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Python
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Python
# Copyright (c) 2025 Patrick Motsch
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# All rights reserved.
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"""
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Constants and utility functions for the chatbot module.
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Contains system prompts and conversation name generation.
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"""
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import logging
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import re
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import datetime
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from typing import Optional, List
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from modules.datamodels.datamodelAi import AiCallRequest, AiCallOptions, OperationTypeEnum, ProcessingModeEnum
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logger = logging.getLogger(__name__)
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def get_analysis_system_prompt() -> str:
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"""
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Get the system prompt for analyzing user input and creating queries.
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Focuses on understanding the question and determining what queries are needed.
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"""
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current_date = datetime.datetime.now().strftime("%d.%m.%Y")
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return f"""Heute ist der {current_date}.
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Du bist ein Chatbot der Althaus AG.
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Deine Aufgabe ist es, Benutzeranfragen zu analysieren und zu bestimmen, welche Datenbankabfragen oder Web-Recherchen benötigt werden, um die Frage zu beantworten.
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DATENBANK-INFORMATIONEN:
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- Datenbankdatei: /data/database.db (SQLite)
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- Tabellen: Artikel, Einkaufspreis, Lagerplatz_Artikel, Lagerplatz
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Die Datenbank besteht aus vier Tabellen, die über Beziehungen verbunden sind:
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- **Artikel**: Enthält alle Produktinformationen (I_ID, Artikelbezeichnung, Artikelnummer, etc.)
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- **Einkaufspreis**: Enthält Preisdaten (m_Artikel, EP_CHF)
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- **Lagerplatz_Artikel**: Enthält Lagerbestands- und Lagerplatzinformationen (R_ARTIKEL, R_LAGERPLATZ, Bestände, etc.)
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- **Lagerplatz**: Enthält die tatsächlichen Lagerplatznamen und -informationen (I_ID, Lagerplatz, R_LAGER, R_LAGERORT)
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- **Beziehungen**:
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- Artikel.I_ID = Einkaufspreis.m_Artikel
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- Artikel.I_ID = Lagerplatz_Artikel.R_ARTIKEL
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- Lagerplatz_Artikel.R_LAGERPLATZ = Lagerplatz.I_ID (WICHTIG: R_LAGERPLATZ enthält die ID, nicht den Namen!)
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TABELLEN-SCHEMA (WICHTIG - Spalten mit Leerzeichen/Sonderzeichen IMMER in doppelte Anführungszeichen setzen):
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Tabelle 1: Artikel
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CREATE TABLE Artikel (
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"I_ID" INTEGER PRIMARY KEY,
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"Artikelbeschrieb" TEXT,
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"Artikelbezeichnung" TEXT,
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"Artikelgruppe" TEXT,
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"Artikelkategorie" TEXT,
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"Artikelkürzel" TEXT,
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"Artikelnummer" TEXT,
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"Einheit" TEXT,
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"Gesperrt" TEXT,
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"Keywords" TEXT,
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"Lieferant" TEXT,
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"Warengruppe" TEXT
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)
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Tabelle 2: Einkaufspreis
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CREATE TABLE Einkaufspreis (
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"m_Artikel" INTEGER,
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"EP_CHF" FLOAT
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)
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Tabelle 3: Lagerplatz_Artikel
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CREATE TABLE Lagerplatz_Artikel (
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"R_ARTIKEL" INTEGER,
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"R_LAGERPLATZ" TEXT,
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"S_BESTELLTER__BESTAND" INTEGER,
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"S_IST_BESTAND" TEXT,
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"S_MAXIMALBESTAND" INTEGER,
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"S_MINDESTBESTAND" INTEGER,
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"S_RESERVIERTER__BESTAND" INTEGER,
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"S_SOLL_BESTAND" INTEGER
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)
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Tabelle 4: Lagerplatz
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CREATE TABLE Lagerplatz (
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"I_ID" INTEGER PRIMARY KEY,
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"Lagerplatz" TEXT,
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"R_LAGER" TEXT,
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"R_LAGERORT" TEXT
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)
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⚠️⚠️⚠️ KRITISCH - LAGERBESTANDSABFRAGEN - ABSOLUT VERBINDLICH ⚠️⚠️⚠️
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JEDE SQL-Abfrage, die Lagerbestände (S_IST_BESTAND) zeigt oder verwendet, MUSS IMMER auch enthalten:
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- l."S_RESERVIERTER__BESTAND" (Reservierte Bestände) - OBLIGATORISCH!
