feat(roundtable): xdfx 行动名喂入 summary/抽取 + 第三步意图理解增强
- xdfx：把本次「行动名称」喂进 summary 材料(buildMaterials 加 actionName) 与结构化抽取 材料(flow_extract._material 加【本次行动】抬头)，让报告/流程图都贴着该行动展开 - 第三步意图识别(classify_flow_intent)增强：新增 can_ingest 上下文 + ingest 意图；重写 _INTENT_SYS 走语义理解——「介绍/解释/为什么/总结一下」等对内容的提问→qa(文字答)； 「帮我入库」(可入库时)→ingest→直接入库；能判断就给具体意图不轻易 unclear； 不可入库时误判 ingest 自动降级 qa。前端 classifyFlowIntent 传 canIngest，ask 新增 ingest 分支 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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@@ -12,7 +12,7 @@ import { getBackendBaseURL } from "@/core/config";
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import type { FlowGraphData } from "@/roundtable-planning/lib/flow-graph";
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/** 第三步输入框意图分类结果（与后端 /intent 对应）。 */
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export type FlowIntent = "regenerate_report" | "modify_flow" | "regenerate_flow" | "qa" | "unclear";
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export type FlowIntent = "regenerate_report" | "modify_flow" | "regenerate_flow" | "ingest" | "qa" | "unclear";
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/**
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* 识别第三步输入框消息的意图（一次模型调用）。失败回退 "unclear"（前端发起澄清）。
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@@ -22,6 +22,8 @@ export async function classifyFlowIntent(req: {
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message: string;
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hasReport: boolean;
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hasFlow: boolean;
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/** 当前是否可入库（入库按钮已出现、未入库）；为真才允许识别出 ingest 意图。 */
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canIngest?: boolean;
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||||
model?: string;
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||||
signal?: AbortSignal;
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||||
}): Promise<{ intent: FlowIntent; reason: string }> {
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@@ -33,6 +35,7 @@ export async function classifyFlowIntent(req: {
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message: req.message,
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||||
has_report: req.hasReport,
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||||
has_flow: req.hasFlow,
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can_ingest: req.canIngest ?? false,
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model: req.model,
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||||
}),
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||||
signal: req.signal,
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||||
|
||||
@@ -180,10 +180,19 @@ function buildMaterials(opts: {
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seatDeliveries: ReportSeatDelivery[];
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||||
consensusText: string;
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||||
coordinatorPrompt?: string | null;
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||||
/** xdfx：本次「行动名称」，作为材料抬头喂进总结（报告围绕该行动展开）。 */
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actionName?: string | null;
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||||
}): string {
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const { intentReady, seatDeliveries, consensusText, coordinatorPrompt } = opts;
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||||
const { intentReady, seatDeliveries, consensusText, coordinatorPrompt, actionName } = opts;
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||||
const parts: string[] = [];
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||||
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const an = actionName?.trim();
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if (an) {
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parts.push("# 本次行动");
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parts.push(an);
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parts.push("");
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}
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const cp = coordinatorPrompt?.trim();
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if (cp) {
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parts.push("# 业务链总控编排提示（最高优先级，按它的关注点/结构/口径来组织报告）");
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@@ -295,6 +304,7 @@ function buildSummaryPrompt(opts: {
|
||||
seatDeliveries: ReportSeatDelivery[];
|
||||
consensusText: string;
|
||||
coordinatorPrompt?: string | null;
|
||||
actionName?: string | null;
|
||||
flowMode?: boolean;
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||||
}): string {
|
||||
const parts: string[] = [];
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||||
@@ -1262,6 +1272,9 @@ export function useStep3Summary(
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seatDeliveries,
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consensusText,
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coordinatorPrompt,
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// xdfx（7BF）：把本次行动名称喂进总结材料，让报告围绕该行动展开。
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actionName:
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ingestBusinessCodeRef.current === "7BF" ? readActionDetail()?.actionName ?? null : null,
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flowMode,
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});
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await streamOnce({ bubbleId, prompt, aborter, flowRound: flowMode });
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||||
@@ -1518,10 +1531,17 @@ export function useStep3Summary(
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if (!intent) {
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// **立刻**显示「智能体调度中」气泡（不等意图接口返回），消除连接卡顿时的"卡住"感。
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dispatchBubbleId = appendStreamingDialogue({ sender: "智能体", avatarType: "blue" });
