更新pyproject.toml和uv.lock文件，新增ijson和langfuse依赖，同时在对话到工单的分析流程中添加时间范围过滤功能，优化日志记录，支持按时间范围过滤会话数据。新增获取工作流运行信息的方法，并更新意图识别API以支持使用jieba分词。

rag2_0/intent_recognition/DataModels.py

@@ -224,15 +224,13 @@ class DataProblemSlots(SlotBase):
 # 3.1 后缀名咨询
 class FileExtensionConsultingSlots(SlotBase):
     file_extension: str = Field(default="", description="文件后缀名")
-    operation_purpose: str = Field(default="", description="操作目的(了解对应软件,对应工程)")
+    operation_purpose: Optional[str] = Field(default="", description="操作目的(了解对应软件,对应工程)")
     
     def check_required_slots(self) -> Tuple[bool, Dict[str, str]]:
         """检查必填槽位是否都存在"""
         missing_slots = {}
         if not self.file_extension:
             missing_slots["file_extension"] = FileExtensionConsultingSlots.model_fields["file_extension"].description
-        if not self.operation_purpose:
-            missing_slots["operation_purpose"] = FileExtensionConsultingSlots.model_fields["operation_purpose"].description
         return len(missing_slots) == 0, missing_slots
 
 # 3.2 软件锁类
@@ -311,7 +309,8 @@ class IntentAndSlotResult(BaseModel):
 class StepBackPrompt(BaseModel):
     """后退提示数据模型"""
     original_query: str = Field(description="原始查询")
-    step_back_query: str = Field(description="后退提示生成的抽象查询")
+    can_use_back_prompt: bool = Field(description="原始查询是否可以进行后退提示(True/False),如果原始查询没有限定词或其他限定词语，则不能进行后退提示")
+    step_back_query: List[str] = Field(description="后退提示生成的抽象查询(多个)")
 
 class FollowUpQuestions(BaseModel):
     """后续问题数据模型"""