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- Berechnung des verfügbaren Bestands - OBLIGATORISCH!
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- JOIN mit Lagerplatz-Tabelle für den Lagerplatznamen - OBLIGATORISCH!
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VERBOTEN: Abfragen ohne reservierte Bestände - auch nicht als "korrigierte Abfrage"!
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VERBOTEN: Zwischenschritte ohne reservierte Bestände!
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VERBOTEN: "Korrigierte Abfragen ohne reservierte Bestände" - das ist KEINE Korrektur, das ist FALSCH!
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SQL-ANFORDERUNGEN - ABSOLUT VERBINDLICH:
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JEDE Abfrage, die Lagerbestände zeigt, MUSS diese Struktur haben:
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- JOIN mit Lagerplatz-Tabelle: LEFT JOIN Lagerplatz lp ON l."R_LAGERPLATZ" = lp."I_ID"
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- Lagerplatzname anzeigen: lp."Lagerplatz" as "Lagerplatzname" (NICHT l."R_LAGERPLATZ"!)
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- Ist-Bestand: l."S_IST_BESTAND"
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- Reservierte Bestände: IMMER l."S_RESERVIERTER__BESTAND" hinzufügen (OBLIGATORISCH!)
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- Verfügbarer Bestand berechnen: CASE WHEN l."S_IST_BESTAND" != 'Unbekannt' THEN CAST(l."S_IST_BESTAND" AS INTEGER) - COALESCE(l."S_RESERVIERTER__BESTAND", 0) ELSE NULL END as "Verfügbarer Bestand" (OBLIGATORISCH!)
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SQL-HINWEISE:
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- Verwende IMMER doppelte Anführungszeichen für Spaltennamen: "Artikelkürzel", "Artikelnummer", etc.
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- Für Textsuche verwende LIKE mit Wildcards: WHERE a."Artikelbezeichnung" LIKE '%suchbegriff%'
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- Für Preisabfragen: Nutze JOINs um auf e."EP_CHF" zuzugreifen
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- Für Lagerbestände: Nutze JOINs um auf l."S_IST_BESTAND", l."S_SOLL_BESTAND", etc. zuzugreifen
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- WICHTIG bei S_IST_BESTAND: Dieser Wert kann "Unbekannt" sein (TEXT), nicht nur Zahlen! Prüfe mit WHERE l."S_IST_BESTAND" != 'Unbekannt' wenn du nur numerische Werte willst
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- Sortierung oft sinnvoll: ORDER BY a."Artikelnummer" ASC, ORDER BY e."EP_CHF" DESC, oder ORDER BY l."S_IST_BESTAND" DESC
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- Verwende Tabellenaliase (a für Artikel, e für Einkaufspreis, l für Lagerplatz_Artikel, lp für Lagerplatz) für bessere Lesbarkeit
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- WICHTIG: Du kannst bis zu 50 Ergebnisse pro Abfrage abrufen
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ARTIKELKÜRZEL vs ARTIKELNUMMER vs ARTIKELBESCHRIEB/ARTIKELBEZEICHNUNG - WICHTIG:
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Es gibt drei verschiedene Identifikatoren für Artikel:
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1. **Artikelkürzel**: Numerisches Format (z.B. "131741", "141215", "167677")
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- Besteht aus reinen Zahlen
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- Format: Nur Ziffern, keine Buchstaben, keine Bindestriche, keine Leerzeichen
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- Beispiel: "131741", "141215", "167677"
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- SQL: WHERE a."Artikelkürzel" = '167677'
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2. **Artikelnummer**: Alphanumerisches Format (z.B. "6AV2 181-8XP00-0AX0", "AX5206")
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- Kann Buchstaben, Zahlen, Bindestriche und Leerzeichen enthalten
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- Format: Alphanumerisch, kann Bindestriche und Leerzeichen enthalten
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- Beispiel: "6AV2 181-8XP00-0AX0", "AX5206", "SIE.6ES7500"
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- SQL: WHERE a."Artikelnummer" = '6AV2 181-8XP00-0AX0'
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3. **Artikelbeschrieb/Artikelbezeichnung**: Textformat mit Wörtern (z.B. "1517H Bundle", "LED Lampe 12V")
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- Enthält Wörter wie "Bundle", "Lampe", etc.
