diff --git a/.gitignore b/.gitignore index cc9b8af..9b351cb 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -2,3 +2,6 @@ BoweiAgent.log __pycache__/* .vscode/launch.json src/__pycache__/* +.cursor/rules/use.mdc +test_runcode.log +BoweiAgent1.log diff --git a/build_kg.py b/build_kg.py index ea7ce23..3a82ba9 100644 --- a/build_kg.py +++ b/build_kg.py @@ -8,7 +8,8 @@ logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %( logger = logging.getLogger(__name__) # 连接到Neo4j数据库 -uri = "bolt://172.20.0.145:7687" +uri = "bolt://localhost:7487" +#uri = "bolt://172.20.0.145:7687" user = "neo4j" password = "password" diff --git a/config.yaml b/config.yaml index 3fe7a68..d4298ba 100644 --- a/config.yaml +++ b/config.yaml @@ -10,21 +10,34 @@ business_object_structure_path: ./data/business_object_structure.md bowei_api_docs_path: ./data/bowei_api_docs.md openai: - api_key: sk-bbeamiumkouptsrueilgufqqyuumelcsivxwjbdugqwsqhwj + api_key: sk-xlrnesfcuwrpevdwbuhthivpygwyzwbxxsyvhzzwrkpzjduk api_base: https://api.siliconflow.cn/v1 #api_version: "" # 可选，某些API版本需要指定 #organization: your_organization_id # 可选 api_type: openai # 可选，默认为 openai；如果用 Azure 则为 azure model_name: Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct + #model_name: Qwen/Qwen3-8B + #model_name: deepseek-ai/DeepSeek-V3 + +openai_coder: + api_key: sk-xlrnesfcuwrpevdwbuhthivpygwyzwbxxsyvhzzwrkpzjduk + api_base: https://api.siliconflow.cn/v1 + #api_version: "" # 可选，某些API版本需要指定 + #organization: your_organization_id # 可选 + api_type: openai # 可选，默认为 openai；如果用 Azure 则为 azure + #model_name: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct + #model_name: Qwen/Qwen3-8B + model_name: deepseek-ai/DeepSeek-V3 embedding: api_base: https://api.siliconflow.cn/v1 model_name: BAAI/bge-m3 - api_key: sk-bbeamiumkouptsrueilgufqqyuumelcsivxwjbdugqwsqhwj + api_key: sk-xlrnesfcuwrpevdwbuhthivpygwyzwbxxsyvhzzwrkpzjduk log_level: INFO langsmith: - api_key: your_langsmith_api_key + api_key: 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 api_url: https://api.smith.langchain.com/api/v1 project: your_project_name + tracing_enabled: true diff --git a/data/bowei_api_docs.md b/data/bowei_api_docs.md index 164a67d..a8b39a4 100644 --- a/data/bowei_api_docs.md +++ b/data/bowei_api_docs.md @@ -7,7 +7,7 @@ from abc import ABC, abstractmethod import json -class ProjectTookiIt(ABC): +class ProjectToolkit(ABC): """ 项目类(抽象基类) 描述: 代表整个项目结构的顶层容器 @@ -577,3 +577,39 @@ class Fee: self.施工费 = None # xsd:string (可选) self.单位投资 = None # xsd:string (可选) +class ProjectBuilder: + # 存储注册的工具类 + _registry = None + _config = {} + + """项目工具工厂类""" + def __init__(self): + pass + + @classmethod + def register(toolkit_class: type, config: dict): + """ + 注册工具类到工厂 + + 参数: + toolkit_class: 继承自ProjectToolkit的具体工具类 + """ + if not issubclass(toolkit_class, ProjectToolkit): + raise TypeError(f"{toolkit_class.