From a57bfa969b4bba6d1f6b4aea9d13d74854738c58 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 12975 <1297598740@qq.com> Date: Thu, 29 Jan 2026 22:15:02 +0800 Subject: [PATCH] 123 --- internal/service/ai_bookkeeping_service.go | 213 ++++++++++++++++----- 1 file changed, 164 insertions(+), 49 deletions(-) diff --git a/internal/service/ai_bookkeeping_service.go b/internal/service/ai_bookkeeping_service.go index 37a56e1..da80719 100644 --- a/internal/service/ai_bookkeeping_service.go +++ b/internal/service/ai_bookkeeping_service.go @@ -874,10 +874,37 @@ func (s *AIBookkeepingService) ProcessChat(ctx context.Context, userID uint, ses Content: message, }) - // 检测是否为消费建议意图（想吃/想买/想喝等） + // 1. 获取财务上下文（用于所有高级功能） + fc, err := s.GetUserFinancialContext(ctx, userID) + if err != nil { + // 降级处理，不中断流程 + fmt.Printf("Failed to get financial context: %v\n", err) + } + + // 2. 检测纯查询意图（预算、资产、统计） + queryIntent := s.detectQueryIntent(message) + if queryIntent != "" && fc != nil { + responseMsg := s.handleQueryIntent(ctx, queryIntent, message, fc) + + response := &AIChatResponse{ + SessionID: session.ID, + Message: responseMsg, + Intent: queryIntent, + Params: session.Params, // 保持参数上下文 + } + + // 记录 AI 回复 + session.Messages = append(session.Messages, ChatMessage{ + Role: "assistant", + Content: response.Message, + }) + return response, nil + } + + // 3. 检测消费建议意图（想吃/想买/想喝等） isSpendingAdvice := s.isSpendingAdviceIntent(message) - // Parse intent + // Parse intent for transaction params, responseMsg, err := s.llmService.ParseIntent(ctx, message, session.Messages[:len(session.Messages)-1]) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed to parse intent: %w", err) @@ -933,14 +960,9 @@ func (s *AIBookkeepingService) ProcessChat(ctx context.Context, userID uint, ses Params: session.Params, } - // 如果是消费建议意图且有金额，获取财务上下文并综合分析 + // 4. 处理消费建议意图 if isSpendingAdvice && session.Params.Amount != nil { response.Intent = "spending_advice" - - // 获取财务上下文 - fc, _ := s.GetUserFinancialContext(ctx, userID) - - // 生成综合分析建议 advice := s.generateSpendingAdvice(ctx, message, session.Params, fc) if advice != "" { response.Message = advice @@ -952,6 +974,7 @@ func (s *AIBookkeepingService) ProcessChat(ctx context.Context, userID uint, ses if len(missingFields) > 0 { response.NeedsFollowUp = true response.FollowUpQuestion = s.generateFollowUpQuestion(missingFields) + // 如果有了更好的建议回复（来自 handleQuery 或 spendingAdvice），且是 FollowUp，优先保留建议的部分内容或组合 if response.Message == "" || response.Message == responseMsg { response.Message = response.FollowUpQuestion } @@ -984,6 +1007,117 @@ func (s *AIBookkeepingService) ProcessChat(ctx context.Context, userID uint, ses return response, nil } +// detectQueryIntent 检测用户查询意图 +func (s *AIBookkeepingService) detectQueryIntent(message string) string { + budgetKeywords := []string{"预算", "剩多少", "还能花", "余额"} // 注意：余额可能指账户余额，这里简化处理 + assetKeywords := []string{"资产", "多少钱", "家底", "存款", "身家", "总钱"} + statsKeywords := []string{"花了多少", "支出", "账单", "消费", "统计"} + + for _, kw := range budgetKeywords { + if strings.Contains(message, kw) { + return "query_budget" + } + } + for _, kw := range assetKeywords { + if strings.Contains(message, kw) { + return "query_assets" + } + } + for _, kw := range statsKeywords { + if strings.Contains(message, kw) { + return "query_stats" + } + } + return "" +} + +// handleQueryIntent 处理查询意图并生成 LLM 回复 +func (s *AIBookkeepingService) handleQueryIntent(ctx context.Context, intent string, message string, fc *FinancialContext) string { + if s.config.OpenAIAPIKey == "" { + return "抱歉，我的大脑（API Key）似乎离家出走了，无法思考..." + } + + // 计算人设模式 + personaMode := "balance" // 默认平衡 + healthScore := 60 // 默认及格 + + // 简单估算健康分 (需与前端算法保持一致性趋势) + if fc.TotalAssets > 0 { + ratio := (fc.TotalAssets - fc.TotalLiabilities) / fc.TotalAssets + healthScore = 40 + int(ratio*50) + } + + if healthScore > 80 { + personaMode = "rich" + } else if healthScore <= 40 { + personaMode = "poor" + } + + // 构建 Prompt + systemPrompt := fmt.Sprintf(`你是「小金」，Novault 的首席财务 AI。 +当前模式：%s (根据用户财务健康分 %d 判定) + +角色设定： +- **rich (富裕)**：撒娇卖萌，夸用户会赚钱，鼓励适度享受。用词：哎哟、不错哦、老板大气。 +- **balance (平衡)**：理性贴心，温和提醒。用词：虽然、但是、建议。 +- **poor (吃土)**：毒舌、阴阳怪气、恨铁不成钢。用词：啧啧、清醒点、吃土、西北风。 + +用户意图：%s +用户问题：「%s」 + +财务数据上下文： +%s + +要求： +1. 根据意图提取并回答关键数据（预算剩余、总资产、或本月支出）。 +2. 必须符合当前人设模式的语气。 +3. 回复简短有力（100字以内）。 +4. 不要罗列所有数据，只回答用户问的。`, + personaMode, healthScore, intent, message, s.formatFinancialContextForLLM(fc)) + + messages := []ChatMessage{ + {Role: "system", Content: systemPrompt}, + {Role: "user", Content: message}, + } + + return s.callLLM(ctx, messages) +} + +// formatFinancialContextForLLM 格式化上下文给 LLM +func (s *AIBookkeepingService) formatFinancialContextForLLM(fc *FinancialContext) string { + data, _ := json.MarshalIndent(fc, "", " ") + return string(data) +} + +// callLLM 通用 LLM 调用 helper +func (s *AIBookkeepingService) callLLM(ctx context.Context, messages []ChatMessage) string { + reqBody := ChatCompletionRequest{ + Model: s.config.ChatModel, + Messages: messages, + Temperature: 0.8, // 稍微调高以增加人设表现力 + } + + jsonBody, _ := json.Marshal(reqBody) + req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", s.config.OpenAIBaseURL+"/chat/completions", bytes.NewReader(jsonBody)) + if err != nil { + return "思考中断..." + } + req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+s.config.OpenAIAPIKey) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + resp, err := s.llmService.httpClient.Do(req) + if err != nil || resp.StatusCode != http.StatusOK { + return "大脑短路了..." + } + defer resp.Body.Close() + + var chatResp ChatCompletionResponse + if err := json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&chatResp); err != nil || len(chatResp.Choices) == 0 { + return "..." + } + return strings.TrimSpace(chatResp.Choices[0].Message.Content) +} + // isSpendingAdviceIntent 检测是否为消费建议意图 func (s *AIBookkeepingService) isSpendingAdviceIntent(message string) bool { keywords := []string{"想吃", "想喝", "想买", "想花", "打算买", "准备买", "要不要", "可以买", "能买", "想要"} @@ -998,63 +1132,44 @@ func (s *AIBookkeepingService) isSpendingAdviceIntent(message string) bool { // generateSpendingAdvice 生成消费建议 func (s *AIBookkeepingService) generateSpendingAdvice(ctx context.Context, message string, params *AITransactionParams, fc *FinancialContext) string { if s.config.OpenAIAPIKey == "" || fc == nil { - // 无 API 或无上下文，返回简单建议 if params.Amount != nil { return fmt.Sprintf("记下来！%.0f元的%s", *params.Amount, params.Note) } return "" } - // 构建综合分析 prompt - fcJSON, _ := json.Marshal(fc) + // 动态人设逻辑 + personaMode := "balance" + healthScore := 60 + if fc.TotalAssets > 0 { + ratio := (fc.TotalAssets - fc.TotalLiabilities) / fc.TotalAssets + healthScore = 40 + int(ratio*50) + } + if healthScore > 80 { + personaMode = "rich" + } else if healthScore <= 40 { + personaMode = "poor" + } - prompt := fmt.Sprintf(`你是「小金」，用户的贴心理财助手。性格活泼、接地气、偶尔毒舌但心软。 + prompt := fmt.Sprintf(`你是「小金」，Novault 的首席财务 AI。 +当前模式：%s (根据用户财务健康分 %d 判定) +角色设定： +- **rich**: 鼓励享受，语气轻松。 +- **balance**: 理性建议，温和提醒。 +- **poor**: 毒舌劝阻，语气严厉。 用户说：「%s」 - -用户财务状况： +财务数据： %s -请综合分析后给出建议，要求： -1. 根据预算剩余和消费趋势判断是否应该消费 -2. 如果预算紧张，委婉劝阻或建议替代方案 -3. 如果预算充足，可以鼓励适度消费 -4. 用轻松幽默的语气，像朋友聊天一样 -5. 回复60-100字左右，不要太长 - -直接输出建议，不要加前缀。`, message, string(fcJSON)) +请分析消费请求，给出建议。不要加前缀，直接回复。`, + personaMode, healthScore, message, s.formatFinancialContextForLLM(fc)) messages := []ChatMessage{ {Role: "user", Content: prompt}, } - reqBody := ChatCompletionRequest{ - Model: s.config.ChatModel, - Messages: messages, - Temperature: 0.7, - } - - jsonBody, _ := json.Marshal(reqBody) - req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", s.config.OpenAIBaseURL+"/chat/completions", bytes.NewReader(jsonBody)) - if err != nil { - return "" - } - - req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+s.config.OpenAIAPIKey) - req.Header.Set("Content-Type", "application/json") - - resp, err := s.llmService.httpClient.Do(req) - if err != nil || resp.StatusCode != http.StatusOK { - return "" - } - defer resp.Body.Close() - - var chatResp ChatCompletionResponse - if err := json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&chatResp); err != nil || len(chatResp.Choices) == 0 { - return "" - } - - return strings.TrimSpace(chatResp.Choices[0].Message.Content) + return s.callLLM(ctx, messages) } // mergeParams merges new params into existing params