td#|d$| || |!||d%|d0S|r|s|sd2}d3} td#|d$| || ||d%|d&S|r|r|sd4}g}"|s|"d5|s|"d6|s|"d7d8d9 |"} td#|d$| || |"||d%|d:S||krCd4}d;|d<|} g}"|s|"d=|s"|"d>|s*|"d?td#|d$| || |"p;d@g||d%|d:S|sI|radA}dB} td#|d$| || ||d%|d&S|s|dC}dD} td#|d$| || ||d%|d&Sd+}dE} d.g}!|r|r|r|!d/td#|d$| tdF|dG|dH|gdI}#dJt |#dK|dL| ddMdNdO}$t D]}%z|%|$Wqt yYqw|| |!||d%|d0S)PuF Agent 思考节点：基于当前状态决定下一步动作 rrZrrrrr r!r"r#rr5Fr8r9r$r%r3rr<r@rAr>rDrGNdrr)u 生成报告生成维修报告u生成故障报告u 导出报告u 写报告c3s|]}|vVqdSNrV).0keywordcombined_query_lowerrVrW szagent_think..generate_reportu用户请求生成报告u[Agent 决策] decision=z , reasoning=)r*r+r.r3rLhandle_feedbacku3用户对方案有反馈，进入反馈处理流程 follow_upu*已生成方案，用户进行后续交互 call_toolsu#用户确认使用相似知识库: r rag_searchgraph_rag_search)r*r+r,r.r3rLu0用户拒绝相似知识库，使用通用检索similar_confirmu-等待用户确认是否使用相似知识库ask_user舷号 设备名称 故障现象u缺少基本信息: , )r*r+r-r.r3rLu信息完整性评分 u 低于最低要求 u 故障码u 故障时间u 故障频率u更多详细信息generate_responseu6信息充足，已有检索结果，直接生成回复 confirm_infou6信息充足，需要用户确认后再检索知识库u6信息充足，用户已确认，开始检索知识库u[Agent 提取] 舷号=rr)u🤖 Agent 思考中u🤖 智能分析u🤖 决策判断function_executionu决策: u | 理由: 2...typetitledetails)rwrUr\lenrloweranyrrvrrandomchoicerrd)&rrrrrrr r!r"r#rr5r8r9r$r%r3r<r@rAr>rDrGhas_ship has_device has_faulthas_rag has_graphr.MIN_COMPLETENESS_FOR_GENERATEreport_keywordsdecision reasoningr,r- title_options start_eventcallbackrVrrWrs~                            rc" s|dg}|ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddp&d}|ddp.d}|ddp6d}|d dp>d}|d dpFd} |d dpNd} |d dpVd} |d d} |dd} d}| |krtd|ddg}|r|r|r|dt| dd|dddSg}|r|d||r|d||r|d||r|d||r|d||r|d||r|d|| r|d | | r|d!| |rd"|nd#}|rd$|nd%}d&}d'| d(|d)|d*| d+ }d}ztj|d,|gd-Id,H}|r |nd}WntyA}ztd.t |d}WYd,}~nd,}~ww|sKd/|d0}|r`d1d2d3d4|Dd5}||}gd6}d7t |d8|d9| d:d;}t D]}z||WqwtyYqwwg}d<|vr|d=d>d?d@|vr|dAdBd?dC|vr|dDdEd?t ||dF|dG}|dHd}|dI| ddJ}|rMdK|dL|dM}zXtj|d,dNdOgdPId,H} t| }!t|!tr/|!dr|!d|d<tdQ|!d|!dr|!d|d<tdR|!d|!dr/|!d|d<tdS|!dWntyL}ztdTt |WYd,}~nd,}~wwt|dIdS)Uu~ 询问用户节点：使用 interrupt 暂停等待用户输入 最多询问4轮，超过后强制进入下一步 r-rrZrrrr r!r"r#rrr.rrCu'[ask_user] 已达到最大询问轮次 u，强制进入下一步rrrr)rCrLr,updategotorrrr发生时间: rrrru；暂无u、u 相关信息u你是一个专业的故障诊断助手，需要友好地引导用户提供缺失信息。 要求： 1. 语气友好、专业，不要生硬 2. 说明为什么需要这些信息（更准确的诊断） 3. 鼓励用户提供更多细节up请生成一段友好的回复，引导用户补充缺失信息。 【已获取的信息】（完整性评分: u） u 【缺失的信息】 u 【用户当前输入】 u 请生成回复：Nrrrru[ask_user] API调用失败: u***【需要更多信息】** 请补充：uD 提供这些信息后，我可以更准确地为您诊断故障。u! **📋 已获取的信息：** rcs|]}d|VqdS- NrVrpartrVrVrWrzask_user..z --- )u📝 需要更多信息u📝 信息补充u📝 请提供详情ru需要用户补充: u (当前完整性: )rru 补充舷号u 舷号：rrru补充设备名称u设备名称：ru补充故障现象u故障现象： user_input)r&r' waiting_forr-rr)rrLrCuC从用户输入中提取缺失的信息。 缺失的信息类型: u 用户输入: u 请提取用户补充的信息，输出JSON格式： {"ship_number": "舷号", "device_name": "设备名称", "fault": "故障现象"} 如果某项信息没有提及，返回空字符串。Tu你是信息提取专家。ru[ask_user] 提取到舷号: u"[ask_user] 提取到设备名称: u"[ask_user] 提取到故障现象: u[ask_user] 信息提取失败: )rwrrvr rrrr\rdrQrrrr rgrjru)"rr-rrrrr r!r"r#rrr.rCMAX_ASK_ROUNDSr,existing_parts existing_str missing_strrrr&rexisting_info_sectionrrrsuggested_repliesr  user_query update_dictextract_promptextract_response extractedrVrVrWrs                        rc s|ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddp d}|ddp(d}|ddp0d}|ddp8d}|d dp@d}|d dpHd} |d d } g} |r[| d ||re| d||ro| d||ry| d||r| d||r| d||r| d||r| d|| r| d| | rddd| Dnd} d| d| dd} gd}dt|d | dd!d"}tD]}z||WqtyYqwd#d$d%d&d'd%g}t| |d(d)}|d*d}d+|vsd,|vsd-|vr1td.d/g}|r&|r&|r&|d0t d1|d2|d3d2d4Std5|t d6|d7d8d7d4S)9uO 确认信息节点：在调用工具前让用户确认或补充信息 rrZrrrr r!r"r#rr.rrrrrrrrrrrcsrrrVrrVrVrWrTrzconfirm_info..ru/**📋 请确认以下信息是否正确：** u **信息完整性评分：** z.0%u --- **💡 如果信息有误或需要补充，请直接告诉我。** **💡 如果信息正确，请点击"确认并继续"开始检索知识库。**)u✅ 信息确认u📋 请确认信息u🔍 准备检索ru%等待用户确认信息 (完整性: rru确认并继续u信息正确，请继续r 补充信息u我需要补充： user_confirmr&r'r!ru正确确认u继续u<[confirm_info] 用户确认信息正确，准备调用工具rrTr)rDrrLr,ru)[confirm_info] 用户需要补充信息: Fr)rDrrL) rwrvrrrrrdr rr )rrrrrr r!r"r#rr.r#r$r&rrrr'r r(r,rVrVrWr1s          rc) s|dg}|ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddp&d}|d}|d}d }d} d} d} |d d } |d ipFi} | rb| rbd }| dd}| dd}|rvt|IdH}|dd} |dd} | sv|} |} d|vr|durd|d|d}zt|ddIdH}td|rt|nddWnty}ztdt|g}WYd}~nd}~wwd| d} |}d|vr|dur|r|r|rzt|||dIdH}td|rt|ndWnty}ztd t|d}WYd}~nd}~wwgd!}d"t |d#| d$|d%}t D]}z||Wq+ty?Yq+wt |t rH|ngt |trQ|nd|| | | d d t|t|d&d' Sd|vr |dur t|IdH}|dd}|dd}|d(d)}|d*g}td+|d,|d|d|d}|d kr|rz8t|d|d-IdH}|} |} td.|rt|ndd|rt|dkrt|ddIdH}d/}Wnty}ztdt|g}WYd}~nd}~ww|d ks|s t|ddIdH}d}d}d0}t |t r\|r\|D]:}t |trZ|d1d0}||krZ|}|dd}|dd} |rN|rN|}| rZ| rZ| }q!|ra|nd2} |} d/}td3| d4||r|rt|dkrdtd5|}!dtd5| }"|!r|"r|!|"krtd6g}#|ddD]#}t |tr|d7d}$|$r|$r|$|#vr|#|$q|#rd8d9d:|#Dnd;}%d<|d=| d>|%d?| d@ }&|dd/| | dA|r|ngdA|&t|dBdC S|r dD|dE| dF} |}|d/kr"| r"dtd5| }"|"r"|"}d|vrp|durp|rp|rp|rpzt|||dIdH}td|rKt|ndWntyo}ztd t|d}WYd}~nd}~wwgd!}d"t |dGdH|d%}t D]}z||WqtyYqwt|ot|dk}'t|ot|dIk}(|'s|(stdJt |t r|ngt |tr|nd|| | | d d d d dAdKdL S|||| | | d d |'|(d d&dL S)Mu调用检索工具r,rrZrrrr$r%rr@Fr>similar_confirmedrNr~ru设备u ，故障u的维修方案)rtop_ku;RAG 检索完成（用户确认相似知识库），返回 ru 条结果uRAG 检索失败: u+ℹ️ 以下方案来源于您确认的「u」知识库。r)rr fault_symptomu#图谱检索完成，结果长度: u图谱检索失败: )u🔍 正在检索知识库u🔍 查找相关资料u🔍 智能检索ru 使用确认的相似知识库: u , 舷号: rr) r$r%r/r0r1r2r<rBr8r9rLrr}ru[知识库匹配] 舷号=u, 匹配类型=)rr3r~u,RAG 检索完成（精确匹配），返回 rrru通用知识库u最相关资料: u , 评分: ruB[相似匹配] 检索到其他舷号的资料，需要用户确认filenamercSsg|]}d|qS)rrV)rfnrVrVrW )szcall_tools..u多个相关文档u,【相似资料确认】 未找到舷号「u-」的专属知识库资料，已为您在「u#」中检索到最相关资料： u5 请问是否使用该资料进行诊断？ [KB_ID:]Tr) r$r%r/r0r1r<r=rBr?r8rLu⚠️ 未找到舷号「u0」的专属知识库，以下方案来源于「u*」，请结合实际情况参考使用。u调用工具: rruO[call_tools] 未找到任何相关资料，需要用户确认使用模型能力 model_confirm) r$r%r/r0r1r2r<rBr8r9rErL)rwrrainvokerrrdrQrrrrrjrkrUrur\rr]rrv))rr,rrrr rag_results graph_resultsr/r1r0r2r@r>confirmed_kb_namesimilar_ship_number kb_result rag_queryrgraph_ship_numberrrrr~rr best_kb_name best_kb_id best_scorer{r found_kb_name found_kb_idrrfilenames_listr6 filenames_strconfirm_responserr rVrVrWrs                            rc s |ddpd}|ddpd}|ddpd}d|pdd|p"dd|p'dd }gd }d t|d d }tD]}z||Wq;tyLYq;wddddddg}t||dd} | dd} d| vsqd| vsqd| vrtdtd| ddddStd| td| d dd dS)!us 模型能力确认节点：当没有找到任何资料时，让用户确认是否使用模型本身能力 rrZrrup**⚠️ 未找到相关资料** 抱歉，在知识库中未找到与以下信息相关的资料： - 舷号： 未提供 - 设备名称： - 故障现象：u **💡 您可以选择：** - 使用 AI 模型的知识库为您生成一般性建议 - 提供更详细的信息重新检索 请问是否使用 AI 模型为您生成建议？)u🤖 AI 模型确认u⚠️ 资料未找到u💡 使用模型能力ru<未找到相关资料，等待用户确认使用模型能力ru使用 AI 模型u%确认，使用 AI 模型生成建议rr-u我需要补充更多信息：r9r/rr0AIu模型u.[model_confirm] 用户确认使用模型能力Tr)rFrrLru*[model_confirm] 用户选择补充信息: Fr)rwrrrrdr rr ) rrrrr&rrrr'r r(rVrVrWr9s`      r9c s|dd}|dd}|dgpg}|ddpd}|ddp$d}|ddp,d}|s1d}d d d d d d g}t||d|d}|dd} | ro|dd|dtd|d} td|tdd| ddddStdtddddddS)uH 相似资料确认节点：使用 interrupt 等待用户确认 r?rZr1r=rrrub【相似资料确认】 未找到专属知识库，请确认是否使用相似知识库资料。u 确认使用u确认使用该知识库ru取消u取消，使用通用检索r)r&r'r!r1 confirmedFr0r)r~rru5[similar_confirm] 用户确认使用相似知识库: Tr)r@rAr>rLru3[similar_confirm] 用户取消，直接生成回复r)r@rArL)rwr rr]rrr ) rr?r1r=rrrr' user_responseuser_confirmedr>rVrVrWrsR     rc-s|ddpd}|dgpg}|ddpd}|ddp d}|ddp(d}|ddp0d}|ddp8d}|d dp@d}|d dpHd} |d dpPd} |d dpXd} |d p_g} |dpfd} |dd}|dd}|dd}d}|r|dd}g}|D]3}t|tr|dd}|dpd}|dkr|d|q|dkr|d|ddq|rd|nd}| ot| dk}| ot| dk}|s]|s]|s|s|sd}d |d!}n7d"}d#|pd$d%|pd$d&|pd$d'|pd$d(|pd$d)| p d$d*| pd$d+| pd$d,|pd-d.}ztj|d|gd/IdH}|r4|nd0d1d2d3gd4d5WSt y\}zd6t |gd4d5WYd}~Sd}~wwg}| dd7D]}t|tr|d8ptd}|r||qe|rdd9d:t |Dnd;} t| d| d?|pd$d@|pd$dA }!ztjddBdCd|!dDgdEIdH}"|"dFdG}#|"dHdI}$Wn$t y| r| n|r|dndG}#| rdJn|rdIndK}$Ynw|#dGkrHdL}d#|pd$d%|pd$d&|p d$d.}ztj|d|gd/IdH}|r#|nd0gd4d5WSt yG}zd6t |gd4d5WYd}~Sd}~ww|$dJkrOdMndN}$dO|$dP|$g}%dQt |%dR|#dd<dSdT}&tD]}'z|'|&Wqot yYqowd}(|r|(dU|d7}(|r|(dV|d7}(| r|(dW| d7}(| r|(dX| d7}(| r|(dY| d7}(|r|(dZ|d7}(|o|p|})|)rd[|pd$d\|pd$d@|pd$d|(d]|#d^|d_ }nd`|pd$d\|pd$d@|pd$d|(d]|#da }zQtjddbd|dDgdcIdH}"|"r$|"ndd}"|r0|de|"}"df|$dg}*|*dh|"}"|)sFdi}+|"|+7}"djdkd3dldmd3dndod3g},|"g|,dB|) d4dpWSt y}}zdqt |ggd4drWYd}~Sd}~ww)su生成最终回复rrZrrrrrrr r!r"r#r$r%r5Fr2r1Nrrrrrrrrru你是一个友好的故障诊断助手。用户可能只是在打招呼或询问一般性问题。 请友好地回复，并简要介绍你能提供的帮助。u 用户说：u 请友好回复：u你是一个专业的故障诊断助手。 虽然没有检索到相关资料，但可以根据用户提供的信息给出一般性建议。 注意：明确告知用户这是基于一般经验的建议。u用户描述： - 舷号: rJu - 设备名称: u - 故障现象: u - 故障码: u - 故障时间: u - 故障频率: u - 已尝试措施: u - 运行工况: u - 其他信息: 无u, 请给出一般性的故障诊断建议：ru$抱歉，未能找到相关资料。u提供更详细信息u我来提供更详细的信息rend)r&r'rLu&抱歉，处理过程中出现错误: rXcSs$g|]\}}d|dd|qS)z [rz] rV)rirXrVrVrWr7]s$z%generate_response..u (无RAG结果)ru# 任务 你是一个信息源筛选器。请从以下两个来源中，筛选出**最多两条**与用户问题最相关的原始字符串。 # 来源 ## 1. 图谱结果 u ## 2. RAG检索列表 u" # 用户问题 - 设备名称：rLu # 筛选规则 1. 最多选择两条最相关的结果 2. 如果所有结果都完全不相关，输出"NO_RELEVANT_RESULT" # 输出要求（JSON格式） { "type": "graph或rag或both或none", "answer": "合并后的相关内容字符串" }Tu'你是一个严格的信息筛选器。)rr)rrrranswerNO_RELEVANT_RESULTrraggraphr}u你是一个专业的故障诊断助手。 虽然没有检索到相关资料，但可以根据用户提供的信息给出一般性建议。u图谱u文本u!✨当前使用的检索类型为u✨本次检索策略为ru 内容为rru- 故障码/报警代码：u- 故障发生时间：u- 故障频率/持续时间：u- 已尝试的维修措施：u- 设备运行工况：u- 其他相关信息：uw你是一名资深工业设备维修工程师。用户正在与你进行后续交互。 【设备信息】 - 舷号：rKu 【参考资料】  【用户当前问题】  请给出回复：u你是一名资深工业设备维修工程师，请根据以下信息生成故障分析与维修方案。 【设备信息】 - 舷号：u 【输出要求】 1. 先用一句话判断故障原因（包含舷号、设备、故障现象，不超过40字） 2. 然后给出维修方案，步骤清晰、可直接执行 3. 如果参考资料信息不足，明确指出缺少什么 请直接输出方案：u]你是一名资深工业设备维修工程师，严格依据检索信息生成维修方案。)rrru抱歉，无法生成回答。z --- u本方案依据u知识库生成。 u --- **💡 请您确认维修方案是否正确：** - 如果方案有误或需要调整，请告诉我具体的错误之处 - 我会根据您的反馈重新生成更准确的方案 请问方案是否有需要修改的地方？u 方案有误u方案有误，需要修改： 遇到问题执行中遇到问题：r请帮我生成维修报告)r&r(r'r5rGrLu分析生成失败: r&r(r'rL)rwrjrur\rvrrrrrdrQ enumeraterrr)-rrrrrrrrr r!r"r#r;r<r5r2r1rrrrfrrrr rrr&r rag_ctx_partsr{rX rag_list_str rag_promptrW rag_answerrag_typerrr detail_info is_follow_up scheme_sourcesupplement_promptr'rVrVrWrs              "              rc s|ddpd}|dgpg}|ddpd}|ddp d}|ddp(d}|dp/g}|dp6d}d}|r|d d } g} | D]3} t| trx| d d} | d pXd} | d krh| d| qE| dkrx| d| d dqE| rd| nd}g}|d dD]}t|tr|dpd}|r||qd}|rt|dkr|d d}n|rd|d dd d}d}d|pdd|pdd|pdd|pdd |d!|d" }zTtj|d |gd#Id H}|r|nd$}d%d&d'd(d)d'g}gd*}d+t |d,|d d-d.d/}t D]}z||Wqt y,Yqw||gd0d1d2WSt yT}zd3t |ggd1d4WYd }~Sd }~ww)5u后续问答节点rrZrrrrr$r%rQNrrrrrrrRrr2rXrir]u你是一名资深工业设备维修工程师，正在协助用户执行维修方案。 回复要求： 1. 理解用户当前的问题或反馈 2. 结合之前的维修方案和参考资料给出针对性建议 3. 回复简洁实用u【设备信息】 - 舷号：rJrKrLu 【参考资料】 rSrr[r\ru$抱歉，无法处理您的问题。r^r_rrr`)u💬 后续问答u💬 执行指导u💬 问题解答ru处理后续问题: rrTrT)r&r'r(r5rLu#处理您的问题时出现错误: )r&r'r(rL)rwrjrur\rvrrrrrrrrdrQ)rrrrrrr;r<rrrrfrrrcr{rXreference_materialrrr&r'rrrrrVrVrW follow_up_qas          roc sddlm}|ddpd}|dg}|ddpd}|ddp$d}|ddp,d}|r6tj|d d nd}z ||||d d Id H}|dd|dg|dgdddWStyv} zdt| ggddWYd } ~ Sd } ~ ww)u报告生成节点r)run_other_report_workflowrrZrrrrF) ensure_asciireport)rrrh route_flagNr&r(r'TrT)r&r(r'r5rLu报告生成失败: ra)workflows.workflow_other_reportrprwradumpsrdrQ) rrprrhrrrhistory_message_json report_resultrrVrVrWr}s:      rc sb|ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddp d}d|d|p(dd |p-dd |p2dd |d d t|d krBdndd }dd||||ddg}dddg}gd}dt|d|d ddd} tD]} z| | WqqtyYqqwt|||dd} | dd} | dkrtdt|d d!d"d!d#Std$t|d%d&d%d#S)'uZ 处理用户反馈节点：接收用户对方案的反馈，提供上报 actions rrZrrru`**📝 已收到您的反馈** 感谢您对维修方案的建议！您的反馈已记录： > u1 --- **📋 反馈信息摘要：** - 舷号：rJrKrL - 反馈内容：Nrruv --- **💡 您可以选择：** - 点击「上报」将反馈提交给相关部门 - 继续对话获取更多帮助rru上报)rrrfeedback)rrrlu 继续对话我还有其他问题：r)u📝 反馈处理u📋 方案反馈u✅ 反馈确认ru处理用户反馈: rmrfeedback_confirm)r&r(r'r!actionu*[handle_feedback] 用户选择上报反馈Tconfirm_report)rHrIrLru$[handle_feedback] 用户继续对话r)rHrL) rwrrrrrdr rr ) rrrrrr&r(r'rrrr  user_actionrVrVrWrs~          rc s|ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddp d}d|p%dd|p*dd |p/dd |d d t|d kr?d ndd }ddddddg}gd}dt|dd}tD]} z| |Wq^tyoYq^w|g|ddddS)u@ 上报确认节点：用户点击上报后确认完成 rrZrrrHu_**✅ 上报成功** 您的反馈已成功上报！ --- **📋 上报信息：** - 舷号：rJrKrLrxNrruC --- **💡 感谢您的反馈，相关部门将及时处理。**rr`ru 继续咨询rz)u✅ 上报成功u📋 反馈已提交u 🎉 完成ru反馈上报成功rTFrT)r&r(r'rJrIrL)rwrrrrrd) rrrrrHr&r'rrrrVrVrWr}sJ      r}cCs4|dd}|dd}|dd}||krdS|S)uAgent 思考后的路由r*rr3rr4r2rrw)rr r3r4rVrVrW_route_after_think-s   rcCs,|dd}|dd}|rdS|rdSdS)u检索工具调用后的路由rBFrErr9rr)rrBrErVrVrW_route_after_tools9s  rc Cs.tt}|dt|dt|dt|dt|dt|dt|dt |dt |d t |d t |d t |d t|td|dd|dtddddddd d d |dtdd dd|dt|dt|d t|d t|d t|j|dS)u 创建故障诊断工作流（基于 Checkpointer 的状态持久化版本） 核心改进： 1. ask_user 和 similar_confirm 使用 interrupt 实现暂停等待 2. 用户输入后通过 Command 恢复执行 3. 状态自动持久化，无需手动传递 rrrrrrrorr9rrr})rrrrrrrr)rr9r checkpointer)rradd_noderrrrrrrorr9rrr}add_edger add_conditional_edgesrrr compile)rworkflowrVrVrWcreate_fault_diagnosis_workflowDsH                     rrrrsprevious_state_jsonchat_id message_idrOc  sf|r|nd} | rdd| iini} |dur"ddlm} | IdH}t|d} | rkz| | IdH} | r| jr| j}td|dd |d d |d | jrntd |r]|nd|i}| t |d| IdH}n|}|dr|dd|}i||t |dd}| || IdH}nid|d|dt |ddd dd dddddddddddddddddddd gd!gid"dd#dd$dd%gd&gd'd(d)dd*dd+dd,dd-dd.d/d0dd1dd2id3dd4did5dd6dd7dd8gd9id:dd;dddd?dd@ddAddBddCddDddEddddF}| || IdH}Wnt yj}ztdG|ddl }|i}WYd}~nd}~wwid|d|dt |ddd dd dddddddddddddddddddd gd!gid"dd#dd$dd%gd&gd'd(d)dd*dd+dd,dd-dd.d/d0dd1dd2id3dd4did5dd6dd7dd8gd9id:dd;dddd?dd@ddAddBddCddDddEddddF}z | || IdH}Wn0t yL}z#tdHt|ddl }|dIt|gdJgdKWYd}~Sd}~ww|durTi}|dLg}|r|re|djni}tdM||ddNgdJ|d g|dOddPS|d"rdI|d"gdJgdKS|dQd}|sdJ}|dd|d!g||d g|dRS)Su 执行故障诊断工作流 Args: extracted_text: 文本描述 combined_query: 组合查询 history_message: 历史消息（JSON格式） route_flag: 路由标识 previous_state_json: 兼容参数（已废弃） chat_id: 聊天会话 ID message_id: 消息 ID checkpointer: LangGraph checkpointer 实例 user_response: 用户恢复执行的响应数据 Returns: 工作流执行结果 N configurable thread_idr)checkpointer_managerru2[Checkpointer] 发现已保存状态: ship_number=rz, device_name=rz, fault=ru0[Checkpointer] 恢复执行，注入用户响应r)resumer F)rrrKrrrZrrr r!r"r#r$r%r&r'r(r)r*r+r,r-r.rr/r0r1r2r3r4r2r5r6r7r8r9r:r;r<r=r>r?r@rArBrCrDrErFrGrHrIrJru#[Checkpointer] 状态恢复失败: u[工作流执行失败] u#故障诊断工作流执行失败: fault_diagnosis)r&r( result_tagr' __interrupt__u2[Interrupt] 工作流中断，等待用户输入: u请提供更多信息r!)r&r(rr'r!rs)r&r(rr'rs)checkpointer_configrget_async_checkpointerr aget_staterrrwtasksr:r rmrd traceback print_excrQr)rrrhrsrrrrrOrconfigrapp current_state saved_state resume_valuer merged_query initial_staterr interruptsinterrupt_datarVrVrWrun_fault_diagnosis_workflowvsB    ,       !"#$%&'()*+,-./012347      !"#$%&'()*+,-./012348            r__main__cs2tdtdddddIdH}td|dS)Nu4测试故障诊断工作流（Checkpointer 版本）u101舰主机发生异响 test_chat test_msg_1)rrrru结果: )rr)rrVrVrWtest^s r) rZrZrZrZrZrZrZrZrZr)rZrZrZrZrZNN)CrPtypingrrrrrrlanggraph.graphrr r langgraph.typesr r langgraph.checkpoint.memoryr tools.function_toolrrmodelsAPI.model_apirutils.function_trackerrrrrasynciorar]rrdifflibrrrroperatorrrQrgrmrrryrrSrrrrrrr9rrrorrr}rrrrrMrrunrVrVrVrWs     E * :  )c,cvD8g$X4 5   f ,XNX'x ӱMj_>dZddlmZmZmZmZmZddlmZm Z m Z ddl m Z m Z ddlmZddlmZddlmZmZmZddlmZdd lmZdd lmZmZmZdd lmZdd l m!Z!m"Z"m#Z#m$Z$m%Z%m&Z&m'Z'm(Z(m)Z)m*Z*m+Z+dd l,m-Z-ddl.m/Z/ddl0m1Z1m2Z2ddl3m4Z4m5Z5ddl6m7Z7ddl8Z8ddl9Z9ddl:Z:ddl;Z;ddlde>fdZ?dJde>de>de>de>deee>eff dZ@ddddd d d d!d"d# ZAdKde>de>de>d$e>d%e>d&e>d'e>d(e>d)e>deBfd*ZCd+e=dee>effd,ZDd+e=de>fd-ZEd+e=dee>effd.ZFd+e=dee>effd/ZGd+e=de fd0ZHd+e=de fd1ZId+e=dee>effd2ZJd+e=de fd3ZKd+e=dee>effd4ZLd+e=dee>effd5ZMd+e=dee>effd6ZNd+e=dee>effd7ZOd+e=dee>effd8ZPd+e=dee>effd9ZQd+e=dee>effd:ZRd+e=de fd;ZSd+e=dee>effd<ZTd+e=de>fd=ZUd+e=de>fd>ZVd+e=de>fd?ZWdLd@ZXdMdAe>dBe>dCe>dDe>dEe>dFe>dGe>dHee>efdee>effdIZYy)Nu+ 故障诊断工作流 checkpointer 版本 ) TypedDictOptionalDictAnyList) StateGraphSTARTEND) interruptCommand)graph_rag_search) rag_search)atlas_retrievalformat_atlas_results!extract_entity_names_from_history) OpenaiAPI)get_all_callbacks)extract_image_pathsnormalize_markdown_imagesget_image_prompt_guidance)run_baike_workflow) safe_json_extract parse_historynormalize_latex_spacingremove_duplicate_contentconvert_rag_resultcalculate_info_completenessemit_callback_eventbuild_history_strbuild_detail_infoappend_atlas_sectionstream_format_and_postprocess)generate_report_word)is_confirmation_intent)KB_TREE_CONFIG SERVER_CONFIG)FAULT_DIAGNOSIS_PROMPTSCOMMON_PROMPTS)record_fault_from_stateNceZdZUdZeed<eed<eeeefed<eed<eed<eed<eed<eed <eed <eed <eed <eed <e eeeefed<e eed<e eeefed<eed<eeeefed<eeeefed<eed<eed<eed<eeed<eeed<e ed<eed<eed<e ed<e ed<e ed<e ed<eeefed <e ed!<e ed"<e ed#<e ed$<e ed%<e ed&<eed'<e ed(<e ed)<e ed*<eed+<eed,<eed-<eed.<e ed/<eed0<eed1<e eeed2<e eeefed3<eed4<y5)6FaultDiagnosisStateu故障诊断工作流状态extracted_textcombined_queryhistory_messages ship_number device_namefaultadditional_info fault_code fault_timefault_frequencytried_measuresrunning_conditionrag_search_resultgraph_search_resultdeep_rag_resultsresponsesuggestedRepliesactions error_messageagent_decisionagent_reasoning tools_to_call missing_infoinfo_completeness matched_kb_idmatched_kb_nameiteration_countmax_iterationsscheme_generatedwaiting_for_supplementextracted_infohas_rag_resulthas_graph_result ask_rounduser_confirmed_infoneed_model_confirmuser_confirmed_model user_feedbackwaiting_report_confirmreport_confirmed initialized current_node user_intentfollow_up_intentuser_feedback_for_regenerateis_regeneratinglast_generated_scheme scheme_typedeep_analysis_points atlas_resultslast_combined_queryN) __name__ __module__ __qualname____doc__str__annotations__rrrrfloatintboolTe:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\workflows\workflow_fault_diagnosis.pyr+r+s%4S>** JOOT#s(^ 455!#&tCH~..M4S>** $sCx. !!9s)  cN"N  "%%"49--DcN++rir+contentreturnc|s|Stjddjdtjddjd}d|r)ddlm}||}|j d|jrtjdfd |}nrtjdfd |}rtjd fd |}|S) u 预处理方案内容：将相对路径图片URL转为绝对URL 图片格式解析和公式渲染由 word_generator.py 直接处理 base_url/urlr)urlparsez://z!(/api/v1/knowledge/files/[^)\s]+)c|jdjds|jdS|jdSNhttpgroup startswith)mkb_hosts rjz-_preprocess_scheme_for_word..xs@aggaj6K6KF6S !''!*.cYZY`Y`abYccric|jdjds|jdS|jdSrtrwrzrns rjr|z-_preprocess_scheme_for_word..~@qwwqz7L7LV7T 1771:,/dZ[ZaZabcZddriz(/picture/[^)\s]+)c|jdjds|jdS|jdSrtrwr~s rjr|z-_preprocess_scheme_for_word..rri) r&getrstripr% urllib.parserrschemenetlocresub)rk kb_base_urlrr kb_parsedrnr{s @@rj_preprocess_scheme_for_wordrcs   R077 d}|r|d|}|r|d|}t|}djtjdd}t j |d}t j d}d |d |d |d |d } t jjt jjt} t jj| } t jj| d} t j| dt j d} tjdd|}|d| d}t jj| |}t| ||}g}|rdt jj|rEt!j"dd}|d|}|j%d|d||| dt'd||S#t($r.}t'd|ddl}|j-gcYd}~Sd}~wwxYw)u9 从方案内容直接生成报告并返回下载按钮 Args: scheme_content: 方案内容（Markdown 格式） ship_number: 舷号 device_name: 设备名称 fault: 故障现象 Returns: actions 列表，包含下载按钮（如果生成成功） u维修方案报告z - roABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ)kz-%Y-%m-%d-%H%Mz%Y-%m-%d %H:%Mz## **u** 报告编号：u 编制时间：z ---  created_wordT)exist_okz %Y%m%d_%H%M%Sz [\\/:*?"<>|]_z.docx)markdowntitleoutputrnz/api/download/download)typelabelrqfileNamerku3[_generate_report_from_scheme] 报告生成成功: u3[_generate_report_from_scheme] 生成报告失败: rN)rjoinrandomchoicestimestrftimeospathdirnameabspath__file__makedirsrrr#existsr&rappendprint Exception traceback print_exc)rr/r0r1 report_titleprocessed_contentrandom_letters report_number compile_timereport_content current_dir parent_dirword_dir timestamp safe_title file_name output_path word_resultr=rn download_urlers rj_generate_report_from_schemers9+ )]#l^>+6$((R8H&Z~i[AL NNJ<.8NVboxEST U G }U V  CA3GH sG"G%% H.#HHHg??g{Gz?gQ?g?g{Gz? r/r0r1r3r4r5r6r7r2r3r4r5r6r7r2c :|||||||||d } tt| S)Nr)rFAULT_INFO_WEIGHTS) r/r0r1r3r4r5r6r7r2valuess rj_calculate_info_completenessrsE(udnI^mAOfwL[\F &'96 BBristatecK|jddxsd}|jdixsi}|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|s|s|s|rtddd d Std }td j | } t j |dd|gd{}t|} d} t| tr| jdd} td| | dk(r| dd dS| dd S7Q#t$r(} tdt| dddd dcYd} ~ Sd} ~ wwxYww)u 意图分类节点 r-rorJr/r0r1u<[classify_intent] 已在维修流程中，跳过意图分类维修 extract_info)rVrUclassify_intent_systemclassify_intent_userr-NTquerymodel json_output system_promptmessagesintentu[意图分类] 用户意图: F)rVrHrU follow_up_qau[意图分类失败: u，默认按维修处理) 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舷号= , 设备= , 故障=)rJrTrUu信息提取失败: )rTrU)rrrrrr'r(rrrrrrrrc)rr-r.r existing_infoexisting_ship_numberexisting_device_nameexisting_faultexisting_fault_codeexisting_fault_timeexisting_fault_frequencyexisting_tried_measuresexisting_running_conditionexisting_additional_inforrrrrnew_ship_numbernew_device_name new_faultnew_fault_codenew_fault_timenew_fault_frequencynew_tried_measuresnew_running_conditionnew_additional_inforJrs rjrrsQ yy& 45 ..YY/4:Nyy!3R8>B#$42FKM 99]B7=2 99]B7=2YYw+1rN))L"5;))L"5;$yy):B?E2#ii(8"=C!&+>!C!Ir$yy):B?E2x(<'=>?~.B-CDE~n-=>?{+>*?@A~.A-BCD~.F-GHI01H0IJK!~.H-IJK~.F-GHI4A -0Ga+,ABM / 0 7 7+:#:% 8FD'FFVZ^koLVXYY "=1&$'F **]B7O;O **]B7O;OJJw+=~ L"5L9LL"5L9L$jj):B?[C[#ZZ(8"=XAX & +> C aGa$jj):B?[C[)8ajzHWeyL_qG\pCE &~m'D&EY~^kOlNmmvxFGNxOwPQ Ru.u>QUfsuu)Y, D $SVH-.#MCCDsIH'N*M%M"DM%!N"M%% N.N N NNNc 'K|jddxsd'|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|jd dxsd}|jd dxsd}|jd dxsd} |jd gxsg} |jd d} |jdd} |jdd} |jd}|jd}|jdd}|jdd}|jdd}t|xr|j}t|xr|j}t|xr|j}|duxrt|dkDxs| 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!pG^_d !pfxy{ !pJKchD,1e]_zUZjo@BRTln !p #{{=&AAf)>f:JNf[mo|~MpNfO\^`fanprfsz|~fPRTfUaceffrtvf rf"2Bf7JBfObdhfi~AEfFPRTfUgikfluwyfzIKMfN^`bfctvxfyHJLf Bf2Cf8GfL]_afbsuvfxHJKfL^`eff~@EfFVXZf[kmrfsEGLf $Uf,>rfPQhmEJch}BTVqvKP`evxHJbdf  V;;}f==F~OR0J0:A,, B>BRST*..z;RS_m_q_qr{}`APavDvHvHI[]_v`p~pBpBCPRTpUW W zz/"A&BYAZ[giyJ_ac cL"-J &  :r2fjjTV>WfpFLFPFPQcegFhwA CCYK 9U #OFB  7s; <     !F  > V ,SVH5 6     !"Ec!fX NZ\k|RTV V  Vs?SPSP/*P +CP/P#P/P&BP/0P)1BP/ P,P/BSQ-+Q*,Q-0C.S P/#P/&P/)P/,P// Q'8$Q"S"Q''S*Q-- R>6=R93R>4S9R>>S)rororo) rororororororororor )rororororoNN)Zrbtypingrrrrrlanggraph.graphrr r langgraph.typesr r tools.function_toolr tools.rag_toolsrtools.graph_toolsrrrmodelsAPI.model_apirutils.function_trackerrutils.image_utilsrrrworkflows.workflow_baikerworkflows.workflow_utilsrrrrrrrrr r!r"utils.word_generatorr#utils.intent_matcherr$rr%r&promptsr'r(tools.fault_record_dbr)rrrrrr+rcrrrrerrrrrr"rrrkr%r rrrrrrrrrrr r,rhrirjr<s{8722.0&ff)4gg7 670;9 B)BH'''TFF3FZ]FknFx|~BCFHKCK~LyMFP&*$]aquKOcg~BW[\CcCSCVYCloCCFC^aCx{CUXCpsC}BC$c!4$cc3h$cL!4OD1ODd38nODbcL0cLT#s(^cLJt-t'tlL 1L gL \<H/<HDcN<H|( 2( w( TJy#6Jy4S>JyX )*= )$sCx. )bd!4bdc3hbdHq(;qS#XqfS}1DS}cSVhS}j$H1$Hd38n$HLy!4yc3hy&< !4< < |f 3fS#Xf>1c 2s 1c(7TfCsfC3fC`cfCuxfCTWfCfifC{~fCeijmorjresfCCDGILDLMfCriDxBo @iI@sdZddlmZmZmZmZmZddlmZm Z m Z ddl m Z m Z ddlmZddlmZddlZddlZddlZddlZddlZddlmZdd lmZmZGd d d eZd ed eefddZded eeeeffddZdeded e fddZ!edZ"dddddZ#deeeefd eeeeffddZ$d ed eeeffd!d"Z% # # # #dOd ed$ed%ed&ed e f d'd(Z&d)ed eeeffd*d+Z'd)ed eeeffd,d-Z(d)ed eeeffd.d/Z)d)ed eeeffd0d1Z*d)ed eeeffd2d3Z+d)ed eeeffd4d5Z,d6ed7ed eeeeffd8d9Z-d)ed eeeffd:d;Z.d)ed efdd?Z0d)ed eeeffd@dAZ1dBdCZ2 # # #dPdDedEededFedGed eeeff dHdIZ3e4dJkrddlZdKdLgZ5dMdNZ6e7e6dSdS)Quo 操作工作流（ReAct 风格 - 智能交互版 v2） 核心改进： 1. 更严格的信息收集：设置信息完整性阈值，引导用户提供详细信息。 2. 方案生成后可补充信息：用户可以继续补充信息优化方案 3. 历史检索结果复用：相似查询复用已有检索结果，避免重复调用 工作流： START → agent_think → [决策路由] ↓ ┌─────────────────┼─────────────────┐ ↓ ↓ ↓ ask_user call_tools generate_response ↓ ↓ ↓ END process_results ↓ ↓ check_supplement generate_response ↓ ↓ [用户补充?] → agent_think END ↓ generate_response ↓ END ) TypedDictOptionalDictAnyList) StateGraphSTARTEND)rag_search_tooloperation_graph_rag_search) OpenaiAPI)get_all_callbacksNSequenceMatcher) RAG_CONFIGKB_TREE_CONFIGc@seZdZUdZeed<eed<eeeefed<eed<eed<eed<eed<e eeeefed <e eed <eed <eeeefed <eeeefed <eed<eed<eed<eeed<eeed<e ed<eed<eed<eed<eed<e ed<e ed<e ed<e ed<eeefed<e ed<e ed<e ed<eed <eeefed!<e ed"<eeeefed#<eeefed$<eed%<e ed&<e ed'<e ed(<eed)<eed*<eed+<e ed,<e ed-<d.S)/OperateGuideStateu操作工作流状态extracted_textcombined_queryhistory_messages ship_number device_nameoperation_itemadditional_inforag_search_resultgraph_search_resultresponsesuggestedRepliesactions error_messageagent_decisionagent_reasoning tools_to_call missing_infoinfo_completeness kb_match_type matched_kb_idmatched_kb_name source_noticeiteration_countmax_iterationsscheme_generatedwaiting_for_supplementextracted_infohas_rag_resulthas_graph_resultis_execution_feedbackexecution_detailprevious_extracted_infowaiting_similar_confirmsimilar_kb_listconfirmed_similar_kbsimilar_confirm_responsehas_similar_confirm_msguser_confirmed_similaruser_rejected_similarsimilar_kb_name_in_historysimilar_kb_id_in_historysimilar_ship_number_in_historyuse_confirmed_similarneed_similar_confirmN) __name__ __module__ __qualname____doc__str__annotations__rrrrfloatintboolrHrH"/app/workflows/workflow_operate.pyr1s\     rtextreturncCs|sdS|}tjdd|tjd}tdd|}td|}|r4z t|dWSty3Ynwtd|}|rOz t|dWStyNYnwzt|WSty_YdSw) u 从文本中提取并解析 JSONNz ```json\s*flagsz```\s*z \[[\s\S]*\]rz \{[\s\S]*\}) stripresub IGNORECASEsearchjsonloadsgroup Exception)rJcleanedmrHrHrI_safe_json_extractjs0      rZhistory_messagecCsV|sgSzt|trt|n|}t|tr|ddWSgWSty*gYSw)u解析历史消息为列表N) isinstancerCrTrUlistrW)r[datarHrHrI_parse_historys r`abcCs$|r|sdStd||S)u计算字符串相似度N)rlowerratio)rarbrHrHrI _similaritysrfurlzapplication/json1testuseradmin)acceptz x-user-idz x-user-namezx-roleitemscCsJg}|D]}t|tr"|||dpgD] }|t|gqq|S)u将树形知识库列表展平children)r]dictappendgetextend_flatten_kb_list)rloutitemchildrHrHrIrrs  rrrc st|r t|sdddgdSdtdt|}|s$dddgdSi}g}tdtd}d}d}td |d D]}ztd |d |d tj |d d4IdH}|j tt dIdH} td| j | j dkrtd||krt |IdH WdIdHWq| |||dd||d? WYd }&~&Sd }&~&ww)@uB 信息提取节点：从历史对话和当前输入中提取所有相关信息 提取内容： 1. 操作相关信息（船体号、设备名称、操作项目等） 2. 历史是否已生成方案 3. 历史是否有RAG/图谱检索结果 4. 检测【相似资料确认】和用户确认消息 rrLrr2r+Fr.r/T)r-r+r.r/iNrolecontentuser用户: assistant助手:  )本方案依据u 操作方案u操作原因分析i)u依据文本知识库u 文本检索u RAG检索)u依据图谱知识库u 图谱检索u 知识图谱r\u【相似资料确认】u'已为您在「([^」]+)」中检索到r}z\[KB_ID:([^\]]+)\]r{u%[相似确认] 从KB_ID提取舷号: uB你是一个信息提取专家，负责从历史对话和当前用户输入中提取操作相关信息。 你需要提取以下信息： 1. 舷号：船舰编号，舷号一般为连续的阿拉伯数字如"101","111","122","163"，"16","17","554","602","545","985","31","3261","799","905","781"等,或者数字后加舰，比如"101舰,"199舰,"18舰等。 2. 设备名称：设备的名称 3. 操作项目：操作的具体项目 4. 其他信息：其他补充说明 特别注意 - 相似资料确认检测： - 检查历史对话中是否有助手发送的【相似资料确认】消息 - 如果有，判断用户最新的回复是否表示"确认使用"或"拒绝使用" - 确认的关键词包括：确认、是的、对、可以、行、好的、没问题、同意、使用、是的确认等 - 拒绝的关键词包括：不是、不对、取消、不要、不行、换一个、重新、其他等 提取规则： - 如果历史对话中已有该信息，优先使用历史信息 - 如果当前输入中有新信息，更新或补充历史信息 - 如果某项信息没有提及，返回空字符串 - 注意识别用户的执行反馈（如"执行了前两步"），这不是新的操作信息 输出格式（JSON）： { "ship_number": "舷号", "device_name": "设备名称", "operation_item": "操作项目", "additional_info": "其他信息", "is_execution_feedback": false, "execution_detail": "如果用户在反馈执行情况，描述具体内容", "has_similar_confirm_msg": false, "user_confirmed_similar": false, "user_rejected_similar": false }uu请从以下对话中提取操作相关信息，并判断用户是否确认使用相似资料。 【历史对话】 u（无历史对话）u 【当前用户输入】 u$ 请提取信息（JSON格式）：querymodel json_output system_promptmessagesrrrrr0r1) rrrrr0r1r+r.r/r8r9u[信息提取] 舷号= , 设备=, 操作项目=u[状态检测] 方案已生成=u , 有RAG=u , 有图谱=u%[执行反馈] is_execution_feedback=u[相似确认] 有确认消息=u, 用户确认=u, 用户拒绝=r-)r7r8r9r:r;r<r3)rwrxrr5u2[相似确认] 从历史恢复确认的知识库: u信息提取失败: )r+r.r/) r-r+r.r/r7r8r9r<r3)rpr]rnrOrorrPrSrVrrr open_api_chat_without_thinkingrZrWrC)'rrrprevious_state prev_scheme prev_has_ragprev_has_graph history_strrecentpartsrYrrr+scheme_keywordsmsgkeywordr.r/rag_indicatorsgraph_indicators indicatorr7r:r;r<r3kb_match kb_id_matchrrprompt response_textparsedr-r8r9rrrHrHrI extract_infoIs6              !      &  rc& s@|ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddp d}|ddp(d}|dd}|d d}|d d}|d d} |d d} |d } |d} |dd} |dd}|dd}|dd}|dippi}|dgpxg}t|o|}t|o|}t|o|}| durt| dkp|}| durt| dkp|}t||||d}d}gd}|tfdd|Drd}d}td|d |||gg|| d!d"S|rIt|d#krIzAd$}d%|d&}tj |dd'|gd(IdH}|r+|d)r+d}d*|d+d,}td|d |||gg|| d!d"WSWnt yH} ztd-t | WYd} ~ nd} ~ ww|rsd.}d/| }| r^|d0| d17}td|d |||gg|| d!d"S| r|s||rd.}d2}td|d |||gg|| d!d"S|r|rd3}d4|d5d}d6g}!|r|r|r|! d7td|d |td8||||!g|||||| d!d'|d9 S|r d3}d:}d6g}!|r|r|r|! d7td|d ||||!g|||||| d!dd; S|r-|s-|s-d<}d=}td|d |||gg|| d!d"S|r6|r6|sod>}g}"|sB|" d?|sJ|" d@|sR|" dAdBdC |"}td|d |||g|"|| d!d"S||krd>}dD|dE|}dFg}"td|d |||g|"|| d!d"S|s|rdG}dH}td|d |||gg|| d!d"Sd3}dI}d6g}!|r|r|r|! d7td|d |tdJ|dK|dL|gdM}#dNt|#dO|dP|ddQdRdS}$tD]}%z|%|$Wqt yYqw|||!g|||||| d!dT S)Uun Agent 思考节点：基于提取的信息决定下一步动作 决策类型： - ask_user: 需要用户提供更多信息（信息完整性不足） - call_tools: 调用检索工具 - generate_response: 直接生成回复 - follow_up: 后续问答（已生成方案后的交互） - similar_confirm: 等待用户确认相似资料 rrLrrrrr+Fr.r/r0r1rrr)rr3r8r9r5r4Ndrgffffff?)u 生成报告生成操作报告u 导出报告u 写报告u 操作报告u 分析报告c3s|]}|vVqdSNrH).0rcombined_query_lowerrHrI Qszagent_think..generate_reportu用户请求生成报告u[Agent 决策] decision=z , reasoning=r})r r!r"r#r$r)r|u9你是一个意图判断专家。需要判断用户的输入是否在请求生成某种报告。 判断标准： - 用户要求生成操作报告、分析报告、总结报告等 - 用户要求导出、写入、整理成文档 - 用户要求总结本次对话或操作处理过程 - 用户说"帮我写个报告"、"生成个报告吧"等 如果用户只是在问问题、描述操作、请求操作方案，不要判定为生成报告。 请直接输出JSON格式的判断结果： { "is_report_request": true或false, "reason": "判断理由" }uP请判断以下用户输入是否在请求生成操作报告： 用户输入：u 判断：Tris_report_requestu模型判断：reasonu用户请求生成操作报告u'[操作报告判断模型调用失败] follow_upuA已生成操作方案，用户进行后续交互。执行反馈: z ()u3用户反馈执行情况，基于操作结果回复 call_toolsu#用户确认使用相似知识库: rx rag_searchgraph_rag_searchu2[相似确认] 用户已确认，使用知识库: ) r r!r"r#r$rrrrr)r=r5u0用户拒绝相似知识库，使用通用检索) r r!r"r#r$rrrrr)r=similar_confirmu-等待用户确认是否使用相似知识库ask_user舷号 设备名称 操作项目u缺少基本信息: , u信息完整性评分 u 低于最低要求 u更多详细信息generate_responseu6信息充足，已有检索结果，直接生成回复u$信息充足，需要检索知识库u[Agent 提取] 舷号=rr)u🤖 Agent 思考中u🤖 智能分析u🤖 决策判断function_executionu决策: u | 理由: 2...rtitledetails) r r!r"r#r$rrrrr))rprGrOrrrdanyrr rrWrCrorrandomchoicer )&rrrrrrr+r.r/r0r1rrr)r3r8r9r5r4has_ship has_device has_operationhas_rag has_graphr$MIN_COMPLETENESS_FOR_GENERATEreport_keywordsdecision reasoningrrrrr"r# title_options start_eventcallbackrHrrI agent_thinks                            rc s,|dg}|ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddp&d}|ddp.d}|dd }d}d} d |vrhd |vrhtd |tj} | r[| d }tdd|}td|} | rh| d } g} |rt| d||r~| d||r| d||r| d|| rd| nd} |rd|nd}d}d|d| d|d|d }zt j |d|gdIdH}|r|nd}|r| rd | d!|d"}||}| rd#d"d$d%| Dd&}||}gd'}d(t |d)|d*|d+d,}t D]}z||WqtyYqwg}d-|vr*|d.d/d0d1|vr7|d2d3d0d4|vrD|d5d6d0||d7d8WSty}z>g}|rf| rf|d9| d!|| rx|d:d"d;d%| D|d<|d=d>|}|gd?WYd}~Sd}~ww)@u询问用户提供更多信息r#rrLrrrrr$ru图片描述：zu图片描述：(.*?)r}u*!\[用户上传图片\]\(https?://[^\)]+\)u,!\[用户上传图片\]\((https?://[^\)]+)\)u舷号: u设备名称: u操作项目: u其他信息: u；u暂无u、u 相关信息u你是一个专业的操作助手，需要友好地引导用户提供缺失信息。 要求： 1. 语气友好、专业，不要生硬 2. 说明为什么需要这些信息（更准确的操作指导） 3. 鼓励用户提供更多细节up请生成一段友好的回复，引导用户补充缺失信息。 【已获取的信息】（完整性评分: u） u 【缺失的信息】 u 【用户当前输入】 u 请生成回复：Nrrrru8 **📷 您上传的图片：** ![用户上传图片](u) **图片识别结果：** ru! **📋 已获取的信息：** cs|]}d|VqdS- NrHrpartrHrHrIrzask_user..z --- )u📝 需要更多信息u📝 信息补充u📝 请提供详情ru需要用户补充: u (当前完整性: rrru 补充舷号u 舷号：rrru补充设备名称u设备名称：ru补充操作项目u操作项目：T)rrneed_user_inputu6**📷 您上传的图片：** ![用户上传图片](u **📋 已获取的信息：** csrrrHrrHrHrIrru***【需要更多信息】** 请补充：uJ 提供这些信息后，我可以更准确地为您提供操作指导。 --- rr)rprPrSDOTALLrVrOrQrorr rrrr rW)rr#rrrrrr$image_description image_url desc_match img_matchexisting_parts existing_str missing_strrrr image_sectionexisting_info_sectionrrrsuggested_repliesr msg_partsrrHrHrIr4s             rc* s,|dg}|ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddp&d}|ddp.d}|d}|d }d } d} d} d} |d d } |d ipNi}| r|rd} |dd}|dd}td|d||rtd|dt|IdH}|dd} |dd} td| d| | s|} |} td| nd} d} |s| rdtd| }|r|}td|d|vr|durd|d|d}zt|dd IdH}td!|rt|nd"d#Wnt y }ztd$t |g}WYd}~nd}~wwd%| d&} |}d'|vrd|durd|rd|rd|rdzt |||d(IdH}td)|d*|r?t|nd"Wnt yc}ztd+t |d}WYd}~nd}~wwgd,}d-t |d.| d|d/}tD]}z||Wqzt yYqzwt|tr|ngt|t r|nd| | | | d d d0Sd|vro|durot|IdH}|dd}|dd}|d1d2} |d3g}td4|d5| d|d|d}| d krN|rNzAt|d|d6IdH}|} |} td7|rt|nd"d#|rt|d"krtd8ntd9t|dd IdH}d:} Wnt yM}ztd$t |g}WYd}~nd}~ww| d ksV|sot|dd IdH}d}d}d}d;}t|tr|r|D]L} t| tr| d} |} d:} td?| d@|dA||rc|rct|d"krcdtd|}%dtd| }|%rc|rc|%|krctdBg}&|ddD]#} t| tr1| d=d}'|'r1|'r1|'|&vr1|&|'q|&r@dCdDdE|&DndF}(dG|dH| dI|(dJ| dK })|dd:| | ddL|r]|ngdL|)dM S|rodN|dO| dP} |}| d:kr| rdtd| }|r|}tdQ|dR| dSd'|vr|dur|r|r|rzt |||d(IdH}tdT|rt|nd"Wnt y}ztd+t |d}WYd}~nd}~wwgd,}d-t |dUdV|d/}tD]}z||Wqt y Yqw||| | | | d d d0S)Wu调用检索工具r"rrLrrrrrrrr=Fr5similar_confirmedrxu/[相似确认] 用户确认的知识库名称: u , 舷号: u/[相似确认] 使用确认的知识库名称 'u' 进行精确匹配...Nrwu)[相似确认] 精确匹配结果: kb_id=z , kb_name=u9[相似确认] 未找到精确ID，使用名称作为ID: r{u5[相似确认] 从相似知识库名称提取舷号: ru设备u，操作项目u的操作方案)rtop_ku;RAG 检索完成（用户确认相似知识库），返回 ru 条结果uRAG 检索失败: u+ℹ️ 以下方案来源于您确认的「u」知识库。r)rrru(图谱检索完成（使用相似舷号 u），结果长度: u图谱检索失败: )u🔍 正在检索知识库u🔍 查找相关资料u🔍 智能检索ru 使用确认的相似知识库: r)rrr%r&r'r(r3r>ryrvrzu[知识库匹配] 舷号=u, 匹配类型=)rrrwu,RAG 检索完成（精确匹配），返回 u-精确匹配知识库有结果，直接使用u3精确匹配知识库无结果，尝试通用检索rrcrfilenameu通用知识库u最相关资料: u , 文件: u , 评分: uB[相似匹配] 检索到其他舷号的资料，需要用户确认rcSsg|]}d|qS)rrH)rfnrHrHrI Tszcall_tools..u多个相关文档u,【相似资料确认】 未找到舷号「u-」的专属知识库资料，已为您在「u#」中检索到最相关资料： u; 请问是否使用该资料进行操作指导？ [KB_ID:]T) rrr%r&r'r(r3r4r>r6u⚠️ 未找到舷号「u0」的专属知识库，以下方案来源于「u*」，请结合实际情况参考使用。u,[图谱检索] 使用相似知识库舷号: u (来源: ru#图谱检索完成，结果长度: u调用工具: r)rprrrrPrr ainvokerrWrCr rrr r]r^rnrOro)*rr"rrrrr rag_results graph_resultsr%r'r&r(r=r5confirmed_kb_namesimilar_ship_number kb_resultr rag_queryrgraph_ship_numberrrrrwrxrz best_kb_name best_kb_id best_filename best_scorertr found_kb_name found_kb_idfound_filenamerfilenames_listr filenames_strconfirm_responserHrHrIrs           &                    rc s|ddpd}|dgpg}|ddpd}|ddp d}|ddp(d}|dp/g}|dp6d}d}|r|d d } g} | D]3} t| trx| d d} | d pXd} | d krh| d| qE| dkrx| d| d dqE| rd| nd}g}|d dD]}t|tr|dpd}|r||qd}|rt|dkr|d d}n|rd|d dd d}d}d|pdd|pdd|pdd|pdd |d!|d" }zXtj|d |gd#Id H}|r|nd$}d%d&d'd(d)d'd*d+d'g}gd,}d-t |d.|d d/d0d1}t D]}z||Wqt y0Yqw||gd2d3d4WSt yW}zd5t |ggd6WYd }~Sd }~ww)7u<后续问答节点：处理已生成方案后的用户提问rrLrrrrrrNrrrrrrrrrJri u 你是一名资深工业设备操作工程师，正在协助用户执行操作方案。 用户在执行过程中遇到了问题或需要进一步指导，请根据历史对话和参考资料给出专业、实用的回复。 回复要求： 1. 理解用户当前的问题或反馈 2. 结合之前的操作方案和参考资料给出针对性建议 3. 如果用户反馈执行情况，给予确认和下一步指导 4. 如果用户遇到新问题，基于参考资料解答 5. 回复简洁实用，直接解决用户问题u【设备信息】 - 舷号： 未提供 - 设备名称： - 操作项目：u 【参考资料】 无u 【历史对话】 u 【用户当前问题】 u 请给出回复：ru$抱歉，无法处理您的问题。u继续下一步请指导下一步操作r u 遇到问题u执行中遇到问题：r请帮我生成操作报告)u💬 后续问答u💬 执行指导u💬 问题解答ru处理后续问题: rrTF)rrrr+r,u#处理您的问题时出现错误: )rrr)rpr]rnrOrorrr rrrr rWrC)rrrrrrr!r"rrrrYrr rag_ctx_partsrtrJreference_materialrrrrrrrrrHrHrI follow_up_qas           r?c7s |ddpd}|dgpg}|ddpd}|ddp d}|ddp(d}|ddp0d}|dp7g}|d p>d}|d d} |d d } |d d} |dd} d} |r|dd}g}|D]3}t|tr|dd}|dpxd}|dkr|d|qe|dkr|d|ddqe|rd|nd} | dkrt|IdHS|ot|dk}|ot|dk}|s8|s8d}| rd| d}|s|s|sd}|d|d}nd }|d!|pd"d#|pd"d$|pd"d%|pd&d' }z!tj |d|gd(IdH}|r |nd)d*d+d,d-d.d,gd/WSt y7}zd0t |gd/WYd}~Sd}~wwg}g}g}t |dd1D]I\}}t|tr|d2pWd}|d3pad} |d4d5}!|r|d6|d7d8|||d7|| |!d9| r|| qF|rd|nd:}"t|d;krd}d<|pd"d=|pd"d>|pd&d?|"d@|r|ndAdB }#ztj ddCdDd|#dEgdFIdH}$t|$trN|$dGg}%|$dHd}&|$dId}'|%r:t|%dJkr:t dK|%dL|&g}(|%ddJD]}|D]}|dM|kr|(|nq q|(r9dNdOdP|(D}'t dQdRdP|(Dn!|'dSkr@n|rK|ddTdndS}'n |rY|ddTdndS}'dU})WnDt y}z7t dVt ||r|ddTd}'t|d7kr|'dN|d7dWd7}'n|r|ndS}'dU})WYd}~nd}~wwd2t dXtt fdYdZ}*|'dSkr0d}| rd| d}|s|s|sd}|d|d}nd }|d!|pd"d#|pd"d$|pd"d%|pd&d' }z!tj |d|gd(IdH}|r|nd)d*d+d,d-d.d,gd/WSt y/}zd0t |gd/WYd}~Sd}~ww|*|'}+t d[|+|)d\krAd]})ndU})t 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必须从RAG结果中选取**两条**最相关的信息 2. 优先选择与"设备名称"和"操作项目"直接相关的内容 3. 如果有图谱结果，可以结合图谱信息判断相关性 4. 如果所有RAG结果都完全不相关，输出 "NO_RELEVANT_RESULT" 5. 选取的两条信息应该互补，避免内容重复 # 输出格式（JSON） { "selected_indices": [序号1, 序号2], "reason": "简要说明选取理由", "combined_content": "两条信息的合并内容，用换行分隔" }Tuo你是一个严格的信息筛选专家。你的任务是从RAG检索结果中选取最相关的两条信息。)rr)rrrrselected_indicesrcombined_contentr|u[RAG筛选] 选取序号: u , 理由: rBr4cSg|]}|dqS)rJrHrrtrHrHrIrz%generate_response..u[RAG筛选] 选取的文件: cSrE)rrHrFrHrHrIrrGNO_RELEVANT_RESULTz[1] u文本u[RAG筛选] 筛选失败: z[2] rKcSs d}t||tj}tt|S)Nz7images/[a-zA-Z0-9_\-./]+\.(?:jpg|jpeg|png|gif|bmp|webp))rPrrRr^set)rJpatternmatchesrHrHrIextract_image_pathss z.generate_response..extract_image_pathsu提取到的原始图片路径:graphu图谱u选择的rag信息u!✨当前使用的检索类型为u✨本次检索策略为ru 内容为rru- 其他相关信息：u你是一名资深工业设备操作工程师。用户正在与你进行后续交互，请根据历史对话和当前问题给出回复。 【设备信息】 - 舷号：r7u 【参考资料】 u 【用户当前问题】 u 【输出要求】 1. 理解用户的当前意图（可能是确认执行情况、补充信息、提出新问题等） 2. 根据历史对话和参考资料，给出针对性的回复 3. 如果用户在反馈执行情况，请给予确认和下一步建议 4. 如果用户有新问题，请基于参考资料回答 【重要格式规则】 - 图片：如果参考资料中有 images/xxx.jpg，转为 ![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)，每个图片只用一次 - 表格：如果有HTML表格，转为Markdown表格格式 - 公式：如果有LaTeX公式，转为 $$ 公式 $$ 格式（前后加空格） - 如果没有图片/表格/公式，不要生成 请直接输出回复，不要解释推理过程。u你是一名资深工业设备操作工程师，请根据以下信息生成操作分析与方案。 【设备信息】 - 舷号：u 【输出要求】 1. 先用一句话判断操作情况（包含舷号、设备、操作项目，不超过40字） 2. 然后给出操作方案，步骤清晰、可直接执行 3. 如果参考资料信息不足，明确指出缺少什么 【重要格式规则】 - 图片：如果参考资料中有 images/xxx.jpg，转为 ![图片](/api/v1/knowledge/files/images/xxx.jpg)，每个图片只用一次 - 表格：如果有HTML表格，转为Markdown表格格式 - 公式：如果有LaTeX公式，转为 $$ 公式 $$ 格式（前后加空格） - 如果没有图片/表格/公式，不要生成 请直接输出方案，不要解释推理过程。uo你是一名资深工业设备操作工程师，严格依据检索信息生成操作方案，不虚构内容。)rrru熟虑.*?舒展rMu抱歉，无法生成回答。cSsXd}|d|}tdd|}tdd|}||d}tdd|}td d |}|S) NzDOUBLE_DOLLARz$$z (?.normalize_latex_spacinggenerated_pathoriginal_pathsc Ss~ddlm}|s |S|dd}d}d}|D]}|dd}|d||}||kr4|}|}q|r=|dkr=|S|S)Nrr/g?)difflibrsplitrdre) rQrRrgenerated_filename best_matchr+ orig_path orig_filenamerrHrHrIfind_closest_image_path^s  z2generate_response..find_closest_image_path/api/v1/knowledge/files/c 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继续对话u我还有其他问题r \4)r6r8r7rNrMrP)r}rr)rmr*r+r,rLr6rs rerrsD1R0 = /K01z 3 2>UVX QRr34}r~rs rerr!s4 xL-*,d} |rC|rAd1|d2|d3}tj4|i|rtd5t!|1hi} t#| ||| 73|rltd8|t%|d9:|_ 7|_';i}tddxsd|d?d@S7Kd#}~wwxYw7Tba5d#}~wwxYw73#t$r"}td6 ->d#}~wwxYw717= *d#}~wwxYww)AD"Q.R/W^!2>2B"EE !2>2B"EE "!?@S?TTVWW !88HKKD";-y8HH]^K'7'?'?+@V'W!W !