MES AI 问题修复总结

🐛 已解决的问题

1. 时间戳错误 (已修复 ✅)

错误信息: 'Logger' object has no attribute '_get_timestamp'

原因: 错误使用了不存在的 logger._get_timestamp() 方法

修复:

在 src/services/ai_service.py 中使用 datetime.now().strftime() 替代
添加了 from datetime import datetime 导入

2. JSON解析错误 (已修复 ✅)

错误信息: 问题分类失败: '\n "question_type"'

原因: LLM返回的JSON格式不标准，导致解析失败

修复:

改进了 src/agents/orchestrator.py 中的JSON解析逻辑
添加了 _parse_classification_response() 方法，增强容错性
添加了 _fallback_classification() 后备分类方法
优化了prompt，要求更严格的JSON格式

3. 依赖导入问题 (已修复 ✅)

原因: LangChain库的导入路径变更

修复:

将 from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
改为 from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
修复了异步调用问题

🔧 修复细节

JSON解析增强

def _parse_classification_response(self, content: str) -> Dict[str, Any]:
    """解析分类响应，增强容错性"""
    try:
        # 尝试直接解析JSON
        return json.loads(content)
    except json.JSONDecodeError:
        # 提取JSON部分
        start_idx = content.find('{')
        end_idx = content.rfind('}')
        if start_idx != -1 and end_idx != -1:
            json_content = content[start_idx:end_idx + 1]
            return json.loads(json_content)
        # 后备分类
        return self._fallback_classification(content)

后备分类机制

当JSON解析完全失败时，基于关键词进行分类：

页面跳转: "跳转", "页面", "操作", "入库", "出库"
系统引导: "如何", "怎么", "使用", "指导", "帮助"
生产QA: "生产", "产量", "效率", "设备", "订单"
闲聊: 其他情况

改进的Prompt

添加了具体的JSON示例
强调严格的格式要求
明确指定可选的question_type值

🚀 验证步骤

重新启动服务:
```
python main.py
```

测试聊天接口:

curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/chat" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"message": "你好，我想进行物料入库"}'

使用测试工具:
```
python test_fix.py
```

📊 预期改进

✅ 消除时间戳相关错误
✅ 大幅降低JSON解析失败率
✅ 提供智能后备分类机制
✅ 增强系统稳定性
✅ 改善错误日志的可读性

🔍 监控建议

建议在生产环境中监控以下指标：

JSON解析成功率
后备分类使用频率
分类置信度分布
API响应时间

⚡ 性能优化

修复后的系统具有更好的容错性：

即使LLM返回格式异常，系统仍能正常运行
后备分类机制确保服务不会中断
详细的日志记录便于问题排查

BUGFIX_SUMMARY.md 3.0 KB History Raw