package com.trafficaudit.llmintegration.service;
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import cn.hutool.http.HttpRequest;
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import cn.hutool.http.HttpResponse;
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import cn.hutool.json.JSONArray;
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import cn.hutool.json.JSONObject;
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import cn.hutool.json.JSONUtil;
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import com.trafficaudit.llmintegration.config.DeepSeekConfig;
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import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
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import org.springframework.stereotype.Service;
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import javax.annotation.Resource;
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import java.util.Arrays;
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import java.util.List;
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import java.util.Map;
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@Slf4j
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@Service
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public class LLMService {
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private static final int MAX_TOOL_ROUNDS = 10;
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@Resource
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private DeepSeekConfig config;
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@Resource
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private DbQueryExecutor dbQueryExecutor;
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public String chat(String prompt) {
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JSONObject body = JSONUtil.createObj()
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.set("model", config.getModel())
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.set("messages", new JSONArray()
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.put(JSONUtil.createObj()
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.set("role", "user")
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.set("content", prompt)))
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.set("temperature", 0.3)
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.set("max_tokens", 1024);
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JSONObject result = post(body);
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if (result == null) {
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return null;
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}
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JSONArray choices = result.getJSONArray("choices");
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if (choices != null && !choices.isEmpty()) {
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return choices.getJSONObject(0).getJSONObject("message").getStr("content");
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}
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return null;
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}
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/**
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* 多轮对话：支持 query_database 工具调用，AI 可查询数据库后再回答。
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*/
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public String chatWithTools(List<Map<String, Object>> messages, Map<String, Object> context) {
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JSONArray msgs = new JSONArray();
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JSONObject sys = new JSONObject();
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sys.set("role", "system");
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sys.set("content", buildSystemPrompt(context));
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msgs.put(sys);
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for (Map<String, Object> m : messages) {
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JSONObject j = new JSONObject();
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j.set("role", m.get("role"));
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j.set("content", m.get("content"));
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msgs.put(j);
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}
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JSONObject dbTool = buildQueryDatabaseTool();
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String period = context.get("reportPeriod") == null ? null : String.valueOf(context.get("reportPeriod"));
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for (int round = 0; round < MAX_TOOL_ROUNDS; round++) {
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JSONObject body = JSONUtil.createObj()
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.set("model", config.getModel())
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.set("messages", msgs)
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.set("tools", new JSONArray().put(dbTool))
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.set("tool_choice", "auto")
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.set("temperature", 0.3)
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.set("max_tokens", 2048);
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JSONObject result = post(body);
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if (result == null) {
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return "AI 服务调用失败，请稍后重试";
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}
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JSONArray choices = result.getJSONArray("choices");
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if (choices == null || choices.isEmpty()) {
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return "AI 服务返回异常，请稍后重试";
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}
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JSONObject message = choices.getJSONObject(0).getJSONObject("message");
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JSONArray toolCalls = message.getJSONArray("tool_calls");
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if (toolCalls == null || toolCalls.isEmpty()) {
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String content = message.getStr("content");
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return content == null ? "（AI 未返回内容）" : content;
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}
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// 回传 assistant 消息（含工具调用），再逐个执行并回填 tool 结果
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JSONObject assistant = new JSONObject();
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assistant.set("role", "assistant");
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assistant.set("content", message.getStr("content"));
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JSONArray calls = new JSONArray();
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for (int i = 0; i < toolCalls.size(); i++) {
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JSONObject tc = toolCalls.getJSONObject(i);
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JSONObject call = new JSONObject();
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call.set("id", tc.getStr("id"));
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call.set("type", "function");
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JSONObject fn = new JSONObject();
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fn.set("name", tc.getJSONObject("function").getStr("name"));
|
fn.set("arguments", tc.getJSONObject("function").getStr("arguments"));
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call.set("function", fn);
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calls.put(call);
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}
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assistant.set("tool_calls", calls);
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msgs.put(assistant);
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for (int i = 0; i < toolCalls.size(); i++) {
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JSONObject tc = toolCalls.getJSONObject(i);
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String toolName = tc.getJSONObject("function").getStr("name");
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String args = tc.getJSONObject("function").getStr("arguments");
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log.info("LLM tool round {}: {} {}", round, toolName,
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args != null && args.length() > 400 ? args.substring(0, 400) + "..." : args);