>sCU?V>WXY M ;>P`mxIWnCDDnbrDrtINIRIRShjlImIsqsFSd| ~~i./Ac="X:; DT) DQ "CM>#M;$+M>Q !7N/N,0N/ Q 'O+5O(6O+Q P(P)$P PA P Q ;M>> N)N$Q $N))Q ,N// O%8"O Q  O%%Q (O++ P4P Q PQ PP Q (Q?'Q Q  Q c󎓐-+" <|#g|$d<|#d=d>|d?Scc}w7d7(#t $r}%d@}I,ggd>dAcYd}%~%Sd}%~%wwxYww)B[(ror)r*r+r,O$2r-r5rWrXr4r3r"rr;[z] r#rrrErrGrH)Nrrrrru(无)) rrKrLr*r+r,rNr(E%+0rTrUrWu$0u🤖 分析中u🤖 操作指导生成中rXrrYrZr\r]rTr^r4r_r`ra)r}rrirrrrr$rrrrrrr"r!rr^)&rmr(r)r*r+r,O2r-r5rWrXr%rrr9resultsirdr;r atlas_textrerfrNrprrirjrkrrs& NPrerrsaR**))$92>D"Q.pܝ]*>*:"== *>*:"== 78K7LBOO 00@CC3Y$ ! /K.;.;%4S. ./V W ^ ^iw ^ xS-/۷+L"bEVkoJP`fw|Tbd dAT|(e i.E?O.O1O;OOBO N *AO;8N3N4=N1N2 NONN O%N=7O8O =OO  N#:rr)rmrs re~  !d |bRrrrrr|rrrrqrrs re_route_after_intentr ErdqFJFrrr)rmrJs re_route_after_toolsr&dc6-%t&d|j) t*ddd|j%< |j)/t,ddddddd dd d |j)A& t.d dd|j)% t0d dd dd|j%2 |j%t2|j%t2|j%A?t2|j%A@t2|j% t2|j% t2|j51+S)uW 创建操作指导Arqrrrrrr|rrrrrrrn)rqr|) rrrr follow_upr|rrqr)rr)rr|rrq checkpointer)rr&add_noderrqrrrrrr|rrrrrrrn*rrrr compile)rworkflows recreate_operate_workflowr#st+,H j7{p~[uwxT =dr'r(rwrx_ 作指导Y$([DEBUG] run_operate[&D&v.*z, device_name=r+z, operation_item=r,<'9+v)resumerIro)r(r)rOrQ'V 'r(r),26r7r8r9r:r;r<r=r>g=(rC_((,HrIrJrKrrL(QrY(I 操作Q)r)r6r8 result_tagr7)d)r6r8rr7rrx)r6r8rr7rx)r~checkpointer_configrget_async_checkpointerr 9aget_staterkrtasksr}r!r rrr Kr^value)r'r(rwrxrrrrrrconfigr+r+>%erun_operate_workflowrKs!++B4YK|cgOgNh ij<1HHJJ !| -*NYfIg'Nlwl{l{}MmN#.KMO!pPace!p$b!p)92!p>SUW!pXhjl!pnACE!pFY[_!p`uw{!p|FHJ/CEGfHY[]f^nprfsCEGf !2f&6f;NPRfSfhlfnCEIfJTVXfYkmofpy{}f~MOQfRbdffgxz|f}LNP2.H3Yn|n@n@ASUWnXhvhzhz{HJLhMO O zz/";F?rs":1L77 4 B BH(,DTXlpEIbfz~UYnrsEcESE_bEy|ETWEsvEMPEjmEEHERWE#c!2#ctCH~#cJ!2sOD/ODDcNODbYL.YL4S>YLvt+ttlL /L GL \6m-6m$sCx.6mp( 0( W( To#4oc3hobI}1BI}tCQTH~I}V$H/$HDcN$HL< !2< w< |f 1fd38nf> )*; )S#X )k~!2k~tCH~k~\i(9id38niX/C 0 S /C&7PdCsdC3dCX[dCmpdCLOdC^adCsvdC]abegjbj<]kdCw{|AD|DwEdCrd6x 3o EiJ(:+YZddlZddlZGdddeZd ed eeeffd d Zd eded eeeeffddZed ed eeeffddZddgZ  d!dedededed eeeff ddZedkrddlZddgZdd ZeedSdS)"T OpenaiAPI)^2Nc@s2eeefed<e eeeefed<e eed<eed <eeeefed <eeeefed <eed <d S) Othertateu>'Ur /app/workflows/workflow_other.pyr s   r +ir)jsonget isinstancer1!r$rr_*rr get_other_history_context(/,/ 8 etj|ddIdH}td|tj}|ri|d}t|}t|t rit |d krig}|dd D]}t|t r_d |vr_d |vhr_| t |d t |d d q@t |d kri|WSd d d ddd gWSty} zd d d ddd A_i| 你是一个4)modelz\[.*\]rtitlecontent)r1r2^ $!L$r'r&r(lendictappendrr)) r-r.promptresultD+rrr otherEs@ 2Bc|dd}|dgpg}td|zId}g}|r |||dd|dtjd ||d Id H}d d l}|jd d||jd }|rJ| nd}g}t ||Id H}||d|dWSt yz} zdt | ggdWYd } ~ Sd } ~ ww)u"& r#r?u我是AI助手，根据历史信息和用户问题进行回答。 请基于以上信息，给出准确、专业的回答如果有历史问答上下文，请结合历史对话内容理解当前问题。useru用户问题：)roler2N)r/$1Cotherrr result_tagru生成回答失败: )rrr) r%printextendr:r r3r4subr6striprBr)r) r!rrrErFr-r4rr?r+rrr generate_answers@  W   rOcCsLa;&td|dd|dt|S)u创建普通问答工作流r,rO) rr add_noder,rOadd_edgeJ< rr create_qa_workflows     rTr#rrrrc st}|0||gdggdd}z.||IdH}|dr*)=/ |d gdWSty[q=! gdWYd}~Sd}~ww) =1#)rrrrrrrrNr>+OqarIrrrHr)rTainvoker%r)r)rrrr^?%-+rrr run_other_workflows@? ?)Z? @SCAAu 无响应) enumerate test_casesrKrZr%)i test_textr<rrr tests Ac)r#r#)rBEmodelsAPI.model_apir utils.function_trackerr r asyncior$r4r rr,rBrOrTrZrr`rcsrunrrrr sF ">8  >(x9o {Ii{K @sdZddlZddlZddlZddlmZmZmZmZm Z ddl m Z m Z m Z ddlZddlZejejeZejeZeejvrIejeddlmZddlmZddlmZddlmZddlZd e d eee e ffd d Z!d e d eee effddZ"GdddeZ#de#d ee effddZ$de#d ee effddZ%de d eee effddZ&ddZ'  d%de de d e de d ee eff d d!Z(e)d"krd#d$Z*e+e*dSdS)&uW 通用报告生成工作流 统一接口说明： - 输入：extracted_text（用户输入文本）、history_message（历史消息） - 输出：{"response": str, "actions": List[Dict], "route_flag": str} 功能： 1. 从历史对话中提取关键信息 2. 根据用户需求生成通用报告 3. 支持图片插入到报告对应位置 N) TypedDictListDictAnyLiteral) StateGraphSTARTEND) OpenaiAPI)track_function_calls)generate_report_word) SERVER_CONFIGtextreturnc Cs|sgSg}d}t||tj}|D]J}|}|dr(|dr(|dd}d}||}|dkrR||t|d}td|tj }|rR| ddd}| ||pXd d q|S) u*从文本中提取图片URL和描述信息z"{}|\\^`\[\]]+\.(?:png|jpg|jpeg|gif|bmp|webp)`Nu{(?:\*\*图片识别结果：\*\*|图片识别结果[：:]|识别结果[：:])\s*(.*?)(?=\n\n\n|\n\n[A-Za-z\u4e00-\u9fa5]|$),u用户上传的图片)urlsummary) refindall IGNORECASEstrip startswithendswithfindlensearchDOTALLgroupappend) rimages url_patternurlsrr url_index after_url result_matchr)'/app/workflows/workflow_other_report.py_extract_images_from_text!s2   r+history_messagecCsV|sgSzt|trt|n|}t|tr|ddWSgWSty*gYSw)u解析历史消息为列表N) isinstancestrjsonloadslist Exception)r,datar)r)r*_parse_historyCs r5c@seZdZUdZeed<eed<eed<eeeefed<eed<eed<eed<eeeefed <eed <eeeefed <e d ed <eeeefed<eed<dS)OtherReportStateu通用报告工作流状态extracted_textcombined_queryr,history_messages report_title report_theme report_textextracted_imagesresponseactions)rreport route_flagsuggestedReplies error_messageN) __name__ __module__ __qualname____doc__r/__annotations__rrrrr)r)r)r*r6Ns   r6statec sDddlm}|ddp|ddpd}|dg}|dd}t|}d}|rq|dd }g}|D]4} t| trg| d d} | d pFd} | d krV|d | q3| dkrg|d| d ddq3|rod|nd}|sw|rw|}ddt |ddddt |ddddt |ddddt |ddd d!t |ddg} t | } d"| d#| d$d%}|D]}z||Wqt yYqwd&|d'|r|nd(d)}z(t j|d d*d+Id H}t|}t|tr|d,d-}|d.d}nd-}d}Wnt y}z d-}d}WYd }~nd }~ww|||d/S)0u. 步骤一：提取报告相关信息 rget_all_callbacksr8rr7r9r,r-Nrolecontentuser 用户： assistant 助手：... u提取报告相关信息中...u历史消息数: u条titledetailsu&🔍 正在分析历史对话内容...u 共处理 u 条消息u📊 解析报告信息中...u 已加载 u 条历史记录u🔑 整理对话数据...u当前历史消息: u 条u💬 提取关键信息...u历史对话总数: function_executionrVrWtyperVrWut 你是一名专业的报告编写专家。 请根据以下信息生成报告标题和主题。 【用户输入】 u 【历史对话上下文】 u （无）u 【输出要求】 输出一个JSON对象，包含以下字段： - report_title：报告标题（简洁明了，不超过20个字，格式根据内容自动判断，如"XXX分析报告"、"XXX总结报告"等） - report_theme：报告主题（用一句话概括报告的核心主题，用于指导后续报告内容生成，不超过50个字） 仅输出 JSON 对象，不要附加任何解释。 T)querymodel json_outputr: 通用报告r;)r:r;r=)utils.function_trackerrKgetr+r.dictrr"joinrrandomchoicer3r open_api_chat_without_thinkingr0r1)rIrKr8r9r,r=history_contextrecentpartsmrLrMloading_promptsselected_prompt parent_eventcallbackpromptresult parsed_resultr:r;er)r)r*extract_report_infods~               rrc's>ddlm}ddl}|dd}|dd}|ddp$|d dp$d}|d g}|d gp2g}d d |ddd |ddd |ddd |dg}t|} d| d| dd} |D]} z| | WqctytYqcwd} |r|dd} g}| D]4}t|tr|dd}|dpd }|dkr| d|q|dkr| d|dddq|rd |nd} | s|sdd gd!gd"d#Sd tj d$d%d&}| |d'}| d(}d}|r$g}t|d)D]-\}}| d*|d+|d,|d-p |d.d}|r| d/|| dqd |}d0|d1|r-|nd2d3| r5| nd4d5|rAd6|d7ndd8|rId9ndd:|d;|d<|d=|rmd>td?td? d@dAt|d)DnddB}zvtj|d|dCIdH}|sdD}tj tdE}tj|dFdGtdHdI|}|dJ}tj ||}t|||dK} g}!| rtj| rtdL}"|"dM|}#|! dN|dJ|#||dOndP}$||$7}t|IdH}%|||!d!|%dQdRWSty}&z)dSt|&dSt|&gd!dTdTdUdVdVdUgt|&dSt|&dWWYd}&~&Sd}&~&ww)Xu( 步骤二：生成报告文本 rrJNr:r^r;rr8r7r9r=u✍️ 生成报告文本中...u报告标题: rUu🎯 正在撰写报告...u📋 构建报告中...u📝 汇总生成报告...rXrVrWrYr-rLrMrNrOrPrQrrSrTu_【无法生成报告】 缺少历史对话信息和用户输入，请先进行相关对话。r@u'缺少历史对话信息和用户输入)r<r>r?rArBrCABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ)kz-%Y-%m-%d-%H%Mz%Y-%m-%d %H:%Mru图片u：rr descriptionu识别结果：u 你是一名专业的报告编写专家。 你的任务是根据用户需求和历史对话生成一份正式的报告。 z% u根据内容自动确定z$ u（无历史对话上下文）z z z u 必须严格遵守以下规则： 1. 输出为 **正式报告文本** 2. **使用段落形式，如果需要表格，必须使用 Markdown 表格格式** 3. **输出内容必须基于历史对话信息，不得编造不实信息** 4. 不得输出解释说明 5. 所有内容使用完整中文句子 6. **【重要】每个段落首行必须缩进两个中文字符，使用两个全角空格"　　"开头，例如："　　这是段落内容。"** 7. 根据报告主题自动选择合适的报告结构，可以是分析报告、总结报告、调研报告等 8. **报告内容必须紧扣报告主题，确保内容相关性和连贯性** uX9. **报告中必须包含用户上传的图片信息，在相关部分引用图片URL**u **标题格式规范（必须严格遵守）：** 1. **报告主标题**：使用二级标题格式，即 `## **标题内容**`，例如：`## **智能运维系统项目总结报告**` 2. **章节大标题**：使用三级标题格式，即 `### **标题内容**`，例如：`### **一、项目概述**` 3. **小节标题**：使用四级标题格式，即 `#### **标题内容**`，例如：`#### **1. 项目背景**` 4. 所有标题必须加粗，使用 `**标题内容**` 格式 5. 标题前后各空一行 **段落格式规范（必须严格遵守）：** 1. 每个段落必须以两个全角空格"　　"开头 2. 正确示例： 　　本项目旨在开发一套智能运维系统，用于提升企业IT运维效率。 　　系统采用微服务架构设计，支持高并发访问。 3. 错误示例（缺少缩进）： 本项目旨在开发一套智能运维系统。 4. 段落之间空一行 ## **u** 报告编号：u 编制时间：u ### **一、概述** 　　介绍背景与目的。 ### **二、主要内容** 　　阐述核心问题与关键分析过程。 ### **三、结论** 　　总结结果并提出结论性观点。 u- **附件图片：** cSs&g|]\}}d|d|ddqS)u![图片z](r)r)).0idximgr)r)r* Rs&z(generate_report_text..u 只输出完整报告正文，不要任何解释说明。每个段落首行必须使用"　　"（两个全角空格）缩进。所有标题必须使用对应级别的Markdown格式并加粗。 )r[r\messagesu6抱歉，当前无法生成报告，请稍后重试。 created_wordT)exist_okz [\\/:*?"<>|]_z.docx)markdownrVoutputbase_urlz/api/download/download)rZlabelrfileNamerMu" [注意] Word 文档生成失败u报告生成完成)r<r>r?rArB __details__u生成报告失败: 如何优化报告内容？rVrM有哪些改进建议？)r<r>r?rArBrCr)r_rKtimer`rcrdr3r.rarr"rbchoicesstrftime enumeratechrr reospath parent_dirmakedirsrsubr existsr generate_suggested_repliesr/)'rIrKrr:r;r8r9r=rjrk start_eventrmrfrgrhrirLrMrandom_letters report_number compile_time image_section image_partsrzr{rrnr<word_dir safe_topic file_name output_path word_resultr?r download_url error_msgsuggested_repliesrqr)r)r*generate_report_texts                   "BDE2R[       rr@c sd|ddd}zetj|ddIdH}td|tj}|rf|d}t|}t|t rft |dkrfg}|ddD]}t|t r\d |vr\d |vr\| t |d t |d d q=t |dkrf|WSd d d d d d gWSty}zd d d d d d gWYd}~Sd}~ww)u1 生成针对报告的建议回复问题 u 你是一个专业的报告助手。根据以下报告内容，生成两个用户可能关心的后续问题。 【报告内容】 Niu 请生成两个简洁、实用的问题，这些问题应该： 1. 不得出现需要归档和下载等操作相关的问题 2. 与报告内容相关，能够帮助用户更好地理解或使用报告 3. 问题要具体、可操作 4. 每个问题不超过20个字 请以JSON格式输出，格式如下： [ {"title": "问题1的标题", "content": "问题1的完整内容"}, {"title": "问题2的标题", "content": "问题2的完整内容"} ] 只输出JSON，不要有其他文字说明。 )r[r\z\[.*\]rrtrVrMrrr)r rerrr r!r0r1r.r2rrar"r/r3) r@rnanswer json_matchjson_strrformatted_repliesreplyrqr)r)r*rsB       rcCsLtt}|dt|dt|td|dd|dt|S)u创建通用报告工作流 extract_info generate_text) rr6add_noderrradd_edgerr compile)graphr)r)r*create_other_report_workflows     rrr7r8rAcs<t}|||t|dddgdgdgdd }||IdHS)u 执行通用报告工作流（供主Agent / app.py 调用） Args: extracted_text: 主Agent合并后的文本描述 combined_query: 用户问题 history_message: 历史消息（JSON格式字符串） route_flag: 路由标识 Returns: { "response": str, "actions": List[Dict[str, Any]], "route_flag": str, "suggestedReplies": List[Dict[str, Any]] } r) r7r8r,r9r:r;r<r=r>r?rArBrCN)rr5ainvoke)r7r8r,rAapp initial_stater)r)r*run_other_report_workflows"r__main__c stjdddddddddgdd}tdd |d IdH}td t|d td |dgD]}td|dd|dq2td|dgD]}td|ddd|ddqMdS)NrNu'我需要生成一份项目总结报告)rLrMrPuQ好的，我可以帮您生成项目总结报告，请提供相关项目信息。u项目名称：智能运维系统，项目周期：2024年1月-2024年6月，主要成果：完成了系统架构设计和核心模块开发F) ensure_asciiu*用户问题：请生成项目总结报告)r7r8r,u====== 报告文本 ======r>u ====== 推荐问题 ======rBz- rVz: rMu ====== 操作按钮 ======r?rUnknownrZ)r0dumpsrprintr`)r,roractionr)r)r*test s,   &r)rr),rGasynciorrctypingrrrrrlanggraph.graphrrr rsysrdirnameabspath__file__ current_dirrr"modelsAPI.model_apir r_r utils.word_generatorr configr r0r/r+r5r6rrrrrrrDrrunr)r)r)r*sT        " Vb7  ,n1 x$]ۢ \iV dZddlZddlZddlZddlmZmZmZmZm Z ddl m Z m Z m Z ddlZddlZej j#ej j%eZej j#eZeej vrej j-eddlmZddlmZddlmZddlmZddlZd e d eee e ffd Z!d e d eee effd Z"GddeZ#de#d ee effdZ$de#d ee effdZ%de d eee effdZ&dZ' dde de d e de d ee eff dZ(e)dk(rdZ*ejVe*yy)uW 通用报告生成工作流 统一接口说明： - 输入：extracted_text（用户输入文本）、history_message（历史消息） - 输出：{"response": str, "actions": List[Dict], "route_flag": str} 功能： 1. 从历史对话中提取关键信息 2. 根据用户需求生成通用报告 3. 支持图片插入到报告对应位置 N) TypedDictListDictAnyLiteral) StateGraphSTARTEND) OpenaiAPI)track_function_calls)generate_report_word) SERVER_CONFIGtextreturnc|sgSg}d}tj||tj}|D]}|j}|j dr|j dr|dd}d}|j |}|dk7rZ||t|zd}tjd|tj}|r"|jdjdd}|j||xsd d |S) u*从文本中提取图片URL和描述信息z"{}|\\^`\[\]]+\.(?:png|jpg|jpeg|gif|bmp|webp)`Nu{(?:\*\*图片识别结果：\*\*|图片识别结果[：:]|识别结果[：:])\s*(.*?)(?=\n\n\n|\n\n[A-Za-z\u4e00-\u9fa5]|$),u用户上传的图片)urlsummary) refindall IGNORECASEstrip startswithendswithfindlensearchDOTALLgroupappend) rimages url_patternurlsrr url_index after_url result_matchs '/app/workflows/workflow_other_report.py_extract_images_from_textr,!s  FQK ::k4 7Diik >># 3<<#4a)CIIcN ?YS123I99O L &,,Q/557= 9"9  #, Mhistory_messagec|sgS t|trtj|n|}t|tr|ddSgS#t $rgcYSwxYw)u解析历史消息为列表N) isinstancestrjsonloadslist Exception)r.datas r+_parse_historyr8CsW  .8#.Ntzz/*Tc'd3tCDz;;  s;AA AAceZdZUdZeed<eed<eed<eeeefed<eed<eed<eed<eeeefed <eed <eeeefed <e d ed <eeeefed<eed<y)OtherReportStateu通用报告工作流状态extracted_textcombined_queryr.history_messages report_title report_theme report_textextracted_imagesresponseactions)rreport route_flagsuggestedReplies error_messageN) __name__ __module__ __qualname____doc__r2__annotations__rrrrr-r+r:r:Ns%4S>**4S>**M $sCx. !! %%4S>**r-r:statec Kddlm}|jddxs|jddxsd}|jdg}|jdd}t|}d}|r|dd }g}|D]} t | t s| jd d} | jd xsdj } | d k(r|jd | c| dk(si|jd| d dd|rdj|nd}|s|r|}ddt|ddddt|ddddt|ddddt|ddd d!t|ddg} tj| } d"| d#| d$d%}|D] } || d&|d'|r|nd(d)} tj|d d*+d {}tj |}t |t r%|jd,d-}|jd.d}nd-}d}|||d/S#t$rYwxYw7g#t$r}d-}d}Yd }~)d }~wwxYww)0u. 步骤一：提取报告相关信息 rget_all_callbacksr<rr;r=r.r0Nrolecontentuser 用户： assistant 助手：... u提取报告相关信息中...u历史消息数: u条titledetailsu&🔍 正在分析历史对话内容...u 共处理 u 条消息u📊 解析报告信息中...u 已加载 u 条历史记录u🔑 整理对话数据...u当前历史消息: u 条u💬 提取关键信息...u历史对话总数: function_executionr\r]typer\r]ut 你是一名专业的报告编写专家。 请根据以下信息生成报告标题和主题。 【用户输入】 u 【历史对话上下文】 u （无）u 【输出要求】 输出一个JSON对象，包含以下字段： - report_title：报告标题（简洁明了，不超过20个字，格式根据内容自动判断，如"XXX分析报告"、"XXX总结报告"等） - report_theme：报告主题（用一句话概括报告的核心主题，用于指导后续报告内容生成，不超过50个字） 仅输出 JSON 对象，不要附加任何解释。 T)querymodel json_outputr> 通用报告r?)r>r?rA)utils.function_trackerrQgetr,r1dictrr$joinr randomchoicer6r open_api_chat_without_thinkingr3r4)rNrQr<r=r.rAhistory_contextrecentpartsmrRrSloading_promptsselected_prompt parent_eventcallbackpromptresult parsed_resultr>r?es r+extract_report_inforxds9YY/4] BRTV8W][]Nyy!3R8ii 126O0AO!#$'A!T"uuVR(55+1r88:6>LL9WI!67[(LL9WTc]O3!?@/4$))E* )3ARSVWgShRiil?mn:TWXhTiSjjtGuv1 3O_K`Jaaq>rs.=QRUVfRgQhhl;mn.=QRUVfRgQhhk;lm OmmO4O$ )"9-L &'  \ "(  $56F$ ??    6* mT *(,,^^LL(,,^R@L)LL ),\l mmM   ,  %  suBIAIB7IHI(H-H+AH-I H(%I'H((I+H-- I6H?:I?IIc Kddlm}ddl}|jdd}|jdd}|jddxs|jd dxsd}|jd g}|jd gxsg}d d |ddd |ddd |ddd |dg}t j |} d| d| dd} |D] } | |  d} |r|dd} g}| D]}t|ts|jdd}|jdxsdj}|dk(r|jd|c|dk(si|jd|ddd|rdj|nd} | s |s dd gd!gd"d#Sdjt jd$d%&}|j|d'}|jd(}d}|rg}t|d)D]k\}}|jd*|d+|d,|jd-xs|jd.d}|r|jd/||jdmdj|}d0|d1|r|nd2d3| r| nd4d5|rd6|d7ndd8|rd9ndd:|d;|d<|d=|rPd>td?ztd?jt|d)Dcgc]\}}d@|dA|d,dBc}}znddC} t!j"|d|Dd{}|sdE}t$j&jt(dF}t%j*|dGHddl}|jdI}t-j.dJdK|}|dK|dL}t$j&j||} t1||| M}!g}"|!rt$j&j3|!rt5jdN}#|#dO|}$|"jdP|dL|$||dQ ddRlm}%m}&m}'|&|d{}(t?dStA|(dT|(d})d}*d}+|'|d{},|,rB|,jdUr|,dU})|,jdVr|,dV}*|,jdWr|,dW}+|)r|*r|+s|rtC|D]}-t|-ts|-jddk(s)|-jdd}|)s7t-jDdX|}.|.r|.jGd)j})|*rwt-jDdY|}/|/s|/jGd)j}*t?dZ|)d[|*d\|+d]| |%| |(|)|*|+nd_}2||2z }tO|d{}3|||"d!|3d`daS#t $rYwxYwcc}}w777p#t $r5}0t?d^tI|0ddl%}1|1jMYd}0~0td}0~0wwxYw7m#t $rI}0dbtI|0dbtI|0gd!dcdcdddededdgtI|0dbtI|0dfcYd}0~0Sd}0~0wwxYww)gu( 步骤二：生成报告文本 rrPNr>rdr?rr<r;r=rAu✍️ 生成报告文本中...u报告标题: r[u🎯 正在撰写报告...u📋 构建报告中...u📝 汇总生成报告...r^r\r]r_r0rRrSrTrUrVrWrrYrZu_【无法生成报告】 缺少历史对话信息和用户输入，请先进行相关对话。rDu'缺少历史对话信息和用户输入)r@rBrCrErFrGABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ)kz-%Y-%m-%d-%H%Mz%Y-%m-%d %H:%Mru图片u：rr descriptionu识别结果：u 你是一名专业的报告编写专家。 你的任务是根据用户需求和历史对话生成一份正式的报告。 z% u根据内容自动确定z$ u（无历史对话上下文）z z z u 必须严格遵守以下规则： 1. 输出为 **正式报告文本** 2. **使用段落形式，如果需要表格，必须使用 Markdown 表格格式** 3. **输出内容必须基于历史对话信息，不得编造不实信息** 4. 不得输出解释说明 5. 所有内容使用完整中文句子 6. **【重要】每个段落首行必须缩进两个中文字符，使用两个全角空格"　　"开头，例如："　　这是段落内容。"** 7. 根据报告主题自动选择合适的报告结构，可以是分析报告、总结报告、调研报告等 8. **报告内容必须紧扣报告主题，确保内容相关性和连贯性** uX9. **报告中必须包含用户上传的图片信息，在相关部分引用图片URL**u **标题格式规范（必须严格遵守）：** 1. **报告主标题**：使用二级标题格式，即 `## **标题内容**`，例如：`## **智能运维系统项目总结报告**` 2. **章节大标题**：使用三级标题格式，即 `### **标题内容**`，例如：`### **一、项目概述**` 3. **小节标题**：使用四级标题格式，即 `#### **标题内容**`，例如：`#### **1. 项目背景**` 4. 所有标题必须加粗，使用 `**标题内容**` 格式 5. 标题前后各空一行 **段落格式规范（必须严格遵守）：** 1. 每个段落必须以两个全角空格"　　"开头 2. 正确示例： 　　本项目旨在开发一套智能运维系统，用于提升企业IT运维效率。 　　系统采用微服务架构设计，支持高并发访问。 3. 错误示例（缺少缩进）： 本项目旨在开发一套智能运维系统。 4. 段落之间空一行 ## **u** 报告编号：u 编制时间：u ### **一、概述** 　　介绍背景与目的。 ### **二、主要内容** 　　阐述核心问题与关键分析过程。 ### **三、备品备件** 　　列出本次维修或操作涉及的备品备件的名称（如有机油滤芯、密封圈、螺栓、传感器等），不要输出表格。如果没有涉及备件，请写"无"。 ### **四、结论** 　　总结结果并提出结论性观点。 u- **附件图片：** u![图片z]()u 只输出完整报告正文，不要任何解释说明。每个段落首行必须使用"　　"（两个全角空格）缩进。所有标题必须使用对应级别的Markdown格式并加粗。 )rarbmessagesu6抱歉，当前无法生成报告，请稍后重试。 created_wordT)exist_okz %Y%m%d_%H%M%Sz [\\/:*?"<>|]_z.docx)markdownr\outputbase_urlz/api/download/download)r`labelrfileNamerS)save_spare_parts_metadataextract_spare_parts_from_textextract_info_from_filenameu[备件提取] 提取到 u 个备件: device ship_number fault_nameu$设备[名称]*[：:]\s*([^\n,，]+)u舷号[：:]\s*(\d+)u[备件保存] 设备: u , 舷号: u , 故障: u , 文件: u[备件提取错误] u" [注意] Word 文档生成失败u报告生成完成)r@rBrCrErF __details__u生成报告失败: 如何优化报告内容？r\rS有哪些改进建议？)r@rBrCrErFrGr)(rerQtimerfrirjr6r1rgrr$rhchoicesstrftime enumeratechrr rkospath parent_dirmakedirsrsubr existsrtools.fault_statisticsrrrprintr reversedr!r#r2 traceback print_excgenerate_suggested_replies)4rNrQrr>r?r<r=rArprq start_eventrsrlrmrnrorRrSrandom_letters report_number compile_time image_section image_partsidximgrrtr@word_dir timestamp safe_topic file_name output_path word_resultrCr download_urlrrr spare_partsrrr file_infomsg device_match ship_matchrwr error_msgsuggested_repliess4 r+generate_report_textrsw999^^B4.Q]P^@_`.^L>;Z[+.8WX.^L>;Z[ O mmO4O$ )"9-K &'  [ !( O!#$'A!T"uuVR(55+1r88:6>LL9WI!67[(LL9WTc]O3!?@/4$))E* >{" "F   WWV^^,HANONMM^$4N"CDM==!12LM !"2A6HC   uCE |< =ggi(FCGGM2,FG""_WI#>?   r " 7  +. #=>?$)IJK &+-//`p[uwx y@^~"HX3r7"SW\\clm}@AdB3CdBW_WZ\_XcU"SZLPQ3RdB3C&DD^`aam]F~i %DD%  RK77<< N; Ht,MM/2 VVOS,? !l!I;e4 ggll8Y7 *  )+ 277>>+6$((4H&Z~i[AL NN"(>/#%&  ( &HH$A+$NN 1#k2B1C  }}\2%.|%< [ '#+,<#=C)#t4F9R*-'')R*@'-3599=dfm3nL'31=1C1CA1F1L1L1N'213;RT[1\J'16@6F6Fq6I6O6O6Q $>/xz+jYcXddnozn{|})+{FKYcd ?I 9 $K"<["II'#" 1/   }   @3C POH2 &-c!fX67 ##%% &J   1#a&:.s1vh7"7Dab4A[\!!V1#a&:    sC Y V "Y8AY E7YV0.Y*XV6DXV?V9/V? V< A.V?<V?A V?V?8AV?<XX XY V-)Y,V-- Y6X9V?<V?? W=+W83X8W==X Y >Y Y YYYrDcPKd|ddd} tj|dd{}tjd|tj}|r|j d}t j|}t|trqt|dk\rcg}|ddD]I}t|tsd |vsd |vs|jt|d t|d d Kt|dk(r|Sd d d d d d gS7#t$r}d d d d d d gcYd}~Sd}~wwxYww)u1 生成针对报告的建议回复问题 u 你是一个专业的报告助手。根据以下报告内容，生成两个用户可能关心的后续问题。 【报告内容】 Niu 请生成两个简洁、实用的问题，这些问题应该： 1. 不得出现需要归档和下载等操作相关的问题 2. 与报告内容相关，能够帮助用户更好地理解或使用报告 3. 问题要具体、可操作 4. 每个问题不超过20个字 请以JSON格式输出，格式如下： [ {"title": "问题1的标题", "content": "问题1的完整内容"}, {"title": "问题2的标题", "content": "问题2的完整内容"} ] 只输出JSON，不要有其他文字说明。 )rarbz\[.*\]rr{r\rSrrr)r rkrr!r"r#r3r4r1r5r rgr$r2r6) rDrtanswer json_matchjson_strrformatted_repliesreplyrws r+rrsY F(  ??  YYy&"))< !''*H $ 8 4 +T2s;L7MQR7R$&!.r2E!%.7e3C UZHZ)00%(w%8'*5+;'<23 ()Q.,,4@] ^0=W X  ' .  3@] ^0=W X   sc D&DDB D2D7D<=D9D&: DD&D D# DD#D&D##D&ctt}|jdt|jdt|j t d|j dd|j dt|jS)u创建通用报告工作流 extract_info generate_text) rr:add_noderxradd_edger r compile)graphs r+create_other_report_workflowrsa ' (E NN>#67 NN?$89 NN5.) NN>?3 NN?C( ==?r-r;r<rEcKt}|||t|dddgdgdgdd }|j|d{S7w)u 执行通用报告工作流（供主Agent / app.py 调用） Args: extracted_text: 主Agent合并后的文本描述 combined_query: 用户问题 history_message: 历史消息（JSON格式字符串） route_flag: 路由标识 Returns: { "response": str, "actions": List[Dict[str, Any]], "route_flag": str, "suggestedReplies": List[Dict[str, Any]] } r) r;r<r.r=r>r?r@rArBrCrErFrGN)rr8ainvoke)r;r<r.rEapp initial_states r+run_other_report_workflowrs\. ' (C)(**?;'M ]+ ++ +s8A?A__main__c Ktjdddddddddgd}tdd | d{}td t|d td |j dgD]}td|dd|dtd|j dgD]3}td|j ddd|j dd5y7w)NrTu'我需要生成一份项目总结报告)rRrSrVuQ好的，我可以帮您生成项目总结报告，请提供相关项目信息。u项目名称：智能运维系统，项目周期：2024年1月-2024年6月，主要成果：完成了系统架构设计和核心模块开发F) ensure_asciiu*用户问题：请生成项目总结报告)r;r<r.u====== 报告文本 ======rBu ====== 推荐问题 ======rFz- r\z: rSu ====== 操作按钮 ======rCrUnknownr`)r3dumpsrrrf)r.ruractions r+testr=s **,UV$2EFkl   1jG+   *+ fZ ! ,-ZZ 2B7E BuW~&by)9(:; <8 ,-jjB/F Bvzz'956bFI9V8WX Y0 s5C$C"B+C$)rr),rKasynciorritypingrrrrrlanggraph.graphrr r rsysrdirnameabspath__file__ current_dirrr$modelsAPI.model_apir rer utils.word_generatorr configrr3r2r,r8r:rxrrrrrHrrunrMr-r+rs  6622 ggoobggooh78 WW__[ )  SXXHHOOJ)75 CDc3h,@DCDc3h,@y,Sn%5Sn$sCx.SnlN &6N 4S>N b4 S4 T$sCx.5I4 n " " ),),),), ),  #s(^ ),X zZ6GKK9r- $賷xs3 +yi5 dZddlmZmZmZmZmZddlmZm Z m Z ddl m Z ddl mZmZddlmZddlmZmZddlZddlZddlZGd d eZd ed eeeffd Zed ed eeeffdZdeded eeeeffdZed ed eeeffdZdZ ddedededed eeeff dZe dk(r#ddlZddgZ!dZ"ejFe"yy)u 工作流：普通问答Agent（使用LangGraph） 输入：文本（转化后和原文本query）、图片描述、语音文本 步骤： 1. 使用RAG和GraphRAG检索相关信息 2. 生成回答 使用 OpenaiAPI 方法调用大模型，尽可能使用异步 ) TypedDictOptionalDictAnyList) StateGraphSTARTEND) none_schema)rag_search_toolgraph_rag_search) OpenaiAPI)track_function_callsget_current_stream_handlerNceZdZUdZeed<eed<eed<eed<eed<eeeee fed<eeed<eed <eeee fed <eeee fed <eed <y )QAStateu普通问答工作流状态extracted_textcombined_query route_flaghistory_messagehistory_contextrag_search_resultgraph_search_resultresponseactionssuggestedReplies error_messageN) __name__ __module__ __qualname____doc__str__annotations__rrrrE/storage01/home/cr/projects/wx_app_agent/app/workflows/workflow_qa.pyrrsy%O T#s(^ 455!#&M $sCx. !!4S>**r%rstatereturncddl}|jddxsd}d}|r |j|}t|trt |dkDrg}|D]c}t|t s|jdd}g}|r|j||s?ddj|z} |j| e|rdj|d d}d |iSd |iS#t$r } Yd} ~ d |iSd} ~ wwxYw) u 知识问答步骤：获取问答类历史信息 问答工作流只关注历史问答记录，用于提供上下文 rNrcontentu[历史问答]  z r) jsongetloads isinstancelistlendictappendjoin Exception) r'r. history_textr history_data history_parts history_itemr+ text_partsentryes r&get_qa_history_contextr?.s  99.39rLO %4::l3L,-#l2Ca2G " $0L!,5"."2"29b"A&( "&-- ;%$6:9N$NE)007%1!&,kk-2D&EO  //  //    // sAC(*C=C C.)C.cKd}|jddk(rd}|jdd} |r"tj||ddd{}n tj|dd d{}tj|dd d{}t |t r|ngt |t r|d Sdd S7p7Q73#t$r}gdd t |d cYd}~Sd}~wwxYww) uI 进行文本知识检索和图谱知识检索（异步版本） Nrrulesrr* )querykb_idtop_k)rDrF)rru检索失败: )rrr)r/r ainvoker r1r2r"r7)r'rEr rag_results graph_resultsr>s r&search_rag_and_graphrJUs E yy')YY/4N  / 7 7'9!K !0 7 7'9!K /66#8   1;;0MSU4>}c4R=  XZ  !     !##%-c!fX6   sv+C+C B= C-B?.C C*C8C+9C<C+=C?CC C( C#C(C+#C((C+answerquestioncVKd|d|ddd} tj|dd{}tjd|tj}|r|j d}t j|}t|trqt|d k\rcg}|dd D]I}t|tsd |vsd |vs|jt|d t|d d Kt|d k(r|Sd d d ddd gS7#t$r} d d d ddd gcYd} ~ Sd} ~ wwxYww)uc 生成针对问答结果的建议回复问题 使用大模型生成两个相关问题 u 你是一个专业的工业设备问答助手。根据以下问答内容，生成两个用户可能关心的后续问题。 【用户问题】 u 【回答内容】 Niu 请生成两个简洁、实用的问题，这些问题应该： 1. 不得出现需要归档和下载等操作相关的问题 2. 与当前问答内容相关，能够帮助用户进一步了解相关信息 3. 问题要具体、可操作 4. 每个问题不超过20个字 请以JSON格式输出，格式如下： [ {"title": "问题1的标题", "content": "问题1的完整内容"}, {"title": "问题2的标题", "content": "问题2的完整内容"} ] 只输出JSON，不要有其他文字说明。 modelz\[.*\]rtitler+)rQr+u-这个设备的具体工作原理是什么？u!还有哪些相关的知识点？)ropen_api_chat_without_thinkingresearchDOTALLgroupr.r0r1r2r3r4r5r"r7) rKrLpromptresult json_matchjson_strsuggested_repliesformatted_repliesreplyr>s r&generate_suggested_replies_qar^sr   F.  ??dSSYYy&"))< !''*H $ 8 4 +T2s;L7MQR7R$&!.r2E!%.7e3C UZHZ)00%(w%8'*5+;'<23 ()Q.,,FSB C9Fi j  +T2  FSB C9Fi j   sc D)D DB D 5D :D ?=D <D)= D D)D D& D!D&D)!D&&D)c K|jdd}|jdg}|jdd}|jddxsd} d}|rTg}|ddD]9}t|ts|jdd}|s)|j|;d j |}|jd d k(rd } nd } | d|d|rd|dndd|r|ndd|r|ndd z} t j | dd{} ddl} | jdd| | j} | r| jnd} ddddg} t| |d{}| | d|dS7^7 #t$r}d t|ggd!cYd}~Sd}~wwxYww)"u" 正在生成问答结果 rr*rrrNtextr,rrAuK你是一个专业的舰船修理法规、行业标准知识问答助手。u6你是一个专业的工业设备知识问答助手。ud请根据以下信息回答用户的问题。 必须严格遵守： 1) 不要修改知识库文本中出现的 URL 字符串内容（不得改/不得截断），如需引用直接原样粘贴； 2) 不得编造或猜测知识库中没有的 URL / 图片链接； 3) 如果在文档内容中看到图片URL、表格或公式，请在回答中**自然引用或转述其关键信息**，但不强制要求特定展示格式； 4) 输出内容不要脱离输入的核心内容，不要遗漏输入提供的关键信息，也不要加入无关内容。 用户问题：z u!历史问答上下文： z uK 检索到的相关信息： 【RAG检索结果】 u无u3 【图谱检索结果】 u 请基于以上信息，给出准确、专业的回答。如果有历史问答上下文，请结合历史对话内容理解当前问题。如果信息不足，请说明需要更多信息。 rNrz.*?)flagsu抱歉，无法生成回答。 regenerateu 重新生成qa)typelabeliconrr result_tagru生成回答失败: )rrr)r/r1r4r5r6rrRrSsubrUstripr^r7r")r'rrHrIrrag_textrag_text_partsitemra pre_promptrWrKrSrr[r>s r&generate_answerrps YY/4N))/4KII3R8Mii 126<"OF  N#BQdD)88FB/D&--d3 ( yy0H 99\ "g -fJQJ#''(    $& (( 5)* (U34 #  .!??dSS -r6K#)/O %'  #@"WW 1   'T"X  .s1vh7 "   shA FE /E A9E =E>AE E E FE E F)F:F;FFFcdtt}|jdt|jdt|jdt |j td|j dd|j dd|j dt|jS)u创建普通问答工作流r?rJrp) rradd_noder?rJrpadd_edger r compile)workflows r&create_qa_workflowrvs'"H .0FG ,.BC '9 e56 .0FG ,.?@ '-    r%rrrrc nKt}||||ddddggdd } |j|d{}|jdr d|dgdgdS|jdd|jd gd|jd gdS7Y#t$r}dt |gdgdcYd}~Sd}~wwxYww) u 执行普通问答工作流（统一接口） Args: extracted_text: 文本描述（统一的输入参数） history_message: 历史消息（目前只接收，不做处理） Returns: 工作流执行结果 r*N) rrrrrrrrrrrru#普通问答工作流执行失败: rdrhrrr)rvrGr/r7r")rrrrapp initial_state final_stater>s r&run_qa_workflowr{(s"  C)( *!# M KK 66  ??? +A+oB^A_`"$&  $ B7"y"5 +0BB G   7&  =c!fXF "    sPB5B B !B B56B B5 B B2B-'B2(B5-B22B5__main__u什么是主机？u主机的作用是什么？cVKttdD]\}}tddtd|tdt|d{}tdtd|j dd td t|j d d y7Vw) Nr,z<============================================================u 测试用例 )ru 执行结果:u成功: successFu 响应内容:ru 无响应) enumerate test_casesprintr{r/)i test_textrXs r&testrts%j!4LAy Bvh- M!% & VH *)DDF O % HVZZ 59:; < O % &**Z5 65 EsAB)B'AB))r*r*)$r!typingrrrrrlanggraph.graphrr r pydantic_core.core_schemar tools.function_toolr r modelsAPI.model_apirutils.function_trackerrrasyncior.rSrr"r?rJr^rprvr{rrrrunr$r%r&rs_87221*S i*$0'$0d38n$0N( g( $sCx.( ( X; ; s; tDQTVYQYNG[; |O O T#s(^O O f. = = = =  =  #s(^ = F z %J 7GKK-r%k3lx0;o 6ViOQ@sddlZddlZddlZddlmZmZmZmZmZddl m Z m Z m Z ddl Z ddlZe je jeZe jeZeejvrGejeddlmZddlmZddlmZddlmZddlZded eeeeffd d Z d ed eeeeffd dZ!GdddeZ"de"d eeeffddZ#de"d eeeffddZ$ded eeeeffddZ%ddZ&   d%dededededeeeefd eeeff d d!Z'e(d"krddlZd#d$Z)e*e)dSdS)&N) TypedDictListDictAnyLiteral) StateGraphSTARTEND) OpenaiAPI)track_function_calls)generate_report_word) SERVER_CONFIGhistory_messagereturncCsV|sgSzt|trt|n|}t|tr|ddWSgWSty*gYSw)u解析历史消息为列表N) isinstancestrjsonloadslist Exception)rdatar$/app/workflows/workflow_qa_report.py_parse_historys rtextc Cs|sgSg}d}t||tj}|D]6}d}||}|dkr>||t|d}td|tj}|r>|ddd}| ||pDdd q|S) u*从文本中提取图片URL和描述信息z"{}|\\^`\[\]]+\.(?:png|jpg|jpeg|gif|bmp|webp)Nu{(?:\*\*图片识别结果：\*\*|图片识别结果[：:]|识别结果[：:])\s*(.*?)(?=\n\n\n|\n\n[A-Za-z\u4e00-\u9fa5]|$),u用户上传的图片)urlsummary) refindall IGNORECASEfindlensearchDOTALLgroupstripappend) rimages url_patternurlsr r! url_index after_url result_matchrrr_extract_images_from_text s,  r2c@seZdZUdZeed<eed<eed<eeeefed<eeeefed<eeeefed<eed<eed <eed <eeeefed <e d ed <eeeefed<eed<dS)HistoryQAAnalysisStateu!历史问答分析工作流状态extracted_textcombined_queryrhistory_messagesextracted_itemsextracted_images report_title report_textresponseactions)rreport route_flagsuggestedReplies error_messageN) __name__ __module__ __qualname____doc__r__annotations__rrrrrrrrr3>s   r3statec sxddlm}|ddp|ddpd}|dg}|dd}t|}d}|rq|dd}g}|D]4} t| trg| d d} | d pFd} | d krV|d | q3| d krg|d| dddq3|rod|nd}|sw|rw|}ddt |ddddt |ddddt |ddddt |dddd t |ddg} t | } d!| d"| d#d$}|D]}z||Wqt yYqwd%|d&|r|nd'd(}z9t j|dd)d*IdH}t|}t|tr|d+g}|d,d-}|d.g}nt|tr|ng}d-}g}Wnt y.}z g}d-}g}WYd}~nd}~ww|r4|n|}|||d/S)0Nrget_all_callbacksr5rr4r6rrrolecontentuser 用户： assistant 助手：... u$提取相关历史问答数据中...u历史消息数: u条titledetailsu&🔍 正在分析历史对话内容...u 共处理 u 条消息u#📝 解析历史问答信息中...u 已加载 u 条历史记录u 📊 整理历史对话数据...u当前历史消息: u 条u 🔑 提取对话关键信息...u历史对话总数: function_executionrSrTtyperSrTu 你是一名情报分析与知识管理专家。 请从以下【用户输入】中抽取用于统计分析的结构化信息。 【用户输入】 u 【历史对话上下文】 u （无）u 【抽取规则】 输出一个JSON对象，包含以下字段： - report_title：报告标题（根据历史对话内容生成一个简洁的标题，格式为"XXX故障处理报告"，不超过20个字） - items：抽取记录数组，每条记录包含： - topic：问题主题（如 设备、系统、管理、流程、保障、训练 等） - key_entity：关键对象或名词 - conclusion：结论 / 判断 / 回答要点 - action_suggestion：建议或行动（若无可为空） - date：时间（若无法判断可为空） - images：图片信息数组（仅当有用户上传图片时提取，每条记录包含）： - url：图片URL（直接从【用户上传图片信息】中提取） - summary：图片内容摘要（根据图片识别结果提炼关键信息，如设备类型、故障现象、异常情况等，不超过100字） 【输出要求】 1. 仅输出 JSON 对象 2. 不要附加任何解释 3. 如果没有图片信息，images字段返回空数组 T)querymodel json_outputitemsr9历史问答分析报告r,)r7r9r8)utils.function_trackerrHgetr2rdictr*r+joinr&randomchoicerr open_api_chat_without_thinkingrrr)rFrHr5r6rpre_extracted_imageshistory_contextrecentpartsmrIrJloading_promptsselected_prompt parent_eventcallbackpromptresult parsed_resultr7r9 model_imagese final_imagesrrrextract_analysis_itemsXs                rsc*sNddlm}ddl}|dg}|dd}|ddp$|ddp$d}|d g}|d g}|d d}d tfd d} | |} d| dd| dd| dd| dd| dg} t| } d| d| dd} |D]}z|| Wqjty{Yqjwd}|r|dd}g}|D]4}t|t r|dd}|dpd }|dkr| d|q|dkr| d|dd d!q|rd" |nd}|s|r|}|s|sdd#gd$gd%d&Sd tj d'd(d)}||d*}|d+}d}|r1g}t|d,D]-\}}| d-|d.|d/|d0p|d1d}|r&| d2|| dqd" |}d3|d4|d5|r=|nd6d7|rId8|d9ndd:|rQd;ndd<|d=|d>|d?|rud@tdAtdA dBdCt|d,DnddD}zvtj|d|dEIdH}|sdF}tj tdG}tj|dHdItdJdK|} | dL}!tj ||!}"t|||"dM}#g}$|#rtj|#rtdN}%|%dO|!}&|$ dP|dL|&|!|dQndR}'||'7}t|IdH}(|||$d$|(dSdTWSty&})z)dUt|)dUt|)gd$dVdVdWdXdXdWgt|)dUt|)dYWYd})~)Sd})~)ww)ZNrrGr7r9r\r5rr4r6r8rrcSs|sdSt|tr |g}t|tsdSt}t}|D]$}t|ts#q|d}|d}|r6|t||r?|t|q|rMdt|ddnd}|r\dt|ddnd}d t|d |d |S) u6将抽取结果转为中文描述，兼容 list / dictu未提取到有效分析数据u分析数据格式异常topic key_entityu、Nu 未识别u 识别主题 u 条，涉及主题：u；关键对象：) rr_rsetr^addrr`r&)r[topicsentitiesitemrtentity topic_text entity_textrrrsummarize_extracted_itemss*     z@generate_analysis_report_text..summarize_extracted_itemsu📄 生成分析报告文本rRu✍️ 正在撰写分析报告u#📋 生成历史问答分析报告u📝 构建分析报告结构u)🎯 汇总历史问答数据生成报告rUrSrTrVrrIrJrKrLrMrNrrPrQue【无法生成分析报告】 缺少历史对话信息和用户输入，请先进行相关问答。r=u'缺少历史对话信息和用户输入)r:r;r<r>r?r@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ)kz-%Y-%m-%d-%H%Mz%Y-%m-%d %H:%Mru图片u：r r! descriptionu识别结果：u 你是一名设备运维与故障分析报告编写专家。 你的任务是根据用户需求、历史对话和抽取信息生成一份正式的故障处理报告。 z( z' u（无历史对话上下文）z z z ug 必须严格遵守以下规则： 1. 输出为 **正式技术报告文本** 2. **使用段落形式，如果有表格生成，生成表格必须arkdown表格，不要html形式** 3. **如果给定结果在历史对话信息中没有，可以进行删除** 4. **输出内容必须严格按照历史对话信息内容进行生成，不得编造不实信息和不相干信息** 5. 不得输出解释说明 6. 不要使用列表符号 7. 所有内容使用完整中文句子。 8. **每个段落首行必须缩进，使用两个全角空格（　　）实现首行缩进两个中文字符的效果** u^9. **报告中必须包含用户上传的图片信息，在故障信息部分引用图片URL**z& u 报告编号： u 编制时间： u2 事件类型： 设备故障诊断与处置 一、事件概述 　　简要说明故障发生背景、报警情况、系统影响以及运维团队启动排查流程的情况。 二、故障信息 　　说明设备名称、型号、所属系统、报警时间、故障现象以及参与处置人员。 u　　**附件图片：** cSs&g|]\}}d|d|ddqS)u　　![图片z](r )r).0idximgrrr es&z1generate_analysis_report_text..u 三、故障排查过程 　　按照时间顺序描述排查步骤，包括：用户反馈 → 初步判断 → 数据分析 → 现场检查 → 故障确认。 四、维修措施 　　描述维修人员采取的具体维修步骤，包括设备停机、拆卸检查、更换部件、紧固连接、恢复运行和测试过程。 五、后续建议 　　提出预防类似故障的改进措施，例如：维护周期优化、知识库记录、巡检项目增加、技术培训等。 六、总结 　　总结本次故障原因、处理效果以及经验意义。 只输出完整报告正文，不要任何解释说明。 )rXrYmessagesu<抱歉，当前无法生成分析报告，请稍后重试。 created_wordT)exist_okz [\\/:*?"<>|]_z.docx)markdownrSoutputbase_urlz/api/download/download)rWlabelr fileNamerJu" [注意] Word 文档生成失败u分析报告生成完成)r:r;r<r>r? __details__u生成分析报告失败: 如何优化问题分布？rSrJ有哪些改进建议？)r:r;r<r>r?r@r)r]rHtimer^rrarbrrr_r*r+r`choicesstrftime enumeratechrr rcospath parent_dirmakedirsr"subr existsr $generate_suggested_replies_qa_report)*rFrHrr7r9r5r6r8rr details_textrirj start_eventrlrerfrgrhrIrJrandom_letters report_number compile_time image_section image_partsrrr!rmr:word_dir safe_topic file_name output_path word_resultr<r download_url error_msgsuggested_repliesrqrrrgenerate_analysis_report_texts      "              "(*+23H       rr=c sd|ddd}zetj|ddIdH}td|tj}|rf|d}t|}t|t rft |dkrfg}|ddD]}t|t r\d |vr\d |vr\| t |d t |d d q=t |dkrf|WSd d d d d d gWSty}zd d d d d d gWYd}~Sd}~ww)uo 生成针对历史问答分析报告的建议回复问题 使用大模型生成两个相关问题 u 你是一个专业的数据分析助手。根据以下历史问答分析报告，生成两个用户可能关心的后续问题。 【分析报告】 Niu 请生成两个简洁、实用的问题，这些问题应该： 1. 不得出现需要归档和下载等操作相关的问题 2. 与分析报告相关，能够帮助用户更好地理解或使用分析结果 3. 问题要具体、可操作 4. 每个问题不超过20个字 请以JSON格式输出，格式如下： [ {"title": "问题1的标题", "content": "问题1的完整内容"}, {"title": "问题2的标题", "content": "问题2的完整内容"} ] 只输出JSON，不要有其他文字说明。 )rXrYz\[.*\]rrrSrJrrr)r rcr"r'r(r)rrrrr&r_r+rr) r=rmanswer json_matchjson_strrformatted_repliesreplyrqrrrrsB       rcCsLtt}|dt|dt|td|dd|dt|S)N extract_items generate_text) rr3add_nodersradd_edgerr compile)graphrrr#create_history_qa_analysis_workflows     rrr4r5r>r8cs@t}|||t|g|pgdddgdgdd }||IdHS)Nr) r4r5rr6r7r8r9r:r;r<r>r?r@)rrainvoke)r4r5rr>r8app initial_staterrrrun_qa_report_agents"r__main__c stjdddddddddgdd}tdd |d IdH}td t|d td |dgD]}td|dd|dq2td|dgD]}td|ddd|ddqMdS)NrKu*我需要分析最近的历史问答数据)rIrJrMuQ好的，我可以帮您生成历史问答分析报告，请提供相关数据。u3请重点关注设备故障和维护相关的内容F) ensure_asciiuB用户问题：请重点关注设备故障和维护相关的内容)r4r5ru,====== 历史问答分析报告文本 ======r;u ====== 推荐问题 ======r?z- rSz: rJu ====== 操作按钮 ======r<rUnknownrW)rdumpsrprintr^)rrnractionrrrtest8s,   &r)rrN)+asyncior"ratypingrrrrrlanggraph.graphrrr rsysrdirnameabspath__file__ current_dirrr+modelsAPI.model_apir r]r utils.word_generatorr configr rrrr2r3rsrrrrrArrunrrrrs\        o 9  O Sx{o i @s~dZddlmZmZmZddlmZmZddlm Z m Z m Z    dde de d e d e d eee efd ee eff d dZ dS)u? 故障诊断 Agent 3：生成维修方案。 - 若传入 rag_state（由 fault_define 在舷号内检索到结果后传入）：直接基于已有检索结果生成方案。 - 若未传入（用户点击「确认调用相关数据进行分析」）：先按通用知识库检索，再生成方案并带兜底说明。 )DictAnyOptional)FaultDiagnosisStateparse_and_normalize_input) parse_historyanalyze_and_generate_repair$analyze_and_generate_repair_fallbackNextracted_textcombined_queryhistory_message route_flag rag_statereturnc st|}|p |p d}|rE|drt|dpgdks+|drE|dp(drEt|IdH}|dd|dgd|d gd S|||ddddd dddgdd }t|IdH} i|| }|d rndgdgd St|IdH}|dd|dgd|d gd S)u 执行 RAG 维修方案工作流。 - rag_state 不为空且已有检索结果时：直接生成维修方案。 - 否则：先抽取实体，再走通用知识库检索（fallback），生成方案并追加兜底提示。 r rag_search_resultrgraph_search_resultNresponseactions rag_definesuggestedReplies)rr result_tagrF) r r history_messages ship_number device_name device_modelfaultneed_user_inputrrrr error_messageruc无法从对话中识别到完整的船号、设备与故障信息，请先补充信息后再试。)rgetlenstriprrr ) r r r rrrqueryresultstate step1_resultr&%/app/workflows/workflow_rag_define.pyrun_rag_define_workflowsZ          r()r r N)__doc__typingrrr"workflows.workflow_fault_diagnosisrrworkflows.workflow_fault_commonrrr strr(r&r&r&r's(  dM*x8So xiZ @sdZddlZddlmZmZmZmZmZmZddl m Z m Z m Z ddl Z ddlZddlZddlZddlmZddlmZejejeZejeZee jvrWe jeddlmZmZmZddlm Z dd l!m"Z"Gd d d eZ#Gd d d eZ$e"de#dee%effddZ&e"de#dee%effddZ'e"de#dee%effddZ(de#dee%effddZ)de%de%de%deee%effddZ*de#dee%effddZ+dd Z,d!e%d"e%d#e%dee%effd$d%Z-e.d&krd'd(Z/e0e/dSdS))uwork_repair.py 工作流二：维修Agent（使用LangGraph） 统一接口说明： - 输入：`extracted_text`（主Agent整理后的文本，可能包含故障诊断结果） - 输出：`{"response": str, "buttons": List[Dict], "route_flag": str, "report_data": Dict}` 功能： 1. 从故障诊断结果或文本中识别设备和故障 2. 检索维修相关知识（RAG + GraphRAG） 3. 生成维修方案 4. 为生成维修报告准备数据（设备名、故障名、维修方案、检索结果等） N) TypedDictLiteralOptionalDictAnyList) StateGraphSTARTEND)datetime) BaseModel)rag_search_toolgraph_rag_searchextract_device_and_fault) OpenaiAPI)track_function_callsc@seZdZUdZeed<eed<eed<eed<eed<eeeefed<e ed<ee eeefed <eeed <eed <eed <eed <eed<e eeefed<e ded<e eeefed<eeefed<eed<dS) RepairStateu2维修工作流状态（与主Agent对接版本）extracted_textcombined_queryhistory_message device_name fault_namedevice_fault_resultneed_user_inputrag_search_resultgraph_search_result rag_context graph_context repair_planresponseactions)repairreport result_tagsuggestedReplies report_data error_messageN) __name__ __module__ __qualname____doc__str__annotations__rrrboolrrr/r/!/app/workflows/workflow_repair.pyr's(    rc@s&eZdZUeed<dZeeed<dS)HistoryMessagecontentNr$)r(r)r*r,r-r$rr/r/r/r0r1Js r1statereturnc Csf|ddpd}|ddpd}g}|rczsD        #`C6&C\"CmWĻ xkH Soi5I dZddlZddlmZmZmZmZmZmZddl m Z m Z m Z ddl Z ddlZddlZddlmZddlmZej&j)ej&j+eZej&j)eZee j&vre j&j3eddlmZmZmZddlmZdd l m!Z!Gd d eZ"Gd d eZ#e!de"dee$effdZ%de"dee$effdZ&e!de"dee$effdZ'e!de"dee$effdZ(e!de"dee$effdZ)dZ*e!de$de$dee$effdZ+e,dk(rdZ-ej\e-yy)uwork_repair.py 工作流二：维修Agent（使用LangGraph） 统一接口说明： - 输入：`extracted_text`（主Agent整理后的文本，可能包含故障诊断结果） - 输出：`{"response": str, "buttons": List[Dict], "route_flag": str, "report_data": Dict}` 功能： 1. 从故障诊断结果或文本中识别设备和故障 2. 检索维修相关知识（RAG + GraphRAG） 3. 生成维修方案 4. 为生成维修报告准备数据（设备名、故障名、维修方案、检索结果等） N) TypedDictLiteralOptionalDictAnyList) StateGraphSTARTEND)datetime) BaseModel)rag_search_toolgraph_rag_searchextract_device_and_fault) OpenaiAPI)track_function_callsceZdZUdZeed<eed<eed<eed<eeeefed<e ed<ee eeefed<eeed <eed <eed <eed <eed <e eeefed<e ded<eeefed<eed<y) RepairStateu2维修工作流状态（与主Agent对接版本）extracted_texthistory_message device_name fault_namedevice_fault_resultneed_user_inputrag_search_resultgraph_search_result rag_context graph_context repair_planresponseactions)repairreport result_tag report_data error_messageN) __name__ __module__ __qualname____doc__str__annotations__rrrboolrrE/storage01/home/cr/projects/wx_app_agent/workflows/workflow_repair.pyrr&s<O!$sCx.11 T#s(^ 455!#&M $sCx. !!.//c3hr0rc,eZdZUeed<dZeeed<y)HistoryMessagecontentNr%)r(r)r*r,r-r%rr/r0r1r3r3Gs L $J $r0r3statereturnc |jddxsd}|jddxsd}|rTtj|}t|tt |t |D]}|ddk(s |d}nnd}td}d}d} d|vsd |vr|j d }|D]} | j} | jds| jd r$| j d d dj}Y| jds| jds|| j d d dj}|rO|rMt|xr|j} t|xr|j} | xr| } ||d}|||| dStj||zdddxsi} | jdxsdj}| jdxsdj}t|} t|} | xr| } ||| | dS#t$r}dddddt|dcYd}~Sd}~wwxYw)u 步骤 1：从统一文本中识别设备与故障 优先从故障诊断结果中提取（如果文本中包含"设备："、"故障："等关键词）， 否则使用 extract_device_and_fault 工具进行识别 rr"rr%fault_diagnosisr4N 设备：u故障 u设备名称：u：u故障类型： 故障：)devicefault)rrrr) user_inputrag_textgraph_rag_textr>r?Tu识别设备和故障失败: )rrrrr')getjsonloadsprinttypereversedsplitstrip startswithr.rinvoke Exceptionr,)r5r history_text history_linefault_diagnosis_messagerrrlinesline has_device has_faultrresultes r1identify_device_and_faultrWNsYY/4:N99.39rLZZ -  l d< !$\2LL),==(4Y(?' 3!# !"KJ:  1 1XAX5X+11$7Ezz|??;/4??CT3U"&**UA"6r":"@"@"BK__%674??;;W!%E1!5b!9!?!?!AJ  :kAk.?.?.ABJZ>J,<,<,>?I#-#;)dj!|} |t| t"r| nd| t| t"r| dSddS#t $rYwxYw7#t $r}gddddt#|dcYd}~Sd}~wwxYww)u 步骤 2：并行检索维修相关知识（RAG + GraphRAG） - 若已识别出设备和故障，则以"设备 + 故障"为检索关键词 - 否则退化为使用 extracted_text 作为检索关键词 rr"rr u 维修方案及操作步骤u设备:u , 故障:r)get_all_callbacksfunction_executionu=步骤 2：并行检索维修相关知识（RAG + GraphRAG）u完成)rGtitledetails timestamp )querytop_kNtextz- r:)rrrru检索失败: )rrrrr')rCutils.function_trackerrZr now isoformatrMrainvokerasynciogather isinstancelistdictappendjoinr,)r5r>r?rr` graph_queryrZ parent_eventcallbackrag_task graph_task rag_results graph_resultsrArpartsitemrbrVs r1retrieve_repair_knowledgerws YY}b ) /RF IIlB ' -2EYY/4:N (!E7">?xy8 !"">?