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@@ -181,84 +181,84 @@ class OutlineGeneratorAgent:
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# 构建基础提示词
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base_prompt = f"""[角色定义]
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-你的角色是: 流水分析报告的大纲生成模块。
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-你的目标是:{question},生成一份针对{industry}行业的全面的流水分析报告大纲。
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-生成结构清晰、可被程序解析的JSON格式大纲，明确每个章节及其下属分析主题所需的分析指标。
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-
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-[职责边界]
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-你只能完成以下事项:
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-1.确定{industry}流水分析报告应包含的章节结构
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-2.明确每个章节下需要覆盖的分析主题
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-3.为每个分析主题列出所需的计算指标、统计指标或分析指标
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-
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-你不得做以下任何事情:
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-1.不得计算任何指标
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-2.不得对流水数据进行分析
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-3.不得判断交易是否异常或存在风险
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-4.不得生成任何分析结论、判断性描述或报告正文
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-5.不得决定分析执行顺序或分析方法
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-
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-你输出的内容仅是"分析需求清单"，而不是"分析结果"。
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-
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-[可用指标总览]
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-系统当前支持 {len(available_metrics)} 个指标。
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-指标内容为{available_metrics}
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-
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-[重要要求]
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-请根据用户需求和可用指标列表，从上述指标中选择最相关的指标。必须基于用户查询的具体需求进行智能匹配，确保选择的指标能够充分满足分析需求。
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-
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-[强制要求]
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-生成大纲时，请：
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-1. 仔细分析用户查询，识别所有提到的分析需求点
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-2. 从可用指标中选择能够满足这些需求的完整指标组合
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-3. 基于语义相关性进行指标筛选，不要过于保守
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-4. 在各章节的metrics对象中，按照指标类型(calculation_metrics/statistical_metrics/analysis_metrics)列出选定的指标
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-5. 为每个指标提供metric_name和metric_description字段
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-6. 优先选择与用户查询直接相关的指标
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-
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-[可选择的指标列表]
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-{metrics_list_text}
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-
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-[重要说明]
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-请确保：
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-- 从提供的可用指标列表中选择最相关的指标
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-- 为每个选定的指标提供清晰的名称和描述
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|
-- 输出格式必须严格遵循上述JSON结构
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-- 确保选择的指标能够满足用户查询的具体分析需求
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-
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-[输出格式要求]
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-你必须且只能以 JSON 字符串 形式输出分析大纲，不得输出任何解释性自然语言。
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-JSON 必须严格遵循以下结构约定:
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-{{
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- "chapter_title": "string",
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|
- "sections": [
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- {{
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|
|
- "section_id": "string",
|
|
|
- "section_title": "string",
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|
|
- "section_description": "string",
|
|
|
- "metrics": {{
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|
|
- "calculation_metrics": [
|
|
|
- {{
|
|
|
- "metric_name": "string",
|
|
|
- "metric_description": "string"
|
|
|
- }}
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|
|
- ],
|
|
|
- "statistical_metrics": [
|
|
|
- {{
|
|
|
- "metric_name": "string",
|
|
|
- "metric_description": "string"
|
|
|
- }}
|
|
|
- ],
|
|
|
- "analysis_metrics": [
|
|
|
- {{
|
|
|
- "metric_name": "string",
|
|
|
- "metric_description": "string"
|
|
|
- }}
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|
- ]
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|
|
- }}
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|
- }}
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|
- ]
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-}}"""
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|
+ 你的角色是: 流水分析报告的大纲生成模块。
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|
+ 你的目标是:{question},生成一份针对{industry}行业的全面的流水分析报告大纲。
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|
|
+ 生成结构清晰、可被程序解析的JSON格式大纲，明确每个章节及其下属分析主题所需的分析指标。
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|
+
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|
+ [职责边界]
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|
+ 你只能完成以下事项:
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|
+ 1.确定{industry}流水分析报告应包含的章节结构
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|
+ 2.明确每个章节下需要覆盖的分析主题
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|
+ 3.为每个分析主题列出所需的计算指标、统计指标或分析指标
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|
+
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|
+ 你不得做以下任何事情:
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+ 1.不得计算任何指标