__name__} 必须继承自 ProjectToolkit") + + _config = config + _registry = toolkit_class + + def build(self) -> ProjectToolkit: + """ + 创建工具实例 + + 参数: + + 返回: + 实例化的工具对象 + """ + if _registry is None: + raise KeyError(f"未注册的类，请先注册类") + + return _registry(_config) \ No newline at end of file diff --git a/main.py b/main.py index 53f723b..7e710c9 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -1,5 +1,6 @@ import logging import asyncio +import os logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, # 生产环境可改为 INFO 或 WARNING @@ -17,19 +18,30 @@ httpx_logger.setLevel(logging.WARNING) # 设置httpcore及其子模块的级别 # 可选：禁用传播（防止被根logger处理） httpx_logger.propagate = False - # 获取logger并设置级别 openai_logger = logging.getLogger("openai") openai_logger.setLevel(logging.WARNING) # 设置httpcore及其子模块的级别 # 可选：禁用传播（防止被根logger处理） openai_logger.propagate = False +# 获取logger并设置级别 +langsmith_logger = logging.getLogger("langsmith.client") +langsmith_logger.setLevel(logging.WARNING) # 设置httpcore及其子模块的级别 +# 可选：禁用传播（防止被根logger处理） +langsmith_logger.propagate = False + # 获取logger并设置级别 neo4j_logger = logging.getLogger("neo4j") neo4j_logger.setLevel(logging.WARNING) # 设置httpcore及其子模块的级别 # 可选：禁用传播（防止被根logger处理） neo4j_logger.propagate = False +# 获取logger并设置级别 +urllib3_logger = logging.getLogger("urllib3") +urllib3_logger.setLevel(logging.WARNING) # 设置httpcore及其子模块的级别 +# 可选：禁用传播（防止被根logger处理） +urllib3_logger.propagate = False + # 获取logger并设置级别 httpcore_logger = logging.getLogger("httpcore") httpcore_logger.setLevel(logging.WARNING) # 设置httpcore及其子模块的级别 @@ -45,17 +57,26 @@ from src.dialog_manager import DialogManager from src.neo4j_raw_retriever import Neo4jRawRetriever from src.embedding_client import EmbeddingClient -from project_implementation import ProjectBuilder +from project import ProjectBuilder +from project_implementation import ProjectToolkitNeo4j def main(): config = Config() - + # 根据配置设置环境变量 + tracing_enabled = config.langsmith.get("tracing_enabled", False) + os.environ["LANGSMITH_PROJECT"] = config.langsmith.get("project") + os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true" if tracing_enabled else "false" + os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = config.langsmith.get("api_key") + #os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = config.langsmith.get("api_url") + business_structure = load_file(config.business_object_structure_path) bowei_api_docs = load_file(config.bowei_api_docs_path) llm_client = LLMClient(config.openai) + llm_client_coder = LLMClient(config.openai_coder) + prompt_manager = PromptManager() neo4j_conf = config.neo4j_conf @@ -66,9 +87,9 @@ def main(): # 创建Neo4j检索器 knowledge_retriever = Neo4jRawRetriever(neo4j_conf) - ProjectBuilder.init_driver(neo4j_conf) + ProjectBuilder.register(ProjectToolkitNeo4j, neo4j_conf) - code_executor = CodeExecutor(prompt_manager.prompts, llm_client) + code_executor = CodeExecutor(prompt_manager.prompts, llm_client_coder) dialog_manager = DialogManager( llm_client, @@ -80,6 +101,7 @@ def main(): ) pre_input_question = "查找名称中包含“工程”的项目划分项，并返回其人工费乘以1000的值。" + pre_input_question = "查找名称中包含“工程”的项目划分项，并返回单位。" asyncio.run(dialog_manager.run_async(pre_input=pre_input_question)) diff --git a/project.py b/project.py index 43b08c9..ba8b5f3 100644 --- a/project.py +++ b/project.py @@ -7,7 +7,7 @@ from abc import ABC, abstractmethod import json -class ProjectTookiIt(ABC): +class ProjectToolkit(ABC): """ 项目类(抽象基类) 描述: 代表整个项目结构的顶层容器 @@ -576,3 +576,40 @@ class Fee: self.其他费 = None # xsd:string (可选) self.施工费 = None # xsd:string (可选) self.