$ 9$P\\^--/ L &'  \ "( ! "**UR+HI%-- b.QR +2>>(J+O%O" ] k4 ( + !E#dD)88FB/D r$[1 $ yy'H"34>}c4R=XZ#.8.L]   SU   /   &P*  !##%-c!fX6    sBGF !G$A F-F.4F#F8AFGF G FGFGF G'G:G;GGGc K|jdr dd|diS|jddxsd}|jddxsd}|jd dxsd }|jd dxsd }d |d |d|d|d } tj|d}|r|jnd}d|iS#t$r}ddt |dcYd}~Sd}~wwxYww)u? 步骤 3：调用大模型，生成维修方案文本 r'ru$跳过生成维修方案，原因：rr" 未知设备r未明确故障ru无ru 你是一个专业的工业设备维修专家，请根据以下信息为用户生成一份结构化、可执行的维修方案。 【设备信息】 设备：u 【故障现象】 u3 【知识库检索结果（非结构化RAG）】 u/ 【维修知识图谱结果（GraphRAG）】 u 【输出要求】 1. 先简要判断可能的故障原因（列出 2~4 条）。 2. 按照"安全检查 → 诊断步骤 → 维修步骤 → 复测与验收"的顺序给出详细步骤。 3. 对每一步指出：需要的工具 / 注意事项 / 风险提示。 4. 若信息不足以给出明确维修方案，请说明不足之处，并提示用户需要补充哪些信息。 5. 输出格式要清晰，使用标题和列表，便于阅读和执行。 N)modeluZ抱歉，当前无法生成可靠的维修方案，请稍后重试或补充更多信息。u$抱歉，生成维修方案失败。u生成维修方案失败: )rr')rCr open_api_chatrJrMr,)r5r>r?rag_ctx graph_ctxpromptanswerrVs r1generate_repair_planrs#  yy! A%BXAYZ  YY}b ) ;^F IIlB ' <+CCCCCc |jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|jdg}|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|jd dxsd}|||||||||jd d } d | iS) uk 步骤 4：整理维修报告所需的数据 为生成维修报告准备完整的数据结构 rr"rrrrrrrr) rrrrrrr original_textrr&)rC) r5rrrrrrrrr&s r1prepare_report_datars ))M2.4"K<,2J))M2.4"K "5r:))$92>D"))M2.4"KIIor28bMYY/4:N# ".2"&'$yy)>? K ; ''r0c |jddxsd}|jddxsd}|jdd}|jddxsd }|jd g}|jd i}gd }|xr||v}|s|s/d ddd|xsdd|xsddddddg } dj| gddSdd|d|d|g} |ry| jd| jdt|dddD]E\} } t | t s| jd d} | s,| j| d!| dd"d#Gd$d%d&d'd(d)d*dd+g}dj| |ddS),u 步骤 5：整理统一输出给主Agent / 上层API - 统一返回：response / actions / result_tag / report_data（与fault_diagnosis格式一致） rr"ryrrzrFru$当前没有可用的维修方案。rr&)r"u设备 未识别ryu未知u-【需要更多信息以制定维修方案】u?目前无法从描述中完整识别出设备和故障信息：u- 当前识别的设备：ru- 当前识别的故障：u?为便于生成准确的维修方案，请补充以下信息：u$1. 设备的完整名称或型号；uW2. 具体的故障现象（例如：报警代码、异常声音、运行状态等）；uB3. 若方便，可提供现场照片或更详细的文字说明。r:r#r r!r%u【维修方案】r9r=u【参考信息】Nr;rbz. z...r4u生成维修报告u3根据当前维修方案，为我生成维修报告 repair_report)rGlabelrbicon regenerateu 重新生成)rGrr)rCrmrl enumeraterirk)r5r>r?rrrr&invalid_device_namesis_valid_deviceresponse_lines resp_partsirvrbr!s r1generate_responser9s YY}b ) ;^F IIlB ' <+;(? @()=+(> ?  M 2 e P   .1"    F8 E7  J"./ !22A!6:GAt$%xx+%%2d4Cj\&=> ;)I#  !#  %GIIj) r0ctt}|jdt|jdt|jdt |jdt |jdt|jtd|jdd|jdd|jdd|jdd|jdt|jS)u5创建维修工作流（与主Agent对接的版本）rWretrieve_knowledge generate_planrr) r radd_noderWrwrrradd_edger r compile)workflows r1create_repair_workflowrs+&H 13LM *,EF o';< +-@A )+<= e89 13GH *O< o'<= +-@A )3/    r0rrcKt}id|d|dddddddd d dd dd dd ddddddgdddidd} |j|d{}|jdr d|dgddS|jdd|jdgddS7G#t$r}dt |gddcYd}~Sd}~wwxYww)u} 执行维修工作流（供主Agent / app.py 调用） Args: extracted_text: 主Agent合并后的文本描述（可能包含故障诊断结果） Returns: { "response": str, "buttons": List[Dict[str, Any]], "route_flag": str, "report_data": Dict[str, Any], # 维修报告所需的数据 } rrrr"rrNrFrrrrrr buttons route_flagr&r'u维修工作流执行失败: r#rr!)rrfrCrMr,)rrapp initial_state final_staterVs r1run_repair_workflowrst ! "C"."/" r" b " t " 5 " T" t" r" " r" B" 2" b" r" !"M$ KK 66 ??? +;K8C9C>CC__main__c Kd}tdt|d{}td|jdtd|jdtd|jd td t|jd ij d }td t|d{}td|jdtd|jdtd|jd td t|jd ij y7/7w)Nur设备：中央空调冷却泵 故障类型：电机漏电保护器频繁跳闸 请给出详细的维修步骤。u1 === 测试用例1：包含故障诊断结果 ===)rz response: r z actions: r!z result_tag:r%z report_data keys:r&u`中央空调冷却泵出现电机漏电保护器频繁跳闸，请给出详细的维修步骤。u& === 测试用例2：普通文本 ===)rFrrCrjkeys) demo_text1result1 demo_text2result2s r1_testrs % BC+:FF mW[[45 ngkk)45 ow{{<89 #T'++mR*H*M*M*O%PQx  89+:FF mW[[45 ngkk)45 ow{{<89 #T'++mR*H*M*M*O%PQGGs#EEB$EEB EE)/r+rgtypingrrrrrrlanggraph.graphr r r sysosrDr pydanticr pathdirnameabspath__file__ current_dir parent_dirrltools.function_toolrrrmodelsAPI.model_apirrcrrr3r,rWrwrrrrrr(rrunr/r0r1rs @@22 ggoobggooh78 WW__[ )  SXXHHOOJ *7)B%Y%T [T T#s(^T T p@ ;@ 4S>@ F, k, d38n, , ^({(tCH~((<L[LT#s(^LLb,9 c9 39 4PSUXPX>9 9 | zR0GKK3r0៹xA&o s5wih @sdZddlZddlZddlZddlmZmZmZmZm Z m Z ddl m Z m Z mZddlZddlZejejeZejeZeejvrKejeddlmZddlmZddlmZddlmZm Z m!Z!dd l"m#Z#Gd d d eZ$d e$d ee%e ffddZ&ed e$d ee%e ffddZ'ed e$d ee%e ffddZ(ed e$d ee%e ffddZ)ed e$d ee%e ffddZ*de%de%de%d e ee%e ffddZ+d e$d ee%e ffddZ,dd Z-d!e%d"e%d ee%e ffd#d$Z.d%d&Z/e0d'kre1e/dSdS)(u 工作流五：维修报告Agent 统一接口说明： - 输入：`extracted_text`（主Agent整理后的文本，可能包含维修工作流的report_data JSON） - 输出：`{"response": str, "actions": List[Dict], "result_tag": str}` 功能： 1. 从extracted_text中解析report_data（如果包含JSON格式的维修数据） 2. 提取设备、故障、维修方案等信息 3. 生成完整的维修报告（包括故障原因分析、维修步骤、备品备件、注意事项等） 4. 返回格式化的报告文本 N) TypedDictLiteralOptionalDictAnyList) StateGraphSTARTEND) OpenaiAPI)track_function_calls)generate_report_pdf)rag_search_toolgraph_rag_searchextract_device_and_fault) SERVER_CONFIGc@seZdZUdZeed<eed<eeeefed<eed<eed<eed<eed<eed <eed <eed <eed <eed <e eeefed<e ded<e eeefed<eed<dS) ReportStateu维修报告工作流状态extracted_texthistory_message report_data device_name fault_name repair_plan rag_context graph_contextfault_reason_analysisspare_parts_list final_reportresponseactions)repairreport result_tagsuggestedReplies error_messageN) __name__ __module__ __qualname____doc__str__annotations__rrrrrr,r,(/app/workflows/workflow_repair_report.pyr's$   rstatereturncs|ddpd}|ddpd}d}d}d}d}g}z>|rWt|}t|trWt|dkrW|dd} | D]!} t| trV| dd} | dd} | rO|| | rV|| q5Wn tyaYnw|rid |nd} | r| d D]%}| }| d r| d d d  }qr| dr| d d d  }qr| rgd}|D]t fdd|Dr }nq|s|sz!t| r| n|dddpi}|p|dd}|p|dd}Wn tyYnw||||dS)u 步骤 1：解析extracted_text，提取report_data 支持两种格式： 1. JSON格式的report_data（从维修工作流传递过来） 2. 普通文本（尝试从中提取信息） rr rNricontent user_query )u 设备：设备名称：u：)u 故障：u故障类型：u故障名称：)u 维修方案u 维修步骤u维修u修复c3s|]}|vVqdS)Nr,).0keywordmsgr,r- sz$parse_report_data..) user_inputrag_textgraph_rag_textdevicefault)rrrr)getjsonloads isinstancelistlendictappend Exceptionjoinsplitstrip startswithanyrinvoke)r.r history_textrrrrhistory_messages history_datarecent_history history_itemr0r1history_contextlinerepair_keywordsresultr,r8r-parse_report_dataEsv            rXc s|ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddp d}|s%|r6|d|d}d|d |}n|d }|}d d lm}d ddd}|D]} z| |WqLty]YqLwz`t|dd} t|dd} t| | IdH\} } d}g}t | t r| }g}| D]}t |t r|dd}|r| d|qd |}|t | tr| nd|t | tr| nd|||dWSty}zgddd|||dt|dWYd}~Sd}~ww)u# 报告生成阶段一：进行文本知识检索和图谱知识检索 步骤 2：并行检索维修相关知识（RAG + GraphRAG） - 若已识别出设备和故障，则以"设备 + 故障"为检索关键词 - 否则退化为使用 extracted_text 作为检索关键词 rr rrru发生ue 故障现象及其原因,可能原因包括部件老化、操作负载异常或环境因素影响。u设备:u , 故障:u 维修方案及操作步骤r)get_all_callbacksfunction_executionu=步骤 2：并行检索维修相关知识（RAG + GraphRAG）u完成)typetitledetails )querytop_kNtextz- r2)rag_search_resultgraph_search_resultrrrrru检索失败: )rbrcrrrrrr%)r@utils.function_trackerrYrHrainvokerasynciogatherrCrDrFrGrIr*)r.r>r?rrr_ graph_queryrY parent_eventcallbackrag_task graph_task rag_results graph_resultsr<rbpartsitemraer,r,r-retrieve_repair_knowledgesr           rrc s,|ddpd}|ddpd}|ddpd}|ddp d}|ddp(d}|r5|d vs5|r5|d vrr?c s*d|d|d|ddd}zgtjtj|ddIdH}td|tj}|rn|d }t |}t |t rnt |d krng}|dd D]} t | t rdd | vrdd | vrd|t| d t| d d qEt |d krn|WSddd ddd gWSty} zddd ddd gWYd} ~ Sd} ~ ww)uc 生成针对维修报告的建议回复问题 使用大模型生成两个相关问题 u 你是一个专业的工业设备维修报告助手。根据以下维修报告，生成两个用户可能关心的后续问题。 【设备信息】 设备：u 【故障信息】 故障：u 【维修报告】 Niu 请生成两个简洁、实用的问题，这些问题应该： 1. 不得出现需要归档和下载等操作相关的问题 2. 与维修报告相关，能够帮助用户更好地理解或执行维修 3. 问题要具体、可操作 4. 每个问题不超过20个字 请以JSON格式输出，格式如下： [ {"title": "问题1的标题", "content": "问题1的完整内容"}, {"title": "问题2的标题", "content": "问题2的完整内容"} ] 只输出JSON，不要有其他文字说明。 ryz\[.*\]rr\r0)r\r0u如何执行维修步骤？u维修后如何验收？)rf to_threadr r|researchDOTALLgrouprArBrCrDrErFrGr*rH) r"r>r?r}answer json_matchjson_strsuggested_repliesformatted_repliesreplyrqr,r,r-!generate_suggested_replies_reportsD      rcsJ|ddpd}|ddpd}|ddpd}|o|dv}|sBd}|d7}|d7}|d 7}|d 7}|d 7}|d 7}|gd gdStjtd}tj|ddt|||d}g}|dr|dd} td} | d| } |d|d| | |dn d|dd} || 7}|ddd d t |||Id!H} ||d | dS)"us 步骤 5：整理统一输出给主Agent / 上层API - 统一返回：response / actions / result_tag rr rrruu 【无法生成维修报告】 u)缺少必要的设备或故障信息。 u请先执行以下步骤： u71. 执行故障诊断工作流，识别设备和故障 u.2. 执行维修工作流，生成维修方案 u53. 然后再次点击「生成维修报告」按钮 uK或者，您可以直接提供包含设备和故障信息的文本描述。r"rrr#r$ created_pdfT)exist_ok)report_contentr output_dirsuccess file_nameu维修报告.pdfbase_urlz/api/download/downloadu_维修报告.pdf)r[labelurlfileNamer0u [注意] PDF 生成失败：erroru 未知错误 regenerateu 重新生成)r[riconN) r@ospathrI parent_dirmakedirsr rrGr)r.rrrhas_valid_inforpdf_dir pdf_resultrrr download_url error_msgrr,r,r-generate_response sd       rcCstt}|dt|dt|dt|dt|dt|dt| t d| dd| dd| dd| dd| dd| dt | S)u;创建维修报告工作流（与主Agent对接的版本）rXretrieve_knowledgegenerate_fault_reasongenerate_spare_partsrr) rradd_noderXrrrrrradd_edger r compile)workflowr,r,r-create_report_workflow]s             rrrcst}||ddddddddddgddd}z.||IdH}|dr1d|dgdgdWS|dd|d gd|d gdWStyb}zdt|gdgdWYd}~Sd}~ww) uv 执行维修报告工作流（供主Agent / app.py 调用） Args: extracted_text: 主Agent合并后的文本描述（可能包含report_data JSON） history_message: 历史消息（JSON格式字符串） Returns: { "response": str, "actions": List[Dict[str, Any]], "result_tag": str, } Nr rrrrrrrrrrrrrr#r%r%u#维修报告工作流执行失败: r"rrrr$)rrer@rHr*)rrapp initial_state final_staterqr,r,r-run_repair_report_workflowvsN      rcsbt}dtddddddgddddddddddgddd}||IdH}t|d dS) Nu主机发生异常振动fault_diagnosisuC设备名称：发动机 故障类型：运行异常，振动加剧)r#r0ru'建议检查轴承并更换磨损部件r rr)rrAdumpsreprint)graphrrWr,r,r-tests.r__main__)2r)rfrArtypingrrrrrrlanggraph.graphrr r sysrrdirnameabspath__file__ current_dirrrGmodelsAPI.model_apir rdr utils.pdf_generatorr tools.function_toolrrrconfigrrr*rXrrrrrrrrrrr&runr,r,r,r-sF         XLMA&PBP@ kο xUP (pimX dZddlZddlZddlZddlmZmZmZmZm Z m Z ddl m Z m Z mZddlZddlZej"j%ej"j'eZej"j%eZeej"vrej"j/eddlmZddlmZddlmZddlmZm Z m!Z!dd l"m#Z#Gd d eZ$ed e$d ee%e ffdZ&d e$d ee%e ffdZ'ed e$d ee%e ffdZ(ed e$d ee%e ffdZ)ed e$d ee%e ffdZ*ed e$d ee%e ffdZ+dZ,ede%de%d ee%e ffdZ-dZ.e/dk(rej`e.yy)u 工作流五：维修报告Agent 统一接口说明： - 输入：`extracted_text`（主Agent整理后的文本，可能包含维修工作流的report_data JSON） - 输出：`{"response": str, "actions": List[Dict], "result_tag": str}` 功能： 1. 从extracted_text中解析report_data（如果包含JSON格式的维修数据） 2. 提取设备、故障、维修方案等信息 3. 生成完整的维修报告（包括故障原因分析、维修步骤、备品备件、注意事项等） 4. 返回格式化的报告文本 N) TypedDictLiteralOptionalDictAnyList) StateGraphSTARTEND) OpenaiAPI)track_function_calls)generate_report_pdf)rag_search_toolgraph_rag_searchextract_device_and_fault) SERVER_CONFIGceZdZUdZeed<eed<eeeefed<eed<eed<eed<eed<eed <eed <eed <eed <eed <e eeefed<e ded<eed<y) ReportStateu维修报告工作流状态extracted_texthistory_message report_data device_name fault_name repair_plan rag_context graph_contextfault_reason_analysisspare_parts_list final_reportresponseactions)repairreport result_tag error_messageN) __name__ __module__ __qualname____doc__str__annotations__rrrrrL/storage01/home/cr/projects/wx_app_agent/workflows/workflow_repair_report.pyrr's%$sCx.))OM $sCx. !!.//r.rstatereturncT|jddxsd}|jddxsd}d}d}d}d}d}d} |rVtj|} t| D]3} | jd} | jdd} | dk(r| }| dvs2| }5|r|j d D]|} | j } | jd r$| j d d d j }H| jdsZ| j d d d j }~|r|j }|sL|sJ tj|dddxsi}|xs|jdd}|xs|jdd}||||dS#t$rYwxYw#t$rY"wxYw)u 步骤 1：解析extracted_text，提取report_data 支持两种格式： 1. JSON格式的report_data（从维修工作流传递过来） 2. 普通文本（尝试从中提取信息） rr"rNr%contentfault_diagnosis)r#r )u 设备：设备名称：u：)u 故障：u故障类型：u故障名称：) user_inputrag_textgraph_rag_textdevicefault)rrrr) getjsonloadsreversed Exceptionsplitstrip startswithrinvoke)r0r history_textrrrrfault_diagnosis_messagerepair_messagehistoryitemtagr3lineresults r/parse_report_datarODsYY/4:N99.39rLKJKK !N  jj.G )hh|,((9b1++.5+33%,N*+11$7D:: !TU!ZZq1"5;;= 8$**, : -445"$6  &AHb)AK#>vzz'2'>J #" "  M    D   s+AF F ;A F FF F'&F'c K|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|s|r|d|d}d|d |}n|d }|}d d lm}d ddd}|D] } | |  t j |dd} t j |dd} tj| | d{\} } d}g}t| trV| }g}| D]<}t|ts|jdd}|s)|jd|>dj|}|t| tr| nd|t| tr| nd|||dS#t$rYwxYw7#t$r!}gddd|||dt|dcYd}~Sd}~wwxYww)u 步骤 2：并行检索维修相关知识（RAG + GraphRAG） - 若已识别出设备和故障，则以"设备 + 故障"为检索关键词 - 否则退化为使用 extracted_text 作为检索关键词 rr"rrru发生ue 故障现象及其原因,可能原因包括部件老化、操作负载异常或环境因素影响。u设备:u , 故障:u 维修方案及操作步骤r)get_all_callbacksfunction_executionu=步骤 2：并行检索维修相关知识（RAG + GraphRAG）u完成)typetitledetails )querytop_kNtextz- r5)rag_search_resultgraph_search_resultrrrrru检索失败: )rZr[rrrrrr&)r>utils.function_trackerrQrBrainvokerasynciogather isinstancelistdictappendjoinr+)r0r<r=rrrW graph_queryrQ parent_eventcallbackrag_task graph_task rag_results graph_resultsr:rZpartsrKrYes r/retrieve_repair_knowledgerns YY}b ) /RF IIlB ' -2EYY/4:N))M2.4"K (&(MNxy8 !"">?$ 9$PL &'  \ "( ' "**UR+HI%-- b.QR +2>>(J+O%O" ] k4 ( + !E#dD)88FB/D r$[1 $ yy'H"34>}c4R=XZ#.8.L]RT!&  /   &P0   !##%!&-c!fX6    szB GFGA F"F#4FF-AFG F GFGF F>F93F>4G9F>>Gc K|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|r |d vs|r|d vrd |||d Sd |d|d|r|ndd|r|ndd|r|ndd } tj|d}|r|jnd}||||d S#t$r*}dt |dt ||||dcYd}~Sd}~wwxYww)u 步骤 3：生成故障原因分析 基于设备、故障、维修方案等信息，生成深度的故障原因分析 rr" 未知设备r未明确故障rrrrp 未识别r")rqrsr"ul无法生成故障原因分析：缺少设备或故障信息。请先执行故障诊断和维修工作流。)rrrru 你是一个专业的设备故障分析专家。请根据以下信息，生成一份详细的故障原因分析报告。 【设备信息】 设备名称： 【故障现象】 u 【维修方案参考】 无u1 【知识库参考信息】 RAG检索结果： u GraphRAG检索结果： u\ 【输出要求】 请生成一份结构化的故障原因分析报告，包括： 1. **故障现象描述**：详细描述故障的具体表现 2. **可能原因分析**：列出3-5个可能的故障原因，按可能性从高到低排序 3. **根本原因判断**：基于维修方案和知识库信息，判断最可能的根本原因 4. **原因分析说明**：对根本原因进行深入分析，说明为什么会导致该故障 5. **预防建议**：基于原因分析，提出预防类似故障的建议 请使用清晰的标题和列表格式，确保报告专业、详细、易于理解。 Nmodelu!无法生成故障原因分析。u 生成故障原因分析失败: )rr&rrrr>r open_api_chatrDrBr+) r0rrrrrpromptanalysisrms r/generate_fault_reason_analysisr|s ))M2.@.K<,A0AJ))M2.4"K))M2.4"KIIor28bM +)JJR\`joSaS&T&$&   }  '('( U+ ,#F< **6>'/8>>#5X%-&$&    'GAx%P?AxH&$&    s6B D #1CD  DD=D>D DD c K|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|r|d vrd |||d Sd |d |d|r|ndd|r|ndd|r|ndd } tj|d}|r|jnd}||||d S#t$r*}dt |dt ||||dcYd}~Sd}~wwxYww)uw 步骤 4：生成备品备件清单 基于维修方案和故障信息，生成所需的备品备件清单 rr"rprrqrrrrru6无法生成备品备件清单：缺少设备信息。)rrrru 你是一个专业的设备维修备件管理专家。请根据以下信息，生成一份详细的备品备件清单。 【设备信息】 设备名称：rtu 【维修方案】 ruu 【参考知识】 u GraphRAG检索结果： u 【输出要求】 请生成一份结构化的备品备件清单，包括： 1. **必需备件**：维修过程中必须更换或使用的备件（列出名称、规格、数量、用途） 2. **建议备件**：建议准备但可能不需要的备件（列出名称、规格、数量、用途） 3. **工具清单**：维修过程中需要的工具和设备 4. **材料清单**：维修过程中需要的辅助材料（如密封胶、润滑油等） 请使用表格或列表格式，确保清单清晰、完整、易于采购和使用。 Nrvu!无法生成备品备件清单。u 生成备品备件清单失败: )rr&rrrrx) r0rrrrrrz parts_listrms r/generate_spare_parts_listr&sh ))M2.@.K<,A0AJ))M2.4"K))M2.4"KIIor28bM +)JJ X&$&   }  '('(U+ ,F8 ,,V4@ +5Z%%';^ *&$&    "B3q6( K?AxH&$&    s6BD1CD DC=7D8D=DDc^K|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|r|d vrd |||d Sg}|jd |jd |jd |jd|jd|jd||jd||jd|r4|jd|j||jdn3|jd|jd|jd|r4|jd|j||jdn3|jd|jd|jd|r4|jd|j||jdn3|jd|jd|jd|jd|jd|jd|jd|jd|jd|jd |jdtdjj j dz|jd dj |}||||d Sw) ub 步骤 5：生成最终维修报告 整合所有信息，生成完整的维修报告 rr"rprrqrrrrru无法生成维修报告：缺少必要的设备或故障信息。请先执行故障诊断和维修工作流，获取完整的维修数据。)rrrrz<============================================================u设备维修报告u【一、基本信息】r6u故障现象：u【二、故障原因分析】u!（未生成故障原因分析）u【三、维修方案】u（未提供维修方案）u【四、备品备件清单】u!（未生成备品备件清单）u【五、注意事项】uH1. 维修前请确保设备已断电、断气、断水，确保安全。u?2. 严格按照维修方案执行，注意安全防护措施。u63. 维修完成后，请进行功能测试和验收。u64. 如有疑问，请及时联系专业维修人员。u报告生成时间：datetimez%Y-%m-%d %H:%M:%Sr5)r>rc __import__rnowstrftimerd)r0rrrrr report_partsrs r/generate_final_reportris  ))M2.@.K<,A0AJ))M2.4"K!II&=rBHbyy!3R8>B +)JJl&$&   L!,-!23/+78/*67<=12B<=?@B67K(B679:B<=,-B<=?@B23bcYZPQPQ!/*Z2H2Q2Q2U2U2W2`2`at2uuv!99\*L%" "  sL+L-c|jddxsd}|jddxsd}|jddxsd}|xr|dv}|s&d}|dz }|dz }|d z }|d z }|d z }|d z }|gd dStjjtd}tj |dt |||}g}|jdrI|jdd} tjd} | d| } |jd|d| | |dnd|jdd} || z }|jddd d ||d dS)!us 步骤 5：整理统一输出给主Agent / 上层API - 统一返回：response / actions / result_tag rr"rrrru 【无法生成维修报告】 u)缺少必要的设备或故障信息。 u请先执行以下步骤： u71. 执行故障诊断工作流，识别设备和故障 u.2. 执行维修工作流，生成维修方案 u53. 然后再次点击「生成维修报告」按钮 uK或者，您可以直接提供包含设备和故障信息的文本描述。r$r r!r% created_pdfT)exist_ok)report_contentr output_dirsuccess file_nameu维修报告.pdfbase_urlz/api/download/downloadu_维修报告.pdf)rSlabelurlfileNamer3u [注意] PDF 生成失败：erroru 未知错误 regenerateu 重新生成)rSricon) r>ospathrd parent_dirmakedirsrrrc) r0rrrhas_valid_infor pdf_dir pdf_resultr!rr download_url error_msgs r/generate_responsers 99^R06BL))M2.4"K<,2J!Y[8Y%YN 7AA33NNEEMMaa!"  ggll:}5GKK$'$#J %'G~~i NN;0BC  $$Z0">)= #}$56!#   7z~~g~7^6_`  !  NN! r.cTtt}|jdt|jdt|jdt |jdt |jdt|jdt|jtd|jdd|jdd|jdd|jdd|jdd|jdt|jS)u;创建维修报告工作流（与主Agent对接的版本）rOretrieve_knowledgegenerate_fault_reasongenerate_spare_partsrr) r radd_noderOrnr|rrradd_edger r compile)workflows r/create_report_workflowr s+&H )+<= *,EF -/MN ,.GH -/DE )+<= e01 )+?@ *,CD -/EF ,.EF -/BC )3/    r.rrcPKt}||ddddddddddgddd} |j|d{}|jdr d|dgddS|jdd|jd gddS7G#t$r}dt |gddcYd}~Sd}~wwxYww) uv 执行维修报告工作流（供主Agent / app.py 调用） Args: extracted_text: 主Agent合并后的文本描述（可能包含report_data JSON） history_message: 历史消息（JSON格式字符串） Returns: { "response": str, "actions": List[Dict[str, Any]], "result_tag": str, } Nr"rrrrrrrrrrrr r!r%r&r&u#维修报告工作流执行失败: r$rr r!)rr]r>rBr+)rrapp initial_state final_staterms r/run_repair_report_workflowr$s ! "C)*!#"M$ KK 66 ??? +A+oB^A_`& $ B7"y"5"  7  =c!fXF"   sPB&A>A< A>B&%A>;B&<A>> B#BB#B&B##B&cKt}dtjddddddgddddddddddgddd}|j|d{}t |d y7w) Nu主机发生异常振动r4uC设备名称：发动机 故障类型：运行异常，振动加剧)r%r3ru'建议检查轴承并更换磨损部件r"rr )rr?dumpsr]print)graphrrNs r/testrbs " $E5::,9 A(5^ _'  !#%"M*==/ /F & 0sA A$A"A$__main__)1r*r^r?retypingrrrrrrlanggraph.graphr r r sysrrdirnameabspath__file__ current_dirrrcmodelsAPI.model_apir r\r utils.pdf_generatorrtools.function_toolrrrconfigrrr+rOrnr|rrrrrrr'runr-r.r/rs  @@22 ggoobggooh78 WW__[ )  SXXHHOOJ)73 !):M[MT#s(^MMbF ;F 4S>F VA A S#XA A H? ;? 4S>? ? DR{RtCH~RRjF[FT#s(^FFV27 S7 37 SWX[]`X`Sa7 7 z6 zGKKr.j=*x$ -MgiH dZddlZddlZddlZddlZddlmZmZmZm Z m Z ddl m Z m Z mZddlmZej"j%ej"j'ej"j'ej"j)eddlmZGddeZd efd Zd efd Zd efd Zd efd ZdZdZedk(rej@eyy)u 工作流五 报告类agent 输入：图片、图片加文本、图片+ASR、文本 1. 设备（获取相关vdr数据、图谱检索、rag） 2. 按步骤生成（故障、原因、解决方案、所需备品备件等信息） 3. 关键步骤信息交互 N) TypedDictDictAnyListLiteral) StateGraphSTARTEND) MemorySaver) OpenaiAPIcjeZdZUeeefed<eed<eed<eeed<e ded<eed<eed<y ) ReportState raw_inputreason_analysisreason_approvedsolution_steps)yesnoback_to_reason plan_approved user_feedback final_reportN) __name__ __module__ __qualname__rstrr__annotations__boolrrE/storage01/home/cr/projects/wx_app_agent/workflows/workflow_report.pyrrs>CH~I899r rstatecPKtd|jdrd|jdnd}d|dd|d}tj|d }t j ||j d |jd d z}|jddddSw)u$节点：生成或修改故障原因u- [Node] 执行：故障原因生成/重修...r 用户反馈：u$分析设备故障原因。输入：r u)。请返回JSON格式: {"reason": "..."}Nmodel{}reasonF)rrrprintgetr open_api_chatjsonloadsfindrfindr"feedbackpromptresponsecontents r!generate_reason_noder:%s :;CH99_C]"599_#=">?ceH3E+4F3Gq SBCF&&vT:Hjj(--"4X^^C5H5JKLG '{{84r^c ddB$B&cPKtd|jdrd|jdnd}d|dd|d}tj|d }t j ||j d |jd d z}|jddddSw)u$节点：生成或修改维修方案u- [Node] 执行：维修方案生成/重修...rr$r%u基于故障原因 ru 提供维修步骤。u,。返回JSON: {"steps": ["步骤1", "..."]}Nr'r)r*r+stepsr)rrrr-r5s r!generate_plan_noder>1s :;CH99_C]"599_#=">?ceH"5):#;"<s yy"# r cT|jd}|dk(ry|dk(r tdyy)u-方案生成后的跳转逻辑（含回溯）rrfinishru8--- 检测到回溯请求：返回原因分析阶段 --- stay_at_plan)r/r.)r"decisions r!route_after_planrGDs3yy)H5 % % HIr cTtt}|jdt|jdt|j t d|jdtddd|jdtddtdt}|j|ddgS)N reason_genplan_gen)rAr@)rErrD) checkpointerinterrupt_after) rradd_noder:r>add_edger add_conditional_edgesrBrGr r compile)workflowmemorys r! create_full_interactive_workflowrSQs+&H l$89 j"45 e\* ""*$  ""&* ]F   ,PZA[  \\r cKddl}t}t|j}dddii}t d|j dddii|23d{} 76 |j |}|jsZt d t d |jjd t d |jjdy|jd}|dk(rtt d|jjd td}|jdk(r|j|dd idn|j||dddn|dk(rt d|jjd t d|jjdt dtd}|jdk(r|j|ddidnN|jdk(r$td}|j|d |dd!dn|j||d"d#d|j d|23d{7} 6w)$Nr configurable thread_idrepair_loop_007u#--- 启动全流程维修 Agent ---rtextu电机冒烟并伴有焦味Tu= ==================== 报告最终确定 ====================u最终原因：ru最终方案：rrIu [待审核原因]: u$原因满意吗？(y/反馈内容): yr)as_nodeF)rrrJu [已确定的原因]: u[待审核方案]: uX选项: [y]满意 | [r]原因错了，回溯到原因分析 | [反馈内容]修改方案u 请选择: rrru&请说明为什么原因分析有误: r)rrrr)rr) uuidrSruuid4r.astream get_statenextvaluesr/inputlower update_state) r\apprVconfig_snapshot current_node user_inputr6s r!mainrkus_ * ,CDJJL!I{,=> ?F /0;; f6S-TUW]^dad^ ==(}} A B OHOO$7$78I$J#KL M OHOO$7$78H$I#JK L }}Q'  < ' )(//*=*=>O*P)QR SEFJ!S(  *;T)BL Y  :Z_)`jv wZ ' ,X__-@-@AR-S,TU V '(;(;rBrGrSrkrrunrr r!r{s 662230I JKL) )  ek e `K `k K  ]H37j zGKKr qju xH@o i @sdZddlZddlZejejeZejeZeejvr%ej eddl m Z m Z m Z mZmZddlmZmZmZddlmZmZddlmZddlmZmZddlZddlZddlZGdd d e Zd ed e e effd d Z!ed ed e e effddZ"d ed e e effddZ#ed ed e e effddZ$d ed e e effddZ%de de d ee e effddZ&ddZ'   d%de de e de d e fd!d"Z(e)d#kre*d$dSdS)&u 工作流：备件统计与预测Agent（使用LangGraph） 输入：文本（转化后和原文本query） 步骤： 1. 解析历史信息，用户意图识别，如果历史信息和用户问题中，没有设备或者备品备件信息，则直接返回"请先提供需要统计的设备或者备品备件信息" 2. 简化GraphRAG查询（将复杂统计问题简化为"备品备件有哪些"） 3. 使用RAG和GraphRAG检索所有相关的备品备件，检索不到相关设备信息和备品备件信息则返回“抱歉，经检索，知识库中没有相关的设备信息和备品备件信息，无法直接统计。请上传相关文件后重新查询。” 4. 结合用户意图和使用RAG和GraphRAG检索所有相关的备品备件使用大模型生成echarts要json数据。echarts柱状图格式```echarts { "title": { "text": "每周销量统计" }, "tooltip": {}, "legend": { "data": ["销量"] }, "xAxis": { "data": ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"] }, "yAxis": {}, "series": [ { "name": "销量", "type": "bar", "data": [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130], "itemStyle": { "color": "#5470C6" } } ] } ```"还可能生成echarts结构的饼图或者折线图。 5. 根据原始问题和查询出的所有备件信息，使用思维链提示词生成统计结果结合4生成echarts数据进行返回。 使用 OpenaiAPI 方法调用大模型，尽可能使用异步 N) TypedDictOptionalDictAnyList) StateGraphSTARTEND)rag_search_toolgraph_rag_search) OpenaiAPI)track_function_callsget_current_stream_handlerc@seZdZUdZeed<eed<eeeefed<eed<eed<eed<e eeeefed<e eed <e eeefed <eed <eeeefed <eeeefed <eed<dS)SparePartsStatisticsStateu$备件统计与预测工作流状态extracted_texthistory_messagehistory_messagescombined_queryquerysimplified_queryrag_search_resultgraph_search_result echarts_dataresponseactionssuggestedReplies error_messageN) __name__ __module__ __qualname____doc__str__annotations__rrrrr#r#1/app/workflows/workflow_spare_parts_statistics.pyr:s   rstatereturnc Csddl}|ddp d}g}|r=zt|tr||}n|}t|tr)|dd}Wnty<}zWYd}~nd}~wwtdt|d|iS)u, 备件统计第一步：获取所有历史信息 备件统计工作流关注所有历史信息，用于辅助统计 支持格式：[{'role': 'user', 'content': '...'}, {'role': 'assistant', 'content': '...'}] 返回消息列表（history_message已经在app.py中过滤过了） rNriu历史记录消息数：r) jsonget isinstancer!loadslist Exceptionprintlen)r%r(rr history_dataer#r#r$get_history_contextXs"     r2c s|dd}d|vr|dddddd}|}|}z2t|dd}t|dd}t||Id H\}}t|tr@|ngt|t rK|d WSdd WSt yl}zgdd t |d WYd }~Sd }~ww) u 备件统计阶段一：进行知识库检索，查找相关备品备件数据 使用原始问题进行RAG检索，使用简化后的查询进行GraphRAG检索 rr'用户问题：u 图片r)rtop_kN)rru检索失败: )rrr) r)splitr ainvoker asynciogatherr*r,r!r-) r%r rag_query graph_queryrag_task graph_task rag_results graph_resultsr1r#r#r$search_rag_and_graphs8   rAcCs|dg}|dd}d}|r9t|tr9t|dkr9|D]}t|tr8|dd}|r8t|dkr8d}nqd}|rLt|trLt|d krLd}|s_|s_d gd d d d d d gddSiS)Nrrr'Frtext Tu抱歉，经检索，知识库中没有相关的设备信息和备品备件信息，无法直接统计。请上传相关文件后重新查询。u!请上传本地需要统计数据titlecontentu$缺失关键信息，请补充完整u6未检索到相关的设备信息和备品备件信息)rrrr)r)r*r,r/dictstripr!)r%r?r@has_rag_resultsitemrBhas_graph_resultsr#r#r$check_search_results1s.     rMc s|dd}|dg}|dd}|ddpd}d}|rDg}|ddD]}t|tr>|dd}|r>|d |q'd |}d |d } |rT| d |d 7} | d |rZ|ndd|ra|ndd7} zJt| dkrt| dd} tj| ddIdH} d| vrdiiWSt d| } | r| d} t | } t| trt| dkrdd| iiWSdiiWSty}zidt|dWYd}~Sd}~ww)u 备件统计阶段二：生成相关图表数据 根据用户意图和检索到的备件信息，智能生成多个合适的ECharts图表 如果数据不足，返回空 rr'rrhistory_contextNrCrB-  u' 你是一个专业的ECharts图表数据生成助手。根据用户的统计问题和检索到的备件信息，智能生成多个合适的ECharts图表。 === 任务要求 === 1. 仔细分析用户的统计问题和检索结果 2. 判断数据是否支持生成图表： - 如果数据不足、没有具体数字或统计信息，返回"NO_CHART" - 如果数据充足，可以生成1-3个图表 3. 根据数据特点选择合适的图表类型： - 柱状图：适合比较不同类别的数据（如：各备件的使用数量、各设备的故障次数）,data中数据必须是精准的数字,data中数据必须是精准的数字，如果data中数据相同则不生成柱状图。 - 饼图：适合展示部分占整体的比例（如：各备件占比、各故障类型占比），如果数据各个部分占比相同，则不需要饼图展示。 - 折线图：适合展示数据随时间的变化趋势（如：月度备件消耗趋势、季度维修次数变化）,data中数据必须是精准的数字 - 混合图表：可以组合多种图表类型展示不同维度的数据 4. 每个图表都要有清晰的标题和完整配置 5. 确保JSON格式正确，可直接用于ECharts图表渲染 6. 当data中数据值相等时不要输出柱状图ECharts图表 === 用户原始问题 === u& === 历史记录（供参考） === u? === 检索到的备件相关信息 === 【RAG检索结果】 无相关RAG检索结果 【图谱检索结果】 无相关图谱检索结果uE === 输出格式 === 如果数据不足，只输出：NO_CHART 如果数据充足，输出一个JSON数组，包含1-3个图表配置，格式如下： ```json [ { "title": { "text": "备件使用统计" }, "tooltip": {}, "legend": { "data": ["数量"] }, "xAxis": { "data": ["轴承", "齿轮", "密封圈", "传感器"] }, "yAxis": {}, "series": [ { "name": "数量", "type": "bar", "data": [120, 200, 150, 80], "itemStyle": { "color": "#5470C6" } } ] }, { "title": { "text": "备件使用统计" }, "tooltip": {}, "legend": { "data": ["数量"] }, "xAxis": { "type": "category", "data": ["轴承", "齿轮", "密封圈", "传感器"] }, "yAxis": { "type": "value" }, "series": [ { "name": "数量", "type": "bar", "data": [120, 200, 150, 80] } ] }, { title: { text: '周销售趋势', subtext: '单位：件', }, legend: { data: ['销量'], orient: 'vertical', right: 60, top: 20 }, xAxis: { type: 'category', data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, yAxis: { type: 'value' }, series: [ { name: '销量', data: [150, 230, 224, 218, 135, 147, 260], type: 'line' } ] ]] } ``` 注意事项： 1. 每个图表都要有独特的标题 2. 图表颜色区分度高。 3. 图表数据要基于检索结果中的实际信息。 4. 如果只能生成一个图表，就只输出一个。 5. 不要输出任何文字说明，只输出JSON数组或NO_CHART。 6.输出必须是严格 JSON（RFC 8259），所有 key 和字符串必须使用双引号，不允许使用 JavaScript 对象语法。 iimodelNO_CHARTrz \[[\s\S]*\]rchartsu生成ECharts数据失败: )rr)r)r*rHappendjoinr/r open_api_chat_without_thinkingupperresearchgroupr(r+r,r-r!)r%rr?r@rNrag_textrag_text_partsrKrBecharts_promptecharts_json_str json_matchjson_strecharts_data_listr1r#r#r$generate_echarts_data\s\          d         rfc s(|dd}|dg}|dd}|di}|dgp g}zd}|rKg}|ddD]}t|trE|d d} | rE|d | q.d |}t|trV|d gng} d} | rt| d krd} t| dD]\} } tj| ddd}| d|d7} qind} d}g}|r| |d|d|r|ndd|r|ndd | d }| rt| d kr|d7}n|d7}|d7}|d |d!t j d||d"IdH}t j d#d|t jd$}|r|nd%}g}t||IdH}||||d&WSty}zd't|ggid't|d(WYd}~Sd}~ww))u 备件统计阶段三: 生成统计结果 根据原始问题和查询出的所有备件信息，生成统计、推理、预测结果，并结合ECharts数据返回 rr'rrrrNrCrBrOrPrWru === ECharts图表数据 === 以下是根据检索结果生成的ECharts图表数据，请在输出时将其嵌入到对应的统计结果中： r4F) ensure_asciiindentz ```echarts z ``` uN === ECharts图表数据 === 当前检索到的数据不足以生成图表。 u你是一个专业的备件统计与预测分析专家。请严格按照下面要求逐步分析并回答用户的统计问题。 必须严格遵守： 1) 不要修改知识库文本中出现的 URL 字符串内容（不得改/不得截断），如需引用直接原样粘贴； 2) 不得编造或猜测知识库中没有的 URL / 图片链接； 3) 如果在文档内容中看到图片URL、表格或公式，请在回答中**自然引用或转述其关键信息**，但不强制要求特定展示格式； 4) 输出内容不要脱离输入的核心内容，不要遗漏输入提供的关键信息，也不要加入无关内容。 5) 如果有历史问答上下文，请结合历史对话内容理解当前问题。如果信息不足，请说明需要更多信息。r3u: 检索到的备件相关信息： 【RAG检索结果】 rQrRrSu 判断检索结果和用户问题是否相关，如果相关严格按照检索内容进行回答 输出格式： 备件统计与预测分析结果 步骤1：提取备件信息 - 从检索结果中提取所有相关的备品备件信息 - 整理备件的名称、规格、用途、数量等关键信息 步骤2：数据整理与分析 - 对提取的备件信息进行分类整理 - 识别备件之间的关系和规律 - 进行必要的统计计算（如数量统计、分类统计等） 步骤3：推理与预测 - 根据历史记录和当前信息进行推理 - 如果需要预测，基于现有数据给出合理的预测结果 - 分析可能的影响因素和趋势 uI 步骤4：备品备件图表分析 - 在统计结果中合适的位置，使用 ```echarts``` 代码块嵌入上面的ECharts数据 - 图表应该放在对应的统计描述之后，方便前端渲染 - 确保图表数据与文字描述相匹配 - 为每个图表生成一段文字描述，例如："数据表明：备件A的使用数量为100个，备件B的使用数量为200个。备件A在1月份消耗比较多，而备件B在2月份消耗比较多等。" - 如果有多个图表，请为每个图表分别生成描述，并将图表放在对应的描述之后 步骤5：结论 u 步骤4：结论 u - 综合以上分析，给出清晰的统计结果 - 提供具体的数字、图表描述或预测结论 - 如有必要，给出建议或注意事项 输出要求： 1. 请进行完整分析，但只输出分析结论和必要的解释，不要展示中间推理过程。 2. 最终给出清晰的统计结果、推理结论或预测结果 3. 如果有图表，在统计结果中使用 ```echarts``` 代码块嵌入ECharts数据，确保格式正确 4. 如果有多个图表，请为每个图表分别生成描述，并将图表放在对应的描述之后 5. 如果信息不足，请明确指出需要哪些额外信息 6. 使用专业但易懂的语言，避免过于技术化的术语 7. 确保所有数字和统计结果准确无误 8. 图表应该放在相关的统计描述之后，例如："根据统计结果，各备件的使用情况如下： ```echarts {...} ```" 9. 检索内容中包含图片链接切勿省略回答中的图片链接也不要输出和展示知识库中没有的链接图片。 10. 如果没有图表信息，则跳过图表分析步骤，直接进入结论步骤。 请严格按照检索内容进行回答。 请开始你的分析：user)rolerG)rU system_promptmessagesz.*?)flagsu$抱歉，无法生成统计结果。)rrrru生成统计结果失败: )rrrrr)r)r*rHrXrYr/ enumerater(dumpsextendr rZr\subDOTALLrI%generate_suggested_replies_statisticsr-r!)r%rr?r@rrr_r`rKrBrWecharts_data_sectionidxchart chart_jsonrlrm user_contentstatistics_resultrsuggested_repliesr1r#r#r$generate_statistics_results                r|resultquestionc s d|d|ddd}zetj|ddIdH}td|tj}|ri|d}t|}t|t rit |d krig}|dd D]}t|t r_d |vr_d |vr_| t |d t |d d q@t |d kri|WSd d d ddd gWSty} zd d d ddd gWYd} ~ Sd} ~ ww)uc 生成针对统计结果的建议回复问题 使用大模型生成两个相关问题 u 你是一个专业的备件统计与预测分析助手。根据以下统计结果，生成两个用户可能关心的后续问题。 【用户问题】 u 【统计结果】 Niu 请生成两个简洁、实用的问题，这些问题应该： 1. 与当前统计结果相关，能够帮助用户进一步了解相关信息 2. 问题要具体、可操作 3. 每个问题不超过20个字 请以JSON格式输出，格式如下： [ {"title": "问题1的标题", "content": "问题1的完整内容"}, {"title": "问题2的标题", "content": "问题2的完整内容"} ] 只输出JSON，不要有其他文字说明。 rTz\[.*\]rrgrFrGrEu$这些备件的使用频率如何？u!需要提前准备哪些备件？)r rZr\r]rsr^r(r+r*r,r/rHrXr!r-) r}r~prompt result_textrcrdr{formatted_repliesreplyr1r#r#r$rts@      rtcCstt}|dt|dt|dt|dt|dtdtdtfdd }dtdtfd d }| t d| dd| dd| d|dt d | dd| dt | S) u$创建备件统计与预测工作流r2rArMrfr|r%r&cS|drdSdS)u*判断是否在意图检查后继续执行rendcontinuer)r%r#r#r$"should_continue_after_intent_check zRcreate_spare_parts_statistics_workflow..should_continue_after_intent_checkcSr)u*判断是否在检索检查后继续执行rrrrrr#r#r$"should_continue_after_search_checkrzRcreate_spare_parts_statistics_workflow..should_continue_after_search_check)rr)rradd_noder2rArMrfr|r!add_edgeradd_conditional_edgesr compile)workflowrrr#r#r$&create_spare_parts_statistics_workflows*        rr'rrr route_flagc s|s|} t}||g|dddddggdd }z!||IdH}|dd|dg|dg|diddWStyX}zd t|ggiddWYd}~Sd}~ww) Nr') rrrrrrrrrrrrrrrr statistics)rrrr result_tagu工作流执行失败: )rr8r)r-r!)rrrrapp initial_state final_stater1r#r#r$#run_spare_parts_statistics_workflow;sF      r__main__u.开始执行备件统计工作流测试案例 )Nr'r')+r sysospathdirnameabspath__file__ current_dir parent_dirrXtypingrrrrrlanggraph.graphrrr tools.function_toolr r modelsAPI.model_apir utils.function_trackerr rr9r(r\rr!r2rArMrfr|rtrrrr.r#r#r#r$sX#    &3+;">N n ZxxGp jy@ dZddlZddlZddlZddlZddlmZddlmZmZm Z m Z m Z ejjejjejjejjeddlmZmZmZddlmZddlmZddlmZdd lmZGd d eZd ed e ee ffdZd ed e ee ffdZ d ed e ee ffdZ!ded e ee ffdZ"d ed e ee ffdZ#d eded e ee ffdZ$d eded e ee ffdZ%de e ee fde&d efdZ'ded e e ee ffdZ(d ed efdZ)dZ* d$dedededed e ee ff d Z+e,d!k(r#ddl-Z-gd"Z.d#Z/e-j`e/yy)%u 工作流：受控 ReAct Text2SQL 统计智能体 架构（简洁直接，无多轮交互）： 用户问题 ↓ Router Node（判断：统计分析 / 维修反馈 / 普通问答） ├── 普通问答 → final_answer → END ├── 维修反馈 → repair_feedback → final_answer → END └── 统计分析 → text2sql_tool（内部闭环）→ final_answer → END text2sql_tool 内部闭环：SQL生成 → SQL审查 → SQL Guard → SQL执行 N)datetime) TypedDictOptionalDictAnyList) StateGraphSTARTEND) OpenaiAPI)TEXT2SQL_PROMPTS) text2sql_tool)repair_feedback_statistics_toolceZdZUeed<eed<eed<eed<eeeefed<eeed<eeed<eeeefed<eeeefed <eeeefed <eed <eeeefed <eeeefed <eed<y)StatisticsStateextracted_textcombined_query route_flaghistory_messagehistory_messages route_resultsql sql_resultfeedback_resultfeedback_paramsresponseactionssuggestedReplies error_messageN) __name__ __module__ __qualname__str__annotations__rrrr%/app/workflows/workflow_statistics.pyrr"sO4S>**3- #c3h((d38n--d38n--M $sCx. !!4S>**r&rstatereturnc6K|jdxs|jdd}tdj|} tj|ddd{}t j d |t j}|rZtj|jd }|jd d jj}|d vrd|iSdd iS7#t$r$}tdt|Yd}~dd iSd}~wwxYww)uC 路由判断：统计分析 / 维修反馈 / 普通问答 rrrouterquestionNTmodel json_output\{.*\}rroute statisticsr4feedbacknormalru路由判断失败: )getr formatr open_api_chat_without_thinkingresearchDOTALLjsonloadsgroupstriplower Exceptionprintr#)r(r.promptresult json_matchparsedr3es r' router_noderJ@syy)*Meii8H".MH h ' . . . AF / ?? $D  YYy&"))< ZZ 0 0 34FJJw 5;;=CCEE<<&.. L ))  / $SVH-.. L ))/sB?DC)C'BC)"D'C)) D2D DDDcK|jdxs|jdd}tjjd}t ||d{}|jdd|dS7w) u| 调用受控 Text2SQL 工具 内部闭环：SQL生成 → SQL审查 → SQL Guard → SQL执行（含重试） rrr+%Y-%m-%d)r. current_dateNr)rr)r8rnowstrftimer)r(r.rMrFs r' text2sql_noderP^sp yy)*Meii8H".MH<<>**:6L (N NFzz%$ OsAA7A5A7cK|jdxs|jdd}t|d{} tj|d{}||dS7'7 #t$r}dt |d|dcYd}~Sd}~wwxYww)u7 处理维修反馈类问题（走外部API） rrr+N)rrF)successerror)r8_extract_feedback_paramsrainvokerCr#)r(r.paramsrFrIs r'repair_feedback_noderWrsyy)*Meii8H".MH+H5 5Fc6>>vFF#)fEE 6G c/4s1v#F[abbcsP4B AB A"A A"B  A"" B+B;B<B BB r.cKtjjd}d|d|d} tj|ddd{}t j d|t j}|rstj|jd }i}|jd r|d |d <|jd r|d |d <|jd r|d |d <|S iS7#t$rYiSwxYww) u*从用户问题中提取维修反馈参数rLuW从以下问题中提取维修反馈统计参数，返回JSON格式。 当前日期：u 用户问题：u 需要提取的参数： - source: 来源筛选（好评/差评/反馈），如果没有则为空字符串 - start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD），如果没有则为空字符串 - end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD），如果没有则为空字符串 时间映射： - "近一个月" → start_date = 当前日期前30天 - "近一周" → start_date = 当前日期前7天 - "近三个月" → start_date = 当前日期前90天 输出格式： {"source": "", "start_date": "", "end_date": ""} 只输出JSON。NTr/r2rsource start_dateend_date) rrNrOr r:r;r<r=r>r?r@r8rC)r.rMrErFrGrHrVs r'rTrTs<<>**:6L~z F(  ?? $D  YYy&"))< ZZ 0 0 34FFzz(##)(#3x zz,''-l';|$zz*%%+J%7z"M  I#    I sA-C?C/ C- BC/)C?+C?-C// C<8C?;C<<C?cK|jdd}|jdxs|jdd}|dk(rt||d{S|dk(rd gd d d d dd ddd gdSt||d{S7/7w)u1 将查询结果转为自然语言回答 rr4rrr+r6Nr7u您的问题似乎不属于统计分析类问题，请尝试更具体的统计查询，例如："最近一个月哪个故障最多"、"101舰备件消耗情况"等。故障频次统计!最近一个月哪个故障最多titlecontent备件消耗统计u101舰近一个月备件消耗u 维修反馈u近一个月维修差评情况rrr)r8_format_feedback_answer_format_statistics_answer)r(rr.s r'final_answer_noderfs99^\:Lyy)*Meii8H".MHz!,UH===  !E.;^_.;[\(5UV!  /uh???>@s$A BA>*B9B:BBc*K|jdi}|jdds#|jdd}d|gddd d d d gd S|jd g}|jdd}|jdd}tj|dddd}tdj ||||} t j |dd{} | j} | gt|d S7##t$rt||} Y(wxYww)u格式化统计分析结果rrRFrSu 未知错误u统计分析执行失败：r]r^r_rb近一个月备件消耗排名rcrowsrr+ row_countrN) ensure_asciiindent final_answer)r.rrj result_data)r0) r8r>dumpsr r9r r:rArC_simple_format_result_generate_suggested_replies) r(r.rrSrirrjrprEanswerrs r'reres3<,J >>)U +w75eW=.;^_.;[\!   >>&" %D .. #C{A.I**T#2YU1EK n - 4 4  5F: ??dSS<<> 7A  T :(y9:s<B5D8C8C6C8'D6C88D DDDc K|jdi}|jdi}|jddsdggdS|jdg}|jdd }|jd i}|jd d }|jd d }|jdd } |s.|rd|dnd } |r | r d|d| dnd } d| d| dgddddddgdSg} |rd|dnd } |r | r d|d| dnd } | jd| d| d|rPdj|jD cgc] \} }| d |d!c}} }| jd"|d#|d$| jd%| jd&|D]}|jd'd }t |jd(d d)d*}t |jd d+}t |jd,d-}t |jd.d-d)d/}| j|d0|d0|d0|d0| d1j| gddddddd2d3dgdScc}} ww)4u格式化维修反馈结果rrrRFu-维修反馈统计失败，请稍后重试。rc feedbackData totalCountrsourceDistributionrYr+rZr[u【u】u（u 至 u）u 未找到u维修反馈统计数据u。u 查看差评u$统计近一个月维修差评情况r_u 查看好评u$统计近一个月维修好评情况u 为您统计u的维修反馈数据u。 u、 u 条u%核心结论：共收到维修反馈 u 条（u）。 u-排名 | 标题 | 来源 | 反馈人 | 时间z--- | --- | --- | --- | ---rankr`Nu未知 user_name- created_at  |  u查看近一周反馈u!统计近一周维修反馈情况)r8appendjoinitemsr#)r(r.rr feedback_data total_countsource_distributionrYrZr[ source_desc time_descresponse_partskvdist_stritemrzr` item_sourcer|r~s r'rdrdsii 126Oii 126O   y% 0G "  $'';M!%%lA6K)--.BBG  2 .F $$\26J"":r2H +1F83'r "GYK 7 8E LLG$% LLUGc'l234CRy8?@#cggc2&',@ UZZ'(2~ }Y^$4J?@ 99U  As%C7c&ddddddddddd dgS) u根据问题生成建议回复r]r^r_rbrhu按系统统计u$动力系统近一个月故障统计u按舷号统计u101舰近一个月故障统计r%r-s r'rsrsDs2'3VW&3ST#0VW#0PQ  r&c@|jdd}|dk(ry|dk(ryy)uRouter 之后的路由rr4r6r7)r8)r(r3s r'route_after_routerrRs+ IInl 3E  ( r&ctt}|jdt|jdt|jdt |jdt |jtd|jdtdddd|jdd|jdd|jdt|jS)uY 创建受控 Text2SQL 统计工作流 架构（简洁直线型，无多轮交互）： START ↓ router_node ├── normal → final_answer_node → END ├── feedback → repair_feedback_node → final_answer_node → END └── statistics → text2sql_node → final_answer_node → END rJrPrWrfr5) r radd_noderJrPrWrfadd_edger add_conditional_edgesrr compile)workflows r'create_statistics_workflowras/*H m[1 o}5 ,.BC )+<= e]+ "").)  o':; ,.AB )3/    r&rrrrctKt}||||gddddddggdd} |j|d{}|jdr d|dgdgdS|jdd|jd gd|jd gdS7Y#t$r}dt |gdgdcYd}~Sd}~wwxYww) u1 执行统计工作流（统一接口） Nr+)rrrrrrrrrrrrrrru统计工作流执行失败: r4)rr result_tagrrrr)rrUr8rCr#)rrrrapp initial_state final_staterIs r'run_statistics_workflowrs % &C)( *M" KK 66 ??? +;Kr;rtypingrrrrrpathrdirnameabspath__file__langgraph.graphr r r modelsAPI.model_apir promptsr tools.text2sql_toolrtools.fault_statisticsrrr#rJrPrWrTrfrerdintrrrsrrrr asynciorrrunr%r&r'rs$  770I JKL22)$-Bi<*_*c3h*<  4S> ( co c$sCx. c*S*T#s(^*b@?@tCH~@.'?'c'dSVX[S[n'T;;C;DQTVYQYN;|T#s(^ 4(#$tCH~2Fo#'b 4 4 4 4  4  #s(^ 4 v zJ 7GKK3r&>Ojx ԱMj fdZddlmZmZmZmZmZddlmZddl m Z ddl m Z m Z ddlmZmZddlZddlZddlZded eefd Zdd lmZmZmZmZded efd Zded efd ZdZdeeefdeeefd efdZdeedefdZ deeefd efdZ!dedeeefd efdZ" ddedeededed ef dZ#y) uk 工作流公共工具函数 提取自 workflow_fault_diagnosis.py 和 workflow_operate.py 的共享代码 ) TypedDictOptionalDictAnyList)COMMON_PROMPTS) OpenaiAPI)get_all_callbacksget_current_stream_handler)extract_image_pathsnormalize_markdown_imagesNtextreturnc|sy|j}tjdd|tj}tjdd|}tjd|}|r% t j |jdStjd|}|r% t j |jdS t j |S#t$rY^wxYw#t$rY0wxYw#t$rYywxYw)Nz ```json\s*)flagsz```\s*z \[[\s\S]*\]rz \{[\s\S]*\}) stripresub IGNORECASEsearchjsonloadsgroup Exception)rcleanedms Je:\ZKYNLP\Hjunproject\project0506\wx-agent\app\workflows\workflow_utils.pysafe_json_extractrs jjlGff]Br}}EGffYG,G .'*A ::aggaj) ) .'*A ::aggaj) )zz'""        s6+#C"(#C1 D" C.-C.1 C=<C= D  D ) parse_historybuild_history_strfilter_image_urls init_historyc d}|jd|}tjdd|}tjdd|}|j|d}tjdd|}tjd d |}|S) NzDOUBLE_DOLLARz$$z (? JJt E FEM{{} MM$  **,,,. m + /* d99V$L r(c|r|jddsgS|jdi}g}|jD]\}}|D]}|j||S)NsuccessFsourceCitation)getitemsr0) rag_resultsource_citation flat_resultsresourcer?items rconvert_rag_resultrEOsd Z^^Iu=  nn%5r:OL*002%D    %3 r(weightsvaluescd}|jD]=\}}|j|dxsd}|st|js9||z }?t |dS)Ngr)r?r>strrround)rFrGscorefieldweightvalues rcalculate_info_completenessrPZsY E  v 5"%+ SZ%%' VOE) ?r( title_optionsdetailscdtj||d}tD] } || y#t$rYwxYw)Nfunction_execution)typetitlerR)randomchoicer r)rQrR start_eventcallbacks remit_callback_eventr[csF/&-- :VcjkK%'  [ !