任务追踪智能体(二)

news2026/4/7 5:46:16
个人任务简介负责项目核心业务功能开发包括 AI 智能评分、文件预览、数据导出等关键功能。这些功能是整个项目的价值核心直接面向用户使用场景实现对项目申报书的自动化AI评分。将申报文件转换为前端可预览的格式支持 PDF 原生预览和 DOCX 转 HTML。将申报评分数据导出为常用格式支持 CSV 和 Excel 导出工作内容AI评分服务评分请求构建定义系统提示词明确评分维度和输出格式主函数判断是否配置了模型未配置时使用规则回退。系统提示词确保 AI 理解评分标准输出结构化 JSON支持配置化可切换不同模型供应商异常时自动回退到规则评分保证服务可用Prompt Engineering提示词工程 是调教 AI 模型的核心技术提示词包含角色定义你是项目申请书评审助手 - 让模型扮演专业评审评分维度实用性 60 分 创新性 40 分 - 明确打分标准输出格式必须包含指定字段 - 强制结构化输出特殊要求措辞尽量多样化 - 避免重复评语实用性维度细分为需求、范围、流程、步骤、输出、前景创新性维度细分为大模型、智能体、设计、难度(text or “”) 处理 None 值.strip() 去除首尾空白避免空字符串判断失误文本为空直接回退无需调用 AI节省成本SYSTEM_PROMPT你是项目申请书评审助手。请严格根据以下标准评分并仅返回JSON。 评分结构 1.项目实用性60分来自实际需求、应用范围适合、操作流程简洁、操作步骤明确、应用输出确切、具有实用前景。 2.项目创新性40分合理使用大模型、智能体设计合理技术具有难度工作量适度。 输出字段必须包含practicality_score, innovation_score, total_score, practicality_reason, innovation_reason 要求在不偏离事实的前提下措辞尽量多样化避免多次评分出现完全相同的评语。 asyncdefscore_application_text(text:str|None)-ScorePayload:settingsget_settings()normalized_text(textor).strip()ifnotnormalized_text:return_fallback_score(,reason申请书正文缺失需人工复核。)if(settings.model_provider.lower()openai-compatibleandsettings.model_base_urlandsettings.model_api_key):try:returnawait_score_with_openai_compatible(normalized_text)exceptException:return_fallback_score(normalized_text,reason模型调用失败已回退到规则评分建议人工复核。)return_fallback_score(normalized_text,reason未配置模型密钥当前使用规则评分建议配置模型以启用AI评审。)OpenClaw兼容接口调用使用 httpx 异步调用 OpenAI 兼容接口设置 temperature0.55 保证输出稳定性又有多样性使用 response_format 强制 JSON 输出由此可以使用httpx异步调用OpenClaw兼容接口设置 temperature0.55保证输出稳定性又有多样性。使用 response_format 强制 JSON 输出essages 格式OpenAI Chat API 标准格式system 消息系统提示词全局指导user 消息用户输入申报书内容temperature 参数0 完全确定性1 完全随机0.55 平衡稳定性和多样性response_format强制 JSON 输出防止模型返回 Markdown 包裹的 JSONhttpxPython 异步 HTTP 客户端类似 requests 的异步版本AsyncClient 自动管理连接池高并发下性能优异timeout60.0AI 模型响应可能很慢涉及模型推理60 秒足够async with 确保请求结束后自动关闭连接asyncdef_score_with_openai_compatible(text:str)-ScorePayload:settingsget_settings()headers{Authorization:fBearer{settings.model_api_key},Content-Type:application/json}payload{model:settings.model_name,temperature:0.55,messages:[{role:system,content:SYSTEM_PROMPT},{role:user,content:f申请书内容如下:\n{text}\n请直接返回JSON。},],response_format:{type:json_object},}asyncwithhttpx.AsyncClient(timeout60.0)asclient:responseawaitclient.post(settings.model_base_url.rstrip(/)/chat/completions,headersheaders,jsonpayload,)response.raise_for_status()dataresponse.json()规则回退评分使用关键词匹配计算基础分再根据关键词命中数量加分上限封顶列表推导式遍历关键词列表.lower() 统一大小写关键词和文本都转小写命中则计数 1sum() 汇总命中总数评分公式实用性基础分 20 命中数×5上限 60创新性基础分 12 命中数×4上限 40def_fallback_score(text:str,reason:str|NoneNone)-ScorePayload:practicality_keywords[需求,应用,流程,步骤,输出,落地,场景,实用]innovation_keywords[大模型,智能体,agent,算法,多模态,自动化,推理,检索]practicality_hitssum(1forkeywordinpracticality_keywordsifkeyword.lower()intext.lower())innovation_hitssum(1forkeywordininnovation_keywordsifkeyword.lower()intext.lower())practicality_scoremin(20practicality_hits*5,60)innovation_scoremin(12innovation_hits*4,40)total_scorepracticality_scoreinnovation_scorereturnScorePayload(practicality_scorepracticality_score,innovation_scoreinnovation_score,total_scoretotal_score,practicality_reasonf规则评分命中实用关键词{practicality_hits}个,innovation_reasonf规则评分命中创新关键词{innovation_hits}个,needs_human_reviewreasonisnotNone)文件预览服务DOCX转HTML提取DOCX段落文本拼接为HTML使用标签保留格式python-docx 库内部解析 .docx 文件本质是 ZIP 包含 XMLdoc.paragraphs 返回所有段落对象p.text 获取段落文本内容(p.text or “”) 处理 