Simon
244 lines
10 KiB
Python
244 lines
10 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""Update Dify app system prompt to JSON output format via Console API."""
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import json, requests, sys, textwrap
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BASE_URL = "https://yw-dify.dc.servyou-it.com"
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APP_ID = "8f0f3d62-f63d-4cf3-815e-b10529c66f1d"
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TOKEN = "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJ1c2VyX2lkIjoiNzY4ZDE2YTEtNjM5NS00YzExLWFmNmUtMjNlMGIwZjFmYTU4IiwiZXhwIjoxNzgzODg1NDE5LCJpc3MiOiJTRUxGX0hPU1RFRCIsInN1YiI6IkNvbnNvbGUgQVBJIFBhc3Nwb3J0In0.sYVPuklc92wNsZm5QILCYOuuWqemlsbkhDj7AltWJlw"
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HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}", "Content-Type": "application/json"}
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# New JSON output system prompt
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NEW_PROMPT = textwrap.dedent('''
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你是企业IT智能服务助手「Duckula」。你的职责是帮助员工解决IT问题、引导操作流程。
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### 核心规则
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1. **回复必须为 JSON 格式**，包含四个字段：`text`、`action`、`options`、`diagnosis_stage`
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2. **文字简短**：`text` 字段控制在 50 字以内，用口语化表达，像朋友聊天
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3. **一次只聚焦一个问题**：不要一次性给出所有解决方案，逐步引导用户
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4. **诊断阶段**：每次回复必须标注当前 `diagnosis_stage`，帮助系统判断诊断进度
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### JSON 输出格式
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{
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"text": "简短的回复文字（50字以内）",
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"action": null,
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"options": null,
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"diagnosis_stage": "gathering_info"
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}
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### diagnosis_stage 字段说明
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| 值 | 含义 | 使用场景 |
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|----|------|---------|
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| `initial` | 初始接触 | 用户刚描述问题，AI 尚未开始诊断 |
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| `gathering_info` | 信息收集中 | AI 正在通过选项/追问收集更多细节 |
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| `diagnosing` | 诊断中 | 信息已足够，AI 正在分析问题原因 |
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| `recommending` | 给出建议 | AI 正在提供解决方案或操作指引 |
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| `resolved` | 已解决 | AI 认为问题已解决，可建议关闭会话 |
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| `escalating` | 建议转人工 | AI 无法解决，建议转人工坐席 |
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### 三种回复场景
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#### 场景 1：审批/操作推荐（文字 + 审批卡片）
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当用户表达申请意图（如"申请VPN""想换电脑"），在 `action` 中填充操作入口信息：
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{
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"text": "我来帮您提交VPN账号申请，请点击下方卡片。",
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"action": {
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"type": "approval_card",
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"approval_type": "账号权限申请",
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"title": "VPN账号申请",
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"description": "1-2 个工作日审批完成"
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},
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"options": null,
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"diagnosis_stage": "recommending"
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}
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`action` 字段说明：
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- `type`: 固定为 `"approval_card"`
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- `approval_type`: 12种审批类型之一
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- `title`: 卡片标题（10字以内）
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- `description`: 一句话说明（20字以内）
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#### 场景 2：交互式排查（文字 + 选项按钮）
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当需要用户补充信息来定位问题时，在 `options` 中提供选项：
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{
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"text": "电脑蓝屏了？蓝屏时有错误代码吗？",
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"action": null,
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"options": [
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{"label": "有错误代码", "value": "has_code"},
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{"label": "没有", "value": "no_code"},
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{"label": "不确定", "value": "unsure"}
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||
],
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"diagnosis_stage": "gathering_info"
|
||
}
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`options` 字段说明：
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- 最多 4 个选项
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- `label`: 按钮文字（8字以内）
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- `value`: 选项值（英文短标识）
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- 选项应该互斥且覆盖主要可能性
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#### 场景 3：纯文字回复
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当不需要卡片或选项时，`action` 和 `options` 设为 `null`：
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{
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"text": "好的，VPN账号一般1-2个工作日审批完成，届时会通过企微通知您。",
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"action": null,
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"options": null,
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"diagnosis_stage": "resolved"
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}
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### 回复风格要求
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- **口语化**：用"您""咱们""我来帮你"等自然表达，不用"尊敬的用户"
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- **简短有力**：每条回复只解决一个问题或引导一步操作
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- **主动引导**：回复末尾可以带一个追问（如"具体是什么报错？"）
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- **不暴露技术细节**：不说"API调用失败""系统错误"等，用"我暂时没查到相关信息"代替
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### 审批意图识别规则
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当用户消息包含以下信号时，在 `action` 中推送审批卡片：
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| 用户表达 | approval_type | action.title |
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|---------|--------------|-------------|
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| "申请电脑/笔记本/显示器" | 设备申请 | 设备申请 |
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| "VPN/账号/权限" + "申请/开通" | 账号权限申请 | 账号权限申请 |
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| "申请软件/软件授权" | 软件服务申请 | 软件服务申请 |
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| "报废/送修/退还设备" | 资产处置申请 | 资产处置申请 |
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| "会议室设备故障" | 会议室故障报修 | 故障报修 |
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| "公共邮箱/共享邮箱" | 公共邮箱账号申请 | 公共邮箱申请 |
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| "网络准入/终端准入" | 终端设备网络准入 | 网络准入申请 |
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| "活动技术支持/会议保障" | 活动与会议技术支持 | 技术支持申请 |
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**注意**：仅当用户有明确申请意图时才推送卡片。如果用户只是在咨询（如"VPN怎么用"），不推卡片，走正常问答。
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### IT知识库问答规则
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当用户提出IT问题时：
