#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ File: intent_recognition_example.py Date: 2025-05-14 Description: 意图识别和问题改写示例 """ import os from dotenv import load_dotenv from regex import F from rag2_0.intent_recognition import IntentRecognizer import pandas as pd import logging import json import concurrent.futures from tqdm import tqdm import time import sys from typing import List, Dict # 加载环境变量 load_dotenv() # 读取Excel文件中的提问数据 def load_questions_from_excel(file_path=None): """ 从Excel文件中读取提问数据 Args: file_path: Excel文件路径，如果为None则使用默认路径 Returns: 提问列表 """ try: # 读取Excel文件的第一列数据 df = pd.read_excel(file_path) questions = df.iloc[:, 0].tolist() # 获取第一列数据 logging.info(f"成功从{file_path}读取了{len(questions)}条提问") return questions except Exception as e: logging.error(f"读取Excel文件时出错: {e}") return [] def process_query(recognizer: IntentRecognizer, query: str, conversation_context: str = "", chat_history: List[Dict[str, str]] = None, previous_slots: Dict[str, str] = None): """ 处理单个查询，支持重试机制，并包含槽位填充 Args: recognizer: 意图识别器实例 query: 查询字符串 Returns: 处理结果字典 """ max_retries = 3 retry_count = 0 while retry_count <= max_retries: try: # 使用新的process_query_with_slots方法处理查询 # result = recognizer.process_query_with_slots(query) result = recognizer.process_query(query, conversation_context=conversation_context, chat_history=chat_history, previous_slots=previous_slots) # 提取分类信息 classification = result["classification"] # 提取关键词信息 keywords = result["keywords"] keywords_str = "" if keywords and keywords.get("terms"): term_details = [] for term in keywords["terms"]: term_info = { "名称": term["name"], "同义词": ";".join(term["synonymous"]) if term["synonymous"] else "", "描述": term["description"] } term_details.append(term_info) # 将term_details转换为JSON字符串,确保中文正确显示 keywords_str = json.dumps(term_details, ensure_ascii=False, indent=2) # 提取槽位填充信息 slot_filling = result.get("slot_filling", {}) slot_filling_str = "" if slot_filling and "filled_data" in slot_filling: # 格式化槽位填充结果 slot_filling_str = json.dumps({ "是否完整": slot_filling.get("is_complete", False), "缺失槽位": slot_filling.get("missing_slots", {}), "填充数据": slot_filling.get("filled_data", {}) }, ensure_ascii=False, indent=2) # 处理成功，返回结果 return { "提问": query, "问题拆解": result["query_keys"], "一级分类": classification["vertical_classification"], "二级分类": classification["sub_classification"], "问题改写": result["rewrite"]["rewrite"], "检索的关键词": keywords_str, "槽位填充": slot_filling_str } except Exception as e: retry_count += 1 # 如果已经重试了最大次数，则记录错误并返回错误结果 if retry_count > max_retries: logging.error(f"处理问题 '{query}' 时出错: {e.__class__}{e}") return { "提问": query, "一级分类": "处理出错", "二级分类": "处理出错", "问题改写": "处理出错", "检索的关键词": f"重试 {max_retries} 次后失败: {str(e)}", "槽位填充": "处理出错" } else: # 可以在这里添加延迟，避免过快重试 time.sleep(10) def save_results_to_excel(results, output_file, is_final=False): """ 将结果保存到Excel文件 Args: results: 结果列表 output_file: 输出文件路径 is_final: 是否为最终保存，如果是则使用完整文件名，否则添加临时标记 Returns: None """ # 过滤掉None值 valid_results = [r for r in results if r is not None] if not valid_results: logging.warning("没有有效结果可保存") return # 创建DataFrame results_df = pd.DataFrame(valid_results) # 根据是否为最终保存确定文件名 if not is_final: file_name, file_ext = os.path.splitext(output_file) temp_output_file = f"{file_name}_temp{file_ext}" else: temp_output_file = output_file # 使用ExcelWriter设置格式 with pd.ExcelWriter(temp_output_file, engine='xlsxwriter') as