None空段落可能返回 Noneif text 过滤空段落Word 中的回车会产生空段落缓存机制检查输出文件是否存在st_mtime 是文件最后修改时间如果 HTML 文件比 DOCX 文件新说明之前已转换直接返回缓存避免重复转换提升性能def_docx_to_html(input_path:Path,output_dir:Path)-Path:output_dir.mkdir(parentsTrue,exist_okTrue)outoutput_dir/f{input_path.stem}.htmlifout.exists()andout.stat().st_mtimeinput_path.stat().st_mtime:returnout docDocument(str(input_path))lines:list[str][]forpindoc.paragraphs:text(p.textor).strip()iftext:lines.append(text)body\n\n.join(lines)html(!doctype htmlhtmlheadmeta charsetutf-8/meta nameviewport contentwidthdevice-width,initial-scale1/titleApplication Preview/titlestylebody{font-family:Segoe UI, PingFang SC, sans-serif;margin:0;padding:20px;line-height:1.6;color:#123456}pre{white-space:pre-wrap;word-break:break-word;font-family:inherit;margin:0;}/style/headbodyfpre{escape(body)}/pre/body/html)out.write_text(html,encodingutf-8)returnout预览入口函数PDF直接返回DOCX转化为HTML提供统一预览入口根据类型进行处理PDF是浏览器原生支持的格式Chrome、Edge、Firefox 内置 PDF 渲染器直接返回文件路径和 application/pdf 类型浏览器会显示内置 PDF 阅读器DOCX浏览器不支持直接显示必须转化为HTMLtext/html; charsetutf-8 告诉浏览器这是 HTML 文档使用 UTF-8 编码defget_preview_file(file_path:str)-PreviewResult:ensure_storage_dirs()settingsget_settings()srcPath(file_path)ifnotsrc.exists():raisePreviewError(source file not found)suffixsrc.suffix.lower().lstrip(.)ifsuffixpdf:returnPreviewResult(pathstr(src),media_typeapplication/pdf)ifsuffixdocx:out_dirsettings.preview_storage_path html_path_docx_to_html(src,out_dir)returnPreviewResult(pathstr(html_path),media_typetext/html; charsetutf-8)raisePreviewError(unsupported preview type)数据导出服务CSV导出使用标准库csv模块utf-8-sig 编码带 BOMExcel 打开不乱码StringIO 在内存中创建文件对象数据存在内存中不写入磁盘适合小中型数据导出getvalue() 获取 StringIO 中的所有内容encode(“utf-8-sig”)UTF-8 编码 BOM (Byte Order Mark)BOM 是 3 字节EF BB BFExcel 看到 BOM 会自动以 UTF-8 打开否则可能以系统默认编码GBK打开导致乱码由于csv不支持布尔类型因此要将布尔值转化为数值True → 1False → 0defbuild_csv_bytes(rows:Iterable[dict])-bytes:outputio.StringIO()writercsv.writer(output)writer.writerow([id,student_name,student_id,project_title,practicality,innovation,total,needs_human_review])forrowinrows:writer.writerow([row.get(id),row.get(student_name),row.get(student_id),row.get(project_title),row.get(practicality_score),row.get(innovation_score),row.get(total_score),1ifrow.get(needs_human_review)else0,])returnoutput.getvalue().encode(utf-8-sig)Excel导出Excel格式更加规范可支持更多数据并且内存缓冲减少磁盘IO因此可以使用excel格式。使用 openpyxl 库创建 Excel 文件, 写入内存缓冲区避免生成临时文件Workbook 创建新的 Excel 工作簿active 获取当前活动工作表默认有一个defbuild_xlsx_bytes(rows:Iterable[dict])-bytes:wbWorkbook()wswb.active ws.titlescoresws.append([id,student_name,student_id,project_title,practicality,innovation,total,needs_human_review])forrowinrows:ws.append([row.get(id),row.get(student_name),row.get(student_id),row.get(project_title),row.get(practicality_score),row.get(innovation_score),row.get(total_score),1ifrow.get(needs_human_review)else0,])bufio.BytesIO()wb.save(buf)returnbuf.getvalue()总结本阶我主要完成了三项关键功能AI 评分服务实现了项目申报书的智能评审功能。通过定义系统提示词将评分维度量化为实用s性60分和创新性40分并调用OpenAI兼容接口获取结构化评分结果。同时设计了规则回退机制当AI模型不可用时通过关键词匹配算法提供基础评分确保服务高可用文件预览服务解决了申报文件在线查看需求。针对PDF和DOCX两种常用格式采用差异化处理策略PDF直接返回由浏览器原生渲染DOCX则转换为HTML并注入CSS样式同时加入缓存机制避免重复转换数据导出服务提供了评分结果的导出能力。实现了CSV和Excel两种格式导出使用utf-8-sig编码解决Excel打开CSV乱码问题内存缓冲区方式减少磁盘IO操作本阶段工作使项目具备了AI智能评分、文件预览、数据导出等核心功能为前端提供了完整的业务能力支撑

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2487862.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…