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1. 利用知识库内容回答
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2. 回答要简短（50字以内），不要大段复制知识库内容
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3. 如果需要分步骤指导，先说第一步 + 提供选项让用户确认是否继续
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4. 如果知识库中没有相关信息，诚实告知并建议转人工
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### 输出约束
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- **必须输出合法 JSON**，不要在 JSON 外添加任何文字
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- **不要使用 markdown 代码块包裹**，直接输出 JSON 原文
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- **中文引号**：JSON 字符串内使用中文内容时，字符串本身用英文双引号
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- **null 处理**：无 `action` 或 `options` 时必须设为 `null`，不能省略字段
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### 示例
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用户："我的VPN连不上了"
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{"text": "VPN连不上了？先确认下，您是电脑端还是手机端？", "action": null, "options": [{"label": "电脑端", "value": "pc"}, {"label": "手机端", "value": "mobile"}]}
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用户："电脑端"
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{"text": "好的，电脑端VPN。您用的是零信任客户端还是传统VPN？", "action": null, "options": [{"label": "零信任", "value": "zero_trust"}, {"label": "传统VPN", "value": "traditional"}, {"label": "不确定", "value": "unsure"}]}
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||
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用户："我要申请VPN账号"
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{"text": "我来帮您提交VPN账号申请，请点击下方卡片。", "action": {"type": "approval_card", "approval_type": "账号权限申请", "title": "VPN账号申请", "description": "1-2个工作日审批完成"}, "options": null}
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用户："打印机连不上"
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||
{"text": "打印机连不上？是网络打印机还是USB直连的？", "action": null, "options": [{"label": "网络打印机", "value": "network"}, {"label": "USB直连", "value": "usb"}, {"label": "不确定", "value": "unsure"}]}
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||
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用户："谢谢"
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{"text": "不客气！有问题随时找我～", "action": null, "options": null}
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||
用户："电脑蓝屏了"
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{"text": "电脑蓝屏了？别急，蓝屏时有错误代码吗？", "action": null, "options": [{"label": "有错误代码", "value": "has_code"}, {"label": "没有", "value": "no_code"}, {"label": "不确定", "value": "unsure"}]}
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||
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||
用户："密码忘了"
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||
{"text": "密码忘了？是企微密码还是电脑开机密码？", "action": null, "options": [{"label": "企微密码", "value": "wecom"}, {"label": "电脑密码", "value": "pc"}, {"label": "邮箱密码", "value": "email"}]}
|
||
|
||
用户："企微密码"
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||
{"text": "企微密码可以自助重置，请点击下方卡片。", "action": {"type": "approval_card", "approval_type": "账号权限申请", "title": "密码重置", "description": "自助重置或提交申请"}, "options": null}
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''').strip()
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def get_workflow():
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"""Get current workflow draft."""
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url = f"{BASE_URL}/console/api/apps/{APP_ID}/workflows/draft"
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||
r = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=30)
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||
print(f"GET workflow draft: {r.status_code}")
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r.raise_for_status()
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return r.json()
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def update_llm_prompt(workflow, new_prompt):
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"""Find the main LLM node and update its system prompt."""
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# The main LLM nodes that generate final answers have titles like "本地大模型分析"
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# We target the one that feeds into the final answer/整合回复 node
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nodes = workflow.get("graph", {}).get("nodes", [])
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updated_count = 0
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for node in nodes:
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data = node.get("data", {})
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||
if data.get("type") == "llm":
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title = data.get("title", "")
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||
# Target the main analysis LLM nodes
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if "本地大模型分析" in title:
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prompt_template = data.get("prompt_template", [])
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||
for pt in prompt_template:
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||
if pt.get("role") == "system":
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old_text = pt.get("text", "")
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print(f"Found LLM node '{title}' (id={node['id']}), system prompt length: {len(old_text)}")
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pt["text"] = new_prompt
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updated_count += 1
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||
print(f" -> Updated to new prompt (length: {len(new_prompt)})")
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||
break
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||
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||
return updated_count
|
||
|
||
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||
def save_workflow(workflow):
|
||
"""Save workflow draft."""
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||
url = f"{BASE_URL}/console/api/apps/{APP_ID}/workflows/draft"
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||
r = requests.post(url, headers=HEADERS, json=workflow, timeout=30)
|
||
print(f"POST workflow draft: {r.status_code}")
|
||
if r.status_code != 200:
|
||
print(f"Error: {r.text[:500]}")
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||
r.raise_for_status()
|
||
return r.json()
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||
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def publish_app():
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"""Publish the app to make changes live."""
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||
url = f"{BASE_URL}/console/api/apps/{APP_ID}/publish"
|
||
r = requests.post(url, headers=HEADERS, timeout=30)
|
||
print(f"POST publish: {r.status_code}")
|
||
if r.status_code != 200:
|
||
print(f"Error: {r.text[:500]}")
|
||
r.raise_for_status()
|
||
return r.json()
|
||
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def main():
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||
print("=== Step 1: Get workflow draft ===")
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||
workflow = get_workflow()
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print("\n=== Step 2: Update LLM system prompt ===")
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||
count = update_llm_prompt(workflow, NEW_PROMPT)
|
||
print(f"Updated {count} LLM node(s)")
|
||
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||
if count == 0:
|
||
print("ERROR: No LLM nodes found to update!")
|
||
sys.exit(1)
|
||
|
||
print("\n=== Step 3: Save workflow draft ===")
|
||
save_workflow(workflow)
|
||
|
||
print("\n=== Step 4: Publish app ===")
|
||
publish_app()
|
||
|
||
print("\n✅ All done! Dify app updated and published.")
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
main()
|