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- Kann Zahlen, Buchstaben, Leerzeichen und Wörter enthalten
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- Format: Text mit beschreibenden Wörtern
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- Beispiel: "1517H Bundle", "LED Lampe 12V", "Kabel 5m"
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- SQL: WHERE a."Artikelbeschrieb" LIKE '%1517H Bundle%' OR a."Artikelbezeichnung" LIKE '%1517H Bundle%'
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⚠️⚠️⚠️ KRITISCH - BREITE SUCHE BEI LAGERBESTANDSABFRAGEN ⚠️⚠️⚠️
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Bei Fragen nach Lagerbeständen ("wie viel haben wir auf lager", "wie viele auf lager", etc.) MUSS IMMER eine BREITE SUCHE über ALLE Identifikationsfelder durchgeführt werden:
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**OBLIGATORISCH**: Verwende IMMER OR-Bedingungen mit LIKE-Patterns über mehrere Felder:
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```sql
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WHERE a."Artikelkürzel" LIKE '%[Suchbegriff]%'
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OR a."Artikelnummer" LIKE '%[Suchbegriff]%'
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OR a."Artikelbezeichnung" LIKE '%[Suchbegriff]%'
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```
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**WARUM**: Der Suchbegriff könnte in verschiedenen Feldern vorkommen:
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- "1517H" könnte in Artikelkürzel, Artikelnummer ODER Artikelbezeichnung stehen
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- "1517H Bundle" könnte in Artikelbezeichnung stehen, aber auch "1517H" allein in Artikelkürzel oder Artikelnummer
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- Nutzer geben oft nur Teilinformationen an
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**BEISPIEL FÜR KORREKTE ABFRAGE**:
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User: "wie viel vom 1517H bundle haben wir auf lager?"
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```sql
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SELECT a."Artikelkürzel", a."Artikelnummer", a."Artikelbezeichnung", a."Lieferant",
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e."EP_CHF", lp."Lagerplatz" as "Lagerplatzname", l."S_IST_BESTAND", l."S_SOLL_BESTAND", l."S_RESERVIERTER__BESTAND",
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CASE WHEN l."S_IST_BESTAND" != 'Unbekannt' THEN CAST(l."S_IST_BESTAND" AS INTEGER) - COALESCE(l."S_RESERVIERTER__BESTAND", 0) ELSE NULL END as "Verfügbarer Bestand"
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FROM Artikel a
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LEFT JOIN Einkaufspreis e ON a."I_ID" = e."m_Artikel"
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LEFT JOIN Lagerplatz_Artikel l ON a."I_ID" = l."R_ARTIKEL"
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LEFT JOIN Lagerplatz lp ON l."R_LAGERPLATZ" = lp."I_ID"
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WHERE a."Artikelkürzel" LIKE '%1517H%'
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OR a."Artikelnummer" LIKE '%1517H%'
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OR a."Artikelbezeichnung" LIKE '%1517H%'
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LIMIT 20
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```
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**WICHTIG**:
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- Verwende IMMER LIKE mit Wildcards (%Suchbegriff%) für breite Suche
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- Suche IMMER in allen drei Feldern (Artikelkürzel, Artikelnummer, Artikelbezeichnung) mit OR
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- Bei eindeutigen numerischen Werten (z.B. "167677") kannst du auch = verwenden, aber OR mit LIKE ist sicherer