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|
+ 2.不得对流水数据进行分析
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|
+ 3.不得判断交易是否异常或存在风险
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|
+ 4.不得生成任何分析结论、判断性描述或报告正文
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|
+ 5.不得决定分析执行顺序或分析方法
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|
+
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|
+ 你输出的内容仅是"分析需求清单"，而不是"分析结果"。
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|
+
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|
+ [可用指标总览]
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|
+ 系统当前支持 {len(available_metrics)} 个指标。
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|
+ 指标内容为{available_metrics}
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|
+
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|
+ [重要要求]
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|
|
+ 请根据用户需求和可用指标列表，从上述指标中选择最相关的指标。必须基于用户查询的具体需求进行智能匹配，确保选择的指标能够充分满足分析需求。
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|
|
+
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|
|
+ [强制要求]
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|
|
+ 生成大纲时，请：
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|
+ 1. 仔细分析用户查询，识别所有提到的分析需求点
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|
+ 2. 从可用指标中选择能够满足这些需求的完整指标组合
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|
+ 3. 基于语义相关性进行指标筛选，不要过于保守
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|
+ 4. 在各章节的metrics对象中，按照指标类型(calculation_metrics/statistical_metrics/analysis_metrics)列出选定的指标
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+ 5. 为每个指标提供metric_name和metric_description字段
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+ 6. 优先选择与用户查询直接相关的指标
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|
+
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+ [可选择的指标列表]
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|
+ {metrics_list_text}
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|
+
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|
+ [重要说明]
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|
+ 请确保：
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|
+ - 从提供的可用指标列表中选择最相关的指标
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|
+ - 为每个选定的指标提供清晰的名称和描述
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|
+ - 输出格式必须严格遵循上述JSON结构
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|
|
+ - 确保选择的指标能够满足用户查询的具体分析需求
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|
+
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|
+ [输出格式要求]
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+ 你必须且只能以 JSON 字符串 形式输出分析大纲，不得输出任何解释性自然语言。
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+ JSON 必须严格遵循以下结构约定:
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+ {{
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|
+ "chapter_title": "string",
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|
+ "sections": [
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|
|
+ {{
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|
|
+ "section_id": "string",
|
|
|
+ "section_title": "string",
|
|
|
+ "section_description": "string",
|
|
|
+ "metrics": {{
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|
|
+ "calculation_metrics": [
|
|
|
+ {{
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|
|
+ "metric_name": "string",
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|
|
+ "metric_description": "string"
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|
+ }}
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|
+ ],
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|
|
+ "statistical_metrics": [
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|
|
+ {{
|
|
|
+ "metric_name": "string",
|
|
|
+ "metric_description": "string"
|
|
|
+ }}
|
|
|
+ ],
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|
|
+ "analysis_metrics": [
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|
+ {{
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|
|
+ "metric_name": "string",
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|
|
+ "metric_description": "string"
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|
|
+ }}
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+ ]
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|
+ }}
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|
+ }}
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|
+ ]
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|
+ }}"""
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return base_prompt
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@@ -278,10 +278,10 @@ JSON 必须严格遵循以下结构约定:
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# 在prompt末尾添加业务背景信息
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full_prompt = f"""{prompt}
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|
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|
-【业务背景信息】
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|
-行业：{industry}
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|
|
-产品类型：经营贷
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|
-客群类型：小微企业"""
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|
+ 【业务背景信息】
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|
+ 行业：{industry}
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|
|
+ 产品类型：经营贷
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|
|
+ 客群类型：小微企业"""
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|
messages = [
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|
|
("system", "你是一名专业的报告大纲生成专家，必须输出完整、有效的JSON格式，包含所有必需字段。"),
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@@ -537,32 +537,33 @@ JSON 必须严格遵循以下结构约定:
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|
|
try:
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|
|
missing_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
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|
|
