from typing import Dict, Any, List, Optional, Union import pandas as pd import os import tempfile import json import logging from datetime import datetime import asyncio from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from langchain_core.runnables import RunnableLambda from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.messages import HumanMessage from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain_core.runnables import RunnableSequence as LLMChain from th_agenter.core.context import UserContext from .smart_query import ExcelAnalysisService from .excel_metadata_service import ExcelMetadataService from ..core.config import get_settings from pathlib import Path # 配置日志 logger = logging.getLogger(__name__) class SmartWorkflowError(Exception): """智能工作流自定义异常""" pass class FileLoadError(SmartWorkflowError): """文件加载异常""" pass class FileSelectionError(SmartWorkflowError): """文件选择异常""" pass class CodeExecutionError(SmartWorkflowError): """代码执行异常""" pass class SmartExcelWorkflowManager: """ 智能工作流管理器 负责协调文件选择、代码生成和执行的完整流程 """ def __init__(self, db=None): self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4) self.excel_service = ExcelAnalysisService() self.db = db if db: self.metadata_service = ExcelMetadataService(db) else: self.metadata_service = None async def initialize(self): from ..core.new_agent import new_agent # 禁用流式响应，避免pandas代理兼容性问题 self.llm = await new_agent(streaming=False) async def _run_in_executor(self, func, *args): """在线程池中运行阻塞函数""" loop = asyncio.get_event_loop() return await loop.run_in_executor(self.executor, func, *args) def _convert_dataframe_to_markdown(self, df_string: str) -> str: """ 将DataFrame的字符串表示转换为Markdown表格格式 Args: df_string: DataFrame的字符串表示 Returns: Markdown格式的表格字符串 """ try: lines = df_string.strip().split('\n') # 查找表格数据的开始位置 table_start = -1 for i, line in enumerate(lines): if '|' in line or (len(line.split()) > 1 and any(char.isdigit() for char in line)): table_start = i break if table_start == -1: return df_string # 如果找不到表格，返回原始字符串 # 提取表格行 table_lines = [] for line in lines[table_start:]: if line.strip() and not line.startswith('Name:') and not line.startswith('dtype:'): table_lines.append(line.strip()) if not table_lines: return df_string # 处理第一行作为表头 if table_lines: # 检查是否已经是表格格式 if '|' in table_lines[0]: # 已经是表格格式，直接返回 markdown_lines = [] for i, line in enumerate(table_lines): if i == 1 and not line.startswith('|'): # 添加分隔行 cols = table_lines[0].count('|') + 1 separator = '|' + '---|' * (cols - 1) + '---|' markdown_lines.append(separator) markdown_lines.append(line) return '\n'.join(markdown_lines) else: # 转换为Markdown表格格式 markdown_lines = [] # 处理表头 if len(table_lines) > 0: # 假设第一行是索引和数据的混合 first_line = table_lines[0] parts = first_line.split() if len(parts) > 1: # 创建表头 header = '| 索引 | ' + ' | '.join(parts[1:]) + ' |' markdown_lines.append(header) # 创建分隔行 separator = '|' + '---|' * len(parts) + '' markdown_lines.append(separator) # 处理数据行 for line in table_lines[1:]: if line.strip(): parts = line.split() if len(parts) > 0: row = '| ' + ' | '.join(parts) + ' |' markdown_lines.append(row) if markdown_lines: return '\n'.join(markdown_lines) return df_string # 如果转换失败，返回原始字符串 except Exception as e: logger.warning(f"DataFrame转Markdown失败: {str(e)}") return df_string # 转换失败时返回原始字符串 def _convert_dataframe_to_markdown(self, df_string: str) -> str: """ 将DataFrame的字符串表示转换为Markdown表格格式 Args: df_string: DataFrame的字符串表示 Returns: Markdown格式的表格字符串 """ try: lines = df_string.strip().split('\n') # 查找表格数据的开始位置 table_start = -1 for i, line in enumerate(lines): if '|' in line or (len(line.split()) > 1 and any(char.isdigit() for char in line)): table_start = i break if table_start == -1: return df_string # 如果找不到表格，返回原始字符串 # 提取表格行 table_lines = [] for line in