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+"""
+===================================
+@Auther：WenZ
+@Company: BooWay
+@project：booway_dm
+===================================
+"""
+
+
+# from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
+from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
+from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
+from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
+
+
+# qwen_llm = ChatOpenAI(model='deepseek-qwen2.5-32b',base_url="http://172.20.0.145:9995/v1/",api_key='233',temperature=1)
+
+# temperature=0.7
+qwen_llm = ChatOpenAI(
+    openai_api_base="https://api.siliconflow.cn/v1",
+    model_name="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
+    # sk-muuqautpcyuowjtgfecbnivqodlhzydtfslqkmwbknawejsx
+    openai_api_key="sk-bbeamiumkouptsrueilgufqqyuumelcsivxwjbdugqwsqhwj",
+    temperature=0.1
+)
+
+deep_v3 = ChatOpenAI(
+    openai_api_base="https://api.siliconflow.cn/v1",
+    model_name="deepseek-ai/DeepSeek-V3",
+    # sk-muuqautpcyuowjtgfecbnivqodlhzydtfslqkmwbknawejsx
+    openai_api_key="sk-bbeamiumkouptsrueilgufqqyuumelcsivxwjbdugqwsqhwj",
+    temperature=0.1
+)
+
+
+def suffix_answers():
+    PromptTemplate1 = """
+    根据用户输入和相关知识回答问题
+
+    # 用户输入
+    {query}
+    
+    # 相关知识
+    {kg}
+
+    # 注意：
+    - 每次回答和核心意思是：'此后缀名文件用某某或哪些软件打开'
+    - 对于相关知识中有多个软件的要全部回答
+    - 不要有过多解释，仅仅根据kg回答即可
+    """
+
+    Prompt = ChatPromptTemplate.from_template(PromptTemplate1)
+
+    Chain = Prompt | qwen_llm | StrOutputParser()
+
+    return Chain
+
+# 关于下载安装
+# 查询功能（询问软件功能或用途）：【新型储能计价通C1】可以做批次工程吗
+# 后缀名问题（专属子意图）
+# 操作指导（询问具体使用方法）：【西藏造价软件Z1】怎么查看人工机械费用
+# 故障排查（解决软件错误问题）：【技改检修2016软件】初始化失败了
+# 费用计算（专属意图，复杂计算推理）
+# 下载与安装（询问软件的下载和安装）：【配网D3软件】程序包发我；【配网D3软件】怎么安装
+
+def Vertical_classification():
+    PromptTemplate1 = """
+    根据用户输入进行垂直领域分类
+
+    目前的垂直分类：【'闲聊', '软件咨询'】
+    
+    # 软件咨询包括以下：
+    1. 查询功能（询问软件功能或用途，包括后缀名问题）
+    2. 操作指导（询问具体使用方法）
+    3. 故障排查（解决软件错误问题）
+    4. 下载安装（关于软件的下载和安装问题）
+
+    # 用户输入
+    {query}
+
+    # 注意：
+    1. 你只能回答是'闲聊' 或者 '软件咨询'，绝对不能有其他回复
+    """
+
+    Prompt = ChatPromptTemplate.from_template(PromptTemplate1)
+
+    Chain = Prompt | qwen_llm | StrOutputParser()
+
+    return Chain
+
+# chain_vertical = Vertical_classification()
+
+
+def small_talk():