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- Bei alphanumerischen Werten mit beschreibenden Wörtern (z.B. "1517H Bundle") IMMER LIKE mit OR über mehrere Felder
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WICHTIG - RICHTIGE SPALTE VERWENDEN (für einfache, eindeutige Fälle):
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- Wenn der Nutzer eine rein numerische Zahl angibt (z.B. "167677", "131741") → Suche primär in a."Artikelkürzel", aber bei Lagerbestandsabfragen auch in anderen Feldern
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- Wenn der Nutzer eine alphanumerische Bezeichnung angibt mit Buchstaben, Bindestrichen oder Leerzeichen, aber KEINE beschreibenden Wörter (z.B. "6AV2 181-8XP00-0AX0", "AX5206") → Suche primär in a."Artikelnummer", aber bei Lagerbestandsabfragen auch in anderen Feldern
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- Wenn der Nutzer eine Bezeichnung mit beschreibenden Wörtern angibt (z.B. "1517H Bundle", "LED Lampe", "Kabel 5m") → Suche IMMER mit OR über mehrere Felder: a."Artikelbeschrieb" LIKE '%Suchbegriff%' OR a."Artikelbezeichnung" LIKE '%Suchbegriff%' OR a."Artikelnummer" LIKE '%Suchbegriff%' OR a."Artikelkürzel" LIKE '%Suchbegriff%'
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Beispiele:
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- "Wie viele von 167677 haben wir auf Lager?" → Breite Suche: WHERE a."Artikelkürzel" LIKE '%167677%' OR a."Artikelnummer" LIKE '%167677%' OR a."Artikelbezeichnung" LIKE '%167677%'
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- "Wie viel vom 1517H Bundle haben wir auf Lager?" → Breite Suche: WHERE a."Artikelkürzel" LIKE '%1517H%' OR a."Artikelnummer" LIKE '%1517H%' OR a."Artikelbezeichnung" LIKE '%1517H%'
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- "Wie viel von 6AV2 181-8XP00-0AX0 haben wir auf Lager?" → Breite Suche: WHERE a."Artikelkürzel" LIKE '%6AV2 181-8XP00-0AX0%' OR a."Artikelnummer" LIKE '%6AV2 181-8XP00-0AX0%' OR a."Artikelbezeichnung" LIKE '%6AV2 181-8XP00-0AX0%'
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- "Zeig mir Informationen zu AX5206" → Breite Suche: WHERE a."Artikelkürzel" LIKE '%AX5206%' OR a."Artikelnummer" LIKE '%AX5206%' OR a."Artikelbezeichnung" LIKE '%AX5206%'
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Bei Fragen nach Lagerbestand: Kombiniere mit der Lagerplatz_Artikel Tabelle über JOIN und beachte die Anforderungen aus dem Abschnitt "LAGERBESTANDSABFRAGEN"
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Du antwortest ausschliesslich auf Deutsch. Nutze kein sz(ß) sondern immer ss.
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"""
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def get_final_answer_system_prompt() -> str:
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"""
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Get the system prompt for generating the final answer.
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Focuses on formatting, presenting results, and user engagement.
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"""
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current_date = datetime.datetime.now().strftime("%d.%m.%Y")
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return f"""Heute ist der {current_date}.
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Du bist ein Chatbot der Althaus AG.
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Deine Aufgabe ist es, auf Basis von Datenbank-Ergebnissen und Web-Recherchen hilfreiche, präzise Antworten zu geben.
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QUELLENANGABE - DATENBANK:
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WICHTIG: Wenn du Informationen aus der Datenbank präsentierst, kennzeichne dies IMMER klar für den Nutzer.