writer: results_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') # 获取工作簿和工作表对象 workbook = writer.book worksheet = writer.sheets['Sheet1'] # 设置列宽（单位：像素） # 定义列宽（厘米转为Excel单位，1cm约等于4.7个Excel单位） worksheet.set_column('A:A', 60) # 提问列 60个Excel单位 worksheet.set_column('B:B', 20) # 问题拆解 20个Excel单位 worksheet.set_column('C:C', 20) # 一级分类 20个Excel单位 worksheet.set_column('D:D', 20) # 二级分类 20个Excel单位 worksheet.set_column('E:E', 60) # 问题改写 60个Excel单位 worksheet.set_column('F:F', 60) # 检索到的关键词 60个Excel单位 worksheet.set_column('G:G', 80) # 槽位填充 80个Excel单位 # 设置所有行高为20磅 for i in range(len(results_df) + 1): # +1 是为了包括表头 worksheet.set_row(i, 20) logging.info(f"已保存{len(valid_results)}条结果至: {temp_output_file}") # 示例查询 examples_query = """那西藏软件呢""" conversation_context="" chat_history=[ { "user": "怎么新建工程啊" }, { "assistant": "您好！为了更准确地帮助您解决问题，请提供以下信息：\n\n- **软件名称**：请确认您使用的软件名称，可选值如下：\n - 配网工程计价通D3软件\n - 新型储能电站建设计价通C1软件\n - 西藏电力工程计价通Z1软件\n - 技改检修工程计价通T1软件\n - 技改检修清单计价通T1软件\n - 主网电力建设计价通软件\n\n请补充以上信息，以便我们能够更好地指导您如何新建工程。" }, { "user": "配网工程计价通D3软件" }, { "assistant": """好的，针对您使用**配网工程计价通D3软件**新建工程的问题，以下是具体的操作步骤：\n\n## 新建工程\n\n### 功能入口\n【主页】界面——"新建"按钮\n\n### 操作步骤\n1. 在"新建窗口"选择对应工程模板。\n2. 设置工程名称。\n3. 确定后根据新建向导完善"电压等级"、"地区类型"等参数。\n4. 点击"确定"即可完成新建工程。\n\n![进入新建工程窗口](https://172.20.0.145/files/362491a3-69c3-45b0-a037-b5f96b91bf73/image-preview)\n\n希望这些步骤能帮助您顺利完成新建工程。如果还有其他问题，欢迎随时提问！\n""" } ] previous_slots={ "software_name": "配网工程计价通D3软件", "function_name": "新建工程", "operation": "如何新建工程", "project_type": None, "software_version": None, "operation_steps": None } def main(): """ 意图识别和问题改写示例 """ # 从环境变量中获取配置 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") # 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", "历史提问数据(like)_提问明确.xlsx") output_file = os.path.join(current_dir, "..", "..", "data", "excel", "测试提问数据_槽位填充结果.xlsx") # 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") else: examples = load_questions_from_excel(data_file) if not is_debug: max_workers = 40 # 减少并发数以避免API限制 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 results = [None] * len(examples) batch_size = 100 # 每100条保存一次 # 使用线程池进行并发处理 with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor: # 提交所有任务并记录它们的索引 future_to_index = {} for idx, query in enumerate(examples): future = executor.submit(process_query, recognizer, query) future_to_index[future] = idx # 使用tqdm显示进度条 completed = 0 for future in tqdm(concurrent.futures.as_completed(future_to_index), total=len(examples), desc="处理进度"): idx = future_to_index[future] result = future.result() # 将结果放在与输入相同的位置 results[idx] = result completed += 1 # 每处理batch_size条数据保存一次 # if completed % batch_size == 0: # logging.info(f"已完成 {completed}/{len(examples)} 条，保存中间结果...") # save_results_to_excel(results, output_file, is_final=False) # 处理完所有数据后，保存最终结果 save_results_to_excel(results, output_file, is_final=True) logging.info(f"所有处理完成，最终结果已保存至: {output_file}") else: for idx, query in enumerate(examples): if query.strip() == "": continue process_query(recognizer, query, conversation_context, chat_history, previous_slots) def setup_logging(): # 配置日志输出到控制台 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.StreamHandler() # 添加控制台处理器 ] ) logging.getLogger('httpx').setLevel(logging.WARNING) logging.getLogger('openai').setLevel(logging.WARNING) if __name__ == "__main__": setup_logging() logging.info("意图识别示例程序开始运行...") main()