test_quick_fix.py

"""
快速測試關鍵字提取修復
"""

def test_keyword_extraction_fix():
    """測試修復後的關鍵字提取"""
    
    def extract_keywords_fixed(query_text: str):
        """修復後的關鍵字提取邏輯"""
        # 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', '還有嗎', '還有', '嗎', '可以']
        
        # 清理查詢文字
        cleaned_text = query_text.replace('?', '').replace('？', '').strip()
        
        # 先嘗試提取核心商品詞彙
        core_product_words = ['貓砂', '狗糧', '寵物', '商品', '產品', '貓', '狗', '犬', '礦砂']
        extracted_core_words = []
        
        for core_word in core_product_words:
            if core_word in cleaned_text:
                extracted_core_words.append(core_word)
        
        # 分割並清理關鍵字
        words = cleaned_text.split()
        keywords = []
        
        for word in words:
            if word not in stop_words and len(word) > 1:
                keywords.append(word)
        
        # 合併核心詞彙和分割的關鍵字
        all_keywords = list(set(extracted_core_words + keywords))
        
        # 如果沒有有效關鍵字，使用清理後的文字
        if not all_keywords:
            all_keywords = [cleaned_text]
        
        # 擴展相關關鍵字
        expanded_keywords = []
        for keyword in all_keywords:
            expanded_keywords.append(keyword)
            
            # 貓砂相關擴展
            if '貓砂' in keyword or '貓' in keyword:
                expanded_keywords.extend(['礦砂', '豆腐砂', '水晶砂', '木屑砂', 'litter', '貓砂'])
            
            # 狗糧相關擴展
            if '狗糧' in keyword or '狗' in keyword:
                expanded_keywords.extend(['犬糧', '犬種', '狗食', 'dog'])
            
            # 寵物相關擴展
            if '寵物' in keyword:
                expanded_keywords.extend(['貓', '狗', '犬', 'pet', 'cat'])
            
            # 商品相關擴展
            if '商品' in keyword or '產品' in keyword:
                expanded_keywords.extend(['貓砂', '狗糧', '寵物', '食品', '用品'])
        
        # 去除重複並返回
        unique_keywords = list(set(expanded_keywords))
        
        return unique_keywords, extracted_core_words
    
    print("🔧 測試關鍵字提取修復")
    print("=" * 50)
    
    # 測試實際的問題查詢
    test_queries = [
        "貓砂還有嗎?",
        "請問貓砂還有嗎?"
    ]
    
    for query in test_queries:
        print(f"\n查詢: '{query}'")
        keywords, core_words = extract_keywords_fixed(query)
        print(f"  核心詞彙: {core_words}")
        print(f"  最終關鍵字: {keywords}")
        
        # 檢查是否包含預期的關鍵字
        if '貓砂' in keywords and '礦砂' in keywords:
            print("  ✅ 包含預期的貓砂相關關鍵字")
        else:
            print("  ❌ 缺少預期的關鍵字")

def test_search_logic_simulation():
    """模擬搜尋邏輯"""
    
    print(f"\n🔍 模擬搜尋邏輯")
    print("=" * 50)
    
    # 實際商品資料
    products = [
        {
            "productName": "美國極冠貓砂 薰衣草12kg",
            "productCode": "TL-03",
            "stock": 48
        },
        {
            "productName": "Shovel well豪好鏟 破碎型礦砂",
            "productCode": "SW-06-01", 
            "stock": 50
        }
    ]
    
    # 修復後的關鍵字
    keywords = ['貓砂', '礦砂', '豆腐砂', '水晶砂', '木屑砂', 'litter', '貓']
    
    print(f"使用關鍵字: {keywords}")
    
    matched_products = []
    
    for product in products:
        product_name_lower = product["productName"].lower()
        product_code_lower = product["productCode"].lower()
        
        # 檢查是否匹配任一關鍵字
        for keyword in keywords:
            keyword_lower = keyword.lower()
            
            if (keyword_lower in product_name_lower or 
                keyword_lower in product_code_lower):
                matched_products.append(product)
                print(f"✅ 匹配: {product['productName']} (關鍵字: '{keyword}')")
                break
    
    print(f"\n總共匹配 {len(matched_products)} 個商品")
    
    if len(matched_products) >= 2:
        print("✅ 修復成功！應該能找到貓砂商品了")
    else:
        print("❌ 仍有問題需要進一步調試")

def main():
    """主函數"""
    print("🚀 快速測試關鍵字提取修復")
    print("=" * 60)
    
    test_keyword_extraction_fix()
    test_search_logic_simulation()
    
    print("\n" + "=" * 60)
    print("✅ 測試完成！")
    print("\n💡 修復重點:")
    print("1. search_products_advanced 現在使用 _extract_keywords 方法")
    print("2. 不再直接使用 query_text.split()")
    print("3. 應用 OR 邏輯搜尋條件")
    print("4. 重啟服務後應該能正常工作")

if __name__ == "__main__":
    main()