+    PromptTemplate1 = """
+    你是一个开放性的聊天助手，请以礼貌的方式进行回复
+
+    # 用户输入
+    {query}
+
+    # 注意
+    1. 对于用户发送类似“你好”、“hi”、“嗨”之类的问候语，需要固定回复：“您好，尊贵的VIP，我是booway小助手，很高兴为您服务”
+    2. 对于用户发送类似“你是谁”、“你能干什么”、“你有什么功能”之类的询问身份和功能的语句，需要固定回复：“您好，我是booway小助手，如您需要相关电力造价软件的使用咨询，可以和我沟通”
+    3. 初次之外的聊天，不需要告知用户的身份和你的身份
+    """
+
+    Prompt = ChatPromptTemplate.from_template(PromptTemplate1)
+
+    Chain = Prompt | qwen_llm | StrOutputParser()
+
+    return Chain
+
+
+# chain_small_talk = small_talk()
+
+
+# 查询功能（询问软件功能或用途）：【新型储能计价通C1】可以做批次工程吗
+# 后缀名问题（专属子意图）
+# 操作指导（询问具体使用方法）：【西藏造价软件Z1】怎么查看人工机械费用
+# 故障排查（解决软件错误问题）：【技改检修2016软件】初始化失败了
+# 费用计算（专属意图，复杂计算推理）
+# 下载与安装（询问软件的下载和安装）：【配网D3软件】程序包发我；【配网D3软件】怎么安装
+def intention_judge():
+    # 费用计算另处理
+    PromptTemplate1 = """
+    你是一个智能意图分类助手。请根据用户的问题，将其归类到以下意图中：
+
+    1. 查询功能（询问软件功能或用途）
+    2. 操作指导（询问具体使用方法）
+    3. 故障排查（解决软件错误问题）
+    4. 下载安装（关于软件的下载和安装问题）
+
+    用户的问题是："{query}"
+
+    请明确指出该问题属于哪个意图类别。
+
+    输出格式：str类型
+
+    注意你的回复答案一定是[查询功能、操作指导、故障排查、下载安装]之一，不要有其他回答，不要解释说明
+    """
+
+    Prompt = ChatPromptTemplate.from_template(PromptTemplate1)
+
+    Chain = Prompt | qwen_llm | StrOutputParser()
+
+    return Chain
+
+
+def domain_judge():
+    # 费用计算另处理
+    PromptTemplate1 = """
+    你是一个领域问题分类助手。请根据用户的问题，将其归类到以下软件领域中：
+
+    1. 西藏造价软件Z1
+    2. 新型储能计价通C1
+    3. 技改检修计价通T1
+    4. 未知 （用户输入没有提到具体软件名称，就回答‘未知’）
+
+    用户输入："{query}"
+
+    请明确指出该问题属于哪个领域问题分类。
+
+    输出格式：str类型
+
+    注意：
+    1. 你的回复答案一定是[西藏造价软件Z1、新型储能计价通C1、技改检修计价通T1、未知]之一，不要有其他回答，不要解释说明
+    2. 如果用户输入没有说明具体哪个软件，则回答‘未知’
+    """
+
+    Prompt = ChatPromptTemplate.from_template(PromptTemplate1)
+
+    Chain = Prompt | deep_v3 | StrOutputParser()
+
+    return Chain
+
+def domain_judge_v2():
+    # 费用计算另处理
+    PromptTemplate1 = """
+    你是一个不全软件名称的助手。请根据用户的问题，进行补全:
+
+    1. 西藏造价软件Z1
+    2. 新型储能计价通C1
+    3. 技改检修计价通T1
+    4. 未知 （用户输入没有提到具体软件名称，就回答‘未知’）
+
+    用户输入："{query}"
+
+    输出格式：str类型
+
+    注意：
+    1. 你的回复答案一定是[西藏造价软件Z1、新型储能计价通C1、技改检修计价通T1、未知]之一，不要有其他回答，不要解释说明
+    """
+
+    Prompt = ChatPromptTemplate.from_template(PromptTemplate1)
+
+    Chain = Prompt | deep_v3 | StrOutputParser()
+
+    return Chain
+
+
+def judge_5W2H():
+    PromptTemplate1 = """
+    你是一位专业的语言分析师。请根据以下输入，识别出它属于5W2H中的哪一类：
+        - What: 表示“什么”。
+        - Why: 表示“为什么”。
+        - When: 表示“什么时候”。