(   s 3 ??fieldscXd}|jD]\}}|s |d|d|dz }|S)Nr- u：r+)r?)r\ detail_infolabelrOs rbuild_detail_inforals?K  u  Rwc%3 3K' r(answer atlas_resultsc |s|Sd}|jD]X\}}t|ts|jD]/\}}t|ts|s|D]}|d|d|d|dz }1Z||zS)Nu --- **参考图册：** r^z: [ `z` ](z) )r? isinstancedictlist)rbrc atlas_section node_name node_datarVurlsurls rappend_atlas_sectionrmts  6M - 3 3 5 9 i &(0 tdD)d#%2eWE%SE)MM  $ 1!6 M !!r( raw_contentoriginal_image_paths temperature content_labelcK|rtdj||}ntdj|}td}t}d}d}tjd|d|dg| 23d{} || z }|| z }|s|j |(7#6|r|j n|}t|}t|| }t|}|Sw) Nformat_user_simple)rqrnformat_user_with_image_examples)rn format_systemruser)rolecontent)model system_promptmessagesrp)original_paths) rformatr r open_api_chat_streamsend_stream_contentrr:r r') rnrorprqformat_user_contentformat_system_promptstream_handlerrbaccumulated_contentchunks rstream_format_and_postprocessrs ,-ABII'#J  --NOVVcnVo)/:/1N F 55*!.ABC  De %u$   . ./B C D &V\\^;F %f -F &v>R SF $V ,F Ms0A+C-B1B2B5 CCB:C)g333333?N)$__doc__typingrrrrrpromptsrmodelsAPI.model_apir utils.function_trackerr r utils.image_utilsr r rrrWrJrworkflows.history_managerr r!r"r#r'r:rEfloatrPr[rarmrr(rrs1 87")PL CHSM0hg##332c5j)94S>V[tCy3d38n " "T#s(^ " "$ $$s)$$ $  $r(tx""" 统一历史对话管理器 整合所有分散的 parse_history / _parse_history / build_history_str / filter_image_urls 逻辑 """ import json from typing import Any, Dict, List, Optional class HistoryManager: """统一的历史对话管理器，提供解析、截断、格式化、过滤等功能""" def __init__( self, max_messages: int = 10, max_assistant_chars: int = 300, ): """ Args: max_messages: 保留的最近消息条数 max_assistant_chars: assistant 角色内容截断字符数 """ self.max_messages = max_messages self.max_assistant_chars = max_assistant_chars # ==================== 解析 ==================== def parse(self, history_message: Any) -> List[Dict[str, Any]]: """ 解析历史消息为列表，保留最近 max_messages 条。 兼容字符串和列表输入，替代所有 parse_history / _parse_history。 """ if not history_message: return [] try: data = json.loads(history_message) if isinstance(history_message, str) else history_message return data[-self.max_messages:] if isinstance(data, list) else [] except Exception: return [] # ==================== 截断 ==================== def truncate(self, messages: List[Dict[str, Any]], keep_recent: Optional[int] = None) -> List[Dict[str, Any]]: """按数量截断，保留最近 keep_recent 条""" if not messages: return [] n = keep_recent if keep_recent is not None else self.max_messages return messages[-n:] # ==================== 格式化 ==================== def to_prompt_str( self, messages: List[Dict[str, Any]], recent_count: Optional[int] = None, assistant_truncate: Optional[int] = None, ) -> str: """ 格式化为 "用户: xxx\\n助手: xxx" 纯文本字符串，用于 prompt 注入。 替代 build_history_str。 """ if not messages: return "" n = recent_count if recent_count is not None else self.max_messages trunc = assistant_truncate if assistant_truncate is not None else self.max_assistant_chars recent = messages[-n:] parts = [] for m in recent: if isinstance(m, dict): role = m.get("role", "") content = (m.get("content") or "").strip() if role == "user": parts.append(f"用户: {content}") elif role == "assistant": parts.append(f"助手: {content[:trunc]}") return "\n".join(parts) if parts else "" def to_openai_messages(self, messages: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]: """ 格式化为 OpenAI messages 列表，直接传入 LLM。 用于百科问答等需要完整消息格式的场景。 """ if not messages: return [] result = [] for m in messages: if isinstance(m, dict) and m.get("role") and m.get("content"): result.append({"role": m["role"], "content": m["content"]}) return result # ==================== 请求预处理 ==================== def preprocess_from_request(self, history_message: Any, exclude_last: bool = True) -> str: """ 处理前端传入的历史消息：解析、移除当前用户消息、序列化。 对应 app.py 中 history_message 预处理逻辑。 Args: history_message: 前端传入的历史消息，支持 str 或 list exclude_last: 是否移除最后一条（当前用户消息），默认 True Returns: 处理后的 JSON 字符串 """ if not history_message: return "" try: data = json.loads(history_message) if isinstance(history_message, str) else history_message except (json.JSONDecodeError, TypeError): return "" if not isinstance(data, list): return "" if exclude_last and data: data = data[:-1] return json.dumps(data, ensure_ascii=False) # ==================== 状态初始化 ==================== def init_history(self, history_message: Any) -> Dict[str, Any]: """ 一步完成历史消息解析，返回 history_message(str) + history_messages(list) 双字段。 用于各工作流入口初始化 state，消除重复的 parse_history 调用。 Args: history_message: 历史消息，支持 str 或 list Returns: {"history_message": str, "history_messages": list} """ parsed = self.parse(history_message) raw = json.dumps(parsed, ensure_ascii=False) if parsed else "" return {"history_message": raw, "history_messages": parsed} # ==================== 过滤 ==================== @staticmethod def filter_image_urls(history_message: Any) -> Any: """ 过滤历史消息中的图片URL，将多模态内容转为纯文本。 替代 main_agent.filter_image_urls。 """ if not history_message: return history_message try: history_messages = json.loads(history_message) if isinstance(history_message, str) else history_message except (json.JSONDecodeError, TypeError): return history_message if not isinstance(history_messages, list): return history_messages filtered_messages = [] for msg in history_messages: if not isinstance(msg, dict): filtered_messages.append(msg) continue new_msg = msg.copy() content = msg.get("content") if isinstance(content, list): text_parts = [] for content_item in content: if isinstance(content_item, dict): if content_item.get("type") == "text": text_value = content_item.get("text", "") if text_value: text_parts.append(text_value) elif isinstance(content_item, str): text_parts.append(content_item) if text_parts: new_msg["content"] = "".join(text_parts) filtered_messages.append(new_msg) else: filtered_messages.append(new_msg) return filtered_messages # ==================== 模块级便捷实例 ==================== # 提供与旧函数签名兼容的模块级函数，方便渐进式迁移 _default_manager = HistoryManager() def parse_history(history_message: Any) -> List[Dict[str, Any]]: """兼容旧调用的模块级函数""" return _default_manager.parse(history_message) def build_history_str( history_messages: List[Dict[str, Any]], recent_count: int = 10, assistant_truncate: int = 300, ) -> str: """兼容旧调用的模块级函数""" mgr = HistoryManager(max_messages=recent_count, max_assistant_chars=assistant_truncate) return mgr.to_prompt_str(history_messages, recent_count=recent_count, assistant_truncate=assistant_truncate) def filter_image_urls(history_message: Any) -> Any: """兼容旧调用的模块级函数""" return HistoryManager.filter_image_urls(history_message) def preprocess_from_request(history_message: Any, exclude_last: bool = True) -> str: """兼容旧调用的模块级函数""" return _default_manager.preprocess_from_request(history_message, exclude_last=exclude_last) def init_history(history_message: Any) -> Dict[str, Any]: """兼容旧调用的模块级函数""" return _default_manager.init_history(history_message) >k$9 x/WШ""" 工作流：普通问答Agent（使用LangGraph） 输入：文本（转化后和原文本query）、图片描述、语音文本 步骤： 1. 使用RAG和GraphRAG检索相关信息 2. 生成回答 使用 OpenaiAPI 方法调用大模型，尽可能使用异步 """ import sys import os # 添加项目根目录到Python搜索路径 sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) from typing import TypedDict, Optional, Dict, Any, List from langgraph.graph import StateGraph, START, END from workflows.history_manager import init_history from tools.function_tool import ( graph_rag_search ) from tools.rag_tools import rag_search from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from utils.function_tracker import track_function_calls, get_current_stream_handler, get_all_callbacks from utils.image_utils import extract_image_paths, find_closest_image_path, normalize_markdown_images, get_image_prompt_guidance from prompts import BAIKE_PROMPTS, COMMON_PROMPTS import asyncio import json import re import random # =============== 定义状态 =============== class QAState(TypedDict): """普通问答工作流状态""" extracted_text: str # 已提取的文本（统一接口，只接收文本） combined_query: str retrieval_query: str # 用于RAG/图谱检索的重写后query route_flag: str # 路由标识 history_message: str # 历史消息（JSON格式） history_messages: List[Dict[str, Any]] # 过滤后的历史消息列表 need_retrieval: Optional[bool] # 是否需要检索 # RAG检索结果 rag_search_result: Optional[List[Dict[str, Any]]] # RAG检索结果 graph_search_result: Optional[str] # 图谱检索结果 # 最终响应 response: str # 最终响应 actions: List[Dict[str, Any]] # 按钮信息列表 [{"type": "...", "label": "...", "icon": "..."}] suggestedReplies: List[Dict[str, Any]] # 建议回复问题列表 error_message: str # 错误信息 # =============== 节点函数 =============== def get_baike_history_context(state: QAState) -> Dict[str, Any]: """ 知识问答步骤：获取问答类历史信息 问答工作流只关注历史问答记录，用于提供上下文 """ history_message = state.get("history_message", "") or "" return init_history(history_message) async def judge_need_retrieval(state: QAState) -> Dict[str, Any]: """ 判断用户问题是否需要检索知识库 """ original_query = (state.get("combined_query") or state.get("extracted_text") or "").strip() history_messages = state.get("history_messages", []) or [] prompt = BAIKE_PROMPTS["judge_need_retrieval"].format( history_messages=history_messages if history_messages else '无', original_query=original_query ) need_retrieval = True try: result = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(prompt, model=None) if result: result = result.strip().lower() if result == "false": need_retrieval = False except Exception as e: print(f"判断是否需要检索失败: {e}") need_retrieval = True print(f"是否需要检索: {need_retrieval}") return {"need_retrieval": need_retrieval} async def rewrite_query_with_history(state: QAState) -> Dict[str, Any]: """ 使用历史上下文对当前问题进行query重写，生成适合RAG/图谱检索的独立查询语句。 只让大模型在有限的最近历史中挑选与当前问题语义相关的内容进行融合，避免简单拼接全量历史。 """ import json # 原始问题：优先使用 combined_query，其次使用 extracted_text original_query = (state.get("combined_query") or state.get("extracted_text") or "").strip() history_messages = state.get("history_messages", []) or [] # 控制历史长度：只保留最近的若干条，避免上下文过长 trimmed_history = history_messages[-8:] if history_messages else [] try: history_str = json.dumps(trimmed_history, ensure_ascii=False) except Exception: history_str = str(trimmed_history) # 如果没有历史或当前问题过短，就直接跳过重写 if not original_query: return {"retrieval_query": original_query} # 在构造 prompt 前，提取上一轮用户 query（如果有） last_user_query = "" if trimmed_history: # 从后往前找最近一条 role == "user" 的消息 for msg in reversed(trimmed_history): if msg.get("role") == "user": last_user_query = msg.get("content", "").strip() break prompt = BAIKE_PROMPTS["rewrite_query_with_history"].format( last_user_query=last_user_query or '（无）', history_str=history_str, original_query=original_query ) rewritten_query = original_query try: result = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(prompt, model=None) if result: candidate = result.strip().strip("“”\"'") # 只在模型返回的内容明显为单行短文本时替换，避免异常输出 if candidate and len(candidate) <= 200 and "\n" not in candidate: rewritten_query = candidate except Exception as e: print(f"query 重写失败: {e}") title_options = [f"✨正在分析中，请稍等..."] start_event = { "type": "function_execution", "title": random.choice(title_options), "details": f"正在调取百科数据..." } for callback in get_all_callbacks(): try: callback(start_event) except Exception: pass print("原始检索query:", original_query) print("重写后检索query:", last_user_query+rewritten_query) return {"retrieval_query":last_user_query+rewritten_query} @track_function_calls async def search_rag_and_graph(state: QAState) -> Dict[str, Any]: """ 进行文本知识检索和图谱知识检索 """ kb_id = None if state.get("route_flag") == "rules": kb_id = '3' # 优先使用重写后的检索query，其次使用 combined_query，最后回退到原始 extracted_text query = state.get("retrieval_query") or state.get("combined_query") or state.get("extracted_text", "") if "用户问题：" in query: query = query.split("用户问题：", 1)[1] print("Graph 检索query", query) extracted_text = state.get("extracted_text", "") if "用户问题：" in extracted_text: extracted_text = extracted_text.split("用户问题：", 1)[1] try: # 异步并行调用RAG检索和图谱检索 print(kb_id) print(33333333333333333333333333333333333333) async def _do_rag_search(): if kb_id: return await rag_search( query=extracted_text, kb_id=kb_id, top_k=2 ) else: return await rag_search( query=extracted_text, top_k=2 ) async def _do_graph_search(): return await graph_rag_search.ainvoke({ "query": query, "top_k": 3 }) rag_result, graph_results = await asyncio.gather( _do_rag_search(), _do_graph_search() ) # 处理 RAG 结果，提取成列表格式 rag_search_result = [] if rag_result.get("success", False): source_citation = rag_result.get("sourceCitation", {}) for resource, items in source_citation.items(): for item in items: rag_search_result.append({ "text": item.get("text", ""), "filename": item.get("filename", ""), "resource": item.get("resource", ""), "score": item.get("score", 0.0) }) # 只保留前 4 条数据 # rag_search_result = rag_search_result[:2] rag_search_result = sorted(rag_search_result,key=lambda x:float(x.get("socre") or 0), reverse=True)[:4] return { "rag_search_result": rag_search_result, "graph_search_result": graph_results if isinstance(graph_results, str) else "" } except Exception as e: return { "rag_search_result": [], "graph_search_result": "", "error_message": f"检索失败: {str(e)}" } async def generate_suggested_replies_baike(answer: str, question: str) -> List[Dict[str, Any]]: """ 生成针对问答结果的建议回复问题 使用大模型生成两个相关问题 """ prompt = BAIKE_PROMPTS["generate_suggested_replies"].format( question=question, answer=answer[:500] ) try: result = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(prompt, model=None, json_output=True) # 尝试解析JSON # 提取JSON部分 json_match = re.search(r'\[.*\]', result, re.DOTALL) if json_match: json_str = json_match.group(0) suggested_replies = json.loads(json_str) # 验证格式 if isinstance(suggested_replies, list) and len(suggested_replies) >= 2: # 确保每个元素都有title和content formatted_replies = [] for reply in suggested_replies[:2]: if isinstance(reply, dict) and "title" in reply and "content" in reply: formatted_replies.append({ "title": str(reply["title"]), "content": str(reply["content"]) }) if len(formatted_replies) == 2: return formatted_replies # 如果解析失败，返回默认问题 return [ {"title": "这个设备的具体工作原理是什么？", "content": "这个设备的具体工作原理是什么？"}, {"title": "还有哪些相关的知识点？", "content": "还有哪些相关的知识点？"} ] except Exception as e: # 如果生成失败，返回默认问题 return [ {"title": "这个设备的具体工作原理是什么？", "content": "这个设备的具体工作原理是什么？"}, {"title": "还有哪些相关的知识点？", "content": "还有哪些相关的知识点？"} ] @track_function_calls async def generate_answer(state: QAState) -> Dict[str, Any]: """ 正在生成问答结果 """ extracted_text = state.get("combined_query", "") rag_results = state.get("rag_search_result", []) graph_results = state.get("graph_search_result", "") history_messages = state.get("history_messages", []) or [] need_retrieval = state.get("need_retrieval", True) print("history_message(qa)", history_messages) print("是否使用检索结果:", need_retrieval) try: # 1. 处理检索结果（如果有） rag_ctx_parts: List[str] = [] file_name_list = [] all_source_text = "" original_image_paths = [] if need_retrieval: # 收集所有 RAG 结果文本（只取前 4 条） for item in sorted(rag_results or [], key=lambda x: float(x.get("score") or 0) if isinstance(x,dict) else 0, reverse=True)[:4]: # for item in (rag_results or [])[:1]: print(item) print(111111111111111111111111111) if isinstance(item, dict): text = (item.get("text") or "").strip() file_name = (item.get("filename") or "").strip() if text: rag_ctx_parts.append(text) if file_name: file_name_list.append(file_name) # 处理图谱结果 print("123456", graph_results) if graph_results and "图谱检索完成，但未返回有效数据。" in graph_results: graph_results = "" print("654321", graph_results) # 从所有结果中提取图片路径 if graph_results: all_source_text = graph_results + "\n" + "\n".join(rag_ctx_parts) else: all_source_text = "\n".join(rag_ctx_parts) original_image_paths = extract_image_paths(all_source_text) print("提取到的原始图片路径:", original_image_paths) # 发送事件通知（可选） title_options = [f"✨已综合 {len(rag_ctx_parts)} 条检索结果", f"✨本次检索策略为综合多源信息"] start_event = { "type": "function_execution", "title": random.choice(title_options), "details": f"综合了 {len(rag_ctx_parts)} 条检索结果" } for callback in get_all_callbacks(): try: callback(start_event) except Exception: pass query_desc = extracted_text if extracted_text else "当前未明确描述问题" # 构建系统提示词 if state.get("route_flag") == "rules": domain_desc = "舰船修理相关的法规、规范、行业标准及技术文件" else: domain_desc = "工业设备的结构原理、维护规程、故障诊断与维修操作" # ========== 第一步：专注于生成高质量内容 ========== # 根据是否有检索结果构建不同的提示词 if need_retrieval and all_source_text.strip(): content_system_prompt = BAIKE_PROMPTS["generate_answer_with_retrieval_system"].format(domain_desc=domain_desc) content_user_content = BAIKE_PROMPTS["generate_answer_with_retrieval_user"].format( extracted_text=extracted_text, rag_count=len(rag_ctx_parts), all_source_text=all_source_text ) else: content_system_prompt = BAIKE_PROMPTS["generate_answer_without_retrieval_system"].format(domain_desc=domain_desc) content_user_content = BAIKE_PROMPTS["generate_answer_without_retrieval_user"].format(extracted_text=extracted_text) content_messages = [] if history_messages: content_messages.extend(history_messages) content_messages.append({"role": "user", "content": content_user_content}) # 第一步：生成内容 raw_content = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( model=None, system_prompt=content_system_prompt, messages=content_messages, temperature=0.5 ) # 过滤掉异常标签（如果有） raw_content = re.sub(r'ynchroneg>.*?ost switching>', '', raw_content, flags=re.DOTALL) raw_content = raw_content.strip() if raw_content else "抱歉，无法生成回答。" title_options = ["🤖 诊断分析中", "🤖 故障预检中"] start_event = { "type": "function_execution", "title": random.choice(title_options), "details": raw_content[:30] + "..." } for callback in get_all_callbacks(): try: callback(start_event) except Exception: pass # ========== 第二步：专注于规范格式 ========== # 构建第二步的提示词：只关注格式规范，不修改内容 format_system_prompt = COMMON_PROMPTS["format_system"] format_user_content = COMMON_PROMPTS["format_user_with_image_examples"].format(raw_content=raw_content) # 第二步：规范格式（流式输出） stream_handler = get_current_stream_handler() answer = "" accumulated_content = "" # 用于逐步发送给前端的内容 # 使用 async for 遍历流式生成器 async for chunk in OpenaiAPI.open_api_chat_stream( model=None, system_prompt=format_system_prompt, messages=[{"role": "user", "content": format_user_content}], temperature=0.1 ): answer += chunk accumulated_content += chunk # 每收到新的 chunk 就发送一次更新 if stream_handler: stream_handler.send_stream_content(accumulated_content) answer = answer.strip() if answer else raw_content # LaTeX 公式空格规范化 def normalize_latex_spacing(text: str) -> str: placeholder = "\x00DOUBLE_DOLLAR\x00" text = text.replace("$$", placeholder) text = re.sub(r'(? str: """ 判断后的路由：根据need_retrieval决定下一步 """ need_retrieval = state.get("need_retrieval", True) if need_retrieval: return "rewrite_query_with_history" else: return "generate_answer" # =============== 构建工作流 =============== def create_baike_workflow(): """创建普通问答工作流""" workflow = StateGraph(QAState) # 添加节点 workflow.add_node("get_baike_history_context", get_baike_history_context) workflow.add_node("judge_need_retrieval", judge_need_retrieval) workflow.add_node("rewrite_query_with_history", rewrite_query_with_history) workflow.add_node("search_rag_and_graph", search_rag_and_graph) workflow.add_node("generate_answer", generate_answer) # 设置边 workflow.add_edge(START, "get_baike_history_context") workflow.add_edge("get_baike_history_context", "judge_need_retrieval") workflow.add_conditional_edges( "judge_need_retrieval", route_after_judge, { "rewrite_query_with_history": "rewrite_query_with_history", "generate_answer": "generate_answer" } ) workflow.add_edge("rewrite_query_with_history", "search_rag_and_graph") workflow.add_edge("search_rag_and_graph", "generate_answer") workflow.add_edge("generate_answer", END) # 编译工作流 return workflow.compile() # =============== 工作流执行函数 =============== async def run_baike_workflow( extracted_text: str, combined_query: str, history_message: str = "", route_flag: str = "" ) -> Dict[str, Any]: """ 执行普通问答工作流（统一接口） Args: extracted_text: 文本描述（统一的输入参数） history_message: 历史消息（目前只接收，不做处理） Returns: 工作流执行结果 """ # 创建并编译工作流 app = create_baike_workflow() # 初始化状态（统一接口，只使用extracted_text和history_message） initial_state = { "extracted_text": extracted_text, "combined_query": combined_query, "retrieval_query": "", "route_flag": route_flag, "history_message": history_message, "history_messages": [], "need_retrieval": None, "rag_search_result": None, "graph_search_result": None, "response": "", "actions": [], "suggestedReplies": [], "error_message": "" } try: # 执行工作流（使用异步方式） final_state = await app.ainvoke(initial_state) # 检查是否有错误 if final_state.get("error_message"): return { "response": f"普通问答工作流执行失败: {final_state['error_message']}", "actions": [], "result_tag": "qa", "suggestedReplies": [] } # 统一输出格式：完全透传 generate_answer 的结果 return { "response": final_state.get("response", ""), "actions": final_state.get("actions", []), "result_tag": "qa", "suggestedReplies": final_state.get("suggestedReplies", []) } except Exception as e: return { "response": f"普通问答工作流执行失败: {str(e)}", "actions": [], "result_tag": "qa", "suggestedReplies": [] } # =============== 测试 =============== if __name__ == "__main__": import asyncio # 测试用例 test_cases = [ "船舰主发动机的安全警告是什么", ] async def test(): for i, test_text in enumerate(test_cases, 1): print(f"\n{'='*60}") print(f"测试用例 {i}") print(f"{'='*60}") # ✅ 修复：传入 combined_query 参数 result = await run_baike_workflow( extracted_text=test_text, combined_query=test_text ) print(f"\n执行结果:") print(f"成功：{result.get('success', False)}") print(f"\n响应内容:") print(result.get("response", "无响应")) asyncio.run(test()) ]H'x""" 故障诊断工作流 checkpointer 版本 """ from typing import TypedDict, Optional, Dict, Any, List from langgraph.graph import StateGraph, START, END from langgraph.types import interrupt, Command from tools.function_tool import graph_rag_search from tools.rag_tools import rag_search from tools.graph_tools import atlas_retrieval, format_atlas_results, extract_entity_names_from_history from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from utils.function_tracker import get_all_callbacks from utils.image_utils import extract_image_paths, normalize_markdown_images, get_image_prompt_guidance from workflows.workflow_baike import run_baike_workflow from workflows.workflow_utils import ( safe_json_extract, parse_history, normalize_latex_spacing, remove_duplicate_content, convert_rag_result, calculate_info_completeness, emit_callback_event, build_history_str, build_detail_info, append_atlas_section, stream_format_and_postprocess, ) from utils.word_generator import generate_report_word from utils.intent_matcher import is_confirmation_intent from config import KB_TREE_CONFIG, SERVER_CONFIG from prompts import FAULT_DIAGNOSIS_PROMPTS, COMMON_PROMPTS from tools.fault_record_db import record_fault_from_state import json import re import random import os import time class FaultDiagnosisState(TypedDict): """故障诊断工作流状态""" extracted_text: str combined_query: str history_messages: List[Dict[str, Any]] ship_number: str device_name: str fault: str additional_info: str fault_code: str fault_time: str fault_frequency: str tried_measures: str running_condition: str rag_search_result: Optional[List[Dict[str, Any]]] graph_search_result: Optional[str] deep_rag_results: Optional[Dict[str, Any]] response: str suggestedReplies: List[Dict[str, Any]] actions: List[Dict[str, Any]] error_message: str agent_decision: str agent_reasoning: str tools_to_call: List[str] missing_info: List[str] info_completeness: float matched_kb_id: str matched_kb_name: str iteration_count: int max_iterations: int scheme_generated: bool waiting_for_supplement: bool extracted_info: Dict[str, Any] has_rag_result: bool has_graph_result: bool ask_round: int user_confirmed_info: bool need_model_confirm: bool user_confirmed_model: bool user_feedback: str waiting_report_confirm: bool report_confirmed: bool initialized: bool current_node: str # 意图分类相关字段 user_intent: str # 用户初始意图: '维修', '百科' # 后续处理相关字段 follow_up_intent: str # 用户后续意图: 'not_solved', 'related_question', 'has_error', 'modify_info', 'other' user_feedback_for_regenerate: str # 用户用于重新生成方案的反馈 is_regenerating: bool # 是否正在重新生成方案 last_generated_scheme: str # 最后一次生成的方案（用于基于反馈修改） scheme_type: str # 方案类型：'normal' 普通方案，'deep' 深度方案 deep_analysis_points: Optional[List[str]] # 深度分析点（用于针对性检索） atlas_results: Optional[Dict[str, Any]] # 图册检索结果 last_combined_query: str # 上一轮生成方案时的用户输入 def _preprocess_scheme_for_word(content: str) -> str: """ 预处理方案内容：将相对路径图片URL转为绝对URL 图片格式解析和公式渲染由 word_generator.py 直接处理 """ if not content: return content base_url = SERVER_CONFIG.get("base_url", "").rstrip("/") kb_base_url = KB_TREE_CONFIG.get("url", "").rstrip("/") kb_host = "" if kb_base_url: from urllib.parse import urlparse kb_parsed = urlparse(kb_base_url) kb_host = f"{kb_parsed.scheme}://{kb_parsed.netloc}" # 知识库图片由知识库服务提供 if kb_host: content = re.sub( r'(/api/v1/knowledge/files/[^)\s]+)', lambda m: f"{kb_host}{m.group(1)}" if not m.group(1).startswith("http") else m.group(1), content ) elif base_url: content = re.sub( r'(/api/v1/knowledge/files/[^)\s]+)', lambda m: f"{base_url}{m.group(1)}" if not m.group(1).startswith("http") else m.group(1), content ) # /picture/ 图片由本应用提供 if base_url: content = re.sub( r'(/picture/[^)\s]+)', lambda m: f"{base_url}{m.group(1)}" if not m.group(1).startswith("http") else m.group(1), content ) return content def _generate_report_from_scheme(scheme_content: str, ship_number: str = "", device_name: str = "", fault: str = "") -> List[Dict[str, Any]]: """ 从方案内容直接生成报告并返回下载按钮 Args: scheme_content: 方案内容（Markdown 格式） ship_number: 舷号 device_name: 设备名称 fault: 故障现象 Returns: actions 列表，包含下载按钮（如果生成成功） """ try: # 构建报告标题 report_title = "维修方案报告" if ship_number: report_title = f"{ship_number} - {report_title}" if device_name: report_title = f"{report_title} - {device_name}" # 预处理方案内容：解析图片URL和公式格式 processed_content = _preprocess_scheme_for_word(scheme_content) # 准备报告内容 - 直接使用方案内容，添加标题信息 random_letters = ''.join(random.choices('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ', k=2)) report_number = time.strftime(f"{random_letters}-%Y-%m-%d-%H%M") compile_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M") # 构建报告内容 report_content = f"""## **{report_title}** 报告编号：{report_number} 编制时间：{compile_time} --- {processed_content} """ # 确保 created_word 目录存在 current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) parent_dir = os.path.dirname(current_dir) word_dir = os.path.join(parent_dir, "created_word") os.makedirs(word_dir, exist_ok=True) # 生成 Word 文档 timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") safe_title = re.sub(r'[\\/:*?"<>|]', '_', report_title) file_name = f"{safe_title}_{timestamp}.docx" output_path = os.path.join(word_dir, file_name) word_result = generate_report_word(markdown=report_content,title=report_title,output=output_path) # 构建下载按钮 actions = [] if word_result and os.path.exists(word_result): base_url = SERVER_CONFIG.get("base_url", "") download_url = f"{base_url}/api/download/{file_name}" actions.append({"type": "download","label": f"{report_title}.docx","url": download_url,"fileName": file_name,"content": report_content}) print(f"[_generate_report_from_scheme] 报告生成成功: {output_path}") return actions except Exception as e: print(f"[_generate_report_from_scheme] 生成报告失败: {e}") import traceback traceback.print_exc() return [] FAULT_INFO_WEIGHTS = {"ship_number": 0.20, "device_name": 0.20, "fault": 0.25, "fault_code": 0.08, "fault_time": 0.06, "fault_frequency": 0.06, "tried_measures": 0.06, "running_condition": 0.05, "additional_info": 0.04} def _calculate_info_completeness(ship_number: str = "", device_name: str = "", fault: str = "", fault_code: str = "", fault_time: str = "", fault_frequency: str = "", tried_measures: str = "", running_condition: str = "", additional_info: str = "") -> float: values = {"ship_number": ship_number, "device_name": device_name, "fault": fault, "fault_code": fault_code, "fault_time": fault_time, "fault_frequency": fault_frequency, "tried_measures": tried_measures, "running_condition": running_condition, "additional_info": additional_info} return calculate_info_completeness(FAULT_INFO_WEIGHTS, values) async def classify_intent(state: FaultDiagnosisState) -> Dict[str, Any]: """ 意图分类节点 """ combined_query = state.get("combined_query", "") or "" extracted_info = state.get("extracted_info", {}) or {} ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" # 如果已经提取过维修信息（有设备名或故障现象），说明已在维修流程中，继续维修流程 if extracted_info or device_name or fault or ship_number: print("[classify_intent] 已在维修流程中，跳过意图分类") return {"user_intent": "维修","current_node": "extract_info",} system_prompt = FAULT_DIAGNOSIS_PROMPTS["classify_intent_system"] prompt = COMMON_PROMPTS["classify_intent_user"].format(combined_query=combined_query) try: response_text = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=prompt,model=None,json_output=True,system_prompt=system_prompt,messages=[]) parsed = safe_json_extract(response_text) intent = "维修" if isinstance(parsed, dict): intent = parsed.get("intent", "维修") print(f"[意图分类] 用户意图: {intent}") if intent == "维修": return {"user_intent": intent,"scheme_generated": False,"current_node": "extract_info",} else: return {"user_intent": intent,"current_node": "follow_up_qa",} except Exception as e: print(f"[意图分类失败: {str(e)}，默认按维修处理") return {"user_intent": "维修","scheme_generated": False,"current_node": "extract_info",} def _route_after_classify(state: FaultDiagnosisState) -> str: """意图分类后的路由""" intent = state.get("user_intent", "维修") if intent == "百科": return "follow_up_qa" return "extract_info" async def extract_info(state: FaultDiagnosisState) -> Dict[str, Any]: """ 信息提取节点 """ if state.get("initialized", False): print("[extract_info] 已初始化，跳过") return {"current_node": "agent_think"} combined_query = state.get("combined_query", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) or [] history_str = build_history_str(history_messages, recent_count=10) existing_info = [] existing_ship_number = state.get("ship_number", "") or "" existing_device_name = state.get("device_name", "") or "" existing_fault = state.get("fault", "") or "" existing_fault_code = state.get("fault_code", "") or "" existing_fault_time = state.get("fault_time", "") or "" existing_fault_frequency = state.get("fault_frequency", "") or "" existing_tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" existing_running_condition = state.get("running_condition", "") or "" existing_additional_info = state.get("additional_info", "") or "" if existing_ship_number: existing_info.append(f"舷号: {existing_ship_number}") if existing_device_name: existing_info.append(f"设备名称: {existing_device_name}") if existing_fault: existing_info.append(f"故障现象: {existing_fault}") if existing_fault_code: existing_info.append(f"故障码: {existing_fault_code}") if existing_fault_time: existing_info.append(f"故障时间: {existing_fault_time}") if existing_fault_frequency: existing_info.append(f"故障频率: {existing_fault_frequency}") if existing_tried_measures: existing_info.append(f"已尝试措施: {existing_tried_measures}") if existing_running_condition: existing_info.append(f"运行工况: {existing_running_condition}") if existing_additional_info: existing_info.append(f"其他信息: {existing_additional_info}") existing_info_str = "\n".join(existing_info) if existing_info else "（无已提取信息）" system_prompt = FAULT_DIAGNOSIS_PROMPTS["extract_info_system"] prompt = COMMON_PROMPTS["extract_info_user"].format( biz_label="维修", existing_info_str=existing_info_str, history_str=history_str or '（无历史对话）', combined_query=combined_query ) try: response_text = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=prompt,model=None,json_output=True,system_prompt=system_prompt,messages=[]) parsed = safe_json_extract(response_text) if not isinstance(parsed, dict): parsed = {} new_ship_number = parsed.get("ship_number", "") or existing_ship_number new_device_name = parsed.get("device_name", "") or existing_device_name new_fault = parsed.get("fault", "") or existing_fault new_fault_code = parsed.get("fault_code", "") or existing_fault_code new_fault_time = parsed.get("fault_time", "") or existing_fault_time new_fault_frequency = parsed.get("fault_frequency", "") or existing_fault_frequency new_tried_measures = parsed.get("tried_measures", "") or existing_tried_measures new_running_condition = parsed.get("running_condition", "") or existing_running_condition new_additional_info = parsed.get("additional_info", "") or existing_additional_info extracted_info = {"ship_number": new_ship_number,"device_name": new_device_name,"fault": new_fault,"fault_code": new_fault_code,"fault_time": new_fault_time,"fault_frequency": new_fault_frequency,"tried_measures": new_tried_measures,"running_condition": new_running_condition,"additional_info": new_additional_info,} print(f"[信息提取] 舷号={extracted_info['ship_number']}, 设备={extracted_info['device_name']}, 故障={extracted_info['fault']}") return {**extracted_info,"extracted_info": extracted_info,"initialized": True,"current_node": "agent_think",} except Exception as e: print(f"信息提取失败: {str(e)}") return {"initialized": True,"current_node": "agent_think",} async def agent_think(state: FaultDiagnosisState) -> Dict[str, Any]: """ Agent 思考节点：基于当前状态决定下一步动作 """ combined_query = state.get("combined_query", "") or "" ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" fault_code = state.get("fault_code", "") or "" fault_time = state.get("fault_time", "") or "" fault_frequency = state.get("fault_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) or [] scheme_generated = state.get("scheme_generated", False) has_rag_result = state.get("has_rag_result", False) has_graph_result = state.get("has_graph_result", False) rag_search_result = state.get("rag_search_result") graph_search_result = state.get("graph_search_result") iteration_count = state.get("iteration_count", 0) user_confirmed_info = state.get("user_confirmed_info", False) waiting_feedback = state.get("waiting_feedback", False) has_ship = bool(ship_number and ship_number.strip()) has_device = bool(device_name and device_name.strip()) has_fault = bool(fault and fault.strip()) has_rag = (rag_search_result is not None and len(rag_search_result) > 0) or has_rag_result has_graph = (graph_search_result is not None and len(graph_search_result) > 100) or has_graph_result info_completeness = _calculate_info_completeness(ship_number=ship_number,device_name=device_name,fault=fault,fault_code=fault_code,fault_time=fault_time,fault_frequency=fault_frequency,tried_measures=tried_measures,running_condition=running_condition,additional_info=additional_info) MIN_COMPLETENESS_FOR_GENERATE = 0.25 if scheme_generated: _re_diagnose_keywords = ["开始诊断", "信息已足够", "信息已足够，开始诊断", "开始", "诊断"] _is_re_diagnose = any(kw in combined_query for kw in _re_diagnose_keywords) if _is_re_diagnose: print(f"[重新诊断] 检测到重新诊断意图: '{combined_query}'，重置状态直接调用工具生成方案") tools_to_call = ["rag_search"] if device_name and fault: tools_to_call.append("graph_rag_search") return {"scheme_generated": False,"rag_search_result": None,"graph_search_result": None,"deep_rag_results": None,"has_rag_result": False,"has_graph_result": False,"is_regenerating": False,"user_feedback_for_regenerate": "","follow_up_intent": "","user_confirmed_info": True,"initialized": True,"iteration_count": 0,"ask_round": 0,"agent_decision": "call_tools","tools_to_call": tools_to_call,"current_node": "call_tools",} history_str = build_history_str(history_messages, recent_count=8, assistant_truncate=300) intent_system_prompt = FAULT_DIAGNOSIS_PROMPTS["agent_think_intent_system"] intent_prompt = FAULT_DIAGNOSIS_PROMPTS["agent_think_intent_user"].format( ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', fault=fault or '未提供', history_str=history_str or '无', combined_query=combined_query ) try: intent_response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( query=intent_prompt, model=None, json_output=True, system_prompt=intent_system_prompt, messages=[] ) parsed_intent = safe_json_extract(intent_response) intent = "other" if isinstance(parsed_intent, dict): intent = parsed_intent.get("intent", "other") print(f"[Agent 意图分析] 用户意图: {intent}") # 根据大模型判断的意图来决定下一步 if intent == "generate_report": decision = "generate_report" reasoning = "用户请求生成报告" print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} elif intent == "modify_info": # 修改信息，跳转到 confirm_info，重置状态 decision = "confirm_info" reasoning = "用户需要修改或补充信息" return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"rag_search_result": None,"graph_search_result": None,"deep_rag_results": None,"has_rag_result": False,"has_graph_result": False,"scheme_generated": False,"is_regenerating": False,"user_feedback_for_regenerate": "","follow_up_intent": "","user_confirmed_info": False,"initialized": False,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} elif intent == "has_error": decision = "handle_feedback" reasoning = "用户反馈方案有错误" print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} elif intent == "not_solved": decision = "analyze_follow_up_intent" reasoning = "已生成方案，分析用户后续意图" # 设置 follow_up_intent，让 analyze_follow_up_intent 直接知道 return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"follow_up_intent": "not_solved","info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} elif intent == "related_question": decision = "analyze_follow_up_intent" reasoning = "已生成方案，分析用户后续意图" return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"follow_up_intent": "related_question","info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} else: # other 情况，直接跳转到 follow_up_qa，不需要经过 analyze_follow_up_intent decision = "follow_up_qa" reasoning = "其他意图，直接调用 baike" print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} except Exception as e: print(f"[Agent 意图分析失败: {str(e)}") # 大模型判断失败，降级到原来的逻辑 decision = "analyze_follow_up_intent" reasoning = "已生成方案，分析用户后续意图" print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning} (降级)") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} if not has_device or not has_fault: decision = "ask_user" missing_info = [] if not has_device: missing_info.append("设备名称") if not has_fault: missing_info.append("故障现象") reasoning = f"缺少基本信息: {', '.join(missing_info)}" print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"missing_info": missing_info,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} if info_completeness < MIN_COMPLETENESS_FOR_GENERATE: decision = "ask_user" reasoning = f"信息完整性评分 {info_completeness} 低于最低要求 {MIN_COMPLETENESS_FOR_GENERATE}" missing_info = [] if not ship_number: missing_info.append("舷号（可选）") if not fault_code: missing_info.append("故障码") if not fault_time: missing_info.append("故障时间") if not fault_frequency: missing_info.append("故障频率") print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"missing_info": missing_info or ["更多详细信息"],"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} if has_rag or has_graph: decision = "generate_response" reasoning = "信息充足，已有检索结果，直接生成回复" print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} if not user_confirmed_info: decision = "confirm_info" reasoning = "信息充足，需要用户确认后再检索知识库" print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} decision = "call_tools" reasoning = "信息充足，用户已确认，开始检索知识库" tools_to_call = ["rag_search"] if has_device and has_fault: tools_to_call.append("graph_rag_search") print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") print(f"[Agent 提取] 舷号={ship_number}, 设备={device_name}, 故障={fault}") emit_callback_event(["🤖 Agent 思考中", "🤖 智能分析", "🤖 决策判断"], f"决策: {decision} | 理由: {reasoning[:50]}...") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"tools_to_call": tools_to_call,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} async def ask_user(state: FaultDiagnosisState) -> Command: """ 询问用户节点：使用 interrupt 暂停等待用户输入 """ missing_info = state.get("missing_info", []) ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" fault_code = state.get("fault_code", "") or "" fault_time = state.get("fault_time", "") or "" fault_frequency = state.get("fault_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" combined_query = state.get("combined_query", "") or "" info_completeness = state.get("info_completeness", 0) ask_round = state.get("ask_round", 0) MAX_ASK_ROUNDS = 4 if ask_round >= MAX_ASK_ROUNDS: print(f"[ask_user] 已达到最大询问轮次 {MAX_ASK_ROUNDS}，强制进入下一步") tools_to_call = ["rag_search"] if device_name and fault: tools_to_call.append("graph_rag_search") return Command( update={"ask_round": ask_round + 1,"current_node": "call_tools","tools_to_call": tools_to_call,}, goto="call_tools" ) existing_parts = [] if ship_number: existing_parts.append(f"舷号: {ship_number}") if device_name: existing_parts.append(f"设备名称: {device_name}") if fault: existing_parts.append(f"故障现象: {fault}") if fault_code: existing_parts.append(f"故障码: {fault_code}") if fault_time: existing_parts.append(f"发生时间: {fault_time}") if fault_frequency: existing_parts.append(f"故障频率: {fault_frequency}") if tried_measures: existing_parts.append(f"已尝试措施: {tried_measures}") if running_condition: existing_parts.append(f"运行工况: {running_condition}") if additional_info: existing_parts.append(f"其他信息: {additional_info}") existing_str = "；".join(existing_parts) if existing_parts else "暂无" missing_str = "、".join(missing_info) if missing_info else "相关信息" system_prompt = COMMON_PROMPTS["ask_user_system"].format(biz_label="故障诊断", biz_label_short="诊断") prompt = COMMON_PROMPTS["ask_user_prompt"].format( info_completeness=info_completeness, existing_str=existing_str, missing_str=missing_str, combined_query=combined_query ) response = "" try: response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=prompt,model=None,system_prompt=system_prompt,messages=[]) response = response.strip() if response else "" except Exception as e: print(f"[ask_user] API调用失败: {str(e)}") response = "" if not response: response = f"**【需要更多信息】**\n\n请补充：{missing_str}\n\n提供这些信息后，我可以更准确地为您诊断故障。" if existing_parts: existing_info_section = f"\n**📋 已获取的信息：**\n\n" + "\n".join( f"- {part}" for part in existing_parts) + "\n\n---\n" response = existing_info_section + response suggested_replies = [] if "舷号" in missing_info: suggested_replies.append({"title": "补充舷号", "content": "舷号："}) if "设备名称" in missing_info: suggested_replies.append({"title": "补充设备名称", "content": "设备名称："}) if "故障现象" in missing_info: suggested_replies.append({"title": "补充故障现象", "content": "故障现象："}) user_input = interrupt({"response": response,"suggestedReplies": suggested_replies,"waiting_for": "user_input","missing_info": missing_info,}) user_query = user_input.get("query", "") update_dict = {"combined_query": user_query,"current_node": "agent_think","ask_round": ask_round + 1,} if user_query: extract_prompt = FAULT_DIAGNOSIS_PROMPTS["ask_user_extract"].format( missing_str=missing_str, user_query=user_query ) try: extract_response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=extract_prompt,model=None,json_output=True,system_prompt="你是信息提取专家。",messages=[]) extracted = safe_json_extract(extract_response) if isinstance(extracted, dict): if extracted.get("ship_number"): update_dict["ship_number"] = extracted["ship_number"] print(f"[ask_user] 提取到舷号: {extracted['ship_number']}") if extracted.get("device_name"): update_dict["device_name"] = extracted["device_name"] print(f"[ask_user] 提取到设备名称: {extracted['device_name']}") if extracted.get("fault"): update_dict["fault"] = extracted["fault"] print(f"[ask_user] 提取到故障现象: {extracted['fault']}") except Exception as e: print(f"[ask_user] 信息提取失败: {str(e)}") return Command( update=update_dict, goto="agent_think" ) async def confirm_info(state: FaultDiagnosisState) -> Command: """ 确认信息节点：重点询问用户是否需要补充信息 """ ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" fault_code = state.get("fault_code", "") or "" fault_time = state.get("fault_time", "") or "" fault_frequency = state.get("fault_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" info_completeness = state.get("info_completeness", 0) existing_parts = [] if ship_number: existing_parts.append(f"舷号: {ship_number}") if device_name: existing_parts.append(f"设备名称: {device_name}") if fault: existing_parts.append(f"故障现象: {fault}") if fault_code: existing_parts.append(f"故障码: {fault_code}") if fault_time: existing_parts.append(f"发生时间: {fault_time}") if fault_frequency: existing_parts.append(f"故障频率: {fault_frequency}") if tried_measures: existing_parts.append(f"已尝试措施: {tried_measures}") if running_condition: existing_parts.append(f"运行工况: {running_condition}") if additional_info: existing_parts.append(f"其他信息: {additional_info}") existing_str = "\n".join(f"- {part}" for part in existing_parts) if existing_parts else "暂无" additional_prompt = "" if not ship_number: additional_prompt = "\n\n💡 **提示**：如果您知道舷号，请补充，这将有助于我们更准确地生成报告。" response = f"""**📋 已收集到的信息：** {existing_str} **信息完整性评分：** {info_completeness:.0%} --- **💡 请问是否需要补充其他信息？** - 如故障码、故障时间、故障频率、已尝试措施、运行工况等 - 如果信息已足够，请点击"开始诊断"{additional_prompt} """ emit_callback_event(["✅ 信息确认", "📋 请确认信息", "🔍 准备检索"], f"等待用户确认或补充信息 (完整性: {info_completeness:.0%})") suggested_replies = [{"title": "开始诊断", "content": "信息已足够，开始诊断"},{"title": "补充信息", "content": "我需要补充："}] user_input = interrupt({"response": response,"suggestedReplies": suggested_replies,"waiting_for": "user_confirm",}) user_query = user_input.get("query", "") if await is_confirmation_intent(user_query): print(f"[confirm_info] 用户确认信息足够，准备调用工具") tools_to_call = ["rag_search"] if device_name and fault: tools_to_call.append("graph_rag_search") return Command( update={"user_confirmed_info": True,"current_node": "call_tools","tools_to_call": tools_to_call,}, goto="call_tools" ) else: print(f"[confirm_info] 用户需要补充信息: {user_query}") return Command( update={"user_confirmed_info": False,"combined_query": user_query,"initialized": False,"current_node": "extract_info",}, goto="extract_info" ) async def call_tools(state: FaultDiagnosisState) -> Dict[str, Any]: """调用检索工具""" tools_to_call = state.get("tools_to_call", []) ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" rag_results = state.get("rag_search_result") graph_results = state.get("graph_search_result") atlas_results = {} matched_kb_name = "" matched_kb_id = "" mapped_ship_number = "" if "rag_search" in tools_to_call and rag_results is None: from utils.ship_number_search import search_with_ship_number_strategy base_query = f"{device_name}发生{fault}该如何解决" rag_results, matched_kb_name, matched_kb_id, mapped_ship_number = await search_with_ship_number_strategy(base_query=base_query,ship_number=ship_number,top_k=5,search_type="fault") if not matched_kb_name: matched_kb_name = "通用知识库" print(f"RAG 检索来源: {matched_kb_name}") if mapped_ship_number and mapped_ship_number != ship_number: print(f"[call_tools] 舷号映射: '{ship_number}' -> '{mapped_ship_number}'，更新工作流状态") ship_number = mapped_ship_number if "graph_rag_search" in tools_to_call and graph_results is None: if device_name and fault: try: graph_query = f"{device_name}发生{fault}该如何解决" graph_results = await graph_rag_search.ainvoke({"query": graph_query}) print(f"图谱检索完成，结果长度: {len(graph_results) if graph_results else 0}") except Exception as e: print(f"图谱检索失败: {str(e)}") graph_results = "" # 图册检索：只传入设备名称 if device_name: try: print(f"[图册检索] 使用设备名称: {device_name}") atlas_result = await atlas_retrieval(node_names=[device_name], top_k=10) if atlas_result.get("success", False): atlas_results = atlas_result.get("data", {}) print(f"[图册检索] 图册检索结果: {list(atlas_results.keys())}") except Exception as e: print(f"[图册检索] 图册检索失败: {str(e)}") has_rag = bool(rag_results and len(rag_results) > 0) has_graph = bool(graph_results and len(graph_results) > 100) if not has_rag and not has_graph: print(f"[call_tools] 未找到任何相关资料，需要用户确认使用模型能力") return {"rag_search_result": rag_results if isinstance(rag_results, list) else [],"graph_search_result": graph_results if isinstance(graph_results, str) else "","atlas_results": atlas_results,"matched_kb_id": matched_kb_id,"matched_kb_name": matched_kb_name,"ship_number": ship_number,"has_rag_result": False,"has_graph_result": False,"need_model_confirm": True,"current_node": "model_confirm",} return {"rag_search_result": rag_results,"graph_search_result": graph_results,"atlas_results": atlas_results,"matched_kb_id": matched_kb_id,"matched_kb_name": matched_kb_name,"ship_number": ship_number,"has_rag_result": has_rag,"has_graph_result": has_graph,"need_model_confirm": False,"current_node": "generate_response",} async def model_confirm(state: FaultDiagnosisState) -> Command: """ 模型能力确认节点：当没有找到任何资料时，让用户确认是否使用模型本身能力 """ ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" response = f"""**⚠️ 未找到相关资料** 抱歉，在知识库中未找到与以下信息相关的资料： - 舷号：{ship_number or '未提供'} - 设备名称：{device_name or '未提供'} - 故障现象：{fault or '未提供'} **💡 您可以选择：** - 使用 AI 模型的知识库为您生成一般性建议 - 提供更详细的信息重新检索 请问是否使用 AI 模型为您生成建议？""" emit_callback_event(["🤖 AI 模型确认", "⚠️ 资料未找到", "💡 使用模型能力"], "使用模型自身知识进行回复") suggested_replies = [{"title": "使用 AI 模型", "content": "确认，使用 AI 模型生成建议"},{"title": "补充信息", "content": "我需要补充更多信息："},] user_input = interrupt({"response": response,"suggestedReplies": suggested_replies,"waiting_for": "model_confirm",}) user_query = user_input.get("query", "") if "确认" in user_query or "AI" in user_query or "模型" in user_query: print(f"[model_confirm] 用户确认使用模型能力") return Command( update={"user_confirmed_model": True,"combined_query": user_query,"current_node": "generate_response",}, goto="generate_response" ) else: print(f"[model_confirm] 用户选择补充信息: {user_query}") return Command( update={"user_confirmed_model": False,"combined_query": user_query,"current_node": "agent_think",}, goto="agent_think" ) async def generate_response(state: FaultDiagnosisState) -> Dict[str, Any]: """生成最终回复""" print("========================生成最终回复========================") combined_query = state.get("combined_query", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) or [] ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" fault_code = state.get("fault_code", "") or "" fault_time = state.get("fault_time", "") or "" fault_frequency = state.get("fault_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" rag_results = state.get("rag_search_result") or [] graph_results = state.get("graph_search_result") or "" scheme_generated = state.get("scheme_generated", False) matched_kb_name = state.get("matched_kb_name", "") print("rag_results", rag_results) history_str = build_history_str(history_messages, recent_count=12, assistant_truncate=500) has_rag = rag_results and len(rag_results) > 0 has_graph = graph_results and len(graph_results) > 100 if not has_rag and not has_graph: if not ship_number and not device_name and not fault: system_prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_friendly_system"].format(biz_label="故障诊断") prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_friendly_user"].format(combined_query=combined_query) else: system_prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_no_rag_system"].format(biz_label="故障诊断") prompt = FAULT_DIAGNOSIS_PROMPTS["generate_response_no_rag_user"].format( ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', fault=fault or '未提供', fault_code=fault_code or '未提供', fault_time=fault_time or '未提供', fault_frequency=fault_frequency or '未提供', tried_measures=tried_measures or '未提供', running_condition=running_condition or '未提供', additional_info=additional_info or '无' ) try: response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=prompt,model=None,system_prompt=system_prompt,messages=[]) return {"response": response.strip() if response else "抱歉，未能找到相关资料。","suggestedReplies": [{"title": "提供更详细信息", "content": "我来提供更详细的信息"},],"current_node": "end",} except Exception as e: return {"response": f"抱歉，处理过程中出现错误: {str(e)}","suggestedReplies": [],"current_node": "end",} rag_ctx_parts: List[str] = [] if isinstance(rag_results, str) and rag_results.strip(): rag_ctx_parts = [rag_results.strip()] elif isinstance(rag_results, list): for item in sorted(rag_results or [], key=lambda x: float(x.get("score") or 0) if isinstance(x,dict) else 0, reverse=True)[:4]: # for item in rag_results[:8]: if isinstance(item, dict): text = (item.get("text") or "").strip() if text: rag_ctx_parts.append(text) elif isinstance(item, str) and item.strip(): rag_ctx_parts.append(item.strip()) if len(graph_results) <= 50: graph_results = "" all_source_text = graph_results + "\n" + "\n".join(rag_ctx_parts) if graph_results else "\n".join(rag_ctx_parts) original_image_paths = extract_image_paths(all_source_text) print("提取到的原始图片路径:", original_image_paths) rag_answer = "" rag_type = "none" if graph_results and len(graph_results) > 50: rag_answer = graph_results rag_type = "graph" elif rag_ctx_parts: rag_answer = "\n\n".join(rag_ctx_parts) rag_type = "rag" if not rag_answer or rag_answer == "NO_RELEVANT_RESULT": system_prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_no_rag_simple_system"].format(biz_label="故障诊断") prompt = FAULT_DIAGNOSIS_PROMPTS["generate_response_no_rag_simple_user"].format( ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', fault=fault or '未提供' ) try: response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=prompt,model=None,system_prompt=system_prompt,messages=[]) return {"response": response.strip() if response else "抱歉，未能找到相关资料。","suggestedReplies": [],"current_node": "end",} except Exception as e: return {"response": f"抱歉，处理过程中出现错误: {str(e)}","suggestedReplies": [],"current_node": "end",} rag_type = "图谱" if rag_type == "graph" else "文本" emit_callback_event([f"✨当前使用的检索类型为{rag_type}", f"✨本次检索策略为{rag_type}"], f"内容为{rag_answer[:50]}...") detail_info = "" if fault_code: detail_info += f"- 故障码/报警代码：{fault_code}\n" if fault_time: detail_info += f"- 故障发生时间：{fault_time}\n" if fault_frequency: detail_info += f"- 故障频率/持续时间：{fault_frequency}\n" if tried_measures: detail_info += f"- 已尝试的维修措施：{tried_measures}\n" if running_condition: detail_info += f"- 设备运行工况：{running_condition}\n" if additional_info: detail_info += f"- 其他相关信息：{additional_info}\n" is_regenerating = state.get("is_regenerating", False) user_feedback_for_regenerate = state.get("user_feedback_for_regenerate", "") is_follow_up = scheme_generated and (has_rag or has_graph) and not is_regenerating image_guidance = get_image_prompt_guidance() if is_regenerating and user_feedback_for_regenerate: prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_regenerating"].format( biz_label="维修", item_label="故障现象", item_name=fault or '未提供', item_action="分析故障原因，给出维修方案", ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', fault=fault or '未提供', detail_info=detail_info, user_feedback_for_regenerate=user_feedback_for_regenerate, rag_answer=rag_answer, image_guidance=image_guidance ) elif is_follow_up: prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_follow_up"].format( biz_label="维修", item_label="故障现象", item_name=fault or '未提供', ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', fault=fault or '未提供', detail_info=detail_info, rag_answer=rag_answer, combined_query=combined_query, image_guidance=image_guidance ) else: prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_normal"].format( biz_label="维修", item_label="故障现象", item_name=fault or '未提供', item_action="分析故障原因，给出维修方案", ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', fault=fault or '未提供', detail_info=detail_info, rag_answer=rag_answer ) try: # ========== 第一步：专注于生成高质量内容 ========== content_system_prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_content_system"].format(biz_label="维修") raw_content = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(model=None,system_prompt=content_system_prompt,messages=[{"role": "user", "content": prompt}],) raw_content = raw_content.strip() if raw_content else "抱歉，无法生成回答。" emit_callback_event(["🤖 诊断分析中", "🤖 故障预检中"], raw_content[:30] + "...") answer = await stream_format_and_postprocess(raw_content, original_image_paths, temperature=0.3) # scheme_source = f"# 本方案依据{rag_type}知识库生成。" # answer = f"{scheme_source}\n\n{answer}" answer = answer # answer = "" atlas_results = state.get("atlas_results", {}) answer = append_atlas_section(answer, atlas_results) if not is_follow_up: supplement_prompt = """ --- **💡 请您确认维修方案是否正确：** - 如果方案有误或需要调整，请告诉我具体的错误之处 - 我会根据您的反馈重新生成更准确的方案 请问方案是否有需要修改的地方？""" answer += supplement_prompt suggested_replies = [{"title": "方案有误", "content": "方案有误，需要修改："},] # 生成报告并添加下载按钮 actions = _generate_report_from_scheme(scheme_content=answer,ship_number=ship_number,device_name=device_name,fault=fault) if not is_follow_up: try: await record_fault_from_state({"ship_number": ship_number,"device_name": device_name,"fault": fault,"last_generated_scheme": answer,}) except Exception as rec_err: print(f"[generate_response] 记录故障信息失败: {rec_err}") return {"response": answer,"actions": actions,"suggestedReplies": suggested_replies,"scheme_generated": True,"waiting_feedback": not is_follow_up,"last_generated_scheme": answer,"scheme_type": "normal","current_node": "end","last_combined_query": combined_query,} except Exception as e: return {"response": f"分析生成失败: {str(e)}","actions": [],"suggestedReplies": [],"current_node": "end",} async def analyze_follow_up_intent(state: FaultDiagnosisState) -> Dict[str, Any]: """ 分析用户后续意图节点：直接使用 agent_think 已经判断好的意图 agent_think 已经用大模型判断并设置了 follow_up_intent """ # 直接使用已经判断好的意图 intent = state.get("follow_up_intent", "other") print(f"[意图分析] 使用已判断的意图: {intent}") return {"follow_up_intent": intent,} async def deep_rag_search(state: FaultDiagnosisState) -> Dict[str, Any]: """ 深层次RAG检索节点：分析之前方案并选择深度分析点进行检索 """ ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" fault_code = state.get("fault_code", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" fault_time = state.get("fault_time", "") or "" fault_frequency = state.get("fault_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" combined_query = state.get("combined_query", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) or [] last_generated_scheme = state.get("last_generated_scheme", "") or "" deep_results = {} deep_analysis_points = [] emit_callback_event(["🔍 深度检索中", "🔍 多维度检索", "🔍 精细分析"], "分析问题并选择深度分析点") # ========== 第一步：分析之前方案和用户问题，选择深度分析点 ========== if last_generated_scheme or combined_query: try: history_str = build_history_str(history_messages, recent_count=8, assistant_truncate=300) detail_info = "" if fault_code: detail_info += f"- 故障码/报警代码：{fault_code}\n" if fault_time: detail_info += f"- 故障发生时间：{fault_time}\n" if fault_frequency: detail_info += f"- 故障频率/持续时间：{fault_frequency}\n" if tried_measures: detail_info += f"- 已尝试的维修措施：{tried_measures}\n" if running_condition: detail_info += f"- 设备运行工况：{running_condition}\n" if additional_info: detail_info += f"- 其他相关信息：{additional_info}\n" analysis_system_prompt = COMMON_PROMPTS["deep_rag_analysis_system"].format(biz_label="维修") analysis_prompt = COMMON_PROMPTS["deep_rag_analysis_user"].format( item_label="故障现象", item_name=fault or '未提供', ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', fault=fault or '未提供', detail_info=detail_info, history_str=history_str or '（无历史对话）', last_generated_scheme=last_generated_scheme or '（无之前的方案）', combined_query=combined_query ) analysis_response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=analysis_prompt,model=None,json_output=True,system_prompt=analysis_system_prompt,messages=[]) print("深度分析点", analysis_response) parsed_analysis = safe_json_extract(analysis_response) deep_analysis_points = parsed_analysis print(f"[深度RAG] 选择的分析点: {deep_analysis_points}") except Exception as e: print(f"[深度RAG] 分析失败: {str(e)}") # ========== 第二步：对选中的分析点进行检索 ========== for idx, point in enumerate(deep_analysis_points): try: print(point) # 结合设备名和故障名进行检索，提高准确性 search_query = point if device_name and device_name not in point: search_query = f"{device_name} {search_query}" if fault and fault not in search_query: search_query = f"{search_query} {fault}" rag_result = await rag_search(search_query, top_k=3) if rag_result.get("success", False): deep_results[f"analysis_point_{idx}"] = convert_rag_result(rag_result) else: deep_results[f"analysis_point_{idx}"] = [] except Exception as e: print(f"[深度RAG] 分析点 {point} 检索失败: {str(e)}") deep_results[f"analysis_point_{idx}"] = [] # ========== 第三步：图册检索 ========== atlas_results = {} try: # 从历史记录和当前信息中抽取实体名称 entity_names = await extract_entity_names_from_history(history_messages=history_messages,device_name=device_name,fault=fault,last_generated_scheme=last_generated_scheme) if entity_names: print(f"[深度RAG] 图册检索实体: {entity_names}") atlas_result = await atlas_retrieval(node_names=entity_names, top_k=10) if atlas_result.get("success", False): atlas_results = atlas_result.get("data", {}) print(f"[深度RAG] 图册检索结果: {list(atlas_results.keys())}") except Exception as e: print(f"[深度RAG] 图册检索失败: {str(e)}") return {"deep_rag_results": deep_results,"deep_analysis_points": deep_analysis_points,"atlas_results": atlas_results,"current_node": "generate_deep_response",} async def generate_deep_response(state: FaultDiagnosisState) -> Dict[str, Any]: """ 生成深度响应节点：基于深度RAG结果进行深度润色和推理 """ combined_query = state.get("combined_query", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) or [] ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" fault_code = state.get("fault_code", "") or "" fault_time = state.get("fault_time", "") or "" fault_frequency = state.get("fault_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" deep_rag_results = state.get("deep_rag_results", {}) deep_analysis_points = state.get("deep_analysis_points", []) atlas_results = state.get("atlas_results", {}) graph_results = state.get("graph_search_result", "") or "" original_rag_results = state.get("rag_search_result", []) # 整理深度分析点资料 analysis_points_text = "" if deep_analysis_points: for idx, point in enumerate(deep_analysis_points): key = f"analysis_point_{idx}" results = deep_rag_results.get(key, []) if results: analysis_points_text += f"\n【分析点：{point}】\n" for i, item in enumerate(results[:2], 1): if isinstance(item, dict): text = item.get("text", "") if text: analysis_points_text += f"[{i}] {text}\n" # 整理原始RAG结果 original_rag_text = "" if original_rag_results: original_rag_text = "\n【原始检索资料】\n" for i, item in enumerate(original_rag_results[:3], 1): if isinstance(item, dict): text = item.get("text", "") if text: original_rag_text += f"[{i}] {text}\n" # 整理图册资料 atlas_text = format_atlas_results(atlas_results) # 提取所有资料中的图片路径 all_source_text = analysis_points_text + original_rag_text + atlas_text + graph_results original_image_paths = extract_image_paths(all_source_text) detail_info = "" if fault_code: detail_info += f"- 故障码/报警代码：{fault_code}\n" if fault_time: detail_info += f"- 故障发生时间：{fault_time}\n" if fault_frequency: detail_info += f"- 故障频率/持续时间：{fault_frequency}\n" if tried_measures: detail_info += f"- 已尝试的维修措施：{tried_measures}\n" if running_condition: detail_info += f"- 设备运行工况：{running_condition}\n" if additional_info: detail_info += f"- 其他相关信息：{additional_info}\n" # 构建深度分析点的提示 analysis_points_prompt = "" if deep_analysis_points: analysis_points_prompt = f"\n【本次深度分析重点】\n" + "\n".join([f"- {p}" for p in deep_analysis_points]) + "\n" prompt = COMMON_PROMPTS["generate_deep_response"].format( biz_label="维修", item_label="故障现象", item_name=fault or '未提供', ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', fault=fault or '未提供', detail_info=detail_info, combined_query=combined_query, analysis_points_prompt=analysis_points_prompt, analysis_points_text=analysis_points_text, original_rag_text=original_rag_text, graph_results=graph_results if len(graph_results) > 50 else '(无)' ) try: # ========== 第一步：专注于生成高质量内容 ========== content_system_prompt = COMMON_PROMPTS["generate_deep_response_content_system"].format(biz_label="维修") raw_content = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(model=None,system_prompt=content_system_prompt,messages=[{"role": "user", "content": prompt}],) raw_content = raw_content.strip() if raw_content else "抱歉，无法生成深度分析。" emit_callback_event(["🤖 诊断分析中", "🤖 故障预检中"], raw_content[:30] + "...") answer = await stream_format_and_postprocess(raw_content, original_image_paths, temperature=0.1) answer = append_atlas_section(answer, atlas_results) suggested_replies = [{"title": "方案有误", "content": "方案还是有问题："},] actions = _generate_report_from_scheme(scheme_content=answer,ship_number=ship_number,device_name=device_name,fault=fault) try: await record_fault_from_state({"ship_number": ship_number,"device_name": device_name,"fault": fault,"last_generated_scheme": answer,}) except Exception as rec_err: print(f"[generate_deep_response] 记录故障信息失败: {rec_err}") return {"response": answer,"actions": actions,"suggestedReplies": suggested_replies,"scheme_generated": True,"last_generated_scheme": answer,"scheme_type": "deep","current_node": "end","last_combined_query": combined_query,} except Exception as e: return {"response": f"深度分析生成失败: {str(e)}","actions": [],"suggestedReplies": [],"current_node": "end",} async def regenerate_scheme_from_feedback(state: FaultDiagnosisState) -> Dict[str, Any]: """ 基于用户反馈直接修改方案节点：使用之前保存的方案和用户反馈进行修改 """ ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" fault_code = state.get("fault_code", "") or "" fault_time = state.get("fault_time", "") or "" fault_frequency = state.get("fault_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" user_feedback = state.get("user_feedback_for_regenerate", "") or "" last_scheme = state.get("last_generated_scheme", "") or "" scheme_type = state.get("scheme_type", "normal") if not last_scheme: # 如果没有保存的方案，回退到重新检索 print("[regenerate_scheme_from_feedback] 没有保存的方案，回退到重新检索") return {"is_regenerating": True,"rag_search_result": None,"graph_search_result": None,"has_rag_result": False,"has_graph_result": False,"scheme_generated": False,"current_node": "call_tools","tools_to_call": ["rag_search", "graph_rag_search"],} detail_info = "" if fault_code: detail_info += f"- 故障码/报警代码：{fault_code}\n" if fault_time: detail_info += f"- 故障发生时间：{fault_time}\n" if fault_frequency: detail_info += f"- 故障频率/持续时间：{fault_frequency}\n" if tried_measures: detail_info += f"- 已尝试的维修措施：{tried_measures}\n" if running_condition: detail_info += f"- 设备运行工况：{running_condition}\n" if additional_info: detail_info += f"- 其他相关信息：{additional_info}\n" emit_callback_event(["✏️ 修改方案中", "🔧 调整方案", "📝 优化方案"], f"根据反馈修改方案: {user_feedback[:30]}...") image_guidance = get_image_prompt_guidance() prompt = COMMON_PROMPTS["regenerate_scheme_from_feedback"].format( biz_label="维修", item_label="故障现象", item_name=fault or '未提供', item_action="分析故障原因，给出维修方案", ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', fault=fault or '未提供', detail_info=detail_info, last_scheme=last_scheme, user_feedback=user_feedback, image_guidance=image_guidance ) try: # ========== 第一步：专注于生成高质量内容 ========== content_system_prompt = COMMON_PROMPTS["regenerate_scheme_from_feedback_system"].format(biz_label="维修") # 构建第一步的内容提示词（简化格式要求） content_prompt = prompt.replace("【输出要求】", "【输出要求】\n- 请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性，不要担心格式的美观性\n- 可以适当使用简单的段落分隔，但不要使用复杂的格式") raw_content = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(model=None,system_prompt=content_system_prompt,messages=[{"role": "user", "content": content_prompt}],) raw_content = raw_content.strip() if raw_content else "抱歉，无法根据反馈修改方案。" original_image_paths = extract_image_paths(last_scheme) answer = await stream_format_and_postprocess(raw_content, original_image_paths, temperature=0.3, content_label="维修方案") suggested_replies = [{"title": "方案有误", "content": "方案还是有问题："},] actions = _generate_report_from_scheme(scheme_content=answer,ship_number=ship_number,device_name=device_name,fault=fault) try: await record_fault_from_state({"ship_number": ship_number,"device_name": device_name,"fault": fault,"last_generated_scheme": answer,}) except Exception as rec_err: print(f"[regenerate_scheme_from_feedback] 记录故障信息失败: {rec_err}") return {"response": answer,"actions": actions,"suggestedReplies": suggested_replies,"scheme_generated": True,"last_generated_scheme": answer,"scheme_type": scheme_type,"current_node": "end","last_combined_query": combined_query,} except Exception as e: print(f"[regenerate_scheme_from_feedback] 修改方案失败: {str(e)}") # 如果修改失败，回退到重新检索 return {"is_regenerating": True,"rag_search_result": None,"graph_search_result": None,"has_rag_result": False,"has_graph_result": False,"scheme_generated": False,"current_node": "call_tools","tools_to_call": ["rag_search", "graph_rag_search"],} async def follow_up_qa(state: FaultDiagnosisState) -> Dict[str, Any]: """ 后续问答节点：调用 baike 智能体处理用户的后续问题 """ combined_query = state.get("combined_query", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) or [] ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" history_message_json = json.dumps(history_messages, ensure_ascii=False) if history_messages else "" context_prefix = "" if ship_number or device_name or fault: context_parts = [] if ship_number: context_parts.append(f"舷号: {ship_number}") if device_name: context_parts.append(f"设备名称: {device_name}") if fault: context_parts.append(f"故障现象: {fault}") context_prefix = f"【当前故障诊断上下文】\n{'; '.join(context_parts)}\n\n" enhanced_query = f"{context_prefix}用户后续问题: {combined_query}" emit_callback_event(["💬 后续问答", "💬 执行指导", "💬 问题解答"], f"调用 百科 智能体: {combined_query[:30]}...") try: baike_result = await run_baike_workflow(extracted_text=enhanc`>ed_query,combined_query=enhanced_query,history_message=history_message_json,route_flag="baike") response = baike_result.get("response", "") suggested_replies = baike_result.get("suggestedReplies", []) return {"response": response,"suggestedReplies": suggested_replies,"actions": [],"scheme_generated": True,"current_node": "end",} except Exception as e: return {"response": f"处理您的问题时出现错误: {str(e)}","suggestedReplies": [],"actions": [],"current_node": "end",} async def generate_report(state: FaultDiagnosisState) -> Dict[str, Any]: """报告生成节点""" from workflows.workflow_other_report import run_other_report_workflow combined_query = state.get("combined_query", "") or "" history_message = state.get("history_messages", []) ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" history_message_json = json.dumps(history_message, ensure_ascii=False) if history_message else "" try: report_result = await run_other_report_workflow(extracted_text=combined_query,combined_query=combined_query,history_message=history_message_json,route_flag="report") return {"response": report_result.get("response", ""),"actions": report_result.get("actions", []),"suggestedReplies": report_result.get("suggestedReplies", []),"scheme_generated": True,"current_node": "end",} except Exception as e: return {"response": f"报告生成失败: {str(e)}","actions": [],"suggestedReplies": [],"current_node": "end",} async def handle_feedback(state: FaultDiagnosisState) -> Command: """ 处理用户反馈节点：接收用户对方案的反馈，提供上报和重新生成方案按钮 """ combined_query = state.get("combined_query", "") or "" ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" response = f"""**📝 已收到您的反馈** 感谢您对维修方案的建议！