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String content;
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if ("query_database".equals(toolName)) {
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JSONObject parsed;
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try {
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parsed = JSONUtil.parseObj(args);
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} catch (Exception e) {
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parsed = new JSONObject();
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}
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content = dbQueryExecutor.execute(
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parsed.getStr("table"),
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parsed.get("columns"),
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parsed.get("filters"),
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parsed.getStr("orderBy"),
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parsed.getInt("limit"),
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period);
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} else {
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content = "{\"success\":false,\"error\":\"未知工具: " + toolName + "\"}";
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}
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JSONObject toolMsg = new JSONObject();
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toolMsg.set("role", "tool");
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toolMsg.set("tool_call_id", tc.getStr("id"));
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toolMsg.set("content", content);
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msgs.put(toolMsg);
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}
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}
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return "已达到最大查询轮次，请简化问题后重试";
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}
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private String buildSystemPrompt(Map<String, Object> ctx) {
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StringBuilder sb = new StringBuilder();
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sb.append("你是交通运输统计系统的 AI 助手，正在协助审核人员研判企业填报的核实解释（企业解释）是否合理、是否需要进一步核实。\n");
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if (ctx != null) {
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if (ctx.get("reportPeriod") != null) {
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sb.append("当前报表期: ").append(ctx.get("reportPeriod")).append("\n");
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}
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if (ctx.get("enterpriseName") != null) {
|
sb.append("涉及企业: ").append(ctx.get("enterpriseName")).append("\n");
|
}
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if (ctx.get("ruleDesc") != null && !ctx.get("ruleDesc").toString().trim().isEmpty()) {
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sb.append("关联审核规则: ").append(ctx.get("ruleDesc")).append("\n");
|
}
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if (ctx.get("verifyExplanation") != null) {
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sb.append("企业解释: ").append(ctx.get("verifyExplanation")).append("\n");
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}
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if (ctx.get("reportId") != null) {
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sb.append("关联上报记录ID: ").append(ctx.get("reportId")).append("\n");
|
}
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if (ctx.get("reportType") != null) {
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sb.append("关联业务类型: ").append(ctx.get("reportType")).append("\n");
|
}
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if (ctx.get("tableName") != null) {
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sb.append("关联数据表: ").append(ctx.get("tableName")).append("（查询该企业解释对应数据时优先查此表，按 id=").append(ctx.get("reportId")).append(" 过滤）\n");
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}
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}
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sb.append("\n你可以调用 query_database 工具查询数据库获取真实数据，如企业车辆数、吨位、货运量、周转量、轨迹里程、规上规下拆分、去年同期等。\n\n");
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sb.append("数据库表结构如下（列名一律使用 camelCase，例如 enterpriseName、vehicleTotal、freightTotal、turnoverTotal；filters 的键同样使用 camelCase）：\n");
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sb.append(dbQueryExecutor.schemaText());
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sb.append("\n查询提示：");
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sb.append("1) 尽量先用 filters 精确过滤（如 enterpriseName 模糊匹配、reportPeriod 精确匹配、id 精确匹配），不要全表查询；");
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sb.append("2) 报表期使用 yyyy-MM 格式，例如 2026-07，若用户未指明报表期，优先使用当前报表期；");
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sb.append("3) 若首次查询报错，根据错误信息中给出的可用列名修正后重试，不要反复使用不存在的列名。\n\n");
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sb.append("基于查询到的数据给出有理有据的分析和处置建议，不要凭空猜测。回答请使用中文，并使用 Markdown 结构化排版，便于阅读：\n");
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sb.append("1) 用 # 或 ## 作为小节标题，例如「## 结论」「## 数据依据」「## 处置建议」；\n");
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sb.append("2) 关键结论用 **加粗** 强调，重要数字可直接加粗；\n");
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sb.append("3) 数据与要点用 - 项目符号或 1. 编号列表逐条列出，避免大段连续文字；\n");
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sb.append("4) 如需对比多组数据，可使用 Markdown 表格（| 表头 | 表头 |）。\n");
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sb.append("整体结构：先给结论，再列数据依据，最后给出处置建议。");
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return sb.toString();
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}
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private JSONObject buildQueryDatabaseTool() {
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JSONObject tableParam = JSONUtil.createObj()
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.set("type", "string")
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.set("enum", new JSONArray(Arrays.asList(DbQueryExecutor.ALLOWED_TABLES.toArray())))
|
.set("description", "要查询的数据表，表名和列名见系统提示中的表结构");
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JSONObject parameters = JSONUtil.createObj()
|
.set("type", "object")
|
.set("properties", JSONUtil.createObj()
|
.set("table", tableParam)
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.set("columns", JSONUtil.createObj()
|
.set("type", "array")
|
.set("items", JSONUtil.createObj().set("type", "string"))
|
.set("description", "要查询的列名（camelCase，必须来自系统提示中的表结构），不传则返回常用列"))
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.set("filters", JSONUtil.createObj()
|
.set("type", "object")
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.set("description", "过滤条件，键为列名（camelCase），值为匹配值：字符串模糊匹配、数字精确匹配、数组为 IN 查询，也支持 '>=100' 这类比较写法"))
|
.set("orderBy", JSONUtil.createObj()
|
.set("type", "string")
|
.set("description", "排序，如 id DESC"))
|
.set("limit", JSONUtil.createObj()
|
.set("type", "integer")
|
.set("description", "返回条数上限，默认20，最大100")))
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.set("required", new JSONArray(Arrays.asList("table")));
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JSONObject fn = JSONUtil.createObj()
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.set("name", "query_database")
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.set("description", "查询交通统计数据数据库，获取真实数据用于分析。可用表: " + DbQueryExecutor.ALLOWED_TABLES)
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.set("parameters", parameters);
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return JSONUtil.createObj().set("type", "function").set("function", fn);
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}
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private JSONObject post(JSONObject body) {
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try {
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HttpResponse response = HttpRequest.post(config.getApiUrl())
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.header("Authorization", "Bearer " + config.getApiKey())
|
.header("Content-Type", "application/json")
|
.body(body.toString())
|
.timeout(60000)
|
.execute();
|
if (response.isOk()) {
|
return JSONUtil.parseObj(response.body());
|
}
|
log.error("LLM API error: {}", response.body());
|
return null;
|
} catch (Exception e) {
|
log.error("LLM call failed", e);
|
return null;
|
}
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}
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}
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