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"""
測試意圖識別邏輯 - 不依賴外部套件
"""
def test_product_intent_logic():
"""測試商品意圖識別邏輯"""
def analyze_query_intent_simple(message: str):
"""簡化版的意圖分析"""
message_lower = message.lower()
# 商品查詢關鍵字（擴展版）
product_keywords = [
'推薦', '有沒有', '是否有', '請問有', '商品', '產品', '貨品',
'查詢', '搜尋', '找', '庫存', '存貨', '價格', '多少錢',
'貓砂', '狗糧', '寵物', '食品', '用品', '貓', '狗', '寵物用品',
'cat', 'dog', 'pet', 'litter', 'food' # 英文關鍵字
]
# 推薦查詢關鍵字
recommendation_keywords = ['推薦', '建議', '介紹', '有什麼', '哪些', '什麼好', '推薦一些']
# 庫存查詢關鍵字
inventory_keywords = ['庫存', '存貨', '剩餘', '還有', '現貨', '有多少', '剩多少']
is_product_query = any(keyword in message_lower for keyword in product_keywords)
is_recommendation = any(keyword in message_lower for keyword in recommendation_keywords)
is_inventory_check = any(keyword in message_lower for keyword in inventory_keywords)
confidence = 0.5
if is_product_query:
confidence += 0.3
if is_recommendation:
confidence += 0.2
if is_inventory_check:
confidence += 0.2
return {
"is_product_query": is_product_query,
"is_recommendation": is_recommendation,
"is_inventory_check": is_inventory_check,
"confidence": min(confidence, 1.0),
"intent": "product_query" if is_product_query else "unknown"
}
def quick_intent_check_simple(message: str):
"""簡化版的快速意圖檢查"""
message_lower = message.lower()
# 幫助相關關鍵字（優先處理）
help_keywords = ['幫助', 'help', '說明', '怎麼用', '指令', '功能', '統計', 'stats', '選單', 'menu']
# 非商品的業務查詢關鍵字（避免與商品查詢衝突）
business_keywords = [
'訂單狀態', '訂單查詢', '我的訂單', '交易記錄', '購買記錄',
'客戶資料', '會員資料', '帳戶資訊', '銷售報表', '財務報表'
]
if any(keyword in message_lower for keyword in help_keywords):
return "help"
elif any(keyword in message_lower for keyword in business_keywords):
return "search"
else:
# 預設返回 "chat"，讓 Pydantic AI 有機會處理商品查詢
return "chat"
# 測試案例
test_messages = [
"你好, 請問有沒有貓砂相關產品?",
"是否有推薦貓砂？",
"有什麼寵物用品？",
"查詢狗糧庫存",
"貓砂還有嗎？",
"推薦一些好的貓砂",
"你好！今天天氣如何？", # 非商品查詢
"/help",
"統計",
"我的訂單狀態"
]
print("🧪 測試意圖識別邏輯")
print("=" * 80)
for i, message in enumerate(test_messages, 1):
print(f"\n{i}. 測試訊息: '{message}'")
# 1. 快速意圖檢查
quick_intent = quick_intent_check_simple(message)
print(f" 快速意圖: {quick_intent}")
# 2. Pydantic AI 意圖分析
product_intent = analyze_query_intent_simple(message)
print(f" 商品查詢: {product_intent['is_product_query']}")
print(f" 推薦查詢: {product_intent['is_recommendation']}")
print(f" 庫存查詢: {product_intent['is_inventory_check']}")
print(f" 信心度: {product_intent['confidence']:.2f}")
# 3. 路由決策模擬
should_use_pydantic_ai = (
product_intent["is_product_query"] and
product_intent["confidence"] > 0.5
)
if quick_intent == "help":
final_route = "幫助模式"
elif should_use_pydantic_ai:
final_route = "🛍️ Pydantic AI 商品查詢"
elif quick_intent == "search":
final_route = "傳統搜尋模式"
else:
final_route = "聊天模式"
print(f" 👉 最終路由: {final_route}")
# 特別標記貓砂相關查詢
if "貓砂" in message or "貓" in message:
print(f" 🐱 貓砂查詢檢測: {'✅ 應該被 Pydantic AI 處理' if should_use_pydantic_ai else '❌ 可能被錯誤路由'}")
def test_keyword_extraction():
"""測試關鍵字提取邏輯"""
def extract_keywords_simple(query_text: str):
"""簡化版關鍵字提取"""
# 移除常見的查詢詞彙
stop_words = ['推薦', '有沒有', '是否有', '請問', '想要', '需要', '找', '查詢', '搜尋', '？', '?']
# 分割並清理關鍵字
words = query_text.replace('?', '').replace('？', '').split()
keywords = [word for word in words if word not in stop_words and len(word) > 1]
return keywords if keywords else [query_text.strip()]
print(f"\n\n🔍 測試關鍵字提取")
print("=" * 50)
test_queries = [
"你好, 請問有沒有貓砂相關產品?",
"是否有推薦貓砂？",
"有什麼寵物用品？",
"查詢狗糧庫存"
]
for query in test_queries:
keywords = extract_keywords_simple(query)
print(f"'{query}' → {keywords}")
def main():
"""主函數"""
print("🚀 開始意圖識別測試\n")
test_product_intent_logic()
test_keyword_extraction()
print("\n" + "=" * 80)
print("✅ 測試完成！")
print("\n💡 分析結果：")
print("1. 檢查貓砂相關查詢是否被正確識別為商品查詢")
print("2. 確認信心度是否超過 0.5 閾值")
print("3. 驗證路由決策是否正確")
if __name__ == "__main__":
main()
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