修正查詢

backend/services/enhanced_product_service.py

@@ -51,19 +51,29 @@ class EnhancedProductService:
                 joinedload(Product.category)
             ).filter(Product.is_deleted == False)
 
-            # 關鍵字搜尋 - 支援商品名稱、編號、條碼
+            # 關鍵字搜尋 - 使用智能關鍵字提取
             if query_text:
                 logger.info(f"🔑 使用關鍵字搜尋: '{query_text}'")
-                search_terms = query_text.strip().split()
-                logger.info(f"📝 分割的搜尋詞: {search_terms}")
-
-                for term in search_terms:
-                    search_filter = or_(
-                        Product.productName.ilike(f"%{term}%"),
-                        Product.productCode.ilike(f"%{term}%"),
-                        Product.barcode.ilike(f"%{term}%")
-                    )
-                    query = query.filter(search_filter)
+
+                # 使用智能關鍵字提取方法
+                search_terms = self._extract_keywords(query_text)
+                logger.info(f"📝 智能提取的關鍵字: {search_terms}")
+
+                if search_terms:
+                    # 建立搜尋條件 - 使用 OR 邏輯
+                    search_filters = []
+                    for term in search_terms:
+                        search_filters.extend([
+                            Product.productName.ilike(f"%{term}%"),
+                            Product.productCode.ilike(f"%{term}%"),
+                            Product.barcode.ilike(f"%{term}%")
+                        ])
+
+                    if search_filters:
+                        query = query.filter(or_(*search_filters))
+                        logger.info(f"✅ 應用了 {len(search_filters)} 個搜尋條件")
+                else:
+                    logger.warning(f"⚠️ 沒有提取到有效關鍵字")
             
             # 分類篩選
             if category_name:

test_quick_fix.py

@@ -0,0 +1,151 @@
+"""
+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()