单位投资 = None # xsd:string (可选) + +class ProjectBuilder: + # 存储注册的工具类 + _registry = None + _config = {} + + """项目工具工厂类""" + def __init__(self): + pass + + @classmethod + def register(toolkit_class: type, config: dict): + """ + 注册工具类到工厂 + + 参数: + toolkit_class: 继承自ProjectToolkit的具体工具类 + """ + if not issubclass(toolkit_class, ProjectToolkit): + raise TypeError(f"{toolkit_class.__name__} 必须继承自 ProjectToolkit") + + _config = config + _registry = toolkit_class + + def build(self) -> ProjectToolkit: + """ + 创建工具实例 + + 参数: + + 返回: + 实例化的工具对象 + """ + if _registry is None: + raise KeyError(f"未注册的类，请先注册类") + + return _registry(_config) diff --git a/project_implementation.py b/project_implementation.py index 1a38853..7a7a7c7 100644 --- a/project_implementation.py +++ b/project_implementation.py @@ -9,7 +9,7 @@ logger = logging.getLogger("project_implementation") config = Config() -class ProjectTookiItNeo4j(ProjectTookiIt): +class ProjectToolkitNeo4j(ProjectToolkit): """ 基于Neo4j数据库的项目类实现 """ @@ -2215,70 +2215,3 @@ class ProjectTookiItNeo4j(ProjectTookiIt): error = f"查询失败: {str(e)}" return status, data, error, helper_info - -class ProjectBuilder: - """ - 项目构建器 - 描述: 用于构建项目对象的构建器 - """ - - _instance = None - _driver = None # 存储Neo4j驱动实例 - - @staticmethod - def init_driver(neo4j_conf): - """ - 初始化Neo4j驱动 - - Args: - neo4j_conf (dict): Neo4j配置信息，包含uri、username和password - - Returns: - None - """ - if ProjectBuilder._driver is not None: - # 如果已经有驱动实例，先关闭它 - ProjectBuilder._driver.close() - - # 创建新的驱动实例 - uri = neo4j_conf.get("uri") - username = neo4j_conf.get("username") - password = neo4j_conf.get("password") - ProjectBuilder._driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password)) - - @staticmethod - def build(): - """ - 构建并返回项目实例，使用已初始化的驱动 - - Returns: - ProjectTookiItNeo4j: 创建的项目实例 - """ - # 如果已经有实例，直接返回 - if ProjectBuilder._instance is not None: - return ProjectBuilder._instance - - # 检查驱动是否已初始化 - if ProjectBuilder._driver is None: - raise ValueError("必须先调用ProjectBuilder.init_driver初始化Neo4j驱动") - - # 创建新实例，使用已初始化的驱动 - ProjectBuilder._instance = ProjectTookiItNeo4j(ProjectBuilder._driver) - return ProjectBuilder._instance - - @staticmethod - def close(): - """ - 关闭当前项目实例和驱动的连接 - """ - if ProjectBuilder._instance is not None: - ProjectBuilder._instance.close() - ProjectBuilder._instance = None - - if ProjectBuilder._driver is not None: - ProjectBuilder._driver.close() - ProjectBuilder._driver = None - - -# 注册退出处理函数，确保程序退出时自动关闭连接 -atexit.register(ProjectBuilder.close) diff --git a/src/code_executor.py b/src/code_executor.py index 57ba3a0..cd0ccf4 100644 --- a/src/code_executor.py +++ b/src/code_executor.py @@ -3,7 +3,7 @@ from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_experimental.utilities import PythonREPL from langchain_core.tools import Tool from langchain_experimental.tools import PythonREPLTool -from project_implementation import ProjectBuilder +from project import ProjectBuilder import sys import io import traceback @@ -42,8 +42,6 @@ class CodeExecutor: logger.debug(f"开始执行代码: {code_str}") try: namespace = { - "ProjectBuilder": ProjectBuilder, - "project_implementation": __import__("project_implementation"), "project": __import__("project"), } diff --git a/src/config.py b/src/config.py index df9364a..64ed94d 100644 --- a/src/config.py +++ b/src/config.py @@ -12,6 +12,10 @@ class Config: