优化意图识别示例，新增命令行参数解析功能，支持输入输出文件路径和调试模式，增强代码可读性和灵活性。同时更新Dify工具，调整检索信息获取逻辑，确保重排得分信息的正确传递。

rag2_0/demo/intent_recognition_example.py

@@ -17,6 +17,7 @@ import concurrent.futures
 from tqdm import tqdm
 import time
 import sys
+import argparse
 from typing import List, Dict
 # 加载环境变量
 load_dotenv()
@@ -176,6 +177,7 @@ def save_results_to_excel(results, output_file, is_final=False):
 
 # 示例查询
 examples_query = """那储能软件如何操作"""
+examples_query = """博微软件如何新建工程啊"""
 conversation_context=""
 chat_history=[
         {
@@ -199,34 +201,68 @@ previous_slots={
         "software_version": None,
         "operation_steps": None
       }
+
+def parse_arguments():
+    """解析命令行参数"""
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='意图识别和问题改写工具')
+    
+    # 添加数据文件路径参数
+    parser.add_argument('--input', '-i', type=str, 
+                        help='输入Excel文件路径，包含待处理的提问数据(第一列)')
+    parser.add_argument('--output', '-o', type=str,
+                        help='输出Excel文件路径，用于保存处理结果')
+    
+    # 添加LLM相关参数
+    parser.add_argument('--model', '-m', type=str,
+                        help='LLM模型名称，默认使用环境变量中的配置')
+    parser.add_argument('--api_base', '-a', type=str,
+                        help='API基础URL，默认使用环境变量中的配置')
+    
+    # 添加处理相关参数
+    parser.add_argument('--max_workers', '-w', type=int, default=20,
+                        help='并发处理的最大线程数，默认为20')
+    parser.add_argument('--debug', '-d', action='store_true',
+                        help='启用调试模式，使用示例查询而非从文件读取')
+    parser.add_argument('--query', '-q', type=str,
+                        help='在调试模式下使用的查询字符串')
+    
+    return parser.parse_args()
+
 def main():
     """
     意图识别和问题改写示例
     """
     
-    # 从环境变量中获取配置
+    # 解析命令行参数
+    args = parse_arguments()
+    
+    # 从环境变量中获取配置，命令行参数优先
     api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
-    base_url = os.getenv("OPENAI_API_BASE")
-    model_name = os.getenv("LLM_MODEL_NAME", "gpt-3.5-turbo")
+    base_url = args.api_base if args.api_base else os.getenv("OPENAI_API_BASE")
+    model_name = args.model if args.model else os.getenv("LLM_MODEL_NAME", "gpt-3.5-turbo")
 
     # 初始化意图识别器
     recognizer = IntentRecognizer(api_key=api_key, base_url=base_url, model_name=model_name)
     
     # 读取提问数据
     current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
-    data_file = os.path.join(current_dir, "..", "..", "data", "excel", "200条点踩数据测试.xlsx")
-    output_file = os.path.join(current_dir, "..", "..", "data", "excel", "200条点踩数据测试_槽位填充结果.xlsx")
+    data_file = args.input if args.input else os.path.join(current_dir, "..", "..", "data", "excel", "历史提问数据(dislike)_提问明确.xlsx")
+    output_file = args.output if args.output else os.path.join(current_dir, "..", "..", "data", "excel", "历史提问数据(dislike)_槽位(分类)填充结果.xlsx")
+    
+    # 检测是否为调试模式
+    is_debug = args.debug or (hasattr(sys, 'gettrace') and sys.gettrace() is not None)
     
-    # 检测是否为调试模式，调试模式下使用examples_query，否则从Excel读取
-    is_debug = hasattr(sys, 'gettrace') and sys.gettrace() is not None
-    # is_debug = False
     if is_debug:
-        examples = examples_query.strip().split("\n")
+        # 如果提供了查询参数，使用它；否则使用默认示例
+        if args.query:
+            examples = [args.query]
+        else:
+            examples = examples_query.strip().split("\n")
     else:
         examples = load_questions_from_excel(data_file)
     
     if not is_debug:
-        max_workers = 20  # 减少并发数以避免API限制
+        max_workers = args.max_workers
         logging.info(f"共有 {len(examples)} 个问题需要处理，使用 {max_workers} 个并发线程")
         
         # 创建一个与输入顺序相同的结果列表
@@ -262,8 +298,8 @@ def main():
         for idx, query in enumerate(examples):
             if query.strip() == "":
                 continue
-            process_query(recognizer, query, conversation_context, chat_history, previous_slots)
-            # print(json.dumps(process_query(recognizer, query), ensure_ascii=False, indent=2))
+            # process_query(recognizer, query, conversation_context, chat_history, previous_slots)
+            print(json.dumps(process_query(recognizer, query), ensure_ascii=False, indent=2))
 
 def setup_logging():
     # 配置日志输出到控制台