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synced 2026-11-08 01:06:59 +08:00
Merge remote-tracking branch 'origin/main'
This commit is contained in:
wangjiahao
@@ -1,17 +1,18 @@
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from datetime import datetime
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from typing import List, Optional
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from fastapi import Body
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from pydantic import BaseModel
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from sqlalchemy import Column, Integer, Text, BigInteger, DateTime, Identity, Boolean
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from sqlmodel import SQLModel, Field
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||||
from apps.template.filter.generator import get_permissions_template
|
||||
from apps.template.generate_analysis.generator import get_analysis_template
|
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from apps.template.generate_chart.generator import get_chart_template
|
||||
from apps.template.generate_guess_question.generator import get_guess_question_template
|
||||
from apps.template.generate_predict.generator import get_predict_template
|
||||
from apps.template.generate_sql.generator import get_sql_template
|
||||
from apps.template.select_datasource.generator import get_datasource_template
|
||||
from apps.template.filter.generator import get_permissions_template
|
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||||
class Chat(SQLModel, table=True):
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@@ -104,63 +105,63 @@ class AiModelQuestion(BaseModel):
|
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rule: str = ""
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fields: str = ""
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data: str = ""
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lang: str = "zh-CN"
|
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lang: str = "简体中文"
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filter: str = []
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||||
def sql_sys_question(self):
|
||||
return get_sql_template()['system'].format(engine=self.engine, schema=self.db_schema, question=self.question)
|
||||
return get_sql_template()['system'].format(engine=self.engine, schema=self.db_schema, question=self.question, lang=self.lang)
|
||||
|
||||
def sql_user_question(self):
|
||||
return get_sql_template()['user'].format(engine=self.engine, schema=self.db_schema, question=self.question,
|
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rule=self.rule, lang=self.lang)
|
||||
rule=self.rule)
|
||||
|
||||
def chart_sys_question(self):
|
||||
return get_chart_template()['system'].format(sql=self.sql, question=self.question)
|
||||
return get_chart_template()['system'].format(sql=self.sql, question=self.question, lang=self.lang)
|
||||
|
||||
def chart_user_question(self):
|
||||
return get_chart_template()['user'].format(sql=self.sql, question=self.question, rule=self.rule, lang=self.lang)
|
||||
return get_chart_template()['user'].format(sql=self.sql, question=self.question, rule=self.rule)
|
||||
|
||||
def analysis_sys_question(self):
|
||||
return get_analysis_template()['system']
|
||||
return get_analysis_template()['system'].format(lang=self.lang)
|
||||
|
||||
def analysis_user_question(self):
|
||||
return get_analysis_template()['user'].format(fields=self.fields, data=self.data, lang=self.lang)
|
||||