def openai(self): return self._config.get("openai", {}) + @property + def openai_coder(self): + return self._config.get("openai_coder", {}) + @property def bowei_api_docs_path(self): return self._config.get("bowei_api_docs_path", "./data/bowei_api_docs.md") @@ -27,3 +31,7 @@ class Config: @property def embedding(self): return self._config.get("embedding", {}) + + @property + def langsmith(self): + return self._config.get("langsmith", {}) diff --git a/src/dialog_manager.py b/src/dialog_manager.py index ed1a2d9..05e30d2 100644 --- a/src/dialog_manager.py +++ b/src/dialog_manager.py @@ -6,6 +6,68 @@ import asyncio logger = logging.getLogger("BoweiAgent.DialogManager") +class QuestionProcessor: + def __init__(self, llm_client, business_structure, prompts): + self.llm_client = llm_client + self.business_structure = business_structure + self.prompts = prompts + + async def convert_question_to_cypher(self, user_input: str) -> str: + prompt = self.prompts.cypher_conversion_prompt.format_prompt( + business_structure=self.business_structure, + user_input=user_input + ) + messages = prompt.to_messages() + cypher_query = "" + async for chunk in self.llm_client.stream(messages): + print(chunk.content, end="", flush=True) + cypher_query += chunk.content + print() + logger.debug(f"生成的Cypher查询语句：{cypher_query.strip()}") + return cypher_query.strip() + + async def rewrite_question_with_query_result(self, user_input: str, context: str) -> str: + prompt = self.prompts.rewrite_prompt_template.format_prompt( + user_input=user_input, + context=context + ) + messages = prompt.to_messages() + messages.append(HumanMessage(content=user_input)) + + logger.debug(f"重写提示词：{messages}") + + result = "" + async for chunk in self.llm_client.stream(messages): + print(chunk.content, end="", flush=True) + result += chunk.content + print() + logger.debug(f"重写后的用户问题：{result.strip()}") + return result.strip() + +class InteractionHandler: + @staticmethod + def display_rewritten_requests(rewritten_results): + print("\n系统为您理解并改写了以下访问请求，请选择：") + for idx, (rewritten, knowledge) in enumerate(rewritten_results, start=1): + print(f"{idx}: {rewritten}") + print("0: 重新输入问题") + + @staticmethod + def get_user_choice(rewritten_results): + while True: + choice = input("请输入编号选择（0重新输入，默认1）：").strip() + if choice == "": + choice = "1" + if choice == "0": + logger.info("用户选择重新输入问题") + print("请重新输入您的问题。\n" + "-"*50) + return None + if choice.isdigit() and 1 <= int(choice) <= len(rewritten_results): + return int(choice) - 1 + else: + logger.warning(f"用户输入无效选择：{choice}") + print("输入无效，请输入有效编号。") + class DialogManager: def __init__( self, @@ -21,7 +83,7 @@ class DialogManager: self.bowei_api_docs = bowei_api_docs self.code_executor = code_executor self.knowledge_retriever = knowledge_retriever - self.prompts = prompt_manager.prompts + self.question_processor = QuestionProcessor(llm_client, business_structure, prompt_manager.prompts) def retrieve_relevant_docs(self, user_input: str): logger.debug(f"开始检索知识库，用户输入：{user_input}") @@ -29,72 +91,33 @@ class DialogManager: logger.debug(f"检索到 {len(docs)} 条相关文档") return [doc.page_content for doc in docs] - async def convert_question_to_cypher(self, user_input: str) -> str: - prompt = self.prompts.cypher_conversion_prompt.format_prompt( - business_structure=self.business_structure, - user_input=user_input - ) - messages = prompt.to_messages() - cypher_query = "" - async for chunk in self.llm_client.stream(messages): - print(chunk.content, end="", flush=True) - cypher_query += chunk.content - print() - logger.debug(f"生成的Cypher查询语句：{cypher_query.strip()}") - return cypher_query.strip() - - async def rewrite_question_with_query_result(self, user_input: str, query_result: str) -> str: - prompt = self.prompts.rewrite_prompt_template.format_prompt( - business_structure=self.business_structure, - context=query_result - ) - messages = prompt.to_messages() - messages.append(HumanMessage(content=user_input)) - - logger.debug(f"重写提示词：{messages}") - - result = "" - async for chunk in self.llm_client.stream(messages): - print(chunk.content, end="", flush=True) - result += chunk.content - print() - logger.debug(f"重写后的用户问题：{result.strip()}") - return result.strip() - async def understand_user_question_stream(self, user_input: str): logger.info(f"理解用户问题（流式）：{user_input}") # 1. 转换用户问题为Cypher查询 - cypher_query = await self.convert_question_to_cypher(user_input) + cypher_query = await self.question_processor.convert_question_to_cypher(user_input) # 2. 执行Cypher查询，最多返回5条 docs = self.knowledge_retriever.get_relevant_documents(cypher_query) docs = docs[:5] # 限制最多5条 if not docs: - logger.info("查询无结果，直接用业务结构改写") - prompt = self.prompts.understand_prompt.format_prompt( - business_structure=self.business_structure, - user_input=user_input - ) - messages = prompt.to_messages() - result = "" - async for chunk in self.llm_client.stream(messages): - #print(chunk.content, end="", flush=True) - result += chunk.content - #print() - return [(result.strip(), "")] + logger.debug("查询无结果") + return [] rewritten_list = [] for idx, doc in enumerate(docs, start=1): logger.debug(f"\n第{idx}条相关文档改写结果（流式）：") - rewritten = await self.rewrite_question_with_query_result(user_input, doc.page_content) + rewritten = await self.question_processor.rewrite_question_with_query_result(user_input, doc.page_content) rewritten_list.append((rewritten, doc.page_content)) return rewritten_list - async def run_async(self, pre_input: str = None): + async def run_async(self, pre_input: str = None, automated: bool = False): logger.info("启动对话管理器，等待用户输入") - print("欢迎使用博微造价工程数据访问系统，输入 exit 退出。") + if automated: + print("自动化模式已启动。") + else: + print("欢迎使用博微造价工程数据访问系统，输入 exit 退出。") if pre_input: user_questions = [pre_input] @@ -104,42 +127,53 @@ class DialogManager: while True: if user_questions: user_question = user_questions.pop(0) - print(f"预输入问题：{user_question}") + if not automated: + print(f"预输入问题：{user_question}") + elif automated: + if not user_questions: + logger.info("自动化模式下没有更多问题，退出程序。") + break else: user_question = input("请输入您的问题：") - if user_question.strip().lower() == "exit": + if user_question.strip().lower() == "exit" and not automated: logger.info("用户退出程序") print("退出程序。") break rewritten_results = await self.understand_user_question_stream(user_question) + if rewritten_results is None or rewritten_results == []: + print('没有找到符合要求的数据，请继续提问') + user_questions.clear() + continue - print("\n系统为您理解并改写了以下访问请求，请选择：") - for idx, (rewritten, knowledge) in enumerate(rewritten_results, start=1): - print(f"{idx}: {rewritten}") - print("0: 重新输入问题") - - while True: - choice = input("请输入编号选择（0重新输入，默认1）：").strip() - if choice == "": - choice = "1" - if choice == "0": - logger.info("用户选择重新输入问题") - print("请重新输入您的问题。