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||||
// 入库可用（按钮已出现、未入库 / 未在跑）时把 canIngest 传给意图识别——让「帮我入库」被识别为
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// ingest 而不是落到 qa/unclear（之前主分类器不懂入库，只有「稍后入库待命」时才识别入库，是个缺口）。
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const canIngestNow =
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ingestAvailableRef.current &&
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ingestStatusRef.current !== "running" &&
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ingestStatusRef.current !== "done";
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const r = await classifyFlowIntent({
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message: text,
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hasReport: !!currentMdRef.current.trim(),
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hasFlow: !!flowGraphRef.current,
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canIngest: canIngestNow,
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||||
model: selectedModel || undefined,
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||||
});
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||||
intent = r.intent;
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||||
@@ -1533,6 +1553,12 @@ export function useStep3Summary(
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||||
setPendingFlowClarification(text); // 组件渲染选项让用户自己定
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return;
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}
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if (intent === "ingest") {
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// 识别为入库（后端已保证仅 can_ingest 时才会返回 ingest）→ 直接入库；复用调度气泡。
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if (dispatchBubbleId != null) finalizeDialogue(dispatchBubbleId, "正在入库…", "入库中");
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||||
await runIngest();
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return;
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}
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if (intent === "regenerate_flow" || intent === "modify_flow") {
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const flowAborter = new AbortController();
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aborterRef.current = flowAborter;
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@@ -78,11 +78,14 @@ class FlowIntentRequest(BaseModel):
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message: str = ""
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has_report: bool = False
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has_flow: bool = False
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# 当前是否可入库（结构化抽取智能体已判定有适配本场景的入库技能、入库按钮已出现且未入库）。
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# 为真时才允许识别出 ingest 意图——否则「帮我入库」回退为 qa/unclear。
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can_ingest: bool = False
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model: str | None = Field(default=None)
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||||
# 意图枚举（与前端路由一一对应）。
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_INTENTS = {"regenerate_report", "modify_flow", "regenerate_flow", "qa", "unclear"}
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||||
# 意图枚举（与前端路由一一对应）。ingest 仅在 can_ingest=true 时可用。
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||||
_INTENTS = {"regenerate_report", "modify_flow", "regenerate_flow", "ingest", "qa", "unclear"}
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# ── flow-json 容错解析（Python 版，对齐前端 lib/flow-graph.ts）──────────────
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@@ -434,13 +437,16 @@ _STRUCTURE = (
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def _material(req: FlowExtractRequest) -> str:
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# xdfx：把本次「行动名称」作为材料抬头喂进去（根节点就是它），让抽取贴着这条行动展开。
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action = (req.root_label or "").strip()
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prefix = f"【本次行动】{action}\n\n" if action else ""
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report = (req.report_md or "").strip()
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if report:
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return "===== 方案总结报告全文（数据来源，逐条抽取，勿改写）=====\n" + report + "\n===== 报告结束 ====="
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||||
return prefix + "===== 方案总结报告全文（数据来源，逐条抽取，勿改写）=====\n" + report + "\n===== 报告结束 ====="
|
||||
seats = [s for s in req.seat_deliveries if (s.content or "").strip()]
|
||||
if seats:
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body = "\n\n".join(f"## 席位{i + 1}：{s.sender or '（未具名席位）'}\n{s.content.strip()}" for i, s in enumerate(seats))
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||||
return "===== 各席位交付产物（数据来源，逐条抽取，勿改写）=====\n" + body + "\n===== 交付结束 ====="
|
||||
return prefix + "===== 各席位交付产物（数据来源，逐条抽取，勿改写）=====\n" + body + "\n===== 交付结束 ====="
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
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@@ -703,23 +709,33 @@ def _parse_intent_json(text: str) -> dict[str, Any] | None:
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_INTENT_SYS = (
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"你是圆桌「方案总结」第三步输入框的**意图识别器**。第三步有两类产物：方案总结报告(Markdown) 和 结构化流程图。"
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||||
"用户在输入框发了一条消息，请判断他的**真实意图**，只输出一个 JSON 对象（不要解释、不要 markdown 代码块、用英文双引号）：\n"
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||||
"你是圆桌「方案总结」第三步对话的**意图识别器**，也是个能帮用户的助手。第三步已产出：方案总结报告(Markdown)、"
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||||
"结构化流程图，可能还可把成果入库到知识库。用户在对话框发了一条消息，请**按语义理解他真正想干什么**"
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||||
"（不要只做关键词匹配），只输出一个 JSON 对象（不要解释、不要 markdown 代码块、用英文双引号）：\n"
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||||
'{"intent":"<枚举>","reason":"<一句话依据>"}\n'
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||||
"intent 只能取其一：\n"