您的反馈已记录： {combined_query} --- **📋 反馈信息摘要：** - 舷号：{ship_number or '未提供'} - 设备名称：{device_name or '未提供'} - 故障现象：{fault or '未提供'} - 反馈内容：{combined_query[:100]}{'...' if len(combined_query) > 100 else ''} --- **💡 您可以选择：** - 点击「重新生成方案」根据您的反馈重新生成方案 - 点击「上报」将反馈提交给相关部门 - 继续对话获取更多帮助""" actions = [ {"type": "content","label": "重新生成方案","text": "重新生成方案"}, {"type": "content","label": "上报","text": "上报"} ] suggested_replies = [] emit_callback_event(["📝 反馈处理", "📋 方案反馈", "✅ 反馈确认"], f"处理用户反馈: {combined_query[:30]}...") user_input = interrupt({"response": response,"actions": actions,"suggestedReplies": suggested_replies,"waiting_for": "feedback_confirm",}) user_text = user_input.get("query", "") or "" if user_text == "重新生成方案": print(f"[handle_feedback] 用户选择重新生成方案") return Command( update={"user_feedback_for_regenerate": combined_query,"current_node": "regenerate_scheme_from_feedback",}, goto="regenerate_scheme_from_feedback" ) elif user_text == "上报": print(f"[handle_feedback] 用户选择上报反馈") return Command( update={"user_feedback": combined_query,"waiting_report_confirm": True,"current_node": "confirm_report",}, goto="confirm_report" ) else: print(f"[handle_feedback] 用户继续对话: {user_text}") return Command( update={"user_feedback": combined_query,"combined_query": user_text,"current_node": "agent_think",}, goto="agent_think" ) async def confirm_report(state: FaultDiagnosisState) -> Dict[str, Any]: """ 上报确认节点：用户点击上报后确认完成 """ ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" fault = state.get("fault", "") or "" user_feedback = state.get("user_feedback", "") or "" response = f"""**✅ 上报成功** 您的反馈已成功上报！ --- **📋 上报信息：** - 舷号：{ship_number or '未提供'} - 设备名称：{device_name or '未提供'} - 故障现象：{fault or '未提供'} - 反馈内容：{user_feedback[:100]}{'...' if len(user_feedback) > 100 else ''} --- **💡 感谢您的反馈，相关部门将及时处理。**""" suggested_replies = [{"title": "生成维修报告", "content": "请帮我生成维修报告"},] emit_callback_event(["✅ 上报成功", "📋 反馈已提交", "🎉 完成"], "反馈上报成功") return {"response": response,"actions": [],"suggestedReplies": suggested_replies,"report_confirmed": True,"waiting_report_confirm": False,"current_node": "end",} def _route_after_think(state: FaultDiagnosisState) -> str: """Agent 思考后的路由""" decision = state.get("agent_decision", "ask_user") return decision def _route_after_intent(state: FaultDiagnosisState) -> str: """意图分析后的路由""" intent = state.get("follow_up_intent", "other") if intent == "not_solved": return "deep_rag_search" elif intent == "related_question": return "follow_up_qa" elif intent == "has_error": return "handle_feedback" elif intent == "modify_info": # 修改信息，重置相关状态，重新开始信息提取 return "extract_info" else: return "follow_up_qa" def _route_after_tools(state: FaultDiagnosisState) -> str: """检索工具调用后的路由""" need_model_confirm = state.get("need_model_confirm", False) if need_model_confirm: return "model_confirm" return "generate_response" def create_fault_diagnosis_workflow(checkpointer=None): """ 创建故障诊断工作流（基于 Checkpointer 的状态持久化版本） """ workflow = StateGraph(FaultDiagnosisState) workflow.add_node("classify_intent", classify_intent) workflow.add_node("extract_info", extract_info) workflow.add_node("agent_think", agent_think) workflow.add_node("ask_user", ask_user) workflow.add_node("confirm_info", confirm_info) workflow.add_node("call_tools", call_tools) workflow.add_node("generate_response", generate_response) workflow.add_node("follow_up_qa", follow_up_qa) workflow.add_node("model_confirm", model_confirm) workflow.add_node("generate_report", generate_report) workflow.add_node("handle_feedback", handle_feedback) workflow.add_node("confirm_report", confirm_report) workflow.add_node("analyze_follow_up_intent", analyze_follow_up_intent) workflow.add_node("deep_rag_search", deep_rag_search) workflow.add_node("generate_deep_response", generate_deep_response) workflow.add_node("regenerate_scheme_from_feedback", regenerate_scheme_from_feedback) workflow.add_edge(START, "classify_intent") workflow.add_conditional_edges("classify_intent", _route_after_classify, {"extract_info": "extract_info","follow_up_qa": "follow_up_qa",}) workflow.add_edge("extract_info", "agent_think") workflow.add_conditional_edges("agent_think", _route_after_think, {"ask_user": "ask_user","confirm_info": "confirm_info","call_tools": "call_tools","generate_response": "generate_response","follow_up": "follow_up_qa","follow_up_qa": "follow_up_qa","generate_report": "generate_report","handle_feedback": "handle_feedback","extract_info": "extract_info","analyze_follow_up_intent": "analyze_follow_up_intent",}) workflow.add_conditional_edges("call_tools", _route_after_tools, {"model_confirm": "model_confirm","generate_response": "generate_response",}) workflow.add_conditional_edges("analyze_follow_up_intent", _route_after_intent, {"deep_rag_search": "deep_rag_search","follow_up_qa": "follow_up_qa","handle_feedback": "handle_feedback","extract_info": "extract_info",}) workflow.add_edge("deep_rag_search", "generate_deep_response") workflow.add_edge("generate_deep_response", END) workflow.add_edge("generate_response", END) workflow.add_edge("follow_up_qa", END) workflow.add_edge("generate_report", END) workflow.add_edge("regenerate_scheme_from_feedback", END) workflow.add_edge("handle_feedback", END) workflow.add_edge("confirm_report", END) return workflow.compile(checkpointer=checkpointer) async def run_fault_diagnosis_workflow(extracted_text: str,combined_query: str,history_message: str = "",route_flag: str = "",previous_state_json: str = "",chat_id: str = "",message_id: str = "",checkpointer=None,user_response: Dict[str, Any] = None) -> Dict[str, Any]: """ 执行故障诊断工作流 Args: extracted_text: 文本描述 combined_query: 组合查询 history_message: 历史消息（JSON格式） route_flag: 路由标识 previous_state_json: 兼容参数（已废弃） chat_id: 聊天会话 ID message_id: 消息 ID checkpointer: LangGraph checkpointer 实例 user_response: 用户恢复执行的响应数据 Returns: 工作流执行结果 """ thread_id = chat_id if chat_id else None config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}} if thread_id else {} print(f"[DEBUG] run_fault_diagnosis_workflow: thread_id={thread_id}, checkpointer={checkpointer is not None}") if checkpointer is None: from checkpointer_config import checkpointer_manager checkpointer = await checkpointer_manager.get_async_checkpointer() app = create_fault_diagnosis_workflow(checkpointer=checkpointer) if thread_id: try: current_state = await app.aget_state(config) print( f"[DEBUG] current_state exists: {current_state is not None}, has values: {current_state.values is not None if current_state else False}, tasks: {len(current_state.tasks) if current_state else 0}") if current_state and current_state.values: saved_state = current_state.values print( f"[Checkpointer] 发现已保存状态: ship_number={saved_state.get('ship_number')}, device_name={saved_state.get('device_name')}, fault={saved_state.get('fault')}") if current_state.tasks: print(f"[Checkpointer] 恢复执行，注入用户响应") resume_value = user_response if user_response else {"query": combined_query} result = await app.ainvoke(Command(resume=resume_value), config) else: # 只使用当前的输入，不拼接之前的！ merged_query = combined_query # 如果当前输入是确认意图，且已有完整信息，直接视为用户已确认 _is_confirm = await is_confirmation_intent(combined_query) _has_full_info = (saved_state.get("ship_number") and saved_state.get("device_name") and saved_state.get("fault")) _override_confirmed = _is_confirm and _has_full_info and not saved_state.get("user_confirmed_info", False) initial_state = {**saved_state,"combined_query": merged_query,"history_messages": parse_history(history_message),"initialized": False,"user_intent": "",} if _override_confirmed: print(f"[Checkpointer] 检测到确认意图，自动设置 user_confirmed_info=True") initial_state["user_confirmed_info"] = True result = await app.ainvoke(initial_state, config) else: initial_state = {"extracted_text": extracted_text,"combined_query": combined_query,"history_messages": parse_history(history_message),"ship_number": "","device_name": "","fault": "","additional_info": "", "fault_code": "","fault_time": "","fault_frequency": "","tried_measures": "","running_condition": "","rag_search_result": None,"graph_search_result": None,"response": "", "suggestedReplies": [],"actions": [],"error_message": "","agent_decision": "","agent_reasoning": "","tools_to_call": [],"missing_info": [],"info_completeness": 0.0, "matched_kb_id": "","matched_kb_name": "","iteration_count": 0,"max_iterations": 5,"scheme_generated": False,"waiting_for_supplement": False,"extracted_info": {}, "has_rag_result": False,"has_graph_result": False,"is_execution_feedback": False,"execution_detail": "","ask_round": 0,"user_confirmed_info": False,"need_model_confirm": False, "user_confirmed_model": False,"waiting_feedback": False,"user_feedback": "","waiting_report_confirm": False,"report_confirmed": False,"initialized": False,"current_node": "","user_intent": "","last_combined_query": "",} result = await app.ainvoke(initial_state, config) except Exception as e: print(f"[Checkpointer] 状态恢复失败: {e}") import traceback traceback.print_exc() result = {} else: initial_state = {"extracted_text": extracted_text,"combined_query": combined_query,"history_messages": parse_history(history_message),"ship_number": "","device_name": "","fault": "","additional_info": "","fault_code": "","fault_time": "", "fault_frequency": "","tried_measures": "","running_condition": "","rag_search_result": None,"graph_search_result": None,"response": "","suggestedReplies": [],"actions": [],"error_message": "","agent_decision": "","agent_reasoning": "","tools_to_call": [], "missing_info": [],"info_completeness": 0.0,"matched_kb_id": "","matched_kb_name": "","iteration_count": 0,"max_iterations": 5,"scheme_generated": False,"waiting_for_supplement": False,"extracted_info": {},"has_rag_result": False,"has_graph_result": False, "is_execution_feedback": False,"execution_detail": "","ask_round": 0,"user_confirmed_info": False,"need_model_confirm": False,"user_confirmed_model": False,"waiting_feedback": False,"user_feedback": "","waiting_report_confirm": False,"report_confirmed": False,"initialized": False,"current_node": "","user_intent": "","last_combined_query": "",} try: result = await app.ainvoke(initial_state, config) except Exception as e: print(f"[工作流执行失败] {str(e)}") import traceback traceback.print_exc() return {"response": f"故障诊断工作流执行失败: {str(e)}","actions": [],"result_tag": "fault_diagnosis","suggestedReplies": [],} if result is None: result = {} interrupts = result.get("__interrupt__", []) if interrupts: interrupt_data = interrupts[0].value if interrupts else {} print(f"[Interrupt] 工作流中断，等待用户输入: {interrupt_data}") return {"response": interrupt_data.get("response", "请提供更多信息"),"actions": interrupt_data.get("actions", []),"result_tag": "fault_diagnosis","suggestedReplies": interrupt_data.get("suggestedReplies", []),"waiting_for": interrupt_data.get("waiting_for", ""),} if result.get("error_message"): return {"response": f"故障诊断工作流执行失败: {result['error_message']}","actions": [],"result_tag": "fault_diagnosis","suggestedReplies": [],} route_flag = result.get("route_flag", "") if not route_flag: route_flag = "fault_diagnosis" return {"response": result.get("response", ""),"actions": result.get("actions", []),"result_tag": route_flag,"suggestedReplies": result.get("suggestedReplies", []),"route_flag": route_flag,} a:|$x""" 操作指导工作流 checkpointer 版本 """ from typing import TypedDict, Optional, Dict, Any, List from langgraph.graph import StateGraph, START, END from langgraph.types import interrupt, Command from tools.function_tool import graph_rag_search from tools.rag_tools import rag_search from tools.graph_tools import atlas_retrieval, format_atlas_results, extract_entity_names_from_history from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from utils.function_tracker import get_all_callbacks from utils.image_utils import extract_image_paths, get_image_prompt_guidance from utils.intent_matcher import is_confirmation_intent from workflows.workflow_baike import run_baike_workflow from workflows.workflow_utils import ( safe_json_extract, parse_history, normalize_latex_spacing, remove_duplicate_content, convert_rag_result, calculate_info_completeness, emit_callback_event, build_history_str, build_detail_info, append_atlas_section, stream_format_and_postprocess, ) from prompts import OPERATE_PROMPTS, COMMON_PROMPTS import json import re import random class OperateGuideState(TypedDict): """操作指导工作流状态""" extracted_text: str combined_query: str history_messages: List[Dict[str, Any]] ship_number: str device_name: str operation_item: str additional_info: str operation_code: str operation_time: str operation_frequency: str tried_measures: str running_condition: str rag_search_result: Optional[List[Dict[str, Any]]] graph_search_result: Optional[str] deep_rag_results: Optional[Dict[str, Any]] response: str suggestedReplies: List[Dict[str, Any]] actions: List[Dict[str, Any]] error_message: str agent_decision: str agent_reasoning: str tools_to_call: List[str] missing_info: List[str] info_completeness: float matched_kb_id: str matched_kb_name: str iteration_count: int max_iterations: int scheme_generated: bool waiting_for_supplement: bool extracted_info: Dict[str, Any] has_rag_result: bool has_graph_result: bool ask_round: int user_confirmed_info: bool need_model_confirm: bool user_confirmed_model: bool user_feedback: str waiting_report_confirm: bool report_confirmed: bool initialized: bool current_node: str # 意图分类相关字段 user_intent: str # 用户初始意图: '操作', '百科' # 后续处理相关字段 follow_up_intent: str # 用户后续意图: 'not_solved', 'related_question', 'has_error', 'modify_info', 'other' user_feedback_for_regenerate: str # 用户用于重新生成方案的反馈 is_regenerating: bool # 是否正在重新生成方案 last_generated_scheme: str # 最后一次生成的方案（用于基于反馈修改） scheme_type: str # 方案类型：'normal' 普通方案，'deep' 深度方案 deep_analysis_points: Optional[List[str]] # 深度分析点（用于针对性检索） atlas_results: Optional[Dict[str, Any]] # 图册检索结果 last_combined_query: str # 上一轮生成方案时的用户输入 OPERATE_INFO_WEIGHTS = {"ship_number": 0.20, "device_name": 0.20, "operation_item": 0.25, "operation_code": 0.08, "operation_time": 0.06, "operation_frequency": 0.06, "tried_measures": 0.06, "running_condition": 0.05, "additional_info": 0.04} def _calculate_info_completeness(ship_number: str = "", device_name: str = "", operation_item: str = "", operation_code: str = "", operation_time: str = "", operation_frequency: str = "", tried_measures: str = "", running_condition: str = "", additional_info: str = "") -> float: values = {"ship_number": ship_number, "device_name": device_name, "operation_item": operation_item, "operation_code": operation_code, "operation_time": operation_time, "operation_frequency": operation_frequency, "tried_measures": tried_measures, "running_condition": running_condition, "additional_info": additional_info} return calculate_info_completeness(OPERATE_INFO_WEIGHTS, values) async def classify_intent(state: OperateGuideState) -> Dict[str, Any]: """ 意图分类节点 """ combined_query = state.get("combined_query", "") or "" extracted_info = state.get("extracted_info", {}) or {} ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" operation_item = state.get("operation_item", "") or "" if extracted_info or device_name or operation_item or ship_number: print("[classify_intent] 已在操作流程中，跳过意图分类") return {"user_intent": "操作","current_node": "extract_info",} system_prompt = OPERATE_PROMPTS["classify_intent_system"] prompt = COMMON_PROMPTS["classify_intent_user"].format(combined_query=combined_query) try: response_text = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=prompt,model=None,json_output=True,system_prompt=system_prompt,messages=[]) parsed = safe_json_extract(response_text) intent = "操作" if isinstance(parsed, dict): intent = parsed.get("intent", "操作") print(f"[意图分类] 用户意图: {intent}") if intent == "操作": return {"user_intent": intent,"scheme_generated": False,"current_node": "extract_info",} else: return {"user_intent": intent,"current_node": "follow_up_qa",} except Exception as e: print(f"[意图分类失败: {str(e)}，默认按操作处理") return {"user_intent": "操作","scheme_generated": False,"current_node": "extract_info",} def _route_after_classify(state: OperateGuideState) -> str: """意图分类后的路由""" intent = state.get("user_intent", "操作") if intent == "百科": return "follow_up_qa" return "extract_info" async def extract_info(state: OperateGuideState) -> Dict[str, Any]: """ 信息提取节点 """ if state.get("initialized", False): print("[extract_info] 已初始化，跳过") return {"current_node": "agent_think"} combined_query = state.get("combined_query", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) or [] history_str = build_history_str(history_messages, recent_count=10) existing_info = [] existing_ship_number = state.get("ship_number", "") or "" existing_device_name = state.get("device_name", "") or "" existing_operation_item = state.get("operation_item", "") or "" existing_operation_code = state.get("operation_code", "") or "" existing_operation_time = state.get("operation_time", "") or "" existing_operation_frequency = state.get("operation_frequency", "") or "" existing_tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" existing_running_condition = state.get("running_condition", "") or "" existing_additional_info = state.get("additional_info", "") or "" if existing_ship_number: existing_info.append(f"舷号: {existing_ship_number}") if existing_device_name: existing_info.append(f"设备名称: {existing_device_name}") if existing_operation_item: existing_info.append(f"操作项目: {existing_operation_item}") if existing_operation_code: existing_info.append(f"操作代码: {existing_operation_code}") if existing_operation_time: existing_info.append(f"操作时间: {existing_operation_time}") if existing_operation_frequency: existing_info.append(f"操作频率: {existing_operation_frequency}") if existing_tried_measures: existing_info.append(f"已尝试措施: {existing_tried_measures}") if existing_running_condition: existing_info.append(f"运行工况: {existing_running_condition}") if existing_additional_info: existing_info.append(f"其他信息: {existing_additional_info}") existing_info_str = "\n".join(existing_info) if existing_info else "（无已提取信息）" system_prompt = OPERATE_PROMPTS["extract_info_system"] prompt = COMMON_PROMPTS["extract_info_user"].format( biz_label="操作", existing_info_str=existing_info_str, history_str=history_str or '（无历史对话）', combined_query=combined_query ) try: response_text = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=prompt,model=None,json_output=True,system_prompt=system_prompt,messages=[]) parsed = safe_json_extract(response_text) if not isinstance(parsed, dict): parsed = {} new_ship_number = parsed.get("ship_number", "") or existing_ship_number new_device_name = parsed.get("device_name", "") or existing_device_name new_operation_item = parsed.get("operation_item", "") or existing_operation_item new_operation_code = parsed.get("operation_code", "") or existing_operation_code new_operation_time = parsed.get("operation_time", "") or existing_operation_time new_operation_frequency = parsed.get("operation_frequency", "") or existing_operation_frequency new_tried_measures = parsed.get("tried_measures", "") or existing_tried_measures new_running_condition = parsed.get("running_condition", "") or existing_running_condition new_additional_info = parsed.get("additional_info", "") or existing_additional_info extracted_info = {"ship_number": new_ship_number,"device_name": new_device_name,"operation_item": new_operation_item,"operation_code": new_operation_code,"operation_time": new_operation_time,"operation_frequency": new_operation_frequency,"tried_measures": new_tried_measures,"running_condition": new_running_condition,"additional_info": new_additional_info,} print(f"[信息提取] 舷号={extracted_info['ship_number']}, 设备={extracted_info['device_name']}, 操作={extracted_info['operation_item']}") return {**extracted_info,"extracted_info": extracted_info,"initialized": True,"current_node": "agent_think",} except Exception as e: print(f"信息提取失败: {str(e)}") return {"initialized": True,"current_node": "agent_think",} async def agent_think(state: OperateGuideState) -> Dict[str, Any]: """ Agent 思考节点：基于当前状态决定下一步动作 """ combined_query = state.get("combined_query", "") or "" ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" operation_item = state.get("operation_item", "") or "" operation_code = state.get("operation_code", "") or "" operation_time = state.get("operation_time", "") or "" operation_frequency = state.get("operation_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) or [] scheme_generated = state.get("scheme_generated", False) has_rag_result = state.get("has_rag_result", False) has_graph_result = state.get("has_graph_result", False) rag_search_result = state.get("rag_search_result") graph_search_result = state.get("graph_search_result") iteration_count = state.get("iteration_count", 0) user_confirmed_info = state.get("user_confirmed_info", False) waiting_feedback = state.get("waiting_feedback", False) has_ship = bool(ship_number and ship_number.strip()) has_device = bool(device_name and device_name.strip()) has_operation_item = bool(operation_item and operation_item.strip()) has_rag = (rag_search_result is not None and len(rag_search_result) > 0) or has_rag_result has_graph = (graph_search_result is not None and len(graph_search_result) > 100) or has_graph_result info_completeness = _calculate_info_completeness(ship_number=ship_number,device_name=device_name,operation_item=operation_item,operation_code=operation_code,operation_time=operation_time,operation_frequency=operation_frequency,tried_measures=tried_measures,running_condition=running_condition,additional_info=additional_info) MIN_COMPLETENESS_FOR_GENERATE = 0.25 if scheme_generated: _re_diagnose_keywords = ["开始操作", "信息已足够", "信息已足够，开始操作", "开始", "操作"] _is_re_diagnose = any(kw in combined_query for kw in _re_diagnose_keywords) if _is_re_diagnose: print(f"[重新操作] 检测到重新操作意图: '{combined_query}'，重置状态直接调用工具生成方案") tools_to_call = ["rag_search"] if device_name and operation_item: tools_to_call.append("graph_rag_search") return {"scheme_generated": False,"rag_search_result": None,"graph_search_result": None,"deep_rag_results": None,"has_rag_result": False,"has_graph_result": False,"is_regenerating": False,"user_feedback_for_regenerate": "","follow_up_intent": "","user_confirmed_info": True,"initialized": True,"iteration_count": 0,"ask_round": 0,"agent_decision": "call_tools","tools_to_call": tools_to_call,"current_node": "call_tools",} history_str = build_history_str(history_messages, recent_count=8, assistant_truncate=300) intent_system_prompt = OPERATE_PROMPTS["agent_think_intent_system"] intent_prompt = OPERATE_PROMPTS["agent_think_intent_user"].format( ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', operation_item=operation_item or '未提供', history_str=history_str or '无', combined_query=combined_query ) try: intent_response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( query=intent_prompt, model=None, json_output=True, system_prompt=intent_system_prompt, messages=[] ) parsed_intent = safe_json_extract(intent_response) intent = "other" if isinstance(parsed_intent, dict): intent = parsed_intent.get("intent", "other") print(f"[Agent 意图分析] 用户意图: {intent}") if intent == "modify_info": decision = "confirm_info" reasoning = "用户需要修改或补充信息" return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"rag_search_result": None,"graph_search_result": None,"deep_rag_results": None,"has_rag_result": False,"has_graph_result": False,"scheme_generated": False,"is_regenerating": False,"user_feedback_for_regenerate": "","follow_up_intent": "","user_confirmed_info": False,"initialized": False,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} elif intent == "has_error": decision = "handle_feedback" reasoning = "用户反馈方案有错误" print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} elif intent == "not_solved": decision = "analyze_follow_up_intent" reasoning = "已生成方案，分析用户后续意图" return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"follow_up_intent": "not_solved","info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} elif intent == "related_question": decision = "analyze_follow_up_intent" reasoning = "已生成方案，分析用户后续意图" return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"follow_up_intent": "related_question","info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} else: decision = "follow_up_qa" reasoning = "其他意图，直接调用 baike" print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} except Exception as e: print(f"[Agent 意图分析失败: {str(e)}") decision = "analyze_follow_up_intent" reasoning = "已生成方案，分析用户后续意图" print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning} (降级)") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} if not has_device or not has_operation_item: decision = "ask_user" missing_info = [] if not has_device: missing_info.append("设备名称") if not has_operation_item: missing_info.append("操作项目") reasoning = f"缺少基本信息: {', '.join(missing_info)}" print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"missing_info": missing_info,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} if info_completeness < MIN_COMPLETENESS_FOR_GENERATE: decision = "ask_user" reasoning = f"信息完整性评分 {info_completeness} 低于最低要求 {MIN_COMPLETENESS_FOR_GENERATE}" missing_info = [] if not ship_number: missing_info.append("舷号（可选）") if not operation_code: missing_info.append("操作代码") if not operation_time: missing_info.append("操作时间") if not operation_frequency: missing_info.append("操作频率") print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"missing_info": missing_info or ["更多详细信息"],"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} if has_rag or has_graph: decision = "generate_response" reasoning = "信息充足，已有检索结果，直接生成回复" print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} if not user_confirmed_info: decision = "confirm_info" reasoning = "信息充足，需要用户确认后再检索知识库" print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} decision = "call_tools" reasoning = "信息充足，用户已确认，开始检索知识库" tools_to_call = ["rag_search"] if has_device and has_operation_item: tools_to_call.append("graph_rag_search") print(f"[Agent 决策] decision={decision}, reasoning={reasoning}") print(f"[Agent 提取] 舷号={ship_number}, 设备={device_name}, 操作={operation_item}") emit_callback_event(["🤖 Agent 思考中", "🤖 智能分析", "🤖 决策判断"], f"决策: {decision} | 理由: {reasoning[:50]}...") return {"agent_decision": decision,"agent_reasoning": reasoning,"tools_to_call": tools_to_call,"info_completeness": info_completeness,"iteration_count": iteration_count + 1,"current_node": decision,} async def ask_user(state: OperateGuideState) -> Command: """ 询问用户节点：使用 interrupt 暂停等待用户输入 """ missing_info = state.get("missing_info", []) ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" operation_item = state.get("operation_item", "") or "" operation_code = state.get("operation_code", "") or "" operation_time = state.get("operation_time", "") or "" operation_frequency = state.get("operation_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" combined_query = state.get("combined_query", "") or "" info_completeness = state.get("info_completeness", 0) ask_round = state.get("ask_round", 0) MAX_ASK_ROUNDS = 4 if ask_round >= MAX_ASK_ROUNDS: print(f"[ask_user] 已达到最大询问轮次 {MAX_ASK_ROUNDS}，强制进入下一步") tools_to_call = ["rag_search"] if device_name and operation_item: tools_to_call.append("graph_rag_search") return Command( update={"ask_round": ask_round + 1,"current_node": "call_tools","tools_to_call": tools_to_call,}, goto="call_tools" ) existing_parts = [] if ship_number: existing_parts.append(f"舷号: {ship_number}") if device_name: existing_parts.append(f"设备名称: {device_name}") if operation_item: existing_parts.append(f"操作项目: {operation_item}") if operation_code: existing_parts.append(f"操作代码: {operation_code}") if operation_time: existing_parts.append(f"发生时间: {operation_time}") if operation_frequency: existing_parts.append(f"操作频率: {operation_frequency}") if tried_measures: existing_parts.append(f"已尝试措施: {tried_measures}") if running_condition: existing_parts.append(f"运行工况: {running_condition}") if additional_info: existing_parts.append(f"其他信息: {additional_info}") existing_str = "；".join(existing_parts) if existing_parts else "暂无" missing_str = "、".join(missing_info) if missing_info else "相关信息" system_prompt = COMMON_PROMPTS["ask_user_system"].format(biz_label="操作指导", biz_label_short="指导") prompt = COMMON_PROMPTS["ask_user_prompt"].format( info_completeness=info_completeness, existing_str=existing_str, missing_str=missing_str, combined_query=combined_query ) response = "" try: response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=prompt,model=None,system_prompt=system_prompt,messages=[]) response = response.strip() if response else "" except Exception as e: print(f"[ask_user] API调用失败: {str(e)}") response = "" if not response: response = f"**【需要更多信息】**\n\n请补充：{missing_str}\n\n提供这些信息后，我可以更准确地为您指导操作。" if existing_parts: existing_info_section = f"\n**📋 已获取的信息：**\n\n" + "\n".join( f"- {part}" for part in existing_parts) + "\n\n---\n" response = existing_info_section + response suggested_replies = [] if "舷号" in missing_info: suggested_replies.append({"title": "补充舷号", "content": "舷号："}) if "设备名称" in missing_info: suggested_replies.append({"title": "补充设备名称", "content": "设备名称："}) if "操作项目" in missing_info: suggested_replies.append({"title": "补充操作项目", "content": "操作项目："}) user_input = interrupt({"response": response,"suggestedReplies": suggested_replies,"waiting_for": "user_input","missing_info": missing_info,}) user_query = user_input.get("query", "") update_dict = {"combined_query": user_query,"current_node": "agent_think","ask_round": ask_round + 1,} if user_query: extract_prompt = OPERATE_PROMPTS["ask_user_extract"].format( missing_str=missing_str, user_query=user_query ) try: extract_response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=extract_prompt,model=None,json_output=True,system_prompt="你是信息提取专家。",messages=[]) extracted = safe_json_extract(extract_response) if isinstance(extracted, dict): if extracted.get("ship_number"): update_dict["ship_number"] = extracted["ship_number"] print(f"[ask_user] 提取到舷号: {extracted['ship_number']}") if extracted.get("device_name"): update_dict["device_name"] = extracted["device_name"] print(f"[ask_user] 提取到设备名称: {extracted['device_name']}") if extracted.get("operation_item"): update_dict["operation_item"] = extracted["operation_item"] print(f"[ask_user] 提取到操作项目: {extracted['operation_item']}") except Exception as e: print(f"[ask_user] 信息提取失败: {str(e)}") return Command( update=update_dict, goto="agent_think" ) async def confirm_info(state: OperateGuideState) -> Command: """ 确认信息节点：重点询问用户是否需要补充信息 """ ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" operation_item = state.get("operation_item", "") or "" operation_code = state.get("operation_code", "") or "" operation_time = state.get("operation_time", "") or "" operation_frequency = state.get("operation_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" info_completeness = state.get("info_completeness", 0) existing_parts = [] if ship_number: existing_parts.append(f"舷号: {ship_number}") if device_name: existing_parts.append(f"设备名称: {device_name}") if operation_item: existing_parts.append(f"操作项目: {operation_item}") if operation_code: existing_parts.append(f"操作代码: {operation_code}") if operation_time: existing_parts.append(f"发生时间: {operation_time}") if operation_frequency: existing_parts.append(f"操作频率: {operation_frequency}") if tried_measures: existing_parts.append(f"已尝试措施: {tried_measures}") if running_condition: existing_parts.append(f"运行工况: {running_condition}") if additional_info: existing_parts.append(f"其他信息: {additional_info}") existing_str = "\n".join(f"- {part}" for part in existing_parts) if existing_parts else "暂无" additional_prompt = "" if not ship_number: additional_prompt = "\n\n💡 **提示**：如果您知道舷号，请补充，这将有助于我们更准确地提供操作指导。" response = f"""**📋 已收集到的信息：** {existing_str} **信息完整性评分：** {info_completeness:.0%} --- **💡 请问是否需要补充其他信息？