\n" + "-"*50) - user_questions.clear() - break - if choice.isdigit() and 1 <= int(choice) <= len(rewritten_results): - selected_rewritten, selected_knowledge = rewritten_results[int(choice) - 1] - logger.info(f"用户选择访问请求编号 {choice}，内容：{selected_rewritten}") + if automated: + # 自动化模式下选择第一个结果 + selected_rewritten, selected_knowledge = rewritten_results[0] + logger.info(f"自动化模式选择第一个访问请求，内容：{selected_rewritten}") + result = self.code_executor.generate_and_run_code( + selected_rewritten, + context=selected_knowledge, + bowei_api_docs=self.bowei_api_docs + ) + logger.info("代码执行完成，返回结果") + print("\n访问结果：\n", result) + print("-" * 50) + else: + InteractionHandler.display_rewritten_requests(rewritten_results) + choice_index = InteractionHandler.get_user_choice(rewritten_results) + if choice_index is not None: + selected_rewritten, selected_knowledge = rewritten_results[choice_index] + logger.info(f"用户选择访问请求编号 {choice_index + 1}，内容：{selected_rewritten}") print(f"\n您选择的访问请求是：\n{selected_rewritten}\n") print(f"相关知识内容：\n{selected_knowledge}\n") - confirm = input("请确认是否继续执行该请求（输入n取消，其他继续）：").strip().lower() + #confirm = input("请确认是否继续执行该请求（输入n取消，其他继续）：").strip().lower() + confirm = "" if confirm == "n": - logger.info("用户取消执行访问请求") + #logger.info("用户取消执行访问请求") print("取消执行，您可以重新输入问题。\n" + "-"*50) else: - logger.info("用户确认执行访问请求") + #logger.info("用户确认执行访问请求") result = self.code_executor.generate_and_run_code( selected_rewritten, context=selected_knowledge, @@ -148,7 +182,3 @@ class DialogManager: logger.info("代码执行完成，返回结果") print("\n访问结果：\n", result) print("-" * 50) - break - else: - logger.warning(f"用户输入无效选择：{choice}") - print("输入无效，请输入有效编号。") diff --git a/src/prompt_manager.py b/src/prompt_manager.py index 35c7117..50918b0 100644 --- a/src/prompt_manager.py +++ b/src/prompt_manager.py @@ -21,13 +21,13 @@ class PromptManager: def _init_prompts(self) -> CodeExecutorPrompts: understand_prompt = ChatPromptTemplate.from_template( """ -你是一名电力造价业务专家，请基于以下工程文件业务结构，将用户自然语言问题改写成专业查询语句： +你是一名电力造价业务专家，请基于以下示意工程文件业务结构，将用户自然语言问题改写成专业查询语句： -**工程文件业务结构（示例，请勿当真实数据）**： +**示意工程文件业务结构**： {business_structure} **改写规则**： -1. **定位目标对象**：从业务结构中识别核心对象（如 `ProjectDivisionTree`→项目划分树、`FeeScheduleItem`→费用表）。 +1. **定位目标对象**：仅从示意工程文件业务结构中识别核心对象（如 `ProjectDivisionTree`→项目划分树、`FeeScheduleItem`→费用表）。 2. **提取条件**：从用户输入中解析关键条件（如名称、量、类型），用【】标注变量。 3. **构建专业语句**：格式为：`在[目标对象]中查找【条件】的项。` - 使用业务术语（如“项目划分项”而非“项目”）。 @@ -54,8 +54,8 @@ class PromptManager: # 工作流程 1. 从用户问题中提取关键信息（节点路径、节点类型、节点名称等） -2. 根据"用户问题"和"上下文信息"选择最匹配的"工程数据访问库"中的方法 -3. 只能生成一个可直接执行的Python函数代码 +2. 根据"用户问题"和"上下文信息"选择最匹配的"工程数据访问库"中的函数和对象属性 +3. 生成可直接执行的完全满足用户输入问题要求功能效果的Python函数代码 # 输出格式（必须严格遵循） def project_get_calculate_function(): @@ -65,7 +65,8 @@ def project_get_calculate_function(): # 执行规则 - 参数必须从用户问题或上下文信息中提取 -- 必须确保生成的代码可以直接执行 +- 输出代码中必须以def project_get_calculate_function() -> Tuple[bool, Any, Optional[str], Dict[str, Any]]函数作为入口函数 +- 必须确保生成的代码可以直接执行，代码要注意进行各类错误检查，出错采用抛出异常方式，说明详细信息 - 禁止添加任何注释或解释 """ ) @@ -97,55 +98,47 @@ def project_get_calculate_function(): - 禁止在代码后加上```字样 请输出你修补后的代码： -""" - ) - +""") + rewrite_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template( """ -你是一个AI助手，负责将模糊的用户问题改写成明确的查询。