return get_analysis_template()['user'].format(fields=self.fields, data=self.data)
|
||||
|
||||
def predict_sys_question(self):
|
||||
return get_predict_template()['system']
|
||||
return get_predict_template()['system'].format(lang=self.lang)
|
||||
|
||||
def predict_user_question(self):
|
||||
return get_predict_template()['user'].format(fields=self.fields, data=self.data, lang=self.lang)
|
||||
return get_predict_template()['user'].format(fields=self.fields, data=self.data)
|
||||
|
||||
def datasource_sys_question(self):
|
||||
return get_datasource_template()['system']
|
||||
return get_datasource_template()['system'].format(lang=self.lang)
|
||||
|
||||
def datasource_user_question(self, datasource_list: str = "[]"):
|
||||
return get_datasource_template()['user'].format(question=self.question, data=datasource_list, lang=self.lang)
|
||||
return get_datasource_template()['user'].format(question=self.question, data=datasource_list)
|
||||
|
||||
def guess_sys_question(self):
|
||||
return get_guess_question_template()['system']
|
||||
return get_guess_question_template()['system'].format(lang=self.lang)
|
||||
|
||||
def guess_user_question(self, old_questions: str = "[]"):
|
||||
return get_guess_question_template()['user'].format(question=self.question, schema=self.db_schema,
|
||||
old_questions=old_questions, lang=self.lang)
|
||||
old_questions=old_questions)
|
||||
|
||||
def filter_sys_question(self):
|
||||
return get_permissions_template()['system']
|
||||
return get_permissions_template()['system'].format(lang=self.lang)
|
||||
|
||||
def filter_user_question(self):
|
||||
return get_permissions_template()['user'].format(sql=self.sql, filter=self.filter, lang=self.lang)
|
||||
return get_permissions_template()['user'].format(sql=self.sql, filter=self.filter)
|
||||
|
||||
|
||||
class ChatQuestion(AiModelQuestion):
|
||||
question: str
|
||||
chat_id: int
|
||||
question: str = Body(description='用户提问')
|
||||
chat_id: int = Body(description='会话ID')
|
||||
|
||||
|
||||
class ChatMcp(ChatQuestion):
|
||||
token: str
|
||||
token: str = Body(description='token')
|
||||
|
||||
|
||||
class ChatStart(BaseModel):
|
||||
username: str = ''
|
||||
password: str = ''
|
||||
username: str = Body(description='用户名')
|
||||
password: str = Body(description='密码')
|
||||
|
||||
@@ -99,7 +99,7 @@ class LLMService:
|
||||
chart_id=chat_id))))
|
||||
self.change_title = len(history_records) == 0
|
||||
|
||||
chat_question.lang = current_user.language
|
||||
chat_question.lang = get_lang_name(current_user.language)
|
||||
|
||||
self.ds = (ds if isinstance(ds, AssistantOutDsSchema) else CoreDatasource(**ds.model_dump())) if ds else None
|
||||
self.chat_question = chat_question
|
||||
@@ -1044,3 +1044,8 @@ def get_token_usage(chunk: BaseMessageChunk, token_usage: dict = {}):
|
||||
token_usage['total_tokens'] = chunk.usage_metadata.get('total_tokens')
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
def get_lang_name(lang: str):
|
||||
if lang and lang == 'en':
|
||||
return '英文'
|
||||
return '简体中文'
|
||||
|
||||
+22
-24
@@ -1,6 +1,8 @@
|
||||
template:
|
||||
sql:
|
||||
system: |
|
||||
### 请使用语言：{lang} 回答，若有深度思考过程，则思考过程也需要使用 {lang} 输出
|
||||
|
||||
任务:
|
||||
根据表结构和问题生成符合{engine}数据库引擎规范的sql语句，以及sql中所用到的表名（不要包含schema和database，用数组返回）。
|
||||
你必须遵守以下规则:
|
||||
@@ -42,29 +44,29 @@ template:
|
||||
### 问题:
|
||||
{question}
|
||||
|
||||
### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
|
||||
|
||||
### 其他规则:
|
||||
{rule}
|
||||
chart:
|
||||
system: |
|
||||