lines[table_start:]: if line.strip() and not line.startswith('Name:') and not line.startswith('dtype:'): table_lines.append(line.strip()) if not table_lines: return df_string # 处理第一行作为表头 if table_lines: # 检查是否已经是表格格式 if '|' in table_lines[0]: # 已经是表格格式，直接返回 markdown_lines = [] for i, line in enumerate(table_lines): if i == 1 and not line.startswith('|'): # 添加分隔行 cols = table_lines[0].count('|') + 1 separator = '|' + '---|' * (cols - 1) + '---|' markdown_lines.append(separator) markdown_lines.append(line) return '\n'.join(markdown_lines) else: # 转换为Markdown表格格式 markdown_lines = [] # 处理表头 if len(table_lines) > 0: # 假设第一行是索引和数据的混合 first_line = table_lines[0] parts = first_line.split() if len(parts) > 1: # 创建表头 header = '| 索引 | ' + ' | '.join(parts[1:]) + ' |' markdown_lines.append(header) # 创建分隔行 separator = '|' + '---|' * len(parts) + '' markdown_lines.append(separator) # 处理数据行 for line in table_lines[1:]: if line.strip(): parts = line.split() if len(parts) > 0: row = '| ' + ' | '.join(parts) + ' |' markdown_lines.append(row) if markdown_lines: return '\n'.join(markdown_lines) return df_string # 如果转换失败，返回原始字符串 except Exception as e: logger.warning(f"DataFrame转Markdown失败: {str(e)}") return df_string # 转换失败时返回原始字符串 def _convert_dataframe_to_table_data(self, df: pd.DataFrame) -> Dict[str, Any]: """ 将DataFrame转换为前端Table组件可用的结构化数据 Args: df: pandas DataFrame Returns: 包含columns和data的字典 """ try: # 获取列信息 columns = [] for col in df.columns: columns.append({ 'prop': str(col), 'label': str(col), 'width': 'auto' }) # 获取数据 data = [] for index, row in df.iterrows(): row_data = {'_index': str(index)} for col in df.columns: # 处理各种数据类型 value = row[col] if pd.isna(value): row_data[str(col)] = '' elif isinstance(value, (int, float)): row_data[str(col)] = value else: row_data[str(col)] = str(value) data.append(row_data) return { 'columns': columns, 'data': data, 'total': len(df) } except Exception as e: logger.warning(f"DataFrame转Table数据失败: {str(e)}") return { 'columns': [{'prop': 'result', 'label': '结果'}], 'data': [{'result': str(df)}], 'total': 1 } async def process_excel_query_stream( self, user_query: str, user_id: int, conversation_id: Optional[int] = None, is_new_conversation: bool = False ): """ 流式处理智能问数查询的主要工作流 实时推送每个工作流步骤 Args: user_query: 用户问题 user_id: 用户ID conversation_id: 对话ID is_new_conversation: 是否为新对话 Yields: 包含工作流步骤或最终结果的字典 """ workflow_steps = [] try: logger.info(f"开始执行流式智能查询工作流 - 用户ID: {user_id}, 查询: {user_query[:50]}...") # 步骤1: 加载文件列表 try: step_data = { 'type': 'workflow_step', 'step': 'file_loading', 'status': 'running', 'message': '正在加载用户文件列表...', 'timestamp': datetime.now().isoformat() } yield step_data if is_new_conversation or conversation_id is None: file_list = await self._load_user_file_list(user_id) if not file_list: raise FileLoadError('未找到可用的Excel文件，请先上传文件') else: file_list = await self._load_user_file_list(user_id) step_completed = { 'type': 'workflow_step', 'step': 'file_loading', 'status': 'completed', 'message': f'成功加载{len(file_list)}个文件', 'details': {'file_count': len(file_list)}, 'timestamp': datetime.now().isoformat() } workflow_steps.append(step_completed) yield step_completed logger.info(f"文件加载完成 - 共{len(file_list)}个文件") except FileLoadError as e: step_failed = { 'type': 'workflow_step', 'step': 'file_loading', 'status': 'failed', 'message': str(e), 'timestamp': datetime.now().isoformat() } workflow_steps.append(step_failed) yield step_failed yield { 'type': 'final_result', 'success': False, 'message': str(e), 'workflow_steps': workflow_steps } return # 步骤2: 智能文件选择 try: step_data = { 'type': 'workflow_step', 'step': 'file_selection', 'status': 'running', 'message': '正在分析问题并选择相关文件...', 'timestamp': datetime.now().isoformat() } yield step_data selected_files = await