- ("system", """你是一个专业的指标推荐专家，需要根据用户查询的关键词，识别出可能缺失的关键指标。
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|
|
-
|
|
|
-请分析：
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|
|
-1. 用户关心的分析维度（收入、支出、排名、趋势等）
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|
|
-2. 已选择的指标
|
|
|
-3. 可用的指标库
|
|
|
-
|
|
|
-推荐一些重要的缺失指标，帮助完善分析报告。
|
|
|
-
|
|
|
-返回格式：
|
|
|
-只返回指标名称列表，用换行符分隔，不要其他解释。
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|
|
-
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|
-示例：
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|
-总收入分析
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|
|
-支出占比统计
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|
|
-交易对手排名"""),
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|
- ("human", """查询关键词：{keywords}
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|
-
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|
|
-已选择的指标：
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|
|
-{selected_metrics}
|
|
|
-
|
|
|
-可用指标库：
|
|
|
-{available_metrics}
|
|
|
-
|
|
|
-请推荐一些重要的缺失指标。""")
|
|
|
- ])
|
|
|
+ ("system", """
|
|
|
+ 你是一个专业的指标推荐专家，需要根据用户查询的关键词，识别出可能缺失的关键指标。
|
|
|
+
|
|
|
+ 请分析：
|
|
|
+ 1. 用户关心的分析维度（收入、支出、排名、趋势等）
|
|
|
+ 2. 已选择的指标
|
|
|
+ 3. 可用的指标库
|
|
|
+
|
|
|
+ 推荐一些重要的缺失指标，帮助完善分析报告。
|
|
|
+
|
|
|
+ 返回格式：
|
|
|
+ 只返回指标名称列表，用换行符分隔，不要其他解释。
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|
|
+
|
|
|
+ 示例：
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|
|
+ 总收入分析
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|
|
+ 支出占比统计
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|
|
+ 交易对手排名"""),
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|
|
+ ("human", """查询关键词：{keywords}
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|
|
+
|
|
|
+ 已选择的指标：
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|
|
+ {selected_metrics}
|
|
|
+
|
|
|
+ 可用指标库：
|
|
|
+ {available_metrics}
|
|
|
+
|
|
|
+ 请推荐一些重要的缺失指标。""")
|
|
|
+ ])
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# 格式化输入
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selected_list = '\n'.join(selected_metric_names) if selected_metric_names else '无'
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@@ -606,30 +607,31 @@ JSON 必须严格遵循以下结构约定:
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available_metric_ids = {m.metric_id for m in outline.global_metrics}
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|
assign_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
|
|
|
- ("system", """你是一个专业的报告结构专家，需要将全局指标智能分配到各个章节。
|
|
|
-
|
|
|
-分配原则：
|
|
|
-1. 每个章节分配3-5个最相关的指标
|
|
|
-2. 指标应与章节内容高度相关
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|
|
-3. 避免重复分配相同的指标
|
|
|
-4. 优先分配核心指标到主要章节
|
|
|
-
|
|
|
-返回格式：
|
|
|
-为每个章节返回指标ID列表，用分号分隔章节，格式如下：
|
|
|
-章节ID:指标ID1,指标ID2,指标ID3
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|
|
-
|
|
|
-示例：
|
|
|
-sec_1:metric-total_income,metric-expense_trend,metric-profit_margin
|
|
|
-sec_2:metric-customer_analysis,metric-market_share"""),
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|
|
- ("human", """报告标题：{report_title}
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|
-
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|
-章节列表：
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|
-{sections}
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|
-
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|
-可用指标：
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|
-{available_metrics}
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|
-
|
|
|
-请为每个章节分配最合适的指标ID。""")
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|
|
+ ("system", """
|
|
|
+ 你是一个专业的报告结构专家，需要将全局指标智能分配到各个章节。
|
|
|
+
|
|
|
+ 分配原则：
|
|
|
+ 1. 每个章节分配3-5个最相关的指标
|
|
|
+ 2. 指标应与章节内容高度相关
|
|
|
+ 3. 避免重复分配相同的指标
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|
|
+ 4. 优先分配核心指标到主要章节
|
|
|
+
|
|
|
+ 返回格式：
|
|
|
+ 为每个章节返回指标ID列表，用分号分隔章节，格式如下：
|
|
|
+ 章节ID:指标ID1,指标ID2,指标ID3
|
|
|
+
|
|
|
+ 示例：
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|
|
+ sec_1:metric-total_income,metric-expense_trend,metric-profit_margin
|
|
|
+ sec_2:metric-customer_analysis,metric-market_share"""),
|
|
|
+ ("human", """报告标题：{report_title}
|
|
|
+
|
|
|
+ 章节列表：
|
|
|
+ {sections}
|
|
|
+
|
|
|
+ 可用指标：
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|
|
+ {available_metrics}
|
|
|
+
|
|
|
+ 请为每个章节分配最合适的指标ID。""")
|
|
|
])
|
|
|
|
|
|
# 格式化输入
|
|
|
@@ -829,23 +831,24 @@ sec_2:metric-customer_analysis,metric-market_share"""),
|
|
|
|
|
|
# 使用大模型进行语义匹配
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|
match_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
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|
|
- ("system", """你是一个专业的指标匹配专家，需要根据指标名称和描述，从提供的知识库中找到最合适的匹配项。
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|
|
-
|
|
|
-请分析指标的语义含义和计算逻辑，判断哪个知识项最匹配。
|
|
|
-
|
|
|
-返回格式：
|
|
|
-如果找到匹配：返回知识ID
|
|
|
-如果未找到匹配：返回空字符串 ""
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|
|
-
|
|
|
-只返回知识ID或空字符串，不要其他解释。"""),
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|
|
- ("human", """指标信息：
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-名称：{metric_name}
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-描述：{metric_description}
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|
-
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|
|
-可用知识库：
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|
|
-{knowledge_list}
|
|
|
-
|
|
|
-请判断这个指标是否与知识库中的某个项目匹配。如果匹配，返回对应的知识ID；如果不匹配，返回空字符串。""")
|
|
|
+ ("system", """
|
|
|
+ 你是一个专业的指标匹配专家，需要根据指标名称和描述，从提供的知识库中找到最合适的匹配项。
|
|
|
+
|
|
|
+ 请分析指标的语义含义和计算逻辑，判断哪个知识项最匹配。
|
|
|
+
|
|
|
+ 返回格式：
|
|
|
+ 如果找到匹配：返回知识ID
|
|
|
+ 如果未找到匹配：返回空字符串 ""
|
|
|
+
|
|
|
+ 只返回知识ID或空字符串，不要其他解释。"""),
|
|
|
+ ("human", """指标信息：
|
|
|
+ 名称：{metric_name}
|
|
|
+ 描述：{metric_description}
|
|
|
+
|
|
|
+ 可用知识库：
|
|
|
+ {knowledge_list}
|
|
|
+
|
|
|
+ 请判断这个指标是否与知识库中的某个项目匹配。如果匹配，返回对应的知识ID；如果不匹配，返回空字符串。""")
|
|
|
])
|
|
|
|
|
|
# 构建知识库描述
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