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"- regenerate_report：想重新分析 / 重写【方案总结报告】（如「重新生成报告」「报告再写一版」「重新分析一下」）；\n"
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||||
"- modify_flow：想修改**当前流程图**的某些节点/连线（如「把目的1改成X」「删掉第3个行为体」「加个验收节点」「流程图这里调整下」）；\n"
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||||
"intent 取值：\n"
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||||
"- regenerate_report：想**重做/重写整份**方案总结报告（如「重新生成报告」「报告再写一版」「重新分析一下」）；\n"
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||||
"- modify_flow：想**修改当前流程图**的节点/连线（如「把目的1改成X」「删掉第3个行为体」「加个验收节点」「这一层调整下」）；\n"
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||||
"- regenerate_flow：想**重新生成整张**流程图（如「重新画流程图」「流程图重来」「重新结构化输出」）；\n"
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||||
"- qa：只是提问 / 咨询，不需要改任何产物（如「为什么选 OTA 平台」「这个目的什么意思」）；\n"
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"- unclear：意图不明确、无法判断要改报告还是改流程图还是提问（如只说「改一下」「不对」「重来」而没指明对象）。\n"
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||||
"判断要点：结合下面给出的上下文（是否已有报告 / 是否已有流程图）；当前已有流程图时，含「节点/连线/这一层/这个目的/行为体…改/删/加」之类多半是 modify_flow；"
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||||
"明确提到「报告」才是 regenerate_report；只有完全无法判断对象时才用 unclear。\n"
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"- ingest：想把本次成果**入库/沉淀/存进知识库**（如「帮我入库」「入库吧」「把方案存进知识库」「沉淀一下」）；\n"
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||||
"- qa：**提问 / 要求解释、介绍、概述、答疑**，只需用文字回答、不改任何产物（如「介绍一下这报告的内容」"
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"「这方案主要讲了啥」「为什么选 OTA 平台」「风险最高的是哪条」「帮我看看有没有遗漏」「总结成几句话」）；\n"
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"- unclear：**实在**判断不出他想做哪件事（如只说「改一下」「不对」「重来」「再说」且无任何指向）。\n"
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||||
"判断要点：\n"
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"1. **优先识别出明确意图，不要动不动就 unclear**——只要能合理判断就给具体意图；尤其『介绍/讲讲/解释/说明/"
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||||
"为什么/是什么/有没有/帮我看/概述/总结一下』这类是**对内容的提问** → 一律 qa（用文字答），不要误判成重做报告。\n"
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||||
"2. 含『节点/连线/这一层/这个目的/行为体/流程图…的 改/删/加/换』 → modify_flow（前提是已有流程图）。\n"
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||||
"3. 明确说『报告』要重写/重做才是 regenerate_report；只是问报告内容是 qa。\n"
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"4. **入库类意图只有在下文上下文标注「可入库=是」时才允许返回 ingest**；若标注不可入库，用户提入库就归 qa"
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"（用文字说明当前不可入库/无适配技能）。\n"
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"示例：\n"
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'「再帮我生成一次报告」→ {"intent":"regenerate_report","reason":"明确要求重新生成报告"}\n'
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'「把目的1的名称改短点」→ {"intent":"modify_flow","reason":"要求修改流程图某节点"}\n'
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'「流程图重新画一张」→ {"intent":"regenerate_flow","reason":"要求重画整张流程图"}\n'
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||||
'「OTA 平台为什么是直接行为体」→ {"intent":"qa","reason":"纯提问不改产物"}\n'
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||||
'「改一下」→ {"intent":"unclear","reason":"没说改报告还是流程图"}'
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||||
'「帮我介绍一下这报告中的内容」→ {"intent":"qa","reason":"要求介绍报告内容，属提问答疑"}\n'
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||||
'「这方案为什么这么定」→ {"intent":"qa","reason":"询问方案理由"}\n'
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'「帮我入库」(可入库=是) → {"intent":"ingest","reason":"明确要求入库且当前可入库"}\n'
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||||
'「再帮我生成一次报告」→ {"intent":"regenerate_report","reason":"明确要求重做报告"}\n'
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||||
'「把目的1的名称改短点」→ {"intent":"modify_flow","reason":"修改流程图某节点"}\n'
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||||
'「流程图重新画一张」→ {"intent":"regenerate_flow","reason":"重画整张流程图"}\n'
|
||||
'「改一下」→ {"intent":"unclear","reason":"没说改什么"}'
|
||||
)
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@@ -729,7 +745,11 @@ async def classify_flow_intent(request: Request, payload: FlowIntentRequest = Bo
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msg = (payload.message or "").strip()
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if not msg:
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return {"intent": "unclear", "reason": "空消息"}
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ctx = f"当前上下文：{'已生成报告' if payload.has_report else '尚无报告'}；{'已生成流程图' if payload.has_flow else '尚无流程图'}。"
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ctx = (
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f"当前上下文：{'已生成报告' if payload.has_report else '尚无报告'}；"
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f"{'已生成流程图' if payload.has_flow else '尚无流程图'}；"
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f"可入库={'是' if payload.can_ingest else '否'}。"
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)
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try:
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model = create_chat_model(name=_resolve_model(payload.model), thinking_enabled=False)
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res = await model.ainvoke(
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@@ -740,6 +760,9 @@ async def classify_flow_intent(request: Request, payload: FlowIntentRequest = Bo
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||||
intent = _as_str(obj.get("intent")).lower()
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if intent not in _INTENTS:
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intent = "unclear"
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# 不可入库时模型若误判 ingest → 降级为 qa（用文字说明当前不可入库），不要触发入库。
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if intent == "ingest" and not payload.can_ingest:
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intent = "qa"
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return {"intent": intent, "reason": _as_str(obj.get("reason"))}
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||||
except Exception: # noqa: BLE001 — 分类失败不致命，回退澄清让用户自己定
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logger.warning("flow intent classify failed", exc_info=True)
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