test_intent_recognition.py

"""
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()