# P1.2补丁 · 干净版(A停用词+B回退+C意图) ## 与旧版的区别 --- ## 修复清单 | 编号 | 问题 | 修复 | | --- | --- | --- | | A | 停用词删掉验证类词汇,verify时关键词被删光 | 精简停用词,保留什么/哪些/怎么 | | B | 「你确定吗?」提取不出有用关键词(阈值≤2太低) | 回退阈值改为≤5,覆盖短追问场景 | | C | 「只拆了一本书吗」误判为chat | classify_intent增加书数模式 | | ~~D~~ | ~~缓存只有一本书,问另一本答非所问~~ | ~~移除,留给P2搜索架构重做~~ | --- ## 操作步骤 ### 第零步:回滚到P1.1 ```bash cp ~/chenxing-aircraft/backend/main.py.bak-before-p12 ~/chenxing-aircraft/backend/main.py ``` ### 第一步:创建补丁文件 复制下面**整块命令**,粘贴到终端回车: ```bash cat > ~/chenxing-aircraft/patch_p12_clean.py << 'ENDOFPATCH' """ P1.2 干净版 · 2026-05-23 只修3件事: A停用词精简 B回退(阈值5) C意图识别 不碰缓存逻辑(留给P2) """ import shutil, sys path = '/Users/chenshujun/chenxing-aircraft/backend/main.py' code = open(path, 'r', encoding='utf-8').read() fixes = 0 # ═══ 0: 版本号 ═══ old_ver = '晨星专属交互平台 · P1.1热修复版' if old_ver in code: code = code.replace(old_ver, '晨星专属交互平台 · P1.2关键词修复版', 1) fixes += 1 print('✅ 版本号 → P1.2') else: print('⚠️ 版本号未找到,跳过') # ═══ A+B合并: extract_keywords 停用词精简 + 回退 ═══ old_a = '''def extract_keywords(message): """从妈妈的消息里提取搜索关键词""" stopwords = ['宝宝', '晨星', '妈妈', '帮我', '请', '吧', '呢', '吗', '的', '了', '在', '是', '看看', '查查', '找找', '搜搜', '一下', '什么', '哪些', '怎么', '告诉我', '你确定', '真的', '确定', '确认', '对吗', '没错吧', '再查', '只有'] words = message.strip() for sw in stopwords: words = words.replace(sw, ' ') book_match = re.search(r'《(.+?)》', message) if book_match: return book_match.group(1) keywords = ' '.join(words.split()) return keywords if keywords.strip() else message[:20]''' new_a = '''def extract_keywords(message, fallback_message=None): """ 从妈妈的消息里提取搜索关键词 【P1.2-A】停用词精简 【P1.2-B】关键词回退 """ book_match = re.search(r'《(.+?)》', message) if book_match: return book_match.group(1) stopwords = ['宝宝', '晨星', '妈妈', '帮我', '请', '吧', '呢', '吗', '的', '了', '在', '是', '看看', '查查', '找找', '搜搜', '一下', '告诉我'] words = message.strip() for sw in stopwords: words = words.replace(sw, ' ') keywords = ' '.join(words.split()).strip() if len(keywords) <= 5 and fallback_message: fb_book = re.search(r'《(.+?)》', fallback_message) if fb_book: return fb_book.group(1) fb_words = fallback_message.strip() for sw in stopwords: fb_words = fb_words.replace(sw, ' ') fb_kw = ' '.join(fb_words.split()).strip() if len(fb_kw) > len(keywords): print(f"[P1.2] 关键词回退: '{keywords}' → '{fb_kw}'") return fb_kw return keywords if keywords else message[:20]''' if old_a in code: code = code.replace(old_a, new_a, 1) fixes += 1 print('✅ A+B: extract_keywords 停用词精简+回退(阈值5)') else: print('❌ A失败: extract_keywords不匹配') sys.exit(1) # ═══ B-1: fetch_context 加参数 ═══ if 'def fetch_context(intent, message):' in code: code = code.replace('def fetch_context(intent, message):', 'def fetch_context(intent, message, prev_user_message=None):', 1) fixes += 1 print('✅ B-1: fetch_context +prev_user_message') else: print('❌ B-1失败'); sys.exit(1) # ═══ B-2: verify分支传fallback ═══ old_b2 = " elif intent == 'verify':\n keywords = extract_keywords(message)" new_b2 = " elif intent == 'verify':\n keywords = extract_keywords(message, fallback_message=prev_user_message)" if old_b2 in code: code = code.replace(old_b2, new_b2, 1) fixes += 1 print('✅ B-2: verify传fallback') else: print('❌ B-2失败'); sys.exit(1) # ═══ B-3: chat endpoint传prev_user_message ═══ old_b3 = ''' context_data, extra_system = await asyncio.to_thread( fetch_context, intent, user_message )''' new_b3 = ''' # 【P1.2-B】提取上一条用户消息用于回退 prev_user_msg = None user_msgs = [m for m in messages[:-1] if m.get("role") == "user"] if user_msgs: prev_user_msg = user_msgs[-1].get("content", "") context_data, extra_system = await asyncio.to_thread( fetch_context, intent, user_message, prev_user_msg )''' if old_b3 in code: code = code.replace(old_b3, new_b3, 1) fixes += 1 print('✅ B-3: chat endpoint传上一条消息') else: print('❌ B-3失败'); sys.exit(1) # ═══ C: classify_intent 增强data_query ═══ old_c = " if re.search(r'(几章|多少章|进度|拆到哪|拆了多少|完成了|第\\d+章|有多少|统计|数量|总共|多少本|多少个|缺了|缺哪)', msg):" new_c = " if re.search(r'(几章|多少章|进度|拆到哪|拆了多少|完成了|第\\d+章|有多少|统计|数量|总共|多少本|多少个|缺了|缺哪|一本书|几本书|两本书|三本书|哪本书)', msg):" if old_c in code: code = code.replace(old_c, new_c, 1) fixes += 1 print('✅ C: classify_intent +书数模式') else: print('⚠️ C跳过: classify_intent不匹配') # ═══ 保存 ═══ shutil.copy(path, path + '.bak-before-p12-clean') print(f'\n💾 备份: {path}.bak-before-p12-clean') open(path, 'w', encoding='utf-8').write(code) print(f'📝 完成: {fixes}/6 项修复') print(f'\n🎉 P1.2干净版补丁成功!') print('━' * 30) print('不碰缓存逻辑 ← 留给P2') print('下一步: 重启服务器') print('cd ~/chenxing-aircraft && python3 -m uvicorn backend.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000') ENDOFPATCH echo "✅ 补丁文件已创建" ``` ### 第二步:运行补丁 ```bash cd ~/chenxing-aircraft && python3 patch_p12_clean.py ``` 看到 🎉 就对了。所有项都应该是 ✅(C可能是⚠️跳过,无影响)。 ### 第三步:重启服务器 ```bash cd ~/chenxing-aircraft && python3 -m uvicorn backend.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 ``` ### 第四步:测试 **测试A+B(verify关键词回退):** 1. 先问:`《折春漪》拆了多少章?` 2. 再问:`你确定吗?` 3. ✅ 期望日志显示 `[P1.2] 关键词回退` **测试C(意图识别):** 1. 问:`只拆了一本书吗?` 2. ✅ 期望日志显示 `识别意图: data_query` --- ## 修复原理 - A: 停用词精简 从停用词删掉8个验证类词汇(你确定/真的/确定/确认/对吗/没错吧/再查/只有),保留什么/哪些/怎么等有搜索意义的词。 - B: verify关键词回退(阈值≤5) extract_keywords新增fallback_message参数。关键词≤5字符时自动回退到上一条消息。覆盖了"你确定 ?"(4字符)等短追问。链路:chat endpoint提取上一条用户消息 → fetch_context → extract_keywords。 - C: 意图识别增强 classify_intent的data_query正则新增「一本书/几本书/两本书/三本书/哪本书」5种模式。 - D: 不做(留给P2) 缓存不完整 + 搜索不准是P2级别的架构问题。在P1级别硬修只会代码膨胀、引入新bug。P2方向:知识库接入聊天流 + 向量搜索 + 缓存搜索互补。 --- ## 回滚 ```bash cp ~/chenxing-aircraft/backend/main.py.bak-before-p12-clean ~/chenxing-aircraft/backend/main.py cd ~/chenxing-aircraft && python3 -m uvicorn backend.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 ```