Files
ERP/ai procurement/app/nlu.py
T

150 lines
7.0 KiB
Python

"""Natural-language understanding: Persian free text → typed intent + entities.
One chat/completions call per message with JSON-mode output. The prompt embeds
the current draft summary so the model can decide between "start a new
activity" and "refine the open draft" (update_draft with a partial patch).
"""
import json
import logging
import re
import httpx
from app.config import Settings
logger = logging.getLogger("bot.nlu")
PERSIAN_DIGITS = str.maketrans("۰۱۲۳۴۵۶۷۸۹٠١٢٣٤٥٦٧٨٩", "01234567890123456789")
def normalize_digits(text: str) -> str:
return (text or "").translate(PERSIAN_DIGITS)
ZWNJ = "\u200c"
def normalize_text(text: str) -> str:
"""Normalize Persian text for fuzzy matching (ZWNJ, arabic ya/ka, spaces)."""
t = normalize_digits(text or "")
t = t.replace(ZWNJ, " ").replace("ي", "ی").replace("ك", "ک")
t = re.sub(r"\s+", " ", t).strip().lower()
return t
INTENTS = [
"register_quote", # ثبت استعلام/پیشنهاد جدید از یک تأمین‌کننده
"update_draft", # تکمیل/اصلاح پیش‌نویس باز (patch روی آن)
"commit_draft", # «ثبت کن» / «تأیید» — commit the open draft
"discard_draft", # «بی‌خیال» / «لغو»
"show_draft", # «وضعیت پیش‌نویس؟»
"add_supplier",
"add_material",
"status_query", # پرس‌وجو: استعلام‌های در انتظار / به‌زودی منقضی / ...
"accept_quote", # پذیرش یک استعلام
"arrive_items", # اعلام رسیدن اقلام
"help",
"unknown",
]
SYSTEM_PROMPT = """تو دستیار تدارکات یک ERP فارسی هستی. ورودی تو پیام صوتی/متنی کاربر است.
یک JSON و فقط JSON برگردان (بدون توضیح اضافه) با این شکل:
{
"intent": یکی از {intents},
"patch": {شکل partial هر فعالیتی که کاربر داده},
"confidence": 0.0..1.0
}
قوانین:
- اگر پیام کاربر اطلاعات جدیدی به پیش‌نویسِ باز اضافه می‌کند یا اصلاح می‌کند → intent="update_draft" و patch شامل فقط فیلدهای جدید/تغییریافته.
- اگر عبارت تأیید نهایی است (مثل «ثبت کن»، «همینه، ثبتش کن») → intent="commit_draft".
- اگر لغو است («بی‌خیال»، «لغو») → intent="discard_draft".
- اگر سؤال درباره وضعیت است → intent="status_query".
- اگر درباره پذیرش استعلام است → intent="accept_quote" و در patch.target نام تأمین‌کننده/استعلام.
- اگر درباره اعلام رسیدن اقلام است → intent="arrive_items" و در patch.target نام تأمین‌کننده/استعلام و در patch.arrivals مقادیر.
- برای کالاها: material_name فقط نام کلی کالا باشد (مانند «میلگرد» یا «لوله»)؛ کارخانه یا برند در brand_name؛ و مشخصات فنی (مثل سایز یا گرید) در آرایه specs قرار گیرد.
- برای شرایط پرداخت: در صورت ذکر اقساط/موعد و مبالغ، در milestones: [{"due_date": "YYYY-MM-DD", "amount": number}] قرار بده.
شکل patch برای intent="register_quote"/"update_draft":
{"supplier_name": str, "project_name": str, "project_names": [str], "is_official": bool, "notes": str, "expiry_date": "YYYY-MM-DD",
"items": [{"material_name": str, "brand_name": str, "specs": [str], "quantity": number, "unit_name": str, "unit_price": number, "notes": str}],
"payment_terms": [{"label": str, "milestones": [{"due_date": "YYYY-MM-DD", "amount": number}], "discount_type": "none|percent|fixed", "discount_value": number}]}
شکل patch برای intent="add_supplier":
{"supplier": {"name": str, "category_name": str, "phone": str, "location": str, "contact_person": str}}
شکل patch برای intent="add_material":
{"material": {"name": str, "unit_name": str, "topic": str}}
شکل patch برای intent="status_query":
{"query": {"kind": "pending|accepted|arrived|expiring|recent", "supplier_name": str, "project_name": str, "days": int}}
شکل patch برای intent="accept_quote"/"arrive_items":
{"target": {"supplier_name": str, "project_name": str, "quote_id": str},
"arrivals": [{"material_name": str, "quantity": number, "quality_note": str}]}
{draft_block}
"""
def _build_system_prompt(draft_summary: str | None) -> str:
intents = ", ".join(INTENTS)
prompt = SYSTEM_PROMPT.replace("{intents}", intents).replace("{draft_block}", "")
if draft_summary:
prompt += (
"\n\nپیش‌نویسِ باز فعلی کاربر (اگر مرتبط است به آن تکیه کن و فیلدهای تکراری را بازنویسی نکن):\n"
+ draft_summary
)
return prompt
def _extract_json(raw: str) -> dict | None:
raw = (raw or "").strip()
if raw.startswith("```"):
raw = re.sub(r"^```[a-zA-Z]*\n?", "", raw).rstrip("`").strip()
start = raw.find("{")
end = raw.rfind("}")
if start == -1 or end <= start:
return None
try:
return json.loads(raw[start : end + 1])
except json.JSONDecodeError:
return None
async def understand(settings: Settings, text: str, draft_summary: str | None = None) -> dict:
"""Return {"intent": ..., "patch": {...}, "confidence": ...}; never raises."""
fallback = {"intent": "unknown", "patch": {}, "confidence": 0.0}
if not settings.AI_BASE_URL or not settings.AI_API_KEY:
logger.warning("AI provider not configured; cannot understand message")
return fallback
try:
async with httpx.AsyncClient(timeout=settings.LLM_TIMEOUT_SECONDS) as client:
resp = await client.post(
f"{settings.AI_BASE_URL.rstrip('/')}/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {settings.AI_API_KEY}"},
json={
"model": settings.LLM_MODEL,
"messages": [
{"role": "system", "content": _build_system_prompt(draft_summary)},
{"role": "user", "content": normalize_digits(text)},
],
"temperature": 0.1,
"response_format": {"type": "json_object"},
},
)
if resp.status_code != 200:
logger.error("LLM HTTP %s: %s", resp.status_code, resp.text[:300])
return fallback
content = ((resp.json() or {}).get("choices") or [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
parsed = _extract_json(content)
if not parsed or parsed.get("intent") not in INTENTS:
logger.warning("unparseable LLM output: %r", content[:200])
return fallback
parsed.setdefault("patch", {})
return parsed
except (httpx.HTTPError, json.JSONDecodeError, KeyError, TypeError):
logger.exception("NLU failure")
return fallback