### 请使用语言：{lang} 回答，若有深度思考过程，则思考过程也需要使用 {lang} 输出
|
||||
|
||||
### 说明：
|
||||
您的任务是通过给定的问题和SQL生成 JSON 以进行数据可视化。
|
||||
请遵守以下规则:
|
||||
- 如果需要表格，则生成的 JSON 格式应为：
|
||||
{{"type":"table", "title": "标题", "columns": [{{"name":"中文字段名1", "value": "SQL 查询列 1(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, {{"name": "中文字段名 2", "value": "SQL 查询列 2(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}]}}
|
||||
{{"type":"table", "title": "标题", "columns": [{{"name":"{lang}字段名1", "value": "SQL 查询列 1(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, {{"name": "{lang}字段名 2", "value": "SQL 查询列 2(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}]}}
|
||||
必须从 SQL 查询列中提取“columns”。
|
||||
- 如果需要柱状图，则生成的 JSON 格式应为（如果有分类则在JSON中返回series）：
|
||||
{{"type":"column", "title": "标题", "axis": {{"x": {{"name":"x轴的中文名称", "value": "SQL 查询 x 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "y": {{"name":"y轴的中文名称","value": "SQL 查询 y 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的中文名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
|
||||
{{"type":"column", "title": "标题", "axis": {{"x": {{"name":"x轴的{lang}名称", "value": "SQL 查询 x 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "y": {{"name":"y轴的{lang}名称","value": "SQL 查询 y 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的{lang}名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
|
||||
必须从 SQL 查询列中提取“x”和“y”。
|
||||
- 如果需要条形图，则生成的 JSON 格式应为（如果有分类则在JSON中返回series），条形图相当于是旋转后的柱状图，因此 x 轴仍为维度轴，y 轴仍为指标轴：
|
||||
{{"type":"bar", "title": "标题", "axis": {{"x": {{"name":"x轴的中文名称", "value": "SQL 查询 x 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "y": {{"name":"y轴的中文名称","value": "SQL 查询 y 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的中文名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
|
||||
{{"type":"bar", "title": "标题", "axis": {{"x": {{"name":"x轴的{lang}名称", "value": "SQL 查询 x 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "y": {{"name":"y轴的{lang}名称","value": "SQL 查询 y 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的{lang}名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
|
||||
必须从 SQL 查询列中提取“x”和“y”。
|
||||
- 如果需要折线图，则生成的 JSON 格式应为（如果有分类则在JSON中返回series）：
|
||||
{{"type":"line", "title": "标题", "axis": {{"x": {{"name":"x轴的中文名称","value": "SQL 查询 x 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "y": {{"name":"y轴的中文名称","value": "SQL 查询 y 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的中文名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
|
||||
{{"type":"line", "title": "标题", "axis": {{"x": {{"name":"x轴的{lang}名称","value": "SQL 查询 x 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "y": {{"name":"y轴的{lang}名称","value": "SQL 查询 y 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的{lang}名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
|
||||
其中“x”和“y”必须从SQL查询列中提取。
|
||||
- 如果需要饼图，则生成的 JSON 格式应为：
|
||||
{{"type":"pie", "title": "标题", "axis": {{"y": {{"name":"值轴的中文名称","value":"SQL 查询数值的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的中文名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
|
||||
{{"type":"pie", "title": "标题", "axis": {{"y": {{"name":"值轴的{lang}名称","value":"SQL 查询数值的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的{lang}名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
|
||||
其中“y”和“series”必须从SQL查询列中提取。
|
||||
- 如果答案未知或者与生成JSON无关，则生成的 JSON 格式应为：
|
||||
{{"type":"error", "reason": "抱歉，我无法回答您的问题。"}}
|
||||
@@ -85,12 +87,12 @@ template:
|
||||
### 问题:
|
||||
{question}
|
||||
|
||||
### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
|
||||
|
||||
### 其他规则:
|
||||
{rule}
|
||||