+        - Where: 表示“在哪里”。
+        - Who: 表示“谁”。
+        - How: 表示“如何”。
+        - How much: 表示“多少”。
+
+    输入: {query}
+    请判断并仅返回类别名称。
+    """
+
+    Prompt = ChatPromptTemplate.from_template(PromptTemplate1)
+
+    Chain = Prompt | qwen_llm | StrOutputParser()
+
+    return Chain
+
+
+def extract_keywords():
+    PromptTemplate1 = """
+    你是一位专业的语言分析师。请根据以下输入内容，精准提取“需求”部分：
+
+    软件名称：{software_name}  
+    5W2H 类型：{_5w2h_type}  
+    用户输入：{query}
+
+    提取规则：  
+    仅提取用户输入中，除软件名称和5W2H类型以外的“需求”部分，保持原意简洁输出，不添加解释或思考过程。
+
+    示例1：  
+    软件名称：新型储能计价通C1  
+    5W2H 类型：How  
+    用户输入：储能软件，怎么批量将乙供主材改为甲供  
+    输出：批量将乙供主材改为甲供
+
+    示例2：  
+    软件名称：西藏造价软件Z1  
+    5W2H 类型：What  
+    用户输入：西藏Z1软件，海报高度选择不同影响什么  
+    输出：海报高度选择不同影响什么
+
+    注意事项：  
+    - 输出仅包含“需求”内容 
+    - “需求”需要你根据语义总结
+    - 不要输出任何解释或推理过程 
+    """
+
+    Prompt = ChatPromptTemplate.from_template(PromptTemplate1)
+
+    Chain = Prompt | qwen_llm | StrOutputParser()
+
+    return Chain
+
+# def answer_questions():
+#     PromptTemplate1 = """
+#     你是一个回答助手，请根据检索到的知识内容来回答用户的问题。
+#
+#     # 用户问题：
+#     {query}
+#
+#     # 检索到的知识内容：
+#     {kg}
+#
+#     # 回答要求：
+#     1. 仅依据检索到的知识内容进行回答，不要引入任何其他未提供的知识。
+#     2. 如果检索内容中仅有部分信息与你判断相关，请结合有用部分作答，忽略无关内容。
+#     3. 如果你无法根据检索内容推理或回答用户问题，请回答：“没有相关知识”。
+#
+#     """
+#
+#     Prompt = ChatPromptTemplate.from_template(PromptTemplate1)
+#
+#     Chain = Prompt | deep_v3 | StrOutputParser()
+#
+#     return Chain
+
+def answer_questions():
+    PromptTemplate1 = """
+    请严格根据以下框架回答用户问题：
+
+    # 用户问题：
+    {query}
+    
+    # 检索到的知识内容：
+    {kg}
+    
+    # 回答规则 (必须逐条遵守)：
+    1. 相关性优先原则
+       - 必须严格检查检索内容与用户问题的相关性
+       - 仅当检索内容中存在至少一条与问题直接相关的明确证据时，才允许作答
+       - 若检索内容整体与问题无关，即使内容正确，也必须回答"没有相关知识"
+    
+    2. 精准引用原则
+       - 回答必须完全基于检索内容中的有效证据
+       - 禁止添加任何外部知识、常识推理或主观猜测
+       - 禁止对检索内容进行延伸解读，仅允许直接相关的事实陈述
+    
+    3. 部分相关处理
+       - 当检索内容中只有部分段落相关时：
+         1. 先验证该段落是否直接对应问题核心
+         2. 确认无误后仅使用该部分作答
+         3. 主动忽略其他无关内容
+    
+    4. 拒绝回答场景
+       - 检索内容与问题无逻辑关联时
+       - 需要连接多个非直接相关片段进行推理时
+       - 存在相关表述但缺乏明确证据支持时
+       
+    # 回答要求
+    1. 基于以上回答规则，仅做回答，不要加上思考过程
+
+    """
+
+    Prompt = ChatPromptTemplate.from_template(PromptTemplate1)
+
+    Chain = Prompt | deep_v3 | StrOutputParser()
+
+    return Chain