self._select_relevant_files(user_query, file_list) if not selected_files: raise FileSelectionError('未找到与问题相关的Excel文件') selected_files_names = names_str = ", ".join([file["filename"] for file in selected_files]) step_completed = { 'type': 'workflow_step', 'step': 'file_selection', 'status': 'completed', 'message': f'选择了{len(selected_files)}个相关文件:{selected_files_names}', 'details': {'selection_count': len(selected_files)}, 'timestamp': datetime.now().isoformat() } workflow_steps.append(step_completed) yield step_completed logger.info(f"文件选择完成 - 选择了{len(selected_files)}个文件") except FileSelectionError as e: step_failed = { 'type': 'workflow_step', 'step': 'file_selection', 'status': 'failed', 'message': str(e), 'timestamp': datetime.now().isoformat() } workflow_steps.append(step_failed) yield step_failed yield { 'type': 'final_result', 'success': False, 'message': str(e), 'workflow_steps': workflow_steps } return # 步骤3: 数据加载 try: step_data = { 'type': 'workflow_step', 'step': 'data_loading', 'status': 'running', 'message': '正在加载Excel数据...', 'timestamp': datetime.now().isoformat() } yield step_data dataframes = await self._load_selected_dataframes(selected_files, user_id) step_completed = { 'type': 'workflow_step', 'step': 'data_loading', 'status': 'completed', 'message': f'成功加载{len(dataframes)}个数据表', 'details': { 'dataframe_count': len(dataframes), 'total_rows': sum(len(df) for df in dataframes.values()) }, 'timestamp': datetime.now().isoformat() } workflow_steps.append(step_completed) yield step_completed logger.info(f"数据加载完成 - 共{len(dataframes)}个数据表") except Exception as e: step_failed = { 'type': 'workflow_step', 'step': 'data_loading', 'status': 'failed', 'message': str(e), 'timestamp': datetime.now().isoformat() } workflow_steps.append(step_failed) yield step_failed yield { 'type': 'final_result', 'success': False, 'message': str(e), 'workflow_steps': workflow_steps } return # 步骤4: 代码执行 try: step_data = { 'type': 'workflow_step', 'step': 'code_execution', 'status': 'running', 'message': '正在生成并执行Python代码...', 'timestamp': datetime.now().isoformat() } yield step_data result = await self._execute_smart_query(user_query, dataframes, selected_files) step_completed = { 'type': 'workflow_step', 'step': 'code_execution', 'status': 'completed', 'message': '成功执行Python代码分析', 'details': { 'result_type': result.get('result_type'), 'data_count': result.get('total', 0) }, 'timestamp': datetime.now().isoformat() } workflow_steps.append(step_completed) yield step_completed logger.info("查询执行完成") # 发送最终结果 yield { 'type': 'final_result', 'success': True, 'data': result, 'workflow_steps': workflow_steps } except CodeExecutionError as e: error_msg = f'代码执行失败: {str(e)}' step_failed = { 'type': 'workflow_step', 'step': 'code_execution', 'status': 'failed', 'message': error_msg, 'timestamp': datetime.now().isoformat() } workflow_steps.append(step_failed) yield step_failed logger.error(error_msg) yield { 'type': 'final_result', 'success': False, 'message': error_msg, 'workflow_steps': workflow_steps } return except SmartWorkflowError as e: logger.error(f"智能工作流异常: {str(e)}") yield { 'type': 'final_result', 'success': False, 'message': str(e), 'workflow_steps': workflow_steps } except Exception as e: logger.error(f"智能工作流未知异常: {str(e)}", exc_info=True) yield { 'type': 'final_result', 'success': False, 'message': f'系统异常: {str(e)}', 'workflow_steps': workflow_steps } async def process_smart_query( self, user_query: str, user_id: int, conversation_id: Optional[int] = None, is_new_conversation: bool = False ) -> Dict[str, Any]: """ 处理智能问数查询的主要工作流 Args: user_query: 用户问题 user_id: 用户ID conversation_id: 对话ID is_new_conversation: 是否为新对话 Returns: 包含查询结果的字典 """ workflow_steps = [] try: logger.info(f"开始执行智能查询工作流 - 用户ID: {user_id}, 查询: {user_query[:50]}...") # 步骤1: 加载文件列表 try: if is_new_conversation or conversation_id is None: file_list = await self._load_user_file_list(user_id) if not file_list: raise FileLoadError('未找到可用的Excel文件，请先上传文件') else: file_list = await self._load_user_file_list(user_id) workflow_steps.append({ 'step': 'file_loading', 'status': 'completed', 'message': f'成功加载{len(file_list)}个文件', 'details': {'file_count': len(file_list)} }) logger.info(f"文件加载完成 - 共{len(file_list)}个文件") except FileLoadError as e: workflow_steps.append({ 'step': 'file_loading', 'status': 'failed', 'message': str(e) }) return { 'success': False, 'message': str(e), 'workflow_steps': workflow_steps } # 步骤2: 智能文件选择 try: selected_files = await self._select_relevant_files(user_query, file_list) if not selected_files: raise FileSelectionError('未找到与问题相关的Excel文件') workflow_steps.append({ 'step': 'file_selection', 'status': 'completed', 'message': f'选择了{len(selected_files)}个相关文件', 'selected_files': [f['filename'] for f in selected_files], 'details': {'selection_count': len(selected_files)} }) logger.info(f"文件选择完成 - 选中{len(selected_files)}个文件") except FileSelectionError as e: workflow_steps.append({ 'step': 'file_selection', 'status': 'failed', 'message': str(e) }) return { 'success': False, 'message': str(e), 'workflow_steps': workflow_steps } # 步骤3: 加载DataFrame try: dataframes = await self._load_selected_dataframes(selected_files, user_id) if not dataframes: raise FileLoadError('无法加载选中的Excel文件数据') workflow_steps.append({ 'step': 'dataframe_loading', 'status': 'completed', 'message': f'成功加载{len(dataframes)}个数据表', 'details': { 'dataframe_count': len(dataframes), 'total_rows': sum(len(df) for df in dataframes.values()) } }) logger.info(f"DataFrame加载完成 - {len(dataframes)}个数据表") except Exception as e: error_msg = f'数据加载失败: {str(e)}' workflow_steps.append({ 'step': 'dataframe_loading', 'status': 'failed', 'message': error_msg }) logger.error(error_msg) return { 'success': False, 'message': error_msg, 'workflow_steps': workflow_steps } # 步骤4: 执行查询 try: result = await self._execute_smart_query(user_query, dataframes, selected_files) workflow_steps.append({ 'step': 'code_execution', 'status': 'completed', 'message': '成功执行pandas代码分析', 'details': { 'result_type': result.get('result_type'), 'data_count': result.get('total', 0) } }) logger.info("查询执行完成") return { 'success': True, 'data': result, 'workflow_steps': workflow_steps } except CodeExecutionError as e: error_msg = f'代码执行失败: {str(e)}' workflow_steps.append({ 'step': 'code_execution', 'status': 'failed', 'message': error_msg }) logger.error(error_msg) return { 'success': False, 'message': error_msg, 'workflow_steps': workflow_steps } except SmartWorkflowError as e: logger.error(f"智能工作流异常: {str(e)}") return { 'success': False, 'message': str(e), 'workflow_steps': workflow_steps } except Exception as e: logger.error(f"工作流执行失败: {str(e)}", exc_info=True) workflow_steps.append({ 'step': 'error', 'status': 'failed', 'message': f'系统错误: {str(e)}' }) return { 'success': False, 'message': f'工作流执行失败: {str(e)}', 'workflow_steps': workflow_steps } async def _load_user_file_list(self, user_id: int) -> List[Dict[str, Any]]: """ 加载用户的所有文件列表信息 """ try: # 从数据库获取用户的文件元数据 file_metadata = [] if self.metadata_service: files, total = await self._run_in_executor( self.metadata_service.get_user_files, user_id ) file_metadata = files else: logger.warning("metadata_service未初始化，跳过数据库文件查询") # 检查持久化目录中的文件 persistent_dir = os.path.join("backend", "data", 'uploads', f"excel_{user_id}") persistent_files = [] if os.path.exists(persistent_dir): persistent_files = [f for f in os.listdir(persistent_dir) if f.endswith('.pkl')] file_list = [] # 合并数据库和持久化文件信息 for metadata in file_metadata: # 获取默认sheet的信息 default_sheet = metadata.default_sheet or (metadata.sheet_names[0] if metadata.sheet_names else None) columns = metadata.columns_info.get(default_sheet, []) if metadata.columns_info and default_sheet else [] row_count = metadata.total_rows.get(default_sheet, 0) if metadata.total_rows and default_sheet else 0 column_count = metadata.total_columns.get(default_sheet, 0) if metadata.total_columns and default_sheet else 0 file_info = { 'id': metadata.id, 'filename': metadata.original_filename, 'file_path': metadata.file_path, 'columns': columns, 'row_count': row_count, 'column_count': column_count, 'description': f'Excel文件，包含{str(len(metadata.sheet_names))}个工作表' if metadata.sheet_names else '', 'created_at': metadata.created_at.isoformat() if metadata.created_at else None } file_list.append(file_info) return file_list except Exception as e: print(f"加载文件列表失败: {e}") return [] async def _select_relevant_files( self, user_query: str, file_list: List[Dict[str, Any]] ) -> List[Dict[str, Any]]: """ 根据用户问题智能选择相关的Excel文件 Args: user_query: 用户问题 file_list: 可用文件列表 Returns: 选中的文件列表 Raises: FileSelectionError: 文件选择过程中发生错误 """ if not file_list: logger.warning("文件列表为空，无法进行文件选择") raise FileSelectionError("没有可用的文件进行选择") # 如果只有一个文件，直接返回 if len(file_list) == 1: logger.info("只有一个文件，直接选择") return file_list try: logger.info(f"开始智能文件选择 - 可用文件数: {len(file_list)}") # 构建文件选择提示 file_descriptions = [] for i, file_info in enumerate(file_list): # 确保数值类型转换为字符串 row_count = str(file_info.get('row_count', 'unknown')) column_count = str(file_info.get('column_count', 'unknown')) columns = file_info.get('columns', []) # 确保列名都是字符串类型 column_names = ', '.join(str(col) for col in columns) desc = f""" 文件{i+1}: {file_info['filename']} - 行数: {row_count} - 列数: {column_count} - 列名: {column_names} - 描述: {file_info.get('description', '无描述')} """ file_descriptions.append(desc) file_des_str = ' \n'.join(file_descriptions) prompt = f""" 用户问题: {user_query} 可用的Excel文件: {file_des_str} 请分析用户问题，选择最相关的Excel文件来回答问题。 如果问题涉及多个文件的数据关联，可以选择多个文件。 如果问题只涉及特定类型的数据，只选择相关的文件。 请返回JSON格式的结果，包含选中文件的索引（从1开始）: {{"selected_files": [1, 2, ...], "reason": "选择理由"}} """ # 调用LLM进行文件选择 response = await self._run_in_executor( self.llm.invoke, [HumanMessage(content=prompt)] ) # 解析LLM响应 try: import re json_match = re.search(r'\{.*\}', response.content, re.DOTALL) if json_match: result = json.loads(json_match.group()) selected_indices = result.get('selected_files', []) reason = result.get('reason', '未提供理由') # 转换索引为实际文件 selected_files = [] for idx in selected_indices: if 1 <= idx <= len(file_list): selected_files.append(file_list[idx - 1]) if not selected_files: logger.warning("LLM选择结果为空，回退到选择所有文件") return file_list logger.info(f"成功选择{len(selected_files)}个文件: {[f['filename'] for f in selected_files]}") logger.info(f"选择理由: {reason}") return selected_files else: logger.warning("无法解析LLM响应中的JSON，回退到选择所有文件") return file_list except (json.JSONDecodeError, KeyError) as e: logger.warning(f"解析LLM响应失败: {str(e)}，回退到选择所有文件") return file_list except Exception as e: raise e logger.error(f"文件选择过程中发生错误: {str(e)}") # 出错时返回所有文件作为备选方案 logger.info("回退到选择所有文件") return file_list async def _load_selected_dataframes( self, selected_files: List[Dict[str, Any]], user_id: int ) -> Dict[str, pd.DataFrame]: """ 加载选中的Excel文件为DataFrame 使用新的持久化目录结构和文件匹配逻辑 """ dataframes = {} # 构建用户专属目录路径 # base_dir = os.path.join("backend", "data", f"excel_{user_id}") current_user_id = UserContext.get_current_user().id backend_dir = Path(__file__).parent.parent.parent # 获取backend目录 base_dir = backend_dir / "data/uploads" / f'excel_{current_user_id}' if not os.path.exists(base_dir): logger.warning(f"用户目录不存在: {base_dir}") return dataframes try: # 获取目录中所有文件 all_files = os.listdir(base_dir) for file_info in selected_files: filename = file_info.get('filename', '') if not