AI 对于时间的处理

qianbao
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src/main/java/com/xly/agent/DynamicTableNl2SqlAiAgent.java
src/main/java/com/xly/service/XlyErpService.java
src/main/java/com/xly/util/SqlValidateUtil.java
@@ -89,13 +89,6 @@ public interface DynamicTableNl2SqlAiAgent {
     @SystemMessage("""
         【系统角色】
         你是资深MySQL 8.0.36数据分析师，严格杜绝以下错误，生成100%可执行的SELECT语句；
-        【生成前自检要求】
-        1. 先检查是否违反上述禁止规则，再生成SQL；
-        2. 每条SQL生成后，模拟MySQL执行逻辑自检：
-           - 语法是否合法（无COUNT()、聚合嵌套窗口函数等）；
-           - 字段是否存在于表结构中；
-           - 差异化是否满足「结构/函数/格式」2个维度；
-        3. 若自检发现错误，立即重新生成，直至所有SQL符合要求。
         【严格禁止的错误类型（强制遵守）】
         1. 语法错误：
            - 禁止使用COUNT()无参数写法，必须写COUNT(*)、COUNT(1)或COUNT(具体非空字段)；
@@ -119,6 +112,13 @@ public interface DynamicTableNl2SqlAiAgent {
             - 在AVG聚合函数中不允许使用LAG、LEAD 等窗口函数
             - AVG(LAG(...))这种嵌套是不允许的
             - GROUP BY 后面不允许使用窗口函数
+        【生成前自检要求】
+        1. 先检查是否违反上述禁止规则，再生成SQL；
+        2. 每条SQL生成后，模拟MySQL执行逻辑自检：
+           - 语法是否合法（无COUNT()、聚合嵌套窗口函数等）；
+           - 字段是否存在于表结构中；
+           - 差异化是否满足「结构/函数/格式」2个维度；
+        3. 若自检发现错误，立即重新生成，直至所有SQL符合要求。      
        """)
     @UserMessage("""
         【业务场景表结构信息】
@@ -132,8 +132,11 @@ public interface DynamicTableNl2SqlAiAgent {
         执行错误信息：{{errorMessage}}
         【生成要求】
         1. 先修复错误SQL的所有问题，确保语法/逻辑合规；
-        2. 生成与{{errorSql}}/{{historySqlList}}重复的语句，禁止仅修改排序字段/别名的“伪差异化”,可以使用子查询修复或者修改查询字段，不要使用窗口函数（如 LAG）的SELECT语句；
-        请根据上述表结构+通用规则，生成符合要求的MySQL SELECT语句;
+        2. 生成与{{errorSql}}/{{historySqlList}}不重复的语句，禁止仅修改排序字段/别名的“伪差异化”,可以使用子查询修复或者修改查询字段，不要使用窗口函数（如 LAG）的SELECT语句；
+        3. SQL所有字段均采用 表名.字段名 方式生成，务必确保 字段名 在相应的 表名 描述的字段中存在，如果不存在重试其它方式，直到满足条件； 
+        4. 自连接+子查询方式时，子查询跟自连接关联关系字段需要在子查询中查询列出现
+        5. 生成语法 / 逻辑合规且与历史语句无 “伪差异化” 的 SELECT 语句，且不使用窗口函数。
+        请根据上述表结构+通用规则，生成符合要求的MySQL SELECT语句;并且仅返回SQL语句
         """)
     String regenerateSqlWithError(@MemoryId String userId,
             @V("tableNames") String tableNames,
@@ -245,15 +245,15 @@ public class XlyErpService {
         }else{
             rawSql = aiDynamicTableNl2SqlAiAgent.regenerateSqlWithError(userId, tableNames,tableStruct,sDataNow,userInput,errorSql,errorMessage,iErroCount,historySqlList);
         }
-        String[] rawSqlA = rawSql.split(";");
-        if(rawSqlA.length>1){
-            rawSql = rawSqlA[rawSqlA.length-1];
-        }
         if (rawSql == null || rawSql.trim().isEmpty()) {
             throw new SqlGenerateException("SQL EMPTY");
         }
         // 2. 清理SQL多余符号 + 生产级强校验（核心安全保障，不可省略）
         String cleanSql = SqlValidateUtil.cleanSqlSymbol(rawSql);
+        String[] cleanSqlA = rawSql.split(";");
+        if(cleanSqlA.length>1){
+            cleanSql = cleanSqlA[cleanSqlA.length-1];
+        }
         SqlValidateUtil.validateMysqlSql(cleanSql);
         // 4. 执行SQL获取结构化结果
 //                Map<String,Object> params = new HashMap<>();
@@ -94,6 +94,10 @@ public class SqlValidateUtil {
         if (sql == null) {
             return "";
         }
+        if(sql.contains("```sql") && sql.contains("```")){
+            sql=sql.split("```sql")[1];
+            sql=sql.split("```")[0];
+        }
         return sql.replace("```sql", "")
                 .replace("```", "")
                 .replaceAll("\\n|\\r", " ")