IntentService.java
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package com.xly.service;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.xly.agent.Intent;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
/**
* 第 0 阶段意图门（intent gate）：把一句用户话分类为 {意图, 单据类型, 带角色的实体, 缺失信息}。
*
* <p>只做**一件窄任务**，用受约束 JSON 解码（{@link OllamaJsonClient}）。实测在此形态下
* qwen3:14b 对包括「报价纸盒→纸盒是产品而非客户」「给苏州华为报价彩盒→客户+产品分离」
* 「有多少个客户→查询」在内的样本 8/8 正确、~2-3s/次。相较之下，让同一个模型在 12 个工具的
* 单次 ReAct 里同时判意图/选工具/编参数则频繁出错（把查询错当新增、更新流程死循环等）。
*
* <p>失败（模型不可达/JSON 异常）时返回 intent=不清楚 的空结果，调用方降级到通用 agent，绝不中断。
*/
@Service
public class IntentService {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(IntentService.class);
private static final String SYSTEM =
"你是印刷/包装 ERP 的意图与实体抽取器。给你一句用户话，判断其操作意图"
+ "(查询/新增/修改/删除/审核/闲聊/不清楚)、涉及的单据或实体类型，并抽取句中出现的实体及其业务角色"
+ "(客户/产品/物料/供应商/数量/尺寸/日期/金额)。规则："
+ "①『报价X』『给X报价』里，若 X 是物品(如 纸盒/彩盒/画册/小册子)则 X 是**产品**，不是客户；"
+ "只有明确出现公司/客户名(如『给苏州华为报价』)时才把它当**客户**。"
+ "②对某个产品/规格问价——『多少钱』『什么价』『报个价』『报价』『价格是多少』——在印刷/包装行业"
+ "**通常是要新建一张报价单**(价格由系统核价算出，系统里没有该定制活的现成价)，intent=**新增**、单据=**报价**；"
+ "只有明确查看/统计**已存在**的单据(给了单号，或说『查已有报价/列出报价单/上月报价额』)才是查询。"
+ "③『有多少X/查一下X/X的电话是多少』这类问既有数据是**查询**，不是新增。"
+ "④只说一个名词(如『报价』『纸盒』)而无动作时，intent=不清楚。"
+ "⑤missing 里列出完成该意图还缺的关键信息(如 修改缺『具体记录』『新值』)。"
+ "只输出 JSON，不要解释。";
private final OllamaJsonClient llm;
public IntentService(OllamaJsonClient llm) {
this.llm = llm;
}
/** 意图门主入口。utterance 为空或模型失败时返回不清楚。 */
public Intent classify(String utterance) {
Intent out = new Intent();
if (utterance == null || utterance.isBlank()) {
return out;
}
JsonNode n = llm.completeJson(SYSTEM, utterance.trim(), schema());
if (n == null) {
log.warn("intent classify fell back to UNCLEAR (model unavailable)");
return out;
}
String intent = n.path("intent").asText(Intent.UNCLEAR);
out.intent = normalizeIntent(intent);
out.danju = n.path("danju").asText("");
JsonNode es = n.path("entities");
if (es.isArray()) {
for (JsonNode e : es) {
String v = e.path("value").asText("");
String r = e.path("role").asText("未知");
if (!v.isBlank()) {
out.entities.add(new Intent.Entity(v, r));
}
}
}
JsonNode ms = n.path("missing");
if (ms.isArray()) {
for (JsonNode m : ms) {
String v = m.asText("");
if (!v.isBlank()) out.missing.add(v);
}
}
return out;
}
private static final String WRITE_SYSTEM =
"你是 ERP 写操作的槽位抽取器。从用户话中抽取要操作的记录及改动："
+ "record=要操作的那条记录的名称(公司名/客户名/物料名/单号等)；"
+ "entityType=该记录属于哪类实体(客户/供应商/物料/产品/单据；拿不准就填 客户)；"
+ "field=要修改的字段中文名(如 电话/地址/简称/备注)，删除或审核时留空；"
+ "newValue=改成什么新值，删除或审核时留空。只输出 JSON，不要解释。";
/** 抽取写操作槽位（修改/删除/审核用）。失败返回空槽位。 */
public Intent.WriteSlots extractWrite(String utterance) {
Intent.WriteSlots w = new Intent.WriteSlots();
if (utterance == null || utterance.isBlank()) {
return w;
}
JsonNode n = llm.completeJson(WRITE_SYSTEM, utterance.trim(), writeSchema());
if (n == null) {
return w;
}
w.entityType = n.path("entityType").asText("");
w.record = n.path("record").asText("");
w.field = n.path("field").asText("");
w.newValue = n.path("newValue").asText("");
return w;
}
private Map<String, Object> writeSchema() {
Map<String, Object> props = new LinkedHashMap<>();
props.put("entityType", Map.of("type", "string"));
props.put("record", Map.of("type", "string"));
props.put("field", Map.of("type", "string"));
props.put("newValue", Map.of("type", "string"));
Map<String, Object> schema = new LinkedHashMap<>();
schema.put("type", "object");
schema.put("properties", props);
schema.put("required", List.of("record"));
return schema;
}
private static String normalizeIntent(String s) {
if (s == null) return Intent.UNCLEAR;
s = s.trim();
switch (s) {
case Intent.QUERY:
case Intent.CREATE:
case Intent.UPDATE:
case Intent.DELETE:
case Intent.EXAMINE:
case Intent.CHAT:
case Intent.UNCLEAR:
return s;
default:
return Intent.UNCLEAR;
}
}
private Map<String, Object> schema() {
Map<String, Object> entityProps = new LinkedHashMap<>();
entityProps.put("value", Map.of("type", "string"));
entityProps.put("role", Map.of("type", "string",
"enum", List.of("客户", "产品", "物料", "供应商", "数量", "尺寸", "日期", "金额", "其他", "未知")));
Map<String, Object> entityItem = new LinkedHashMap<>();
entityItem.put("type", "object");
entityItem.put("properties", entityProps);
entityItem.put("required", List.of("value", "role"));
Map<String, Object> props = new LinkedHashMap<>();
props.put("intent", Map.of("type", "string",
"enum", List.of("查询", "新增", "修改", "删除", "审核", "闲聊", "不清楚")));
props.put("danju", Map.of("type", "string"));
props.put("entities", Map.of("type", "array", "items", entityItem));
props.put("missing", Map.of("type", "array", "items", Map.of("type", "string")));
Map<String, Object> schema = new LinkedHashMap<>();
schema.put("type", "object");
schema.put("properties", props);
schema.put("required", List.of("intent", "danju", "entities"));
return schema;
}
}