filename: logger.warning(f"文件信息缺少filename: {file_info}") continue # 查找匹配的文件（格式：{uuid}_{original_filename}） matching_files = [] for file in all_files: if file.endswith(f"_{filename}") or file.endswith(f"_{filename}.pkl"): matching_files.append(file) if not matching_files: logger.warning(f"未找到匹配的文件: {filename}") continue # 如果有多个匹配文件，选择最新的 if len(matching_files) > 1: matching_files.sort(key=lambda x: os.path.getmtime(os.path.join(base_dir, x)), reverse=True) logger.info(f"找到多个匹配文件，选择最新的: {matching_files[0]}") selected_file = matching_files[0] file_path = os.path.join(base_dir, selected_file) try: # 优先加载pickle文件 if selected_file.endswith('.pkl'): df = await self._run_in_executor(pd.read_pickle, file_path) logger.info(f"成功从pickle加载文件: {selected_file}") else: # 如果没有pickle文件，尝试加载原始文件 if selected_file.endswith(('.xlsx', '.xls')): df = await self._run_in_executor(pd.read_excel, file_path) elif selected_file.endswith('.csv'): df = await self._run_in_executor(pd.read_csv, file_path) else: logger.warning(f"不支持的文件格式: {selected_file}") continue logger.info(f"成功从原始文件加载: {selected_file}") # 使用原始文件名作为key dataframes[filename] = df logger.info(f"成功加载DataFrame: {filename}, 形状: {df.shape}") except Exception as e: logger.error(f"加载文件失败 {selected_file}: {e}") continue except Exception as e: logger.error(f"加载DataFrames时发生错误: {e}") raise FileLoadError(f"无法加载选中的文件: {e}") if not dataframes: raise FileLoadError("没有成功加载任何文件") return dataframes def _parse_dataframe_string_to_table_data(self, df_string: str, subindex: int = -2) -> Dict[str, Any]: """ 将字符串格式的DataFrame转换为表格数据 Args: df_string: DataFrame的字符串表示 Returns: 包含columns和data的字典 """ try: # 按行分割字符串 lines = df_string.strip().split('\n') # 去掉最后两行（如因为最后两行可能是 "[12 rows x 11 columns]和空行"） if len(lines) >= 2 and subindex == -2 : lines = lines[:subindex] if len(lines) < 2: # 如果行数不足，返回原始字符串 return { 'columns': [{'prop': 'result', 'label': '结果', 'width': 'auto'}], 'data': [{'result': df_string}], 'total': 1 } # 第一行是列名 header_line = lines[0].strip() # 解析列名（去掉索引列） columns_raw = header_line.split() if columns_raw and columns_raw[0].isdigit() == False: # 如果第一列不是数字，说明包含了列名 column_names = columns_raw else: # 否则使用默认列名 column_names = [f'Column_{i}' for i in range(len(columns_raw))] # 构建列定义 columns = [] for i, col_name in enumerate(column_names): columns.append({ 'prop': f'col_{i}', 'label': str(col_name), 'width': 'auto' }) # 解析数据行 data = [] for line in lines[1:]: if line.strip(): # 分割数据行 row_values = line.strip().split() if row_values: row_data = {} # 第一个值通常是索引 if len(row_values) > 0 and row_values[0].isdigit(): row_data['_index'] = row_values[0] values = row_values[1:] else: values = row_values # 填充列数据 for i, value in enumerate(values): if i < len(columns): col_prop = f'col_{i}' # 处理NaN值 if value.lower() == 'nan': row_data[col_prop] = '' else: row_data[col_prop] = value data.append(row_data) return { 'columns': columns, 'data': data, 'total': len(data) } except Exception as e: logger.warning(f"解析DataFrame字符串失败: {str(e)}") return { 'columns': [{'prop': 'result', 'label': '结果', 'width': 'auto'}], 'data': [{'result': df_string}], 'total': 1 } async def _execute_smart_query( self, user_query: str, dataframes: Dict[str, pd.DataFrame], selected_files: List[Dict[str, Any]] ) -> Dict[str, Any]: """ 执行智能查询，生成和运行pandas代码 Args: user_query: 用户查询 dataframes: 加载的数据框字典 selected_files: 选中的文件信息 Returns: 查询结果字典 Raises: CodeExecutionError: 代码执行失败 """ if not dataframes: raise CodeExecutionError("没有可用的数据文件") logger.info(f"开始执行智能查询: {user_query[:50]}...") try: # 如果有多个DataFrame，合并或选择主要的一个 if len(dataframes) == 1: main_df = list(dataframes.values())[0] main_filename = list(dataframes.keys())[0] else: # 多个文件时，选择行数最多的作为主DataFrame main_filename = max(dataframes.keys(), key=lambda k: len(dataframes[k])) main_df = dataframes[main_filename] logger.info(f"选择主数据文件: {main_filename}, 行数: {len(main_df)}, 列数: {len(main_df.columns)}") # 验证数据框 if main_df.empty: raise CodeExecutionError(f"主数据文件 {main_filename} 为空") # 使用PythonAstREPLTool替代pandas代理 try: from langchain_experimental.tools import PythonAstREPLTool from langchain_core.output_parsers import JsonOutputKeyToolsParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate # 准备数据框字典，支持多个文件 df_locals = {} var_name_to_filename = {} # 变量名到文件名的映射 for filename, df in dataframes.items(): # 使用简化的变量名 var_name = f"df_{len(df_locals) + 1}" if len(dataframes) > 1 else "df" df_locals[var_name] = df var_name_to_filename[var_name] = filename # 创建Python代码执行工具 python_tool = PythonAstREPLTool(locals=df_locals) logger.info(f"创建Python工具成功，可用数据框: {list(df_locals.keys())}") except Exception as e: raise CodeExecutionError(f"创建Python工具失败: {str(e)}") # 构建数据集信息（包含文件名和前5行数据） dataset_info = [] for var_name, df in df_locals.items(): filename = var_name_to_filename[var_name] # 基本信息 basic_info = f"- {var_name} (来源文件: {filename}): {len(df)}行 x {len(df.columns)}列" # 列名信息 columns_info = f" 列名: {', '.join(str(col) for col in df.columns.tolist())}" # 前5行数据预览 try: preview_df = df.head(5) preview_data = [] for idx, row in preview_df.iterrows(): row_data = [] for col in df.columns: value = row[col] # 处理空值和特殊值 if pd.isna(value): row_data.append('NaN') elif isinstance(value, (int, float)): row_data.append(str(value)) else: # 限制字符串长度避免过长 str_value = str(value) if len(str_value) > 20: str_value = str_value[:17] + '...' row_data.append(str_value) preview_data.append(f" 行{idx}: {', '.join(row_data)}") preview_info = f" 前5行数据预览:\n{chr(10).join(preview_data)}" except Exception as e: preview_info = f" 前5行数据预览: 无法生成预览 ({str(e)})" # 组合完整信息 dataset_info.append(f"{basic_info}\n{columns_info}\n{preview_info}") # 构建系统提示 system_prompt = f""" 你所有可以访问的数据来自于传递给您的python_tool里的locals里的pandas数据信（可能有多个）。 pandas数据集详细信息（文件来源、列名信息和数据预览）如下： {chr(10).join(dataset_info)} 请根据用户提出的问题，结合给出的数据集的详细信息，直接编写Python相关代码来计算pandas中的值。要求： 1. 只返回代码，不返回其他内容 2. 只允许使用pandas和内置库 3. 确保代码能够直接执行并返回结果，包括import必要的内置库 4. 返回的结果应该是详细的、完整的数据，而不仅仅是简单答案 5. 结果应该包含足够的上下文信息，让用户能够验证和理解答案 6. 优先返回DataFrame格式的结果，便于展示为表格 7. 务必不要再去写代码查看数据集的结构，提示词里已经给出了每个数据集的结构信息，直接根据提示词里的结构信息进行判断。 8. 要求代码中最后一次print的结果，必需是最后的正确结果（用户所需要的数据） 示例： - 如果问"哪个项目合同额最高"，不仅要返回项目名称，还要返回跟该项目其他有用的信息，比如合同额，合同时间，项目类型等（如果表格有该这些字段信息） - 如果问"销售额最高的产品"，要返回产品名称、销售额、销售数量、市场占比等完整信息（如果表格有该这些字段信息） """ # 创建提示模板 prompt = ChatPromptTemplate([ ("system", system_prompt), ("user", "{question}") ]) # 创建解析器 parser = JsonOutputKeyToolsParser(key_name=python_tool.name, first_tool_only=True) # 绑定工具到LLM llm_with_tools = self.llm.bind_tools([python_tool]) def debug_print(x): print('中间结果：', x) return x debug_node = RunnableLambda(debug_print) # 创建执行链 llm_chain = prompt | llm_with_tools | debug_node| parser | debug_node| python_tool| debug_node # 执行查询 try: logger.debug("开始执行Python工具查询") result = await self._run_in_executor(llm_chain.invoke, {"question": user_query}) logger.debug(f"查询执行完成，结果: {str(result)[:200]}...") except Exception as e: error_msg = f"Python工具执行失败: {str(e)}" logger.error(error_msg) raise CodeExecutionError(error_msg) # 处理结果 try: # 检查结果是否为pandas DataFrame print('result type:',type(result)) parse_result = '' if isinstance(result, pd.DataFrame): # 转换为表格数据 table_data = self._convert_dataframe_to_table_data(result) data = table_data['data'] columns = table_data['columns'] total = table_data['total'] result_type = 'table_data' logger.info(f"处理DataFrame结果: {len(result)}行 x {len(result.columns)}列") parse_result = table_data # PythonAstREPLTool返回的是字符串结果 elif isinstance(result, str): # 尝试解析结果中的数据 result_lines = result.strip().split('\n') # 检查是否是DataFrame的字符串表示 if any('DataFrame' in line or ('|' in line and len([l