guess:
|
||||
system: |
|
||||
### 请使用语言：{lang} 回答，不需要输出深度思考过程
|
||||
|
||||
### 说明：
|
||||
您的任务是根据给定的表结构，用户问题以及以往用户提问，推测用户接下来可能提问的1-4个问题。
|
||||
请遵循以下规则：
|
||||
@@ -106,14 +108,12 @@ template:
|
||||
- 最多返回4个你推测出的结果
|
||||
- 若无法推测,则返回空数据JSON:
|
||||
[]
|
||||
- 不需要思考过程，或者尽量精简思考过程（重要）
|
||||
- 若你的给出的JSON不是{lang}的，则必须翻译为{lang}
|
||||
|
||||
### 响应, 请直接返回JSON结果:
|
||||
```json
|
||||
|
||||
user: |
|
||||
### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
|
||||
|
||||
### 表结构:
|
||||
{schema}
|
||||
|
||||
@@ -124,12 +124,11 @@ template:
|
||||
{old_questions}
|
||||
analysis:
|
||||
system: |
|
||||
### 请使用语言：{lang} 回答，若有深度思考过程，则思考过程也需要使用 {lang} 输出
|
||||
|
||||
### 说明：
|
||||
你是一个数据分析师，你的任务是根据给定的数据分析数据，并给出你的分析结果。
|
||||
|
||||
user: |
|
||||
### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
|
||||
|
||||
### 字段(字段别名):
|
||||
{fields}
|
||||
|
||||
@@ -137,16 +136,15 @@ template:
|
||||
{data}
|
||||
predict:
|
||||
system: |
|
||||
### 请使用语言：{lang} 回答，若有深度思考过程，则思考过程也需要使用 {lang} 输出
|
||||
|
||||
### 说明：
|
||||
你是一个数据分析师，你的任务是根据给定的数据进行数据预测，我将以json格式给你一组数据，你帮我预测之后的数据（一段可以展示趋势的数据，至少2个周期），用json数组的格式返回，返回的格式需要与传入的数据格式保持一致。
|
||||
你是一个数据分析师，你的任务是根据给定的数据进行数据预测，我将以JSON格式给你一组数据，你帮我预测之后的数据（一段可以展示趋势的数据，至少2个周期），用json数组的格式返回，返回的格式需要与传入的数据格式保持一致。
|
||||
```json
|
||||
|
||||
无法预测或者不支持预测的数据请直接返回(不需要返回JSON格式)："抱歉，该数据无法进行预测。(有原因则返回无法预测的原因)"
|
||||
无法预测或者不支持预测的数据请直接返回(不需要返回JSON格式，需要翻译为 {lang} 输出)："抱歉，该数据无法进行预测。(有原因则返回无法预测的原因)"
|
||||
如果可以预测，则不需要返回原有数据，直接返回预测的部份
|
||||
|
||||
user: |
|
||||
### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
|
||||
|
||||
### 字段(字段别名):
|
||||
{fields}
|
||||
|
||||
@@ -154,6 +152,8 @@ template:
|
||||
{data}
|
||||
datasource:
|
||||
system: |
|
||||
### 请使用语言：{lang} 回答
|
||||
|
||||
### 说明：
|
||||
你是一个数据分析师，你需要根据用户的提问，以及提供的数据源列表（格式为JSON数组:[{{"id": 数据源ID1,"name":"数据源名称1","description":"数据源描述1"}},{{"id": 数据源ID2,"name":"数据源名称2","description":"数据源描述2"}}]），根据名称和描述找出最符合用户提问的数据源，这个数据源后续将被用来进行数据的分析
|
||||
|
||||
@@ -166,8 +166,6 @@ template:
|
||||
### 响应, 请直接返回JSON结果:
|
||||
```json
|
||||
user: |
|
||||
### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
|
||||
|
||||
### 数据源列表:
|
||||
{data}
|
||||
|
||||
@@ -175,6 +173,8 @@ template:
|
||||
{question}
|
||||
permissions:
|
||||
system: |
|
||||
### 请使用语言：{lang} 回答
|
||||
|
||||
### 说明：
|
||||
提供给你一句SQL和一组表的过滤条件，从这组表的过滤条件中找出SQL中用到的表所对应的过滤条件，将用到的表所对应的过滤条件添加到提供给你的SQL中（不要替换SQL中原有的条件），生成符合{engine}数据库引擎规范的新SQL语句（如果过滤条件为空则无需处理）。
|
||||
表的过滤条件json格式如下：
|
||||
@@ -197,8 +197,6 @@ template:
|
||||
```json
|
||||
|
||||
user: |
|
||||
### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
|
||||
|
||||
### sql:
|
||||
{sql}
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -292,8 +292,8 @@
|
||||
:disabled="isTyping"
|
||||
clearable
|
||||
class="input-area"
|
||||
:class="isAssistant && 'is-assistant'"
|
||||
type="textarea"
|
||||
:rows="1"
|
||||
:autosize="{ minRows: 1, maxRows: 8.583 }"
|
||||
:placeholder="t('qa.question_placeholder')"
|
||||
@keydown.enter.exact.prevent="sendMessage"
|
||||
@@ -935,6 +935,20 @@ onMounted(() => {
|
||||
border-radius: 16px;
|
||||
line-height: 24px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
&.is-assistant {
|
||||
:deep(.ed-textarea__inner) {
|
||||
padding: 12px 12px 52px 12px;
|
||||
font-weight: 400;
|
||||
font-size: 16px;
|
||||
line-height: 24px;
|
||||
border-radius: 16px;
|
||||
|
||||
&::placeholder {
|
||||
color: #8f959e;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.input-icon {
|
||||
|
||||
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