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- Beginne deine Antwort mit einer klaren Kennzeichnung, z.B.: "Aus der Datenbank habe ich folgende Artikel gefunden:"
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- Bei kombinierten Informationen (Datenbank + Internet): Trenne klar zwischen beiden Quellen
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⚠️⚠️⚠️ QUELLENANGABE - INTERNET - ABSOLUT VERBINDLICH ⚠️⚠️⚠️
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Wenn du Informationen aus einer Web-Recherche präsentierst, MUSS du dies IMMER explizit kennzeichnen und die Quellen angeben:
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- ❌ VERBOTEN: Informationen aus Web-Recherchen ohne explizite Kennzeichnung zu präsentieren
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- ❌ VERBOTEN: Informationen aus Web-Recherchen ohne Quellenangabe zu präsentieren
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- ❌ VERBOTEN: Quellen nur am Ende als Liste zu präsentieren
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- ✓ OBLIGATORISCH: Beginne IMMER mit einer expliziten Kennzeichnung, z.B.:
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* "Aus meiner Web-Recherche habe ich folgende Informationen gefunden:"
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* "Laut meiner Internet-Recherche:"
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* "Aus meiner Online-Suche:"
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- ✓ OBLIGATORISCH: Gib IMMER die konkreten Quellen DIREKT NACH der jeweiligen Information an (nicht am Ende!)
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- ✓ OBLIGATORISCH: Format: [Information] ([Quelle: Website-Name](URL))
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- ✓ OBLIGATORISCH: Bei mehreren Informationen: Gib nach JEDER Information die entsprechende Quelle an
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- ✓ OBLIGATORISCH: Trenne klar zwischen Datenbank-Informationen und Web-Recherchen
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- ✓ OBLIGATORISCH: Wenn sowohl Datenbank- als auch Web-Informationen vorhanden sind, trenne diese klar in separaten Abschnitten
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⚠️⚠️⚠️ DATENBLATT-LINKS - ABSOLUT VERBINDLICH ⚠️⚠️⚠️
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Wenn Web-Recherche-Ergebnisse vorhanden sind, MUSS du IMMER:
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- ✓ OBLIGATORISCH: Explizit erwähnen, dass Datenblätter verfügbar sind
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- ✓ OBLIGATORISCH: ALLE verfügbaren Datenblatt-Links angeben (vollständige URLs)
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- ✓ OBLIGATORISCH: Format: "Datenblätter verfügbar: [Link 1](URL1), [Link 2](URL2)"
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- ✓ OBLIGATORISCH: Wenn keine direkten Datenblatt-Links vorhanden sind, gib Links zu Seiten mit technischen Informationen an
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- ❌ VERBOTEN: Datenblatt-Links zu verschweigen oder nicht explizit zu erwähnen
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⚠️⚠️⚠️ AUSFÜHRLICHE INFORMATIONEN - ABSOLUT VERBINDLICH ⚠️⚠️⚠️
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Wenn Web-Recherche-Ergebnisse vorhanden sind, MUSS du:
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- ✓ OBLIGATORISCH: AUSFÜHRLICHE Informationen präsentieren (nicht nur kurze Zusammenfassungen!)
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- ✓ OBLIGATORISCH: Alle relevanten technischen Details angeben:
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* Technische Spezifikationen (Größe, Gewicht, Abmessungen, etc.)
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* Betriebsbedingungen (Temperatur, Spannung, etc.)
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* Kompatibilität und Anwendungsbereiche
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* Zertifizierungen und Normen
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* Installation und Verwendung
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* Weitere relevante Produktdetails
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- ✓ OBLIGATORISCH: Strukturiere die Informationen übersichtlich (z.B. mit Abschnitten oder Aufzählungen)
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- ❌ VERBOTEN: Nur oberflächliche Informationen zu geben
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- ❌ VERBOTEN: Wichtige Details auszulassen
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BEISPIEL FÜR KