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P1-2: 统一Dify调用点 - 删除detect-intent死链路(approval/byod) + routing_service共享client修复连接泄漏 + 前端死代码清理

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Simon
2026-07-18 01:05:20 +08:00
parent af392f2bf0
commit aeb4e0cf39
5 changed files with 54 additions and 424 deletions
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backend/app/api/approval.py
-205
View File
@@ -8,7 +8,6 @@
# =============================================================================
import asyncio
import json
import logging
import os
from typing import Optional
@@ -332,34 +331,6 @@ class ApprovalUrgeRequest(BaseModel):
sp_no: str
class ApprovalDetectIntentRequest(BaseModel):
"""审批意图检测请求"""
text: str
employee_id: Optional[str] = None
class ApprovalDetectIntentResponse(BaseModel):
"""审批意图检测响应
Attributes:
is_approval_request: 是否为审批请求（原字段，语义不变）
confidence: 置信度（0.0~1.0）（原字段，语义不变）
approval_type: 审批类型（原字段，语义不变）
source: 结果来源 — dify(Dify识别) / keyword_prefilter(关键词预过滤未命中) / fallback(降级兜底)
intent_type: 意图大类（新增）— approval/it_consult/non_it_routing/chitchat
business_category: 非IT业务类别（新增）— 行政/人力资源/财务/法务/行政-物业，仅 non_it_routing 时有值
routing_confidence: 路由置信度（新增）— 0.0~1.0，≥0.7 触发名片推荐
"""
is_approval_request: bool
confidence: float
approval_type: Optional[str] = None
source: str # "dify" | "keyword_prefilter" | "fallback"
# 以下为 v3 统一意图识别新增字段（向后兼容：原审批逻辑只读取前4个字段）
intent_type: str = "chitchat"
business_category: Optional[str] = None
routing_confidence: float = 0.0
# =============================================================================
# 企微API调用辅助函数
# =============================================================================
@@ -973,179 +944,3 @@ async def get_approval_keywords():
return success_response(data=keywords)
# =============================================================================
# 审批意图识别（Dify + 关键词预过滤 + 降级兜底）
# =============================================================================
def _keyword_prefilter(text: str) -> bool:
"""关键词预过滤：检查文本是否包含审批相关关键词（v2.0 收窄版）。
v2.0 变更（2026-07-13）：
- 不再合并 APPROVAL_TEMPLATES 的 keywords（包含"借用""升级""外联"等泛化词）
- 仅使用 APPROVAL_PREFILTER_KEYWORDS（强意图词 + 复合专有词）
- 模板 keywords 仍保留在 KEYWORD_TO_APPROVAL_TYPE 中，仅用于 Dify 不可用时的降级兜底
Args:
text: 用户消息文本
Returns:
bool: 是否包含审批关键词
"""
if not text:
return False
lower_text = text.lower()
# v2.0: 仅使用预过滤关键词列表，不合并模板 keywords
return any(kw.lower() in lower_text for kw in APPROVAL_PREFILTER_KEYWORDS)
def _fallback_detect(text: str) -> tuple[bool, float, Optional[str]]:
"""关键词兜底：Dify 不可用时通过关键词匹配判断审批意图。
遍历 KEYWORD_TO_APPROVAL_TYPE 映射，命中第一个关键词即返回对应审批类型。
置信度取 0.6（略低于阈值，但预过滤已通过说明有审批关键词）。
Args:
text: 用户消息文本
Returns:
tuple: (is_approval_request, confidence, approval_type)
"""
lower_text = (text or "").lower()
approval_type: Optional[str] = None
for kw, atype in KEYWORD_TO_APPROVAL_TYPE.items():
if kw.lower() in lower_text:
approval_type = atype
break
# 预过滤已通过（说明有审批关键词），兜底返回 is_approval_request=True
return True, 0.6, approval_type
async def _call_dify_approval_intent(text: str, employee_id: str = "") -> dict:
"""调用 Dify 审批意图识别应用（Dify 原生 API）。
直接调用 Dify 原生 /v1/chat-messages 接口，绕过 Dify2OpenAI 代理。
Dify2OpenAI 代理会将 JSON 响应序列化为 "[object Object]" 字符串，
导致后端无法解析。使用原生 API 可获得正确的 JSON 响应。
Dify 应用的 System Prompt 已在 Dify 后台配置好，后端只需把用户消息传过去。
返回 JSON: {"is_approval_request": bool, "confidence": float, "approval_type": str|null}
Args:
text: 用户消息文本
employee_id: 员工 ID（可选，传给 Dify 的 user 字段）
Returns:
dict: {"is_approval_request": bool, "confidence": float, "approval_type": str|None}
Raises:
Exception: Dify 调用失败或响应解析失败
"""
base_url = settings.approval_dify_base_url
api_key = settings.approval_dify_api_key
timeout = settings.approval_dify_timeout
if not base_url or not api_key:
raise ValueError("Dify 审批意图识别应用未配置（APPROVAL_DIFY_BASE_URL / APPROVAL_DIFY_API_KEY）")
# 构建请求 URL：base_url + /v1/chat-messages（Dify 原生 API）
url = f"{base_url.rstrip('/')}/v1/chat-messages"
body = {
"inputs": {}, # Dify 应用的输入变量（无自定义变量时为空）
"query": text, # 用户消息文本
"response_mode": "blocking", # 阻塞模式，等待完整响应
"user": employee_id or "approval_detection", # 用户标识
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json",
}
async with httpx.AsyncClient(timeout=httpx.Timeout(timeout)) as client:
response = await client.post(url, json=body, headers=headers)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# 解析 Dify 原生响应：answer 字段包含 AI 返回的文本（JSON 字符串）
answer = data.get("answer", "")
parsed = json.loads(answer)
return {
"is_approval_request": bool(parsed.get("is_approval_request", False)),
"confidence": float(parsed.get("confidence", 0.0)),
"approval_type": parsed.get("approval_type"),
# v3 统一意图识别新增字段（向后兼容：旧 Prompt 无这些字段时取默认值）
"intent_type": str(parsed.get("intent_type", "chitchat")),
"business_category": parsed.get("business_category"),
"routing_confidence": float(parsed.get("routing_confidence", 0.0)),
}
@router.post("/approval/detect-intent")
async def detect_approval_intent(request: ApprovalDetectIntentRequest):
"""审批意图检测端点。
流程：
1. 关键词预过滤 — 未命中直接返回 false（避免每条消息都调 Dify）
2. 命中关键词 → 调用 Dify 审批意图识别应用
3. Dify 调用失败 → 降级为关键词匹配（兜底）
Args:
request: 包含 text（用户消息）和可选的 employee_id
Returns:
ApprovalDetectIntentResponse: 检测结果
"""
text = request.text or ""
# 1. 关键词预过滤
if not _keyword_prefilter(text):
return success_response(data=ApprovalDetectIntentResponse(
is_approval_request=False,
confidence=0.0,
approval_type=None,
source="keyword_prefilter",
intent_type="chitchat",
business_category=None,
routing_confidence=0.0,
))
# 2. 调用 Dify 意图识别
try:
result = await _call_dify_approval_intent(text, request.employee_id or "")
# 检查置信度阈值
threshold = settings.approval_confidence_threshold
is_approval = result["is_approval_request"] and result["confidence"] >= threshold
logger.info(
f"审批意图检测(Dify): is_approval={is_approval}, "
f"confidence={result['confidence']}, type={result.get('approval_type')}, "
f"intent_type={result.get('intent_type')}, "
f"business_category={result.get('business_category')}, "
f"routing_confidence={result.get('routing_confidence')}"
)
return success_response(data=ApprovalDetectIntentResponse(
is_approval_request=is_approval,
confidence=result["confidence"],
approval_type=result.get("approval_type"),
source="dify",
intent_type=result.get("intent_type", "chitchat"),
business_category=result.get("business_category"),
routing_confidence=result.get("routing_confidence", 0.0),
))
except Exception as e:
logger.warning(f"Dify 审批意图识别失败，降级为关键词匹配: {e}")
# 3. 降级为关键词匹配
is_approval, confidence, approval_type = _fallback_detect(text)
logger.info(
f"审批意图检测(兜底): is_approval={is_approval}, "
f"confidence={confidence}, type={approval_type}"
)
return success_response(data=ApprovalDetectIntentResponse(
is_approval_request=is_approval,
confidence=confidence,
approval_type=approval_type,
source="fallback",
intent_type="approval" if is_approval else "chitchat",
business_category=None,
routing_confidence=0.0,
))
backend/app/api/byod.py
+3 -155
View File
@@ -1,17 +1,15 @@
# =============================================================================
# IT智能服务台 — 自备电脑补贴（BYOD）资格查询 API
# =============================================================================
# 说明：提供自备电脑补贴资格的意图检测和资格检查功能
# - 意图检测：关键词预过滤 → Dify → 关键词兜底（复用审批系统三级模式）
# 说明：提供自备电脑补贴资格检查功能
# - 资格检查：通过企微通讯录API获取员工岗位 → 与资格清单匹配 → 返回结果
# - 岗位匹配支持精确匹配和模糊匹配（如"高级前端开发岗"匹配"前端开发岗"）
# - BYOD 意图检测已并入主 Dify 对话链路（v4.0 P1-2 删除独立 detect-intent 端点）
# =============================================================================
import json
import logging
from typing import Optional
import httpx
from fastapi import APIRouter, Depends
from pydantic import BaseModel
import redis.asyncio as aioredis
@@ -144,17 +142,6 @@ BYOD_REGISTER_NOTES: list[str] = [
# Schema 定义
# =============================================================================
class ByodEligibilityRequest(BaseModel):
"""BYOD 意图检测请求
Attributes:
text: 用户消息文本
employee_id: 员工ID（可选，传给 Dify 作为用户标识）
"""
text: str
employee_id: Optional[str] = None
class ByodCheckEligibilityRequest(BaseModel):
"""BYOD 资格检查请求
@@ -234,74 +221,7 @@ def _match_position(position: str) -> tuple[bool, str, str]:
# =============================================================================
# Dify 意图识别（复用审批意图识别 Dify 应用）
# =============================================================================
# 说明：BYOD 意图识别复用审批系统的 Dify 应用（同一个 approval_dify_base_url /
# approval_dify_api_key），Dify 后台的 System Prompt 已更新为同时支持
# 审批意图和 BYOD 意图识别。Dify 返回的 JSON 中包含 is_byod_intent 字段。
async def _call_dify_byod_intent(text: str, employee_id: str = "") -> dict:
"""调用 Dify 意图识别应用，检测 BYOD 意图。
复用审批意图识别的 Dify 应用（approval_dify_base_url / approval_dify_api_key），
Dify 的 System Prompt 已更新为同时返回 is_byod_intent 字段。
Dify 原生 API 调用方式与 approval.py 中的 _call_dify_approval_intent 一致：
POST {base_url}/v1/chat-messages，blocking 模式。
Args:
text: 用户消息文本
employee_id: 员工 ID（可选，传给 Dify 的 user 字段）
Returns:
dict: {
"is_byod_intent": bool,
"confidence": float,
}
Raises:
Exception: Dify 调用失败或响应解析失败
"""
base_url = settings.approval_dify_base_url
api_key = settings.approval_dify_api_key
timeout = settings.approval_dify_timeout
if not base_url or not api_key:
raise ValueError(
"Dify 意图识别应用未配置（APPROVAL_DIFY_BASE_URL / APPROVAL_DIFY_API_KEY）"
)
# 构建请求 URL：base_url + /v1/chat-messages（Dify 原生 API）
url = f"{base_url.rstrip('/')}/v1/chat-messages"
body = {
"inputs": {},
"query": text,
"response_mode": "blocking",
"user": employee_id or "byod_detection",
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json",
}
async with httpx.AsyncClient(timeout=httpx.Timeout(timeout)) as client:
response = await client.post(url, json=body, headers=headers)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# 解析 Dify 原生响应：answer 字段包含 AI 返回的文本（JSON 字符串）
answer = data.get("answer", "")
parsed = json.loads(answer)
return {
"is_byod_intent": bool(parsed.get("is_byod_intent", False)),
"confidence": float(parsed.get("confidence", 0.0)),
}
# =============================================================================
# 关键词预过滤 & 降级兜底
# 关键词预过滤
# =============================================================================
def _byod_keyword_prefilter(text: str) -> bool:
@@ -322,82 +242,10 @@ def _byod_keyword_prefilter(text: str) -> bool:
return any(kw.lower() in lower_text for kw in BYOD_PREFILTER_KEYWORDS)
def _byod_fallback_detect(text: str) -> tuple[bool, float]:
"""BYOD 关键词兜底：Dify 不可用时通过关键词匹配判断 BYOD 意图。
遍历 BYOD_PREFILTER_KEYWORDS，命中任意一个即认为有 BYOD 意图。
置信度取 0.6（预过滤已通过说明有 BYOD 相关关键词）。
Args:
text: 用户消息文本
Returns:
tuple: (is_byod_intent, confidence)
"""
lower_text = (text or "").lower()
for kw in BYOD_PREFILTER_KEYWORDS:
if kw.lower() in lower_text:
return True, 0.6
return False, 0.0
# =============================================================================
# API 端点
# =============================================================================
@router.post("/byod/detect-intent")
async def detect_byod_intent(request: ByodEligibilityRequest):
"""BYOD 意图检测端点。
流程（复用审批系统三级模式）：
1. 关键词预过滤 — 未命中 BYOD 关键词直接返回 false（避免每条消息都调 Dify）
2. 命中关键词 → 调用 Dify 意图识别应用（复用审批 Dify 应用）
3. Dify 调用失败 → 降级为关键词匹配（兜底）
Args:
request: 包含 text（用户消息）和可选的 employee_id
Returns:
ByodEligibilityResponse: 检测结果（仅 is_byod_intent 和 source 字段有效）
"""
text = request.text or ""
# 1. 关键词预过滤
if not _byod_keyword_prefilter(text):
return success_response(data=ByodEligibilityResponse(
is_byod_intent=False,
eligible=False,
source="keyword_prefilter",
))
# 2. 调用 Dify 意图识别
try:
result = await _call_dify_byod_intent(text, request.employee_id or "")
threshold = settings.approval_confidence_threshold
is_byod = result["is_byod_intent"] and result["confidence"] >= threshold
logger.info(
f"BYOD意图检测(Dify): is_byod={is_byod}, "
f"confidence={result['confidence']}"
)
return success_response(data=ByodEligibilityResponse(
is_byod_intent=is_byod,
eligible=False,
source="dify",
))
except Exception as e:
logger.warning(f"Dify BYOD 意图识别失败，降级为关键词匹配: {e}")
# 3. 降级为关键词匹配
is_byod, confidence = _byod_fallback_detect(text)
logger.info(
f"BYOD意图检测(兜底): is_byod={is_byod}, confidence={confidence}"
)
return success_response(data=ByodEligibilityResponse(
is_byod_intent=is_byod,
eligible=False,
source="fallback",
))
@router.post("/byod/check-eligibility")
async def check_byod_eligibility(
request: ByodCheckEligibilityRequest,
backend/app/dependencies/__init__.py
+10
View File
@@ -215,6 +215,16 @@ async def cleanup_shared_services():
logger.warning(f"AIService 连接池关闭异常: {e}")
_shared_ai_handler = None
# v4.0 P1-2: 关闭 routing_service 的共享 httpx 连接池
try:
from app.services import routing_service
if routing_service._routing_client and not routing_service._routing_client.is_closed:
await routing_service._routing_client.aclose()
routing_service._routing_client = None
logger.info("routing_service httpx 连接池已关闭")
except Exception as e:
logger.warning(f"routing_service 连接池关闭异常: {e}")
# Token 黑名单 Key 前缀（与 auth.py 中保持一致）
TOKEN_BLACKLIST_PREFIX = "token:blacklist:"
backend/app/services/routing_service.py
+34 -16
View File
@@ -35,6 +35,24 @@ from app.services.ws_manager import manager as ws_manager
logger = logging.getLogger(__name__)
# =============================================================================
# 共享 httpx 客户端（v4.0 P1-2：修复每次调用新建连接的泄漏问题）
# =============================================================================
_routing_client: Optional[httpx.AsyncClient] = None
async def _get_routing_client(timeout: float) -> httpx.AsyncClient:
"""获取共享的 httpx.AsyncClient（懒加载单例）。
为什么：之前每次 detect_routing_intent 调用都 `async with httpx.AsyncClient()`
新建连接池，高并发下产生大量 TIME_WAIT 连接（与 AIService 修复前同源问题）。
"""
global _routing_client
if _routing_client is None or _routing_client.is_closed:
_routing_client = httpx.AsyncClient(timeout=httpx.Timeout(timeout))
return _routing_client
# =============================================================================
# 路由关键词预过滤列表
# =============================================================================
@@ -169,24 +187,24 @@ async def detect_routing_intent(text: str, employee_id: str = "") -> dict:
"Content-Type": "application/json",
}
async with httpx.AsyncClient(timeout=httpx.Timeout(timeout)) as client:
response = await client.post(url, json=body, headers=headers)
response.raise_for_status()
data = response.json()
client = await _get_routing_client(timeout)
response = await client.post(url, json=body, headers=headers)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# 解析 Dify 原生响应：answer 字段包含 AI 返回的 JSON 字符串
answer = data.get("answer", "")
parsed = json.loads(answer)
# 解析 Dify 原生响应：answer 字段包含 AI 返回的 JSON 字符串
answer = data.get("answer", "")
parsed = json.loads(answer)
# 解析统一意图识别的 6 个字段
return {
"is_approval_request": bool(parsed.get("is_approval_request", False)),
"confidence": float(parsed.get("confidence", 0.0)),
"approval_type": parsed.get("approval_type"),
"intent_type": str(parsed.get("intent_type", "chitchat")),
"business_category": parsed.get("business_category"),
"routing_confidence": float(parsed.get("routing_confidence", 0.0)),
}
# 解析统一意图识别的 6 个字段
return {
"is_approval_request": bool(parsed.get("is_approval_request", False)),
"confidence": float(parsed.get("confidence", 0.0)),
"approval_type": parsed.get("approval_type"),
"intent_type": str(parsed.get("intent_type", "chitchat")),
"business_category": parsed.get("business_category"),
"routing_confidence": float(parsed.get("routing_confidence", 0.0)),
}
# =============================================================================
frontend-h5/src/api/conversation.ts
+7 -48
View File
@@ -439,33 +439,12 @@ export async function getAllCategoriesCard(): Promise<ApprovalCardData> {
}
// =============================================================================
// 审批意图检测 API（Dify 意图置信度 — 替代纯关键词匹配）
// 审批意图检测 API —— v4.0 P1-2 已删除
// =============================================================================
/** 审批意图检测响应 */
export interface ApprovalDetectIntentResponse {
/** 是否为审批请求 */
is_approval_request: boolean
/** 置信度（0.0~1.0） */
confidence: number
/** 审批类型（设备申请/账号权限申请/软件服务申请/资产处置申请/办公用品申请） */
approval_type: string | null
/** 结果来源：dify(Dify识别) / keyword_prefilter(关键词预过滤未命中) / fallback(降级兜底) */
source: 'dify' | 'keyword_prefilter' | 'fallback'
}
/**
* 检测审批意图
* 员工发送消息后异步调用，后端先用关键词预过滤，命中后调 Dify 做意图识别。
* 返回 is_approval_request === true 时，前端在消息列表中插入审批卡片消息。
*
* @param text 用户消息文本
* @returns 审批意图检测结果
*/
export async function detectApprovalIntent(text: string): Promise<ApprovalDetectIntentResponse> {
const response: any = await apiClient.post('/approval/detect-intent', { text })
return response
}
// detectApprovalIntent / detectByodIntent 已删除：
// - 前端自 v2.0 起不再独立调用 detect-intent（store 注释确认零调用）
// - 后端 /approval/detect-intent 与 /byod/detect-intent 端点已同步删除
// - 审批意图识别统一由主 Dify 对话链路（action 字段 + ApprovalMatcher）处理
/**
* 获取软件下载列表
@@ -482,9 +461,9 @@ export async function getSoftwareDownloads(): Promise<SoftwareDownload[]> {
// =============================================================================
// 自备电脑补贴（BYOD）资格查询 API
// =============================================================================
// 说明：提供自备电脑补贴的意图检测和资格检查功能
// - detectByodIntent: 检测用户消息是否为 BYOD 意图（关键词预过滤 → Dify → 兜底）
// 说明：提供自备电脑补贴的资格检查功能
// - checkByodEligibility: 检查员工是否有资格申请自备电脑补贴
// - BYOD 意图检测已并入主 Dify 对话链路（v4.0 P1-2 删除 detectByodIntent）
// =============================================================================
/** BYOD 资格查询响应 */
@@ -509,26 +488,6 @@ export interface ByodEligibilityResponse {
source: 'dify' | 'keyword_prefilter' | 'fallback' | 'wecom'
}
/**
* 检测自备电脑补贴意图
* 员工发送消息后调用，后端先用 BYOD 关键词预过滤，命中后调 Dify 做意图识别。
* 返回 is_byod_intent === true 时，前端应继续调用 checkByodEligibility 查询资格。
*
* @param text 用户消息文本
* @param employeeId 员工ID（可选，传给 Dify 作为用户标识）
* @returns BYOD 意图检测结果
*/
export async function detectByodIntent(
text: string,
employeeId?: string
): Promise<ByodEligibilityResponse> {
const response: any = await apiClient.post('/byod/detect-intent', {
text,
employee_id: employeeId,
})
return response
}
/**
* 检查自备电脑补贴资格
* 后端通过企微通讯录 API 获取员工岗位，与资格清单匹配后返回结果。