给定一个模糊的用户问题、一条从知识库获取的具体上下文知识以及相关业务背景信息，你需要执行以下任务： +您是一个AI查询改写助手。基于给定的原始查询和上下文知识，生成一个精确的改写查询。步骤： +1. 从上下文知识的`labels`提取对象类型，翻译为中文。 +2. 从`properties`选择对象标识：优先用`path`值，若无则用`name`值。 +3. 智能映射原始查询的属性名称： + - 如果属性名称是上下文属性的缩写、省略或同义词，映射到实际属性名称（如“人工费”可能映射到“费率”或“合价含税”）。 + - 如果无法映射，保留原始名称。 +4. 保留原始查询的额外操作（如计算指令）。 +5. 输出格式：“获取[对象标识][对象类型]的[属性]属性，[额外操作]”。 -1. **理解输入**： - - 原始问题：用户输入的模糊性问题（字符串） - - 上下文知识：从知识库查询获取的一条具体知识（字符串） - - 业务背景：当前问题所属的业务场景信息（字符串，如行业、产品类型、业务规则等） +示例参考： +- 输入：原始问题="查找名称中包含“工程”的项目划分项，并返回其人工费乘以1000的值。", 上下文知识=... +- 输出="获取[安装/架空输电线路本体工程/基础工程/基础工程材料工地运输]项目划分项的人工费，并乘以1000的值" -2. **改写要求**： - - 基于**上下文知识**和**业务背景**，将原始问题改写成针对该知识的明确性问题 - - 严格保留原始问题的核心语义（意图和关键信息不变） - - 输出应是一个完整的自然语言问题，需同时满足： - ✅ 如果是一个查找语句则改写成一个获取语句 - ✅ 直接关联上下文知识的具体内容 - ✅ 符合业务背景的专业表述（如使用行业术语） - - 禁止添加原始问题未提及的额外假设 - -3. **输出格式**： - - 仅输出改写后的明确性问题（单个字符串） - -4. **示例**: -用户输入：查找名称中包含“工程”的项目划分项，并返回其人工费乘以1000的值。 -上下文知识： -改写输出：获取[安装/架空输电线路本体工程/基础工程/基础工程材料工地运输]项目划分项的人工费，并乘以1000的值 - -现在请处理以下输入： -- 上下文知识："{context}" -- 业务背景（示例，请勿当真实数据）："{business_structure}" +现在，处理以下输入： +- 原始问题：{user_input} +- 上下文知识：{context} """) cypher_conversion_prompt = ChatPromptTemplate.from_template( """ -你是一名电力造价业务专家，负责将用户自然语言问题中需要访问的对象识别出来，并生成针对该对象的NEO4J知识图谱的Cypher查询语句，获取该对象的全部信息。知识图谱基于以下工程文件业务结构构建。 +你是一名电力造价业务专家，负责将用户自然语言问题中需要访问的对象识别出来，并生成针对该对象的NEO4J知识图谱的Cypher查询语句，获取该对象的全部信息。知识图谱基于从文件“获取[安装/架空输电线路本体工程]项目划分项的单位.”中读取的层级关联结构构建。该文件包含用反斜杠分割的多个字符串（如“安装/架空输电线路本体工程”），每个字符串表示一个完整的层级路径，路径部分用斜杠分隔，对应于知识图谱中ProjectDivisionItem节点的层级关系。路径映射规则：每个路径部分（如“安装”）是一个ProjectDivisionItem节点，父子关系通过关系类型`:CHILD_OF`连接，形成从根节点到叶节点的层级结构。 -业务结构（示例，请勿当真实数据）： +示例业务结构： {business_structure} +用户问题： +{user_input} + 改写规则： -识别目标对象：从业务结构中识别用户问题中需要获取的核心对象类型（如 ProjectDivisionItem、ProjectQuantity、Fee、FeeCollection 等）。对象类型必须精确映射到结构中的节点标签（例如，使用 ProjectDivisionItem 而非“项目划分项”）。 -提取查询条件：从用户输入中解析关键条件（如名称、量、类型、值、层级等），条件应基于对象属性（如 name、quantity、type）。 +识别目标层级: 从用户输入中解析层级路径，例如字符串“安装/架空输电线路本体工程”映射为：根节点(name: '安装') -[:CHILD_OF]-> 子节点(name: '架空输电线路本体工程')。知识图谱节点标签包括ProjectDivisionItem、ProjectQuantity、Fee、FeeCollection等。 +识别目标对象：仅从业务结构中识别用户问题中需要获取的核心对象类型（如 ProjectDivisionItem、ProjectQuantity、Fee、FeeCollection 等）。对象类型必须精确映射到结构中的节点标签（例如，使用 ProjectDivisionItem 而非“项目划分项”）。 +提取查询条件：从用户输入中解析关键条件（如名称、量、类型、值、层级等），条件应基于对象属性（如 name、quantity、type），注意区分查找子串和相等的区别。如果条件涉及层级路径（如路径中包含特定部分），需提取路径部分作为条件（例如，用户提到“架空输电线路”时，解析为路径匹配）。 如果用户指定层级（如“叶节点”），需在条件中体现（例如，添加 WHERE item.isLeaf = true）。 忽略任何计算、转换或后处理要求（如“乘以1000”），只关注获取原始数据对象或属性。 构建Cypher查询：生成一个Cypher查询语句，格式为： -MATCH 子句：匹配目标对象节点，并应用条件，不带变量。 +MATCH 子句：匹配目标对象节点，并应用条件。如果涉及层级路径，使用路径匹配（如 MATCH path = (item1:ProjectDivisionItem)-[:CHILD_OF*]->(item2:ProjectDivisionItem) WHERE item1.name = '安装' AND item2.name = '架空输电线路本体工程'）。变量仅用于目标节点和必要路径节点。 WHERE 子句：包含提取的条件（使用变量或具体值）。 RETURN 子句：必须返回对象（如 RETURN item），不能包含对象属性、函数（如乘法、SUM）。 LIMIT 子句： 最多返回5条。 @@ -153,9 +146,9 @@ LIMIT 子句： 最多返回5条。 查询应简洁，只获取数据，不执行计算。 输出格式：直接输出最终Cypher查询语句，不添加解释或额外文本。 -用户问题： -{user_input} -Cypher查询语句： +**示例**: +用户问题：查找一下名称中包含工程的项目划分 +Cypher查询语句：MATCH (item:ProjectDivisionItem)\nWHERE item.name CONTAINS '工程'\nRETURN item\nLIMIT 5 """) return CodeExecutorPrompts(