** - 如操作代码、操作时间、操作频率、已尝试措施、运行工况等 - 如果信息已足够，请点击"开始操作"{additional_prompt} """ emit_callback_event(["✅ 信息确认", "📋 请确认信息", "🔍 准备检索"], f"等待用户确认或补充信息 (完整性: {info_completeness:.0%})") suggested_replies = [{"title": "开始操作", "content": "信息已足够，开始操作"},{"title": "补充信息", "content": "我需要补充："}] user_input = interrupt({"response": response,"suggestedReplies": suggested_replies,"waiting_for": "user_confirm",}) user_query = user_input.get("query", "") if await is_confirmation_intent(user_query): print(f"[confirm_info] 用户确认信息足够，准备调用工具") tools_to_call = ["rag_search"] if device_name and operation_item: tools_to_call.append("graph_rag_search") return Command( update={"user_confirmed_info": True,"current_node": "call_tools","tools_to_call": tools_to_call,}, goto="call_tools" ) else: print(f"[confirm_info] 用户需要补充信息: {user_query}") return Command( update={"user_confirmed_info": False,"combined_query": user_query,"initialized": False,"current_node": "extract_info",}, goto="extract_info" ) async def call_tools(state: OperateGuideState) -> Dict[str, Any]: """调用检索工具""" tools_to_call = state.get("tools_to_call", []) ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" operation_item = state.get("operation_item", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" rag_results = state.get("rag_search_result") graph_results = state.get("graph_search_result") atlas_results = {} matched_kb_name = "" matched_kb_id = "" if "rag_search" in tools_to_call and rag_results is None: from utils.ship_number_search import search_with_ship_number_strategy base_query = f"{device_name}进行{operation_item}的操作方案" rag_results, matched_kb_name, matched_kb_id, _mapped_ship_number = await search_with_ship_number_strategy(base_query=base_query,ship_number=ship_number,top_k=5,search_type="operate") if not matched_kb_name: matched_kb_name = "通用知识库" print(f"RAG 检索来源: {matched_kb_name}") if "graph_rag_search" in tools_to_call and graph_results is None: if device_name and operation_item: try: graph_query = f"{device_name}进行{operation_item}的操作方案" graph_results = await graph_rag_search.ainvoke({"query": graph_query}) print(f"图谱检索完成，结果长度: {len(graph_results) if graph_results else 0}") except Exception as e: print(f"图谱检索失败: {str(e)}") graph_results = "" if device_name: try: print(f"[图册检索] 使用设备名称: {device_name}") atlas_result = await atlas_retrieval(node_names=[device_name], top_k=10) if atlas_result.get("success", False): atlas_results = atlas_result.get("data", {}) print(f"[图册检索] 图册检索结果: {list(atlas_results.keys())}") except Exception as e: print(f"[图册检索] 图册检索失败: {str(e)}") has_rag = bool(rag_results and len(rag_results) > 0) has_graph = bool(graph_results and len(graph_results) > 100) if not has_rag and not has_graph: print(f"[call_tools] 未找到任何相关资料，需要用户确认使用模型能力") return {"rag_search_result": rag_results if isinstance(rag_results, list) else [],"graph_search_result": graph_results if isinstance(graph_results, str) else "","atlas_results": atlas_results,"matched_kb_id": matched_kb_id,"matched_kb_name": matched_kb_name,"has_rag_result": False,"has_graph_result": False,"need_model_confirm": True,"current_node": "model_confirm",} return {"rag_search_result": rag_results,"graph_search_result": graph_results,"atlas_results": atlas_results,"matched_kb_id": matched_kb_id,"matched_kb_name": matched_kb_name,"has_rag_result": has_rag,"has_graph_result": has_graph,"need_model_confirm": False,"current_node": "generate_response",} async def model_confirm(state: OperateGuideState) -> Command: """ 模型能力确认节点：当没有找到任何资料时，让用户确认是否使用模型本身能力 """ ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" operation_item = state.get("operation_item", "") or "" response = f"""**⚠️ 未找到相关资料** 抱歉，在知识库中未找到与以下信息相关的资料： - 舷号：{ship_number or '未提供'} - 设备名称：{device_name or '未提供'} - 操作项目：{operation_item or '未提供'} **💡 您可以选择：** - 使用 AI 模型的知识库为您生成一般性建议 - 提供更详细的信息重新检索 请问是否使用 AI 模型为您生成建议？""" emit_callback_event(["🤖 AI 模型确认", "⚠️ 资料未找到", "💡 使用模型能力"], "使用模型自身知识进行回复") suggested_replies = [{"title": "使用 AI 模型", "content": "确认，使用 AI 模型生成建议"},{"title": "补充信息", "content": "我需要补充更多信息："},] user_input = interrupt({"response": response,"suggestedReplies": suggested_replies,"waiting_for": "model_confirm",}) user_query = user_input.get("query", "") if "确认" in user_query or "AI" in user_query or "模型" in user_query: print(f"[model_confirm] 用户确认使用模型能力") return Command( update={"user_confirmed_model": True,"combined_query": user_query,"current_node": "generate_response",}, goto="generate_response" ) else: print(f"[model_confirm] 用户选择补充信息: {user_query}") return Command( update={"user_confirmed_model": False,"combined_query": user_query,"current_node": "agent_think",}, goto="agent_think" ) async def generate_response(state: OperateGuideState) -> Dict[str, Any]: """生成最终回复""" print("========================生成最终回复========================") combined_query = state.get("combined_query", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) or [] ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" operation_item = state.get("operation_item", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" operation_code = state.get("operation_code", "") or "" operation_time = state.get("operation_time", "") or "" operation_frequency = state.get("operation_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" rag_results = state.get("rag_search_result") or [] graph_results = state.get("graph_search_result") or "" atlas_results = state.get("atlas_results", {}) scheme_generated = state.get("scheme_generated", False) matched_kb_name = state.get("matched_kb_name", "") print("rag_results", rag_results) history_str = build_history_str(history_messages, recent_count=12, assistant_truncate=500) has_rag = rag_results and len(rag_results) > 0 has_graph = graph_results and len(graph_results) > 100 if not has_rag and not has_graph: if not ship_number and not device_name and not operation_item: system_prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_friendly_system"].format(biz_label="操作指导") prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_friendly_user"].format(combined_query=combined_query) else: system_prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_no_rag_system"].format(biz_label="操作指导") prompt = OPERATE_PROMPTS["generate_response_no_rag_user"].format( ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', operation_item=operation_item or '未提供', operation_code=operation_code or '未提供', operation_time=operation_time or '未提供', operation_frequency=operation_frequency or '未提供', tried_measures=tried_measures or '未提供', running_condition=running_condition or '未提供', additional_info=additional_info or '无' ) try: response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=prompt,model=None,system_prompt=system_prompt,messages=[]) return {"response": response.strip() if response else "抱歉，未能找到相关资料。","suggestedReplies": [{"title": "提供更详细信息", "content": "我来提供更详细的信息"},],"current_node": "end",} except Exception as e: return {"response": f"抱歉，处理过程中出现错误: {str(e)}","suggestedReplies": [],"current_node": "end",} rag_ctx_parts: List[str] = [] if isinstance(rag_results, str) and rag_results.strip(): rag_ctx_parts = [rag_results.strip()] elif isinstance(rag_results, list): for item in sorted(rag_results or [], key=lambda x: float(x.get("score") or 0) if isinstance(x,dict) else 0, reverse=True)[:4]: # for item in rag_results[:8]: if isinstance(item, dict): text = (item.get("text") or "").strip() if text: rag_ctx_parts.append(text) elif isinstance(item, str) and item.strip(): rag_ctx_parts.append(item.strip()) if len(graph_results) <= 50: graph_results = "" all_source_text = graph_results + "\n" + "\n".join(rag_ctx_parts) if graph_results else "\n".join(rag_ctx_parts) original_image_paths = extract_image_paths(all_source_text) print("提取到的原始图片路径:", original_image_paths) rag_answer = "" rag_type = "none" if graph_results and len(graph_results) > 50: rag_answer = graph_results rag_type = "graph" elif rag_ctx_parts: rag_answer = "\n\n".join(rag_ctx_parts) rag_type = "rag" if not rag_answer or rag_answer == "NO_RELEVANT_RESULT": system_prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_no_rag_simple_system"].format(biz_label="操作指导") prompt = OPERATE_PROMPTS["generate_response_no_rag_simple_user"].format( ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', operation_item=operation_item or '未提供' ) try: response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=prompt,model=None,system_prompt=system_prompt,messages=[]) return {"response": response.strip() if response else "抱歉，未能找到相关资料。","suggestedReplies": [],"current_node": "end",} except Exception as e: return {"response": f"抱歉，处理过程中出现错误: {str(e)}","suggestedReplies": [],"current_node": "end",} rag_type = "图谱" if rag_type == "graph" else "文本" emit_callback_event([f"✨当前使用的检索类型为{rag_type}", f"✨本次检索策略为{rag_type}"], f"内容为{rag_answer[:50]}...") detail_info = "" if operation_code: detail_info += f"- 操作代码/报警代码：{operation_code}\n" if operation_time: detail_info += f"- 操作发生时间：{operation_time}\n" if operation_frequency: detail_info += f"- 操作频率/持续时间：{operation_frequency}\n" if tried_measures: detail_info += f"- 已尝试的操作措施：{tried_measures}\n" if running_condition: detail_info += f"- 设备运行工况：{running_condition}\n" if additional_info: detail_info += f"- 其他相关信息：{additional_info}\n" is_regenerating = state.get("is_regenerating", False) user_feedback_for_regenerate = state.get("user_feedback_for_regenerate", "") is_follow_up = scheme_generated and (has_rag or has_graph) and not is_regenerating image_guidance = get_image_prompt_guidance() if is_regenerating and user_feedback_for_regenerate: prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_regenerating"].format( biz_label="操作指导", item_label="操作项目", item_name=operation_item or '未提供', item_action="分析操作要点，给出操作指导方案", ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', operation_item=operation_item or '未提供', detail_info=detail_info, user_feedback_for_regenerate=user_feedback_for_regenerate, rag_answer=rag_answer, image_guidance=image_guidance ) elif is_follow_up: prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_follow_up"].format( biz_label="操作指导", item_label="操作项目", item_name=operation_item or '未提供', ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', operation_item=operation_item or '未提供', detail_info=detail_info, rag_answer=rag_answer, combined_query=combined_query, image_guidance=image_guidance ) else: prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_normal"].format( biz_label="操作指导", item_label="操作项目", item_name=operation_item or '未提供', item_action="分析操作要点，给出操作指导方案", ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', operation_item=operation_item or '未提供', detail_info=detail_info, rag_answer=rag_answer ) try: content_system_prompt = COMMON_PROMPTS["generate_response_content_system"].format(biz_label="操作指导") raw_content = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(model=None,system_prompt=content_system_prompt,messages=[{"role": "user", "content": prompt}],) raw_content = raw_content.strip() if raw_content else "抱歉，无法生成回答。" emit_callback_event(["🤖 操作分析中", "🤖 方案生成中"], raw_content[:30] + "...") answer = await stream_format_and_postprocess(raw_content, original_image_paths, temperature=0.1) # answer = "" answer = append_atlas_section(answer, atlas_results) suggested_replies = [{"title": "方案有误", "content": "方案还是有问题："},] return {"response": answer,"actions": [],"suggestedReplies": suggested_replies,"scheme_generated": True,"last_generated_scheme": answer,"scheme_type": "deep","current_node": "end","last_combined_query": combined_query,} except Exception as e: return {"response": f"深度分析生成失败: {str(e)}","actions": [],"suggestedReplies": [],"current_node": "end",} async def regenerate_scheme_from_feedback(state: OperateGuideState) -> Dict[str, Any]: """ 基于用户反馈直接修改方案节点：使用之前保存的方案和用户反馈进行修改 """ ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" operation_item = state.get("operation_item", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" operation_code = state.get("operation_code", "") or "" operation_time = state.get("operation_time", "") or "" operation_frequency = state.get("operation_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" combined_query = state.get("combined_query", "") or "" user_feedback = state.get("user_feedback_for_regenerate", "") or "" last_scheme = state.get("last_generated_scheme", "") or "" scheme_type = state.get("scheme_type", "normal") if not last_scheme: print("[regenerate_scheme_from_feedback] 没有保存的方案，回退到重新检索") return {"is_regenerating": True,"rag_search_result": None,"graph_search_result": None,"has_rag_result": False,"has_graph_result": False,"scheme_generated": False,"current_node": "call_tools","tools_to_call": ["rag_search", "graph_rag_search"],} detail_info = "" if operation_code: detail_info += f"- 操作代码/报警代码：{operation_code}\n" if operation_time: detail_info += f"- 操作发生时间：{operation_time}\n" if operation_frequency: detail_info += f"- 操作频率/持续时间：{operation_frequency}\n" if tried_measures: detail_info += f"- 已尝试的操作措施：{tried_measures}\n" if running_condition: detail_info += f"- 设备运行工况：{running_condition}\n" if additional_info: detail_info += f"- 其他相关信息：{additional_info}\n" emit_callback_event(["✏️ 修改方案中", "🔧 调整方案", "📝 优化方案"], f"根据反馈修改方案: {user_feedback[:30]}...") image_guidance = get_image_prompt_guidance() prompt = COMMON_PROMPTS["regenerate_scheme_from_feedback"].format( biz_label="操作指导", item_label="操作项目", item_name=operation_item or '未提供', item_action="分析操作要点，给出操作指导方案", ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', operation_item=operation_item or '未提供', detail_info=detail_info, last_scheme=last_scheme, user_feedback=user_feedback, image_guidance=image_guidance ) try: content_system_prompt = COMMON_PROMPTS["regenerate_scheme_from_feedback_system"].format(biz_label="操作指导") content_prompt = prompt.replace("【输出要求】", "【输出要求】\n- 请专注于内容的准确性、完整性和逻辑性，不要担心格式的美观性\n- 可以适当使用简单的段落分隔，但不要使用复杂的格式") raw_content = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(model=None,system_prompt=content_system_prompt,messages=[{"role": "user", "content": content_prompt}],) raw_content = raw_content.strip() if raw_content else "抱歉，无法根据反馈修改方案。" original_image_paths = extract_image_paths(last_scheme) answer = await stream_format_and_postprocess(raw_content, original_image_paths, temperature=0.3, content_label="操作指导方案") suggested_replies = [{"title": "方案有误", "content": "方案还是有问题："},] return {"response": answer,"actions": [],"suggestedReplies": suggested_replies,"scheme_generated": True,"last_generated_scheme": answer,"scheme_type": scheme_type,"current_node": "end","last_combined_query": combined_query,} except Exception as e: print(f"[regenerate_scheme_from_feedback] 修改方案失败: {str(e)}") return {"is_regenerating": True,"rag_search_result": None,"graph_search_result": None,"has_rag_result": False,"has_graph_result": False,"scheme_generated": False,"current_node": "call_tools","tools_to_call": ["rag_search", "graph_rag_search"],} async def follow_up_qa(state: OperateGuideState) -> Dict[str, Any]: """ 后续问答节点：调用 baike 智能体处理用户的后续问题 """ combined_query = state.get("combined_query", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) or [] ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" operation_item = state.get("operation_item", "") or "" history_message_json = json.dumps(history_messages, ensure_ascii=False) if history_messages else "" context_prefix = "" if ship_number or device_name or operation_item: context_parts = [] if ship_number: context_parts.append(f"舷号: {ship_number}") if device_name: context_parts.append(f"设备名称: {device_name}") if operation_item: context_parts.append(f"操作项目: {operation_item}") context_prefix = f"【当前操作指导上下文】\n{'; '.join(context_parts)}\n\n" enhanced_query = f"{context_prefix}用户后续问题: {combined_query}" emit_callback_event(["💬 后续问答", "💬 执行指导", "💬 问题解答"], f"调用 百科 智能体: {combined_query[:30]}...") try: baike_result = await run_baike_workflow(extracted_text=enhanced_query,combined_query=enhanced_query,history_message=history_message_json,route_flag="baike") response = baike_result.get("response", "") suggested_replies = baike_result.get("suggestedReplies", []) return {"response": response,"suggestedReplies": suggested_replies,"actions": [],"scheme_generated": True,"current_node": "end",} except Exception as e: return {"response": f"处理您的问题时出现错误: {str(e)}","suggestedReplies": [],"actions": [],"current_node": "end",} async def handle_feedback(state: OperateGuideState) -> Command: """ 处理用户反馈节点：接收用户对方案的反馈，提供上报和重新生成方案按钮 """ combined_query = state.get("combined_query", "") or "" ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" operation_item = state.get("operation_item", "") or "" response = f"""**📝 已收到您的反馈** 感谢您对操作指导方案的建议！您的反馈已记录： {combined_query} --- **📋 反馈信息摘要：** - 舷号：{ship_number or '未提供'} - 设备名称：{device_name or '未提供'} - 操作项目：{operation_item or '未提供'} - 反馈内容：{combined_query[:100]}{'...' if len(combined_query) > 100 else ''} --- **💡 您可以选择：** - 点击「重新生成方案」根据您的反馈重新生成方案 - 点击「上报」将反馈提交给相关部门 - 继续对话获取更多帮助""" actions = [ {"type": "content","label": "重新生成方案","text": "重新生成方案"}, {"type": "content","label": "上报","text": "上报"} ] suggested_replies = [] emit_callback_event(["📝 反馈处理", "📋 方案反馈", "✅ 反馈确认"], f"处理用户反馈: {combined_query[:30]}...") user_input = interrupt({"response": response,"actions": actions,"suggestedReplies": suggested_replies,"waiting_for": "feedback_confirm",}) user_text = user_input.get("query", "") or "" if user_text == "重新生成方案": print(f"[handle_feedback] 用户选择重新生成方案") return Command( update={"user_feedback_for_regenerate": combined_query,"current_node": "regenerate_scheme_from_feedback",}, goto="regenerate_scheme_from_feedback" ) elif user_text == "上报": print(f"[handle_feedback] 用户选择上报反馈") return Command( update={"user_feedback": combined_query,"waiting_report_confirm": True,"current_node": "confirm_report",}, goto="confirm_report" ) else: print(f"[handle_feedback] 用户继续对话: {user_text}") return Command( update={"user_feedback": combined_query,"combined_query": user_text,"current_node": "agent_think",}, goto="agent_think" ) async def confirm_report(state: OperateGuideState) -> Dict[str, Any]: """ 上报确认节点：用户点击上报后确认完成 """ ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" operation_item = state.get("operation_item", "") or "" user_feedback = state.get("user_feedback", "") or "" response = f"""**✅ 上报成功** 您的反馈已成功上报！ --- **📋 上报信息：** - 舷号：{ship_number or '未提供'} - 设备名称：{device_name or '未提供'} - 操作项目：{operation_item or '未提供'} - 反馈内容：{user_feedback[:100]}{'...' if len(user_feedback) > 100 else ''} --- **💡 感谢您的反馈，相关部门将及时处理。**""" suggested_replies = [{"title": "继续对话", "content": "我还有其他问题"},] emit_callback_event(["✅ 上报成功", "📋 反馈已提交", "🎉 完成"], "反馈上报成功") return {"response": response,"actions": [],"suggestedReplies": suggested_replies,"report_confirmed": True,"waiting_report_confirm": False,"current_node": "end",} async def analyze_follow_up_intent(state: OperateGuideState) -> Dict[str, Any]: """ 分析用户后续意图节点：直接使用 agent_think 已经判断好的意图 agent_think 已经用大模型判断并设置了 follow_up_intent """ intent = state.get("follow_up_intent", "other") print(f"[意图分析] 使用已判断的意图: {intent}") return {"follow_up_intent": intent,} async def deep_rag_search(state: OperateGuideState) -> Dict[str, Any]: """ 深层次RAG检索节点：分析之前方案并选择深度分析点进行检索 """ ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" operation_item = state.get("operation_item", "") or "" operation_code = state.get("operation_code", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" operation_time = state.get("operation_time", "") or "" operation_frequency = state.get("operation_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" combined_query = state.get("combined_query", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) or [] last_generated_scheme = state.get("last_generated_scheme", "") or "" deep_results = {} deep_analysis_points = [] emit_callback_event(["🔍 深度检索中", "🔍 多维度检索", "🔍 精细分析"], "分析问题并选择深度分析点") # ========== 第一步：分析之前方案和用户问题，选择深度分析点 ========== if last_generated_scheme or combined_query: try: history_str = build_history_str(history_messages, recent_count=8, assistant_truncate=300) detail_info = "" if operation_code: detail_info += f"- 操作代码：{operation_code}\n" if operation_time: detail_info += f"- 操作时间：{operation_time}\n" if operation_frequency: detail_info += f"- 操作频率/持续时间：{operation_frequency}\n" if tried_measures: detail_info += f"- 已尝试的措施：{tried_measures}\n" if running_condition: detail_info += f"- 设备运行工况：{running_condition}\n" if additional_info: detail_info += f"- 其他相关信息：{additional_info}\n" analysis_system_prompt = COMMON_PROMPTS["deep_rag_analysis_system"].format(biz_label="操作指导") analysis_prompt = COMMON_PROMPTS["deep_rag_analysis_user"].format( item_label="操作项目", item_name=operation_item or '未提供', ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', operation_item=operation_item or '未提供', detail_info=detail_info, history_str=history_str or '（无历史对话）', last_generated_scheme=last_generated_scheme or '（无之前的方案）', combined_query=combined_query ) analysis_response = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(query=analysis_prompt,model=None,json_output=True,system_prompt=analysis_system_prompt,messages=[]) print("深度分析点", analysis_response) parsed_analysis = safe_json_extract(analysis_response) deep_analysis_points = parsed_analysis print(f"[深度RAG] 选择的分析点: {deep_analysis_points}") except Exception as e: print(f"[深度RAG] 分析失败: {str(e)}") # ========== 第二步：对选中的分析点进行检索 ========== for idx, point in enumerate(deep_analysis_points): try: print(point) search_query = point if device_name and device_name not in point: search_query = f"{device_name} {search_query}" if operation_item and operation_item not in search_query: search_query = f"{search_query} {operation_item}" rag_result = await rag_search(search_query, top_k=3) if rag_result.get("success", False): deep_results[f"analysis_point_{idx}"] = convert_rag_result(rag_result) else: deep_results[f"analysis_point_{idx}"] = [] except Exception as e: print(f"[深度RAG] 分析点 {point} 检索失败: {str(e)}") deep_results[f"analysis_point_{idx}"] = [] # ========== 第三步：图谱检索 ========== graph_deep_results = "" try: if device_name and operation_item: graph_query = f"设备{device_name}，操作{operation_item}的操作指导方案" graph_deep_results = await graph_rag_search.ainvoke({"query": graph_query}) if graph_deep_results: print(f"[深度RAG] 图谱检索结果长度: {len(graph_deep_results)}") except Exception as e: print(f"[深度RAG] 图谱检索失败: {str(e)}") # ========== 第四步：图册检索 ========== atlas_results = {} try: entity_names = await extract_entity_names_from_history(history_messages=history_messages,device_name=device_name,operation_item=operation_item,last_generated_scheme=last_generated_scheme) if entity_names: print(f"[深度RAG] 图册检索实体: {entity_names}") atlas_result = await atlas_retrieval(node_names=entity_names, top_k=10) if atlas_result.get("success", False): atlas_results = atlas_result.get("data", {}) print(f"[深度RAG] 图册检索结果: {list(atlas_results.keys())}") except Exception as e: print(f"[深度RAG] 图册检索失败: {str(e)}") return {"deep_rag_results": deep_results,"deep_analysis_points": deep_analysis_points,"graph_search_result": graph_deep_results or (state.get("graph_search_result", "") or ""),"atlas_results": atlas_results,"current_node": "generate_deep_response",} async def generate_deep_response(state: OperateGuideState) -> Dict[str, Any]: """ 生成深度响应节点：基于深度RAG结果进行深度润色和推理 """ combined_query = state.get("combined_query", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) or [] ship_number = state.get("ship_number", "") or "" device_name = state.get("device_name", "") or "" operation_item = state.get("operation_item", "") or "" operation_code = state.get("operation_code", "") or "" operation_time = state.get("operation_time", "") or "" operation_frequency = state.get("operation_frequency", "") or "" tried_measures = state.get("tried_measures", "") or "" running_condition = state.get("running_condition", "") or "" additional_info = state.get("additional_info", "") or "" deep_rag_results = state.get("deep_rag_results", {}) deep_analysis_points = state.get("deep_analysis_points", []) atlas_results = state.get("atlas_results", {}) graph_results = state.get("graph_search_result", "") or "" original_rag_results = state.get("rag_search_result", []) # 整理深度分析点资料 analysis_points_text = "" if deep_analysis_points: for idx, point in enumerate(deep_analysis_points): key = f"analysis_point_{idx}" results = deep_rag_results.get(key, []) if results: analysis_points_text += f"\n【分析点：{point}】\n" for i, item in enumerate(results[:2], 1): if isinstance(item, dict): text = item.get("text", "") if text: analysis_points_text += f"[{i}] {text}\n" # 整理原始RAG结果 original_rag_text = "" if original_rag_results: original_rag_text = "\n【原始检索资料】\n" for i, item in enumerate(original_rag_results[:3], 1): if isinstance(item, dict): text = item.get("text", "") if text: original_rag_text += f"[{i}] {text}\n" # 整理图册资料 atlas_text = format_atlas_results(atlas_results) # 提取所有资料中的图片路径 all_source_text = analysis_points_text + original_rag_text + atlas_text + graph_results original_image_paths = extract_image_paths(all_source_text) detail_info = "" if operation_code: detail_info += f"- 操作代码：{operation_code}\n" if operation_time: detail_info += f"- 操作时间：{operation_time}\n" if operation_frequency: detail_info += f"- 操作频率/持续时间：{operation_frequency}\n" if tried_measures: detail_info += f"- 已尝试的措施：{tried_measures}\n" if running_condition: detail_info += f"- 设备运行工况：{running_condition}\n" if additional_info: detail_info += f"- 其他相关信息：{additional_info}\n" # 构建深度分析点的提示 analysis_points_prompt = "" if deep_analysis_points: analysis_points_prompt = f"\n【本次深度分析重点】\n" + "\n".join([f"- {p}" for p in deep_analysis_points]) + "\n" prompt = COMMON_PROMPTS["generate_deep_response"].format( biz_label="操作指导", item_label="操作项目", item_name=operation_item or '未提供', ship_number=ship_number or '未提供', device_name=device_name or '未提供', operation_item=operation_item or '未提供', detail_info=detail_info, combined_query=combined_query, analysis_points_prompt=analysis_points_prompt, analysis_points_text=analysis_points_text, original_rag_text=original_rag_text, graph_results=graph_results if len(graph_results) > 50 else '(无)' ) try: content_system_prompt = COMMON_PROMPTS["generate_deep_response_content_system"].format(biz_label="操作指导") raw_content = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(model=None,system_prompt=content_system_prompt,messages=[{"role": "user", "content": prompt}],) raw_content = raw_content.strip() if raw_content else "抱歉，无法生成深度分析。" emit_callback_event(["🤖 分析中", "🤖 操作指导生成中"], raw_content[:30] + "...") answer = await stream_format_and_postprocess(raw_content, original_image_paths, temperature=0.1) answer = append_atlas_section(answer, atlas_results) suggested_replies = [{"title": "方案有误", "content": "方案还是有问题："},] return {"response": answer,"actions": [],"suggestedReplies": suggested_replies,"scheme_generated": True,"last_generated_scheme": answer,"scheme_type": "deep","current_node": "end","last_combined_query": combined_query,} except Exception as e: return {"response": f"深度分析生成失败: {str(e)}","actions": [],"suggestedReplies": [],"current_node": "end",} def _route_after_think(state: OperateGuideState) -> str: """Agent 思考后的路由""" decision = state.get("agent_decision", "ask_user") return decision def _route_after_intent(state: OperateGuideState) -> str: """意图分析后的路由""" intent = state.get("follow_up_intent", "other") if intent == "not_solved": return "deep_rag_search" elif intent == "related_question": return "follow_up_qa" elif intent == "has_error": return "handle_feedback" elif intent == "modify_info": return "extract_info" else: return "follow_up_qa" def _route_after_tools(state: OperateGuideState) -> str: """检索工具调用后的路由""" need_model_confirm = state.get("need_model_confirm", False) if need_model_confirm: return "model_confirm" return "generate_response" def create_operate_workflow(checkpointer=None): """ 创建操作指导工作流（基于 Checkpointer 的状态持久化版本） """ workflow = StateGraph(OperateGuideState) workflow.add_node("classify_intent", classify_intent) workflow.add_node("extract_info", extract_info) workflow.add_node("agent_think", agent_think) workflow.add_node("ask_user", ask_user) workflow.add_node("confirm_info", confirm_info) workflow.add_node("call_tools", call_tools) workflow.add_node("generate_response", generate_response) workflow.add_node("follow_up_qa", follow_up_qa) workflow.add_node("model_confirm", model_confirm) workflow.add_node("handle_feedback", handle_feedback) workflow.add_node("confirm_report", confirm_report) workflow.add_node("analyze_follow_up_intent", analyze_follow_up_intent) workflow.add_node("deep_rag_search", deep_rag_search) workflow.add_node("generate_deep_response", generate_deep_response) workflow.add_node("regenerate_scheme_from_feedback", regenerate_scs!heme_from_feedback) workflow.add_edge(START, "classify_intent") workflow.add_conditional_edges("classify_intent", _route_after_classify, {"extract_info": "extract_info","follow_up_qa": "follow_up_qa",}) workflow.add_edge("extract_info", "agent_think") workflow.add_conditional_edges("agent_think", _route_after_think, {"ask_user": "ask_user","confirm_info": "confirm_info","call_tools": "call_tools","generate_response": "generate_response","follow_up": "follow_up_qa","follow_up_qa": "follow_up_qa","handle_feedback": "handle_feedback","extract_info": "extract_info","analyze_follow_up_intent": "analyze_follow_up_intent",}) workflow.add_conditional_edges("call_tools", _route_after_tools, {"model_confirm": "model_confirm","generate_response": "generate_response",}) workflow.add_conditional_edges("analyze_follow_up_intent", _route_after_intent, {"deep_rag_search": "deep_rag_search","follow_up_qa": "follow_up_qa","handle_feedback": "handle_feedback","extract_info": "extract_info",}) workflow.add_edge("deep_rag_search", "generate_deep_response") workflow.add_edge("generate_deep_response", END) workflow.add_edge("generate_response", END) workflow.add_edge("follow_up_qa", END) workflow.add_edge("regenerate_scheme_from_feedback", END) workflow.add_edge("handle_feedback", END) workflow.add_edge("confirm_report", END) return workflow.compile(checkpointer=checkpointer) async def run_operate_workflow(extracted_text: str,combined_query: str,history_message: str = "",route_flag: str = "",previous_state_json: str = "",chat_id: str = "",message_id: str = "",checkpointer=None,user_response: Dict[str, Any] = None) -> Dict[str, Any]: """ 执行操作指导工作流 Args: extracted_text: 文本描述 combined_query: 组合查询 history_message: 历史消息（JSON格式） route_flag: 路由标识 previous_state_json: 兼容参数（已废弃） chat_id: 聊天会话 ID message_id: 消息 ID checkpointer: LangGraph checkpointer 实例 user_response: 用户恢复执行的响应数据 Returns: 工作流执行结果 """ thread_id = chat_id if chat_id else None config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}} if thread_id else {} print(f"[DEBUG] run_operate_workflow: thread_id={thread_id}, checkpointer={checkpointer is not None}") if checkpointer is None: from checkpointer_config import checkpointer_manager checkpointer = await checkpointer_manager.get_async_checkpointer() app = create_operate_workflow(checkpointer=checkpointer) if thread_id: try: current_state = await app.aget_state(config) print( f"[DEBUG] current_state exists: {current_state is not None}, has values: {current_state.values is not None if current_state else False}, tasks: {len(current_state.tasks) if current_state else 0}") if current_state and current_state.values: saved_state = current_state.values print( f"[Checkpointer] 发现已保存状态: ship_number={saved_state.get('ship_number')}, device_name={saved_state.get('device_name')}, operation_item={saved_state.get('operation_item')}") if current_state.tasks: print(f"[Checkpointer] 恢复执行，注入用户响应") resume_value = user_response if user_response else {"query": combined_query} result = await app.ainvoke(Command(resume=resume_value), config) else: merged_query = combined_query _is_confirm = await is_confirmation_intent(combined_query) _has_full_info = (saved_state.get("ship_number") and saved_state.get("device_name") and saved_state.get("operation_item")) _override_confirmed = _is_confirm and _has_full_info and not saved_state.get("user_confirmed_info", False) initial_state = {**saved_state,"combined_query": merged_query,"history_messages": parse_history(history_message),"initialized": False,"user_intent": "",} if _override_confirmed: print(f"[Checkpointer] 检测到确认意图，自动设置 user_confirmed_info=True") initial_state["user_confirmed_info"] = True result = await app.ainvoke(initial_state, config) else: initial_state = {"extracted_text": extracted_text,"combined_query": combined_query,"history_messages": parse_history(history_message),"ship_number": "","device_name": "","operation_item": "","additional_info": "", "operation_code": "","operation_time": "","operation_frequency": "","tried_measures": "","running_condition": "","rag_search_result": None,"graph_search_result": None,"response": "", "suggestedReplies": [],"actions": [],"error_message": "","agent_decision": "","agent_reasoning": "","tools_to_call": [],"missing_info": [],"info_completeness": 0.0, "matched_kb_id": "","matched_kb_name": "","iteration_count": 0,"max_iterations": 5,"scheme_generated": False,"waiting_for_supplement": False,"extracted_info": {}, "has_rag_result": False,"has_graph_result": False,"is_execution_feedback": False,"execution_detail": "","ask_round": 0,"user_confirmed_info": False,"need_model_confirm": False, "user_confirmed_model": False,"waiting_feedback": False,"user_feedback": "","waiting_report_confirm": False,"report_confirmed": False,"initialized": False,"current_node": "","user_intent": "","last_combined_query": "",} result = await app.ainvoke(initial_state, config) except Exception as e: print(f"[Checkpointer] 状态恢复失败: {e}") import traceback traceback.print_exc() result = {} else: initial_state = {"extracted_text": extracted_text,"combined_query": combined_query,"history_messages": parse_history(history_message),"ship_number": "","device_name": "","operation_item": "","additional_info": "","operation_code": "","operation_time": "", "operation_frequency": "","tried_measures": "","running_condition": "","rag_search_result": None,"graph_search_result": None,"response": "","suggestedReplies": [],"actions": [],"error_message": "","agent_decision": "","agent_reasoning": "","tools_to_call": [], "missing_info": [],"info_completeness": 0.0,"matched_kb_id": "","matched_kb_name": "","iteration_count": 0,"max_iterations": 5,"scheme_generated": False,"waiting_for_supplement": False,"extracted_info": {},"has_rag_result": False,"has_graph_result": False, "is_execution_feedback": False,"execution_detail": "","ask_round": 0,"user_confirmed_info": False,"need_model_confirm": False,"user_confirmed_model": False,"waiting_feedback": False,"user_feedback": "","waiting_report_confirm": False,"report_confirmed": False,"initialized": False,"current_node": "","user_intent": "","last_combined_query": "",} try: result = await app.ainvoke(initial_state, config) except Exception as e: print(f"[工作流执行失败] {str(e)}") import traceback traceback.print_exc() return {"response": f"操作工作流执行失败: {str(e)}","actions": [],"result_tag": "operate","suggestedReplies": [],} if result is None: result = {} interrupts = result.get("__interrupt__", []) if interrupts: interrupt_data = interrupts[0].value if interrupts else {} print(f"[Interrupt] 工作流中断，等待用户输入: {interrupt_data}") return {"response": interrupt_data.get("response", "请提供更多信息"),"actions": interrupt_data.get("actions", []),"result_tag": "operate","suggestedReplies": interrupt_data.get("suggestedReplies", []),"waiting_for": interrupt_data.get("waiting_for", ""),} if result.get("error_message"): return {"response": f"操作工作流执行失败: {result['error_message']}","actions": [],"result_tag": "operate","suggestedReplies": [],} route_flag = result.get("route_flag", "") if not route_flag: route_flag = "operate" return {"response": result.get("response", ""),"actions": result.get("actions", []),"result_tag": route_flag,"suggestedReplies": result.get("suggestedReplies", []),"route_flag": route_flag,} x%'""" 工作流：普通问答Agent（使用LangGraph） 输入：文本（转化后和原文本query）、图片描述、语音文本 步骤： 1. 使用RAG和GraphRAG检索相关信息 2. 生成回答 使用 OpenaiAPI 方法调用大模型，尽可能使用异步 """ from typing import TypedDict, Optional, Dict, Any, List from langgraph.graph import StateGraph, START, END from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from utils.function_tracker import track_function_calls, get_current_stream_handler import asyncio import json import re # =============== 定义状态 =============== class Othertate(TypedDict): """普通问答工作流状态""" extracted_text: str # 已提取的文本（统一接口，只接收文本） combined_query: str route_flag: str # 路由标识 history_message: str # 历史消息（JSON格式） history_messages: List[Dict[str, Any]] # 过滤后的历史消息列表 # RAG检索结果 rag_search_result: Optional[List[Dict[str, Any]]] # RAG检索结果 graph_search_result: Optional[str] # 图谱检索结果 # 最终响应 response: str # 最终响应 actions: List[Dict[str, Any]] # 按钮信息列表 [{"type": "...", "label": "...", "icon": "..."}] suggestedReplies: List[Dict[str, Any]] # 建议回复问题列表 error_message: str # 错误信息 # =============== 节点函数 =============== def get_other_history_context(state: Othertate) -> Dict[str, Any]: """ 知识问答步骤：获取问答类历史信息 问答工作流只关注历史问答记录，用于提供上下文 支持格式：[{'role': 'user', 'content': '...'}, {'role': 'assistant', 'content': '...'}] 返回消息列表（history_message已经在app.py中过滤过了） """ import json history_message = state.get("history_message", "") or "" history_messages = [] if history_message: try: # history_message已经在app.py中过滤过了，直接解析 if isinstance(history_message, str): history_data = json.loads(history_message) else: history_data = history_message if isinstance(history_data, list): # 只取最近10条历史记录，避免上下文过长 history_messages = history_data[-10:] except Exception as e: pass return {"history_messages": history_messages} async def generate_suggested_replies_other(answer: str, question: str) -> List[Dict[str, Any]]: """ 生成针对问答结果的建议回复问题 使用大模型生成两个相关问题 """ prompt = f""" 你是一个问答助手。根据以下问答内容，生成两个用户可能关心的后续问题。 【用户问题】 {question} 【回答内容】 {answer[:500]} 请生成两个简洁、实用的问题，这些问题应该： 1. 不得出现需要归档和下载等操作相关的问题 2. 与当前问答内容相关，能够帮助用户进一步了解相关信息 3. 问题要具体、可操作 4. 每个问题不超过20个字 请以JSON格式输出，格式如下： [ {{"title": "问题1的标题", "content": "问题1的完整内容"}}, {{"title": "问题2的标题", "content": "问题2的完整内容"}} ] 只输出JSON，不要有其他文字说明。 """ try: result = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(prompt, model=None) # 尝试解析JSON # 提取JSON部分 json_match = re.search(r'\[.*\]', result, re.DOTALL) if json_match: json_str = json_match.group(0) suggested_replies = json.loads(json_str) # 验证格式 if isinstance(suggested_replies, list) and len(suggested_replies) >= 2: # 确保每个元素都有title和content formatted_replies = [] for reply in suggested_replies[:2]: if isinstance(reply, dict) and "title" in reply and "content" in reply: formatted_replies.append({ "title": str(reply["title"]), "content": str(reply["content"]) }) if len(formatted_replies) == 2: return formatted_replies # 如果解析失败，返回默认问题 return [ {"title": "这个设备的具体工作原理是什么？", "content": "这个设备的具体工作原理是什么？"}, {"title": "还有哪些相关的知识点？", "content": "还有哪些相关的知识点？"} ] except Exception as e: # 如果生成失败，返回默认问题 return [ {"title": "这个设备的具体工作原理是什么？", "content": "这个设备的具体工作原理是什么？"}, {"title": "还有哪些相关的知识点？", "content": "还有哪些相关的知识点？"} ] @track_function_calls async def generate_answer(state: Othertate) -> Dict[str, Any]: """ 正在生成问答结果 """ extracted_text = state.get("combined_query", "") history_messages = state.get("history_messages", []) or [] print("history_message(qa)", history_messages) try: # 构建系统提示词 system_prompt = """我是AI助手，根据历史信息和用户问题进行回答。 请基于以上信息，给出准确、专业的回答。