for l in result_lines if '|' in l]) > 1) for line in result_lines): table_data = self._parse_dataframe_string_to_table_data(result) data = table_data['data'] columns = table_data['columns'] total = 1 result_type = 'table_data' parse_result = table_data elif ('rows' in result_lines[-1] and 'columns' in result_lines[-1]): # 尝试解析DataFrame字符串为表格数据 table_data = self._parse_dataframe_string_to_table_data(result) if 'data' in table_data and 'columns' in table_data: data = table_data['data'] columns = table_data['columns'] total = 1 result_type = 'table_data' parse_result = table_data else: total = 1 result_type = 'text' parse_result = table_data else: # 简单的数值或文本结果 # 尝试解析DataFrame字符串为表格数据 table_data = self._parse_dataframe_string_to_table_data(result, 0) if 'data' in table_data and 'columns' in table_data: data = table_data['data'] columns = table_data['columns'] total = table_data['total'] total = 1 result_type = 'table_data' parse_result = table_data else: total = 1 result_type = 'text' parse_result = table_data elif isinstance(result, (int, float, bool)): data = result columns = result total = 1 result_type = 'scalar' parse_result = result else: # 处理其他类型的结果 data = result columns = result total = 1 result_type = 'other' parse_result = result logger.info(f"结果处理完成: {result_type}, 数据行数: {total}") except Exception as e: error_msg = f"结果处理失败: {str(e)}" logger.error(error_msg) raise CodeExecutionError(error_msg) # 生成总结 try: summary = await self._generate_query_summary(user_query, parse_result, main_df) except Exception as e: logger.warning(f"生成总结失败: {str(e)}") summary = f"基于数据分析完成查询，共处理{len(main_df)}行数据。" return { 'data': data, 'columns': columns, 'total': total, 'result_type': result_type, 'summary': summary, 'used_files': list(dataframes.keys()), 'generated_code': f"# 基于文件: {', '.join(dataframes.keys())}\n# 查询: {user_query}\n# 使用LangChain Python工具执行", 'data_info': { 'source_files': list(dataframes.keys()), 'dataframes': {name: {'rows': len(df), 'columns': len(df.columns), 'column_names': [str(col) for col in df.columns.tolist()]} for name, df in dataframes.items()} } } except CodeExecutionError: raise except Exception as e: error_msg = f"查询执行过程中发生未知错误: {str(e)}" logger.error(error_msg, exc_info=True) raise CodeExecutionError(error_msg) async def _generate_query_summary( self, query: str, result: Any, df: pd.DataFrame ) -> str: """ 生成查询结果的AI总结 """ try: logger.debug("开始生成查询总结") # 安全地获取数据集信息 try: dataset_info = f""" 数据集信息: - 总行数: {len(df)} - 总列数: {len(df.columns)} - 列名: {', '.join(str(col) for col in df.columns.tolist())} """ except Exception as e: logger.warning(f"获取数据集信息失败: {str(e)}") dataset_info = "数据集信息: 无法获取" # 安全地处理查询结果 try: if isinstance(result, pd.DataFrame): if len(result) > 0: result_preview = result.head(3).to_string(max_cols=5, max_rows=3) else: result_preview = "查询结果为空" else: result_preview = str(result) # 限制长度避免过长 except Exception as e: logger.warning(f"生成结果预览失败: {str(e)}") result_preview = "无法生成结果预览" prompt = f""" 用户问题: {query} {dataset_info} 查询结果: {result_preview}... 系统已经根据用户提问查询出了结果，请根据结果生成一个简洁的中文总结，说明: 1. 查询的主要发现 2. 数据的关键特征 3. 结果的业务含义 总结应该在100字以内，通俗易懂。 """ try: response = await self._run_in_executor( self.llm.invoke, [HumanMessage(content=prompt)] ) summary = response.content.strip() # 验证总结长度 if len(summary) > 200: logger.warning("AI生成的总结过长，进行截取") summary = summary[:200] + "..." logger.debug("查询总结生成完成") return summary except Exception as e: logger.warning(f"LLM总结生成失败: {str(e)}") # 生成基础总结 if isinstance(result, pd.DataFrame): return f"基于{len(df)}行数据完成了关于'{query}'的分析，返回了{len(result)}条结果。" else: return f"基于{len(df)}行数据完成了关于'{query}'的分析查询。" except Exception as e: logger.error(f"生成查询总结时发生错误: {str(e)}") # 如果所有方法都失败，返回最基础的总结 try: return f"基于数据分析完成查询，共处理{len(df)}行数据。" except: return "完成了数据分析查询。"