如果有历史问答上下文，请结合历史对话内容理解当前问题。""" # 构建消息列表 messages = [] # 添加历史消息 if history_messages: messages.extend(history_messages) # 添加当前用户查询 messages.append({"role": "user", "content": f"用户问题：{extracted_text}"}) # 调用LLM生成回答（异步，禁用thinking） answer = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( model=None, system_prompt=system_prompt, messages=messages ) # 过滤掉 标签（如果有） import re answer = re.sub(r'.*?', '', answer, flags=re.DOTALL) answer = answer.strip() if answer else "抱歉，无法生成回答。" # 返回按钮：确认结果、重新生成 actions = [] # 生成建议回复问题 suggested_replies = await generate_suggested_replies_other(answer, extracted_text) return { "response": answer, "actions": actions, "result_tag": "other", "suggestedReplies": suggested_replies } except Exception as e: return { "response": f"生成回答失败: {str(e)}", "actions": [], "suggestedReplies": [] } # =============== 构建工作流 =============== def create_qa_workflow(): """创建普通问答工作流""" workflow = StateGraph(Othertate) # 添加节点 workflow.add_node("get_other_history_context", get_other_history_context) workflow.add_node("generate_answer", generate_answer) # 设置边 workflow.add_edge(START, "get_other_history_context") workflow.add_edge("get_other_history_context", "generate_answer") workflow.add_edge("generate_answer", END) # 编译工作流 return workflow.compile() # =============== 工作流执行函数 =============== async def run_other_workflow( extracted_text: str, combined_query: str, history_message: str = "", route_flag: str = "" ) -> Dict[str, Any]: """ 执行普通问答工作流（统一接口） Args: extracted_text: 文本描述（统一的输入参数） history_message: 历史消息（目前只接收，不做处理） Returns: 工作流执行结果 """ # 创建并编译工作流 app = create_qa_workflow() # 初始化状态（统一接口，只使用extracted_text和history_message） initial_state = { "extracted_text": extracted_text, "combined_query": combined_query, "history_message": history_message, "history_messages": [], "response": "", "actions": [], "suggestedReplies": [], "error_message": "" } try: # 执行工作流（使用异步方式） final_state = await app.ainvoke(initial_state) # 检查是否有错误 if final_state.get("error_message"): return { "response": f"普通问答工作流执行失败: {final_state['error_message']}", "actions": [], "result_tag": "qa", "suggestedReplies": [] } # 统一输出格式：完全透传 generate_answer 的结果 return { "response": final_state.get("response", ""), "actions": final_state.get("actions", []), "result_tag": "other", "suggestedReplies": final_state.get("suggestedReplies", []) } except Exception as e: return { "response": f"普通问答工作流执行失败: {str(e)}", "actions": [], "result_tag": "other", "suggestedReplies": [] } # =============== 测试 =============== if __name__ == "__main__": import asyncio # 测试用例 test_cases = [ "什么是主机？", "主机的作用是什么？" ] async def test(): for i, test_text in enumerate(test_cases, 1): print(f"\n{'=' * 60}") print(f"测试用例 {i}") print(f"{'=' * 60}") result = await run_other_workflow(extracted_text=test_text) print(f"\n执行结果:") print(f"成功: {result.get('success', False)}") print(f"\n响应内容:") print(result.get("response", "无响应")) asyncio.run(test()) md xUQ""" 通用报告生成工作流 统一接口说明： - 输入：extracted_text（用户输入文本）、history_message（历史消息） - 输出：{"response": str, "actions": List[Dict], "route_flag": str} 功能： 1. 从历史对话中提取关键信息 2. 根据用户需求生成通用报告 3. 支持图片插入到报告对应位置 """ import asyncio import re import random from typing import TypedDict, List, Dict, Any, Literal from langgraph.graph import StateGraph, START, END import os import sys current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) parent_dir = os.path.dirname(current_dir) if parent_dir not in sys.path: sys.path.append(parent_dir) from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from utils.function_tracker import track_function_calls from utils.word_generator import generate_report_word from config import SERVER_CONFIG import json def _extract_images_from_text(text: str) -> List[Dict[str, str]]: """从文本中提取图片URL和描述信息""" if not text: return [] images = [] url_pattern = r'https?://[^\s<>"{}|\\^`\[\]]+\.(?:png|jpg|jpeg|gif|bmp|webp)' urls = re.findall(url_pattern, text, re.IGNORECASE) for url in urls: url = url.strip() if url.startswith('`') and url.endswith('`'): url = url[1:-1] summary = "" url_index = text.find(url) if url_index != -1: after_url = text[url_index + len(url):] result_match = re.search( r'(?:\*\*图片识别结果：\*\*|图片识别结果[：:]|识别结果[：:])\s*(.*?)(?=\n\n\n|\n\n[A-Za-z\u4e00-\u9fa5]|$)', after_url, re.DOTALL ) if result_match: summary = result_match.group(1).strip()[:300] images.append({ "url": url, "summary": summary or "用户上传的图片" }) return images from workflows.history_manager import init_history, build_history_str class OtherReportState(TypedDict): """通用报告工作流状态""" extracted_text: str combined_query: str history_message: str history_messages: List[Dict[str, Any]] report_title: str report_theme: str report_text: str extracted_images: List[Dict[str, str]] response: str actions: List[Dict[str, Any]] route_flag: Literal["", "report"] suggestedReplies: List[Dict[str, Any]] error_message: str async def extract_report_info(state: OtherReportState) -> Dict[str, Any]: """ 步骤一：提取报告相关信息 """ from utils.function_tracker import get_all_callbacks combined_query = state.get("combined_query", "") or state.get("extracted_text", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) history_message = state.get("history_message", "") extracted_images = _extract_images_from_text(history_message) history_context = build_history_str(history_messages, recent_count=10, assistant_truncate=200) if not history_context and history_message: history_context = history_message loading_prompts = [ {"title": "提取报告相关信息中...", "details": f"历史消息数: {len(history_messages)}条"}, {"title": "🔍 正在分析历史对话内容...", "details": f"共处理 {len(history_messages)} 条消息"}, {"title": "📊 解析报告信息中...", "details": f"已加载 {len(history_messages)} 条历史记录"}, {"title": "🔑 整理对话数据...", "details": f"当前历史消息: {len(history_messages)} 条"}, {"title": "💬 提取关键信息...", "details": f"历史对话总数: {len(history_messages)}条"}, ] selected_prompt = random.choice(loading_prompts) parent_event = { "type": "function_execution", "title": selected_prompt["title"], "details": selected_prompt["details"], } for callback in get_all_callbacks(): try: callback(parent_event) except Exception: pass prompt = f""" 你是一名专业的报告编写专家。 请根据以下信息生成报告标题和主题。 【用户输入】 {combined_query} 【历史对话上下文】 {history_context if history_context else "（无）"} 【输出要求】 输出一个JSON对象，包含以下字段： - report_title：报告标题（简洁明了，不超过20个字，格式根据内容自动判断，如"XXX分析报告"、"XXX总结报告"等） - report_theme：报告主题（用一句话概括报告的核心主题，用于指导后续报告内容生成，不超过50个字） 仅输出 JSON 对象，不要附加任何解释。 """ try: result = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( query=prompt, model=None, json_output=True ) parsed_result = json.loads(result) if isinstance(parsed_result, dict): report_title = parsed_result.get("report_title", "通用报告") report_theme = parsed_result.get("report_theme", "") else: report_title = "通用报告" report_theme = "" except Exception as e: report_title = "通用报告" report_theme = "" return {"report_title": report_title, "report_theme": report_theme, "extracted_images": extracted_images} async def generate_report_text(state: OtherReportState) -> Dict[str, Any]: """ 步骤二：生成报告文本 """ from utils.function_tracker import get_all_callbacks import time report_title = state.get("report_title", "通用报告") report_theme = state.get("report_theme", "") combined_query = state.get("combined_query", "") or state.get("extracted_text", "") or "" history_messages = state.get("history_messages", []) extracted_images = state.get("extracted_images", []) or [] loading_prompts = [ {"title": "✍️ 生成报告文本中...", "details": f"报告标题: {report_title}"}, {"title": "🎯 正在撰写报告...", "details": f"报告标题: {report_title}"}, {"title": "📋 构建报告中...", "details": f"报告标题: {report_title}"}, {"title": "📝 汇总生成报告...", "details": f"报告标题: {report_title}"}, ] selected_prompt = random.choice(loading_prompts) start_event = { "type": "function_execution", "title": selected_prompt["title"], "details": selected_prompt["details"] } for callback in get_all_callbacks(): try: callback(start_event) except Exception: pass history_context = build_history_str(history_messages, recent_count=10, assistant_truncate=300) if not history_context and not combined_query: return { "report_text": "", "response": "【无法生成报告】\n\n缺少历史对话信息和用户输入，请先进行相关对话。", "actions": [], "route_flag": "report", "suggestedReplies": [], "error_message": "缺少历史对话信息和用户输入" } random_letters = ''.join(random.choices('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ', k=2)) report_number = time.strftime(f"{random_letters}-%Y-%m-%d-%H%M") compile_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M") image_section = "" if extracted_images: image_parts = [] for idx, img in enumerate(extracted_images, 1): image_parts.append(f"图片{idx}：{img['url']}") summary = img.get('summary') or img.get('description', '') if summary: image_parts.append(f"识别结果：{summary}") image_parts.append("") image_section = "\n".join(image_parts) prompt = f""" 你是一名专业的报告编写专家。 你的任务是根据用户需求和历史对话生成一份正式的报告。 {combined_query} {report_theme if report_theme else "根据内容自动确定"} {history_context if history_context else "（无历史对话上下文）"} {f''' {image_section} ''' if extracted_images else ''} 必须严格遵守以下规则： 1. 输出为 **正式报告文本** 2. **使用段落形式，如果需要表格，必须使用 Markdown 表格格式** 3. **输出内容必须基于历史对话信息，不得编造不实信息** 4. 不得输出解释说明 5. 所有内容使用完整中文句子 6. **【重要】每个段落首行必须缩进两个中文字符，使用两个全角空格"　　"开头，例如："　　这是段落内容。"** 7. 根据报告主题自动选择合适的报告结构，可以是分析报告、总结报告、调研报告等 8. **报告内容必须紧扣报告主题，确保内容相关性和连贯性** {"9. **报告中必须包含用户上传的图片信息，在相关部分引用图片URL**" if extracted_images else ""} **标题格式规范（必须严格遵守）：** 1. **报告主标题**：使用二级标题格式，即 `## **标题内容**`，例如：`## **智能运维系统项目总结报告**` 2. **章节大标题**：使用三级标题格式，即 `### **标题内容**`，例如：`### **一、项目概述**` 3. **小节标题**：使用四级标题格式，即 `#### **标题内容**`，例如：`#### **1. 项目背景**` 4. 所有标题必须加粗，使用 `**标题内容**` 格式 5. 标题前后各空一行 **段落格式规范（必须严格遵守）：** 1. 每个段落必须以两个全角空格"　　"开头 2. 正确示例： 　　本项目旨在开发一套智能运维系统，用于提升企业IT运维效率。 　　系统采用微服务架构设计，支持高并发访问。 3. 错误示例（缺少缩进）： 本项目旨在开发一套智能运维系统。 4. 段落之间空一行 ## **{report_title}** 报告编号：{report_number} 编制时间：{compile_time} ### **一、概述** 　　介绍背景与目的。 ### **二、主要内容** 　　阐述核心问题与关键分析过程。 ### **三、备品备件** 　　列出本次维修或操作涉及的备品备件的名称（如有机油滤芯、密封圈、螺栓、传感器等），不要输出表格。如果没有涉及备件，请写"无"。 ### **四、结论** 　　总结结果并提出结论性观点。 {"- **附件图片：**" + chr(10) + chr(10).join([f"![图片{idx}]({img['url']})" for idx, img in enumerate(extracted_images, 1)]) if extracted_images else ""} 只输出完整报告正文，不要任何解释说明。每个段落首行必须使用"　　"（两个全角空格）缩进。所有标题必须使用对应级别的Markdown格式并加粗。 """ try: report_text = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( query=prompt, model=None, messages=history_messages ) if not report_text: report_text = "抱歉，当前无法生成报告，请稍后重试。" word_dir = os.path.join(parent_dir, "created_word") os.makedirs(word_dir, exist_ok=True) import time timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") safe_topic = re.sub(r'[\\/:*?"<>|]', '_', report_title) file_name = f"{safe_topic}_{timestamp}.docx" output_path = os.path.join(word_dir, file_name) word_result = generate_report_word( markdown=report_text, title=report_title, output=output_path ) actions: List[Dict[str, Any]] = [] if word_result and os.path.exists(word_result): base_url = SERVER_CONFIG.get("base_url") download_url = f"{base_url}/api/download/{file_name}" actions.append({ "type": "download", "label": f"{report_title}.docx", "url": download_url, "fileName": file_name, "content": report_text }) try: from tools.fault_statistics import save_spare_parts_metadata, extract_spare_parts_from_text, extract_info_from_filename spare_parts = await extract_spare_parts_from_text(report_text) print(f"[备件提取] 提取到 {len(spare_parts)} 个备件: {spare_parts}") # 无论有没有备件都保存元数据 device = "" ship_number = "" fault_name = "" # 优先从文件名中提取（最准确） file_info = await extract_info_from_filename(file_name) if file_info: if file_info.get("device"): device = file_info["device"] if file_info.get("ship_number"): ship_number = file_info["ship_number"] if file_info.get("fault_name"): fault_name = file_info["fault_name"] # 如果从文件名没提取全，再尝试从历史消息中提取 if not device or not ship_number or not fault_name: if history_messages: for msg in reversed(history_messages): if isinstance(msg, dict) and msg.get("role") == "user": content = msg.get("content", "") if not device: device_match = re.search(r'设备[名称]*[：:]\s*([^\n,，]+)', content) if device_match: device = device_match.group(1).strip() if not ship_number: ship_match = re.search(r'舷号[：:]\s*(\d+)', content) if ship_match: ship_number = ship_match.group(1).strip() print(f"[备件保存] 设备: {device}, 舷号: {ship_number}, 故障: {fault_name}, 文件: {output_path}") save_spare_parts_metadata(output_path, spare_parts, device, ship_number, fault_name) except Exception as e: print(f"[备件提取错误] {str(e)}") import traceback traceback.print_exc() else: error_msg = f"\n\n[注意] Word 文档生成失败" report_text += error_msg suggested_replies = await generate_suggested_replies(report_text) return { "report_text": report_text, "response": report_text, "actions": actions, "route_flag": "report", "suggestedReplies": suggested_replies, "__details__": "报告生成完成" } except Exception as e: return { "report_text": f"生成报告失败: {str(e)}", "response": f"生成报告失败: {str(e)}", "actions": [], "route_flag": "report", "suggestedReplies": [ {"title": "如何优化报告内容？", "content": "如何优化报告内容？"}, {"title": "有哪些改进建议？", "content": "有哪些改进建议？"} ], "error_message": str(e), "__details__": f"生成报告失败: {str(e)}" } async def generate_suggested_replies(report: str) -> List[Dict[str, Any]]: """ 生成针对报告的建议回复问题 """ prompt = f""" 你是一个专业的报告助手。根据以下报告内容，生成两个用户可能关心的后续问题。 【报告内容】 {report[:500]} 请生成两个简洁、实用的问题，这些问题应该： 1. 不得出现需要归档和下载等操作相关的问题 2. 与报告内容相关，能够帮助用户更好地理解或使用报告 3. 问题要具体、可操作 4. 每个问题不超过20个字 请以JSON格式输出，格式如下： [ {{"title": "问题1的标题", "content": "问题1的完整内容"}}, {{"title": "问题2的标题", "content": "问题2的完整内容"}} ] 只输出JSON，不要有其他文字说明。 """ try: answer = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( query=prompt, model=None ) json_match = re.search(r'\[.*\]', answer, re.DOTALL) if json_match: json_str = json_match.group(0) suggested_replies = json.loads(json_str) if isinstance(suggested_replies, list) and len(suggested_replies) >= 2: formatted_replies = [] for reply in suggested_replies[:2]: if isinstance(reply, dict) and "title" in reply and "content" in reply: formatted_replies.append({ "title": str(reply["title"]), "content": str(reply["content"]) }) if len(formatted_replies) == 2: return formatted_replies return [ {"title": "如何优化报告内容？", "content": "如何优化报告内容？"}, {"title": "有哪些改进建议？", "content": "有哪些改进建议？"} ] except Exception as e: return [ {"title": "如何优化报告内容？", "content": "如何优化报告内容？"}, {"title": "有哪些改进建议？", "content": "有哪些改进建议？"} ] def create_other_report_workflow(): """创建通用报告工作流""" graph = StateGraph(OtherReportState) graph.add_node("extract_info", extract_report_info) graph.add_node("generate_text", generate_report_text) graph.add_edge(START, "extract_info") graph.add_edge("extract_info", "generate_text") graph.add_edge("generate_text", END) return graph.compile() async def run_other_report_workflow( extracted_text: str, combined_query: str, history_message: str = "", route_flag: str = "" ) -> Dict[str, Any]: """ 执行通用报告工作流（供主Agent / app.py 调用） Args: extracted_text: 主Agent合并后的文本描述 combined_query: 用户问题 history_message: 历史消息（JSON格式字符串） route_flag: 路由标识 Returns: { "response": str, "actions": List[Dict[str, Any]], "route_flag": str, "suggestedReplies": List[Dict[str, Any]] } """ app = create_other_report_workflow() initial_state: OtherReportState = { "extracted_text": extracted_text, "combined_query": combined_query, **init_history(history_message), "report_title": "", "report_theme": "", "report_text": "", "extracted_images": [], "response": "", "actions": [], "route_flag": "", "suggestedReplies": [], "error_message": "" } return await app.ainvoke(initial_state) if __name__ == "__main__": async def test(): history_message = json.dumps( [ {"role": "user", "content": "我需要生成一份项目总结报告"}, {"role": "assistant", "content": "好的，我可以帮您生成项目总结报告，请提供相关项目信息。"}, {"role": "user", "content": "项目名称：智能运维系统，项目周期：2024年1月-2024年6月，主要成果：完成了系统架构设计和核心模块开发"} ], ensure_ascii=False, ) result = await run_other_report_workflow( extracted_text="项目名称：智能运维系统，项目周期：2024年1月-2024年6月，主要成果：完成了系统架构设计和核心模块开发", combined_query="用户问题：请生成项目总结报告", history_message=history_message ) print("====== 报告文本 ======") print(result["response"]) print("\n====== 推荐问题 ======") for reply in result.get("suggestedReplies", []): print(f"- {reply['title']}: {reply['content']}") print("\n====== 操作按钮 ======") for action in result.get("actions", []): print(f"- {action.get('label', 'Unknown')}: {action.get('type', 'Unknown')}") asyncio.run(test()) Acxբ^HoS/_Bclass HistoryQAAnalysisState(TypedDict): """历史问答分析 extracted_itemp +"  'analysis_items(state: HistoryQAAnalysis95^ pre_2 /相关历史问答数据  解析历史问答m q I 整理历史 g 提取对话3情报分析与知识管理专家。 请从以下【用户输入】中抽取用于统计分析的结构化信息。 【用户[n 【抽取规则S根据历史对话内容生成一个简洁的标题，格式为"XXX故障处理报告"，不超过20个字） - items：抽取录数组，每条记录包含： - topic：问题主题（如 设备、系统、管理、流程、保障、训练 等）  - key_entity：关键对象或名词 - conclusion：结论 / 判断 / 回答要点 - action_suggestion：建议或行动若无可为空） - date：时间（若无法判断可为空） - images：图片信息数组（仅当有用户上传图片时提取，每条记录包含）： - url：图片URL（直接从【用户上传图片信息】中提取） - summary：片内容摘要（根据图片识别结果提炼关键信息，如设备类型、故障现象、异常情况等，不超过1007字） 【输出要求】 1. 仅输出 JSON 对象 2. =: 3. 如果没有图片信息，images字段返回空数组 +8N ~lN itemsp items", [])+l*3历史问答分析报告") model_imagespimages", []) i9mN @items = parsed_result if isinstance(parsed_result, list) else []+@itle = "历史问答分析报告" model_images = [] 8#extracted_items = [] report_title = "历史问答分析报告" model_images = [] final_images = pre_extracted_images if pre_extracted_images else model_images return {"extracted_items": extracted_items, "report_title": report_title,Kfinal_images} # @track_function_calls async def generate_analysis_report_text(state: HistoryQAAnalysisState) -> Dict[str, AnyPJ2extracted_items = state.get("extracted_items", [])/历史问答分析报告")^ 4 =def summarize_extracted_items(items) -> str: """将抽取结果转为中文描述，兼容 list / dict""" if nlot items: return "未提取到有效分析数据" # 如果是单个 dict，转为 list AitemsOitems = [items] # 如果不是 list，直接返回 if not isinstance(items, list): return "分析据格式异常" topics = set() entities = set() for item in items: if not isinstance(itemO continue topic = item.get("topic") entity = item.get("key_entity") if topic:  topics.add(str(topic)) if entity: entities.add(str(entity)) topic_text = "、".join(list(topics)[:5]) if topics else "未识别" entity_text = "、".join(list(entities)[:5]) if entities else "未识别" return f"识别主题 {len(items)} 条，涉及主题：{topic_text}；关键对象：{entity_text}" details_te/xt = summarize_extracted_items(extracted_items)/ ,9📄 生成分析报告文本", "details": details_text},,2正在撰写分析报告", "details": details_text- : 生成历史问答分析报告", "details": details_text- 4 构建分析报告结构", "details": details_text- A 汇总历史问答数据生成报告", "details": details_textB @c分枓J问答9Z设备运维与故障分析7?、历史对话和抽取信息生成一份正式的故障处理M4extracted_items> {extracted_items} 总结本次故障原因、处理效果以及经验意义。*\*分枓,,ZS-r9t# action# "type": "regenerate", # "label": "重新生成", # "icon": "report" # }) suggest9- _qa_report:[], #I :/分析;A# error_event = { #+# "title": "步骤二失败：生成分析报告", # "details": f"错误: {str(e)}", # "has_result": False # } #].<# try: # callback(error_event) #8 # pass -;分枓Q=;"分枓Q=;Ls'=+分枓Q=I _qa_report=?历史问答分析= !使用大模型生成两个相关=78据分析助手。根据以下历史问答分析报告K>8 分析报告> 分析报告2?3 分析结果k? 问题分布m< 问题分布aEjDO 问题分布m< 问题分布aEwHhistory_qa_analysis_workflow(): graph = StateGraph(HistoryQAAnalysis9F%tems", extract_analysis_items)@FFanalysisF3temsG extract_itemsF[6# @track_function_calls async def run_qa_report_agent(`HGa, * = None > app = create_history_qa_analysisJ HistoryQAAnalysis/Jextracted_items": []K or []J/J2Kimport asyncio K!分析最近的历史问答数据LT历史问答分析L数据 M'hL 3请重点关注设备故障和维护相关的内容MXqa_report_agent^N3请重点关注设备故障和维护相关的内容O10重点关注设备故障和维护相关的内容QOP历史问答分析O>xy@""" 工作流：受控 ReAct Text2SQL 统计智能体 架构（简洁直接，无多轮交互）： 用户问题 ↓ Router Node（判断：统计分析 / 维修反馈 / 普通问答） ├── 普通问答 → final_answer → END ├── 维修反馈 → repair_feedback → final_answer → END └── 统计分析 → text2sql_tool（内部闭环）→ final_answer → END text2sql_tool 内部闭环：SQL生成 → SQL审查 → SQL Guard → SQL执行 """ import sys import os import json import re from datetime import datetime from typing import TypedDict, Optional, Dict, Any, List sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) from langgraph.graph import StateGraph, START, END from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from prompts import TEXT2SQL_PROMPTS from tools.text2sql_tool import text2sql_tool from tools.fault_statistics import repair_feedback_statistics_tool # ============================================================ # 状态定义 # ============================================================ class StatisticsState(TypedDict): # 输入 extracted_text: str combined_query: str route_flag: str history_message: str history_messages: List[Dict[str, Any]] # 路由结果 route_result: Optional[str] # "statistics" / "feedback" / "normal" # Text2SQL 结果 sql: Optional[str] sql_result: Optional[Dict[str, Any]] # 维修反馈结果 feedback_result: Optional[Dict[str, Any]] feedback_params: Optional[Dict[str, Any]] # 输出 response: str actions: List[Dict[str, Any]] suggestedReplies: List[Dict[str, Any]] error_message: str # ============================================================ # Node 1: Router Node # ============================================================ async def router_node(state: StatisticsState) -> Dict[str, Any]: """ 路由判断：统计分析 / 维修反馈 / 普通问答 """ question = state.get("combined_query") or state.get("extracted_text", "") prompt = TEXT2SQL_PROMPTS["router"].format(question=question) try: result = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( prompt, model=None, json_output=True ) json_match = re.search(r'\{.*\}', result, re.DOTALL) if json_match: parsed = json.loads(json_match.group(0)) route = parsed.get("route", "statistics").strip().lower() if route in ("statistics", "feedback", "normal"): return {"route_result": route} except Exception as e: print(f"路由判断失败: {str(e)}") return {"route_result": "statistics"} # ============================================================ # Node 2: Text2SQL Node # ============================================================ async def text2sql_node(state: StatisticsState) -> Dict[str, Any]: """ 调用受控 Text2SQL 工具 内部闭环：SQL生成 → SQL审查 → SQL Guard → SQL执行（含重试） """ question = state.get("combined_query") or state.get("extracted_text", "") current_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") result = await text2sql_tool(question=question, current_date=current_date) return { "sql": result.get("sql", ""), "sql_result": result } # ============================================================ # Node 3: Repair Feedback Node # ============================================================ async def repair_feedback_node(state: StatisticsState) -> Dict[str, Any]: """ 处理维修反馈类问题（走外部API） """ question = state.get("combined_query") or state.get("extracted_text", "") params = await _extract_feedback_params(question) try: result = await repair_feedback_statistics_tool.ainvoke(params) return {"feedback_result": result, "feedback_params": params} except Exception as e: return {"feedback_result": {"success": False, "error": str(e)}, "feedback_params": params} async def _extract_feedback_params(question: str) -> Dict[str, Any]: """从用户问题中提取维修反馈参数""" current_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") prompt = f"""从以下问题中提取维修反馈统计参数，返回JSON格式。 当前日期：{current_date} 用户问题：{question} 需要提取的参数： - source: 来源筛选（好评/差评/反馈），如果没有则为空字符串 - start_date: 开始日期（格式：YYYY-MM-DD），如果没有则为空字符串 - end_date: 结束日期（格式：YYYY-MM-DD），如果没有则为空字符串 时间映射： - "近一个月" → start_date = 当前日期前30天 - "近一周" → start_date = 当前日期前7天 - "近三个月" → start_date = 当前日期前90天 输出格式： {{"source": "", "start_date": "", "end_date": ""}} 只输出JSON。""" try: result = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking( prompt, model=None, json_output=True ) json_match = re.search(r'\{.*\}', result, re.DOTALL) if json_match: parsed = json.loads(json_match.group(0)) params = {} if parsed.get("source"): params["source"] = parsed["source"] if parsed.get("start_date"): params["start_date"] = parsed["start_date"] if parsed.get("end_date"): params["end_date"] = parsed["end_date"] return params except Exception: pass return {} # ============================================================ # Node 4: Final Answer Node # ============================================================ async def final_answer_node(state: StatisticsState) -> Dict[str, Any]: """ 将查询结果转为自然语言回答 """ route_result = state.get("route_result", "statistics") question = state.get("combined_query") or state.get("extracted_text", "") if route_result == "feedback": return await _format_feedback_answer(state, question) elif route_result == "normal": return { "response": "您的问题似乎不属于统计分析类问题，请尝试更具体的统计查询，例如：\"最近一个月哪个故障最多\"、\"101舰备件消耗情况\"等。", "actions": [], "suggestedReplies": [ {"title": "故障频次统计", "content": "最近一个月哪个故障最多"}, {"title": "备件消耗统计", "content": "101舰近一个月备件消耗"}, {"title": "维修反馈", "content": "近一个月维修差评情况"} ] } else: return await _format_statistics_answer(state, question) async def _format_statistics_answer(state: StatisticsState, question: str) -> Dict[str, Any]: """格式化统计分析结果""" sql_result = state.get("sql_result", {}) if not sql_result.get("success", False): error = sql_result.get("error", "未知错误") return { "response": f"统计分析执行失败：{error}", "actions": [], "suggestedReplies": [ {"title": "故障频次统计", "content": "最近一个月哪个故障最多"}, {"title": "备件消耗统计", "content": "近一个月备件消耗排名"} ] } rows = sql_result.get("rows", []) sql = sql_result.get("sql", "") row_count = sql_result.get("row_count", 0) # 使用 LLM 生成自然语言回答 result_data = json.dumps(rows[:20], ensure_ascii=False, indent=2) prompt = TEXT2SQL_PROMPTS["final_answer"].format( question=question, sql=sql, row_count=row_count, result_data=result_data ) try: answer = await OpenaiAPI.open_api_chat_without_thinking(prompt, model=None) response = answer.strip() except Exception: response = _simple_format_result(rows, row_count) return { "response": response, "actions": [], "suggestedReplies": _generate_suggested_replies(question) } async def _format_feedback_answer(state: StatisticsState, question: str) -> Dict[str, Any]: """格式化维修反馈结果""" feedback_result = state.get("feedback_result", {}) feedback_params = state.get("feedback_params", {}) if not feedback_result.get("success", False): return { "response": "维修反馈统计失败，请稍后重试。", "actions": [], "suggestedReplies": [] } feedback_data = feedback_result.get("feedbackData", []) total_count = feedback_result.get("totalCount", 0) source_distribution = feedback_result.get("sourceDistribution", {}) source = feedback_params.get("source", "") start_date = feedback_params.get("start_date", "") end_date = feedback_params.get("end_date", "") if not feedback_data: source_desc = f"【{source}】" if source else "" time_desc = f"（{start_date} 至 {end_date}）" if start_date and end_date else "" return { "response": f"未找到{source_desc}维修反馈统计数据{time_desc}。", "actions": [], "suggestedReplies": [ {"title": "查看差评", "content": "统计近一个月维修差评情况"}, {"title": "查看好评", "content": "统计近一个月维修好评情况"} ] } response_parts = [] source_desc = f"【{source}】" if source else "" time_desc = f"（{start_date} 至 {end_date}）" if start_date and end_date else "" response_parts.append(f"为您统计{source_desc}的维修反馈数据{time_desc}。\n") if source_distribution: dist_str = "、".join([f"{k} {v} 条" for k, v in source_distribution.items()]) response_parts.append(f"核心结论：共收到维修反馈 {total_count} 条（{dist_str}）。\n") response_parts.append("排名 | 标题 | 来源 | 反馈人 | 时间") response_parts.append("--- | --- | --- | --- | ---") for item in feedback_data: rank = item.get("rank", 0) title = str(item.get("title", ""))[:30] item_source = str(item.get("source", "未知")) user_name = str(item.get("user_name", "-")) created_at = str(item.get("created_at", "-"))[:10] response_parts.append(f"{rank} | {title} | {item_source} | {user_name} | {created_at}") return { "response": "\n".join(response_parts), "actions": [], "suggestedReplies": [ {"title": "查看差评", "content": "统计近一个月维修差评情况"}, {"title": "查看好评", "content": "统计近一个月维修好评情况"}, {"title": "查看近一周反馈", "content": "统计近一周维修反馈情况"} ] } def _simple_format_result(rows: List[Dict[str, Any]], row_count: int) -> str: """简单格式化查询结果（LLM生成失败时的兜底）""" if not rows: return "未查询到相关数据。" columns = list(rows[0].keys()) parts = [f"共查询到 {row_count} 条记录。\n"] parts.append(" | ".join(columns)) parts.append(" | ".join(["---"] * len(columns))) for row in rows[:10]: values = [str(row.get(col, ""))[:30] for col in columns] parts.append(" | ".join(values)) if row_count > 10: parts.append(f"\n... 还有 {row_count - 10} 条记录") return "\n".join(parts) def _generate_suggested_replies(question: str) -> List[Dict[str, Any]]: """根据问题生成建议回复""" return [ {"title": "故障频次统计", "content": "最近一个月哪个故障最多"}, {"title": "备件消耗统计", "content": "近一个月备件消耗排名"}, {"title": "按系统统计", "content": "动力系统近一个月故障统计"}, {"title": "按舷号统计", "content": "101舰近一个月故障统计"} ] # ============================================================ # 条件路由 # ============================================================ def route_after_router(state: StatisticsState) -> str: """Router 之后的路由""" route = state.get("route_result", "statistics") if route == "feedback": return "feedback" elif route == "normal": return "normal" else: return "statistics" # ============================================================ # 构建工作流 # ============================================================ def create_statistics_workflow(): """ 创建受控 Text2SQL 统计工作流 架构（简洁直线型，无多轮交互）： START ↓ router_node ├── normal → final_answer_node → END ├── feedback → repair_feedback_node → final_answer_node → END └── statistics → text2sql_node → final_answer_node → END """ workflow = StateGraph(StatisticsState) # 添加节点 workflow.add_node("router_node", router_node) workflow.add_node("text2sql_node", text2sql_node) workflow.add_node("repair_feedback_node", repair_feedback_node) workflow.add_node("final_answer_node", final_answer_node) # 入口 workflow.add_edge(START, "router_node") # Router 分支 workflow.add_conditional_edges( "router_node", route_after_router, { "statistics": "text2sql_node", "feedback": "repair_feedback_node", "normal": "final_answer_node" } ) # 各分支 → final_answer → END workflow.add_edge("text2sql_node", "final_answer_node") workflow.add_edge("repair_feedback_node", "final_answer_node") workflow.add_edge("final_answer_node", END) return workflow.compile() # ============================================================ # 统一入口 # ============================================================ async def run_statistics_workflow( extracted_text: str, combined_query: str, history_message: str = "", route_flag: str = "" ) -> Dict[str, Any]: """ 执行统计工作流（统一接口） """ app = create_statistics_workflow() initial_state = { "extracted_text": extracted_text, "combined_query": combined_query, "route_flag": route_flag, "history_message": history_message, "history_messages": [], "route_result": None, "sql": None, "sql_result": None, "feedback_result": None, "feedback_params": None, "response": "", "actions": [], "suggestedReplies": [], "error_message": "" } try: final_state = await app.ainvoke(initial_state) if final_state.get("error_message"): return { "response": f"统计工作流执行失败: {final_state['error_message']}", "actions": [], "result_tag": "statistics", "suggestedReplies": [] } return { "response": final_state.get("response", ""), "actions": final_state.get("actions", []), "result_tag": "statistics", "suggestedReplies": final_state.get("suggestedReplies", []) } except Exception as e: return { "response": f"统计工作流执行失败: {str(e)}", "actions": [], "result_tag": "statistics", "suggestedReplies": [] } # ============================================================ # 测试 # ============================================================ if __name__ == "__main__": import asyncio test_cases = [ "最近一个月哪个故障最多", "统计101舰的备件消耗情况", "近三个月动力系统故障频次排名", "统计维修反馈差评情况", "连杆异常磨损怎么修", ] async def test(): for i, test_text in enumerate(test_cases, 1): print(f"\n{'='*60}") print(f"测试用例 {i}: {test_text}") print(f"{'='*60}") result = await run_statistics_workflow( extracted_text=test_text, combined_query=test_text ) print(f"\n响应:") print(result.get("response", "无响应")) asyncio.run(test()) Ḽx7""" 工作流公共工具函数 提取自 workflow_fault_diagnosis.py 和 workflow_operate.py 的共享代码 """ from typing import TypedDict, Optional, Dict, Any, List from prompts import COMMON_PROMPTS from modelsAPI.model_api import OpenaiAPI from utils.function_tracker import get_all_callbacks, get_current_stream_handler from utils.image_utils import extract_image_paths, normalize_markdown_images import json import re import random def safe_json_extract(text: str) -> Optional[Any]: if not text: return None cleaned = text.strip() cleaned = re.sub(r"```json\s*", "", cleaned, flags=re.IGNORECASE) cleaned = re.sub(r"```\s*", "", cleaned) m = re.search(r"\[[\s\S]*\]", cleaned) if m: try: return json.loads(m.group(0)) except Exception: pass m = re.search(r"\{[\s\S]*\}", cleaned) if m: try: return json.loads(m.group(0)) except Exception: pass try: return json.loads(cleaned) except Exception: return None from workflows.history_manager import parse_history, build_history_str, filter_image_urls, init_history # noqa: F401 def normalize_latex_spacing(text: str) -> str: placeholder = "\x00DOUBLE_DOLLAR\x00" text = text.replace("$$", placeholder) text = re.sub(r'(? str: if not text or len(text) < 10: return text lines = text.split('\n') result = [] seen_segments = set() for line in lines: line = line.rstrip() if not line: result.append(line) continue normalized_line = line.strip().lower() if normalized_line in seen_segments: continue seen_segments.add(normalized_line) result.append(line) cleaned_text = '\n'.join(result) return cleaned_text def convert_rag_result(rag_result): if not rag_result or not rag_result.get("success", False): return [] source_citation = rag_result.get("sourceCitation", {}) flat_results = [] for resource, items in source_citation.items(): for item in items: flat_results.append(item) return flat_results def calculate_info_completeness(weights: Dict[str, float], values: Dict[str, str]) -> float: score = 0.0 for field, weight in weights.items(): value = values.get(field, "") or "" if value and str(value).strip(): score += weight return round(score, 2) def emit_callback_event(title_options: List[str], details: str): start_event = {"type": "function_execution", "title": random.choice(title_options), "details": details} for callback in get_all_callbacks(): try: callback(start_event) except Exception: pass def build_detail_info(fields: Dict[str, str]) -> str: detail_info = "" for label, value in fields.items(): if value: detail_info += f"- {label}：{value}\n" return detail_info def append_atlas_section(answer: str, atlas_results: Dict[str, Any]) -> str: if not atlas_results: return answer atlas_section = "\n\n---\n\n**参考图册：**\n" for node_name, node_data in atlas_results.items(): if isinstance(node_data, dict): for title, urls in node_data.items(): if isinstance(urls, list) and urls: for url in urls: atlas_section += f"- {title}: [ `{title}` ]({url})\n" return answer + atlas_section async def stream_format_and_postprocess( raw_content: str, original_image_paths: List[str], temperature: float = 0.3, content_label: str = None, ) -> str: if content_label: format_user_content = COMMON_PROMPTS["format_user_simple"].format( content_label=content_label, raw_content=raw_content, ) else: format_user_content = COMMON_PROMPTS["format_user_with_image_examples"].format(raw_content=raw_content) format_system_prompt = COMMON_PROMPTS["format_system"] stream_handler = get_current_stream_handler() answer = "" accumulated_content = "" async for chunk in OpenaiAPI.open_api_chat_stream( model=None, system_prompt=format_system_prompt, messages=[{"role": "user", "content": format_user_content}], temperature=temperature, ): answer += chunk accumulated_content += chunk if stream_handler: stream_handler.send_stream_content(accumulated_content) answer = answer.strip() if answer else raw_content answer = remove_duplicate_content(answer) answer = normalize_markdown_images(answer, original_paths=original_image_paths) answer = normalize_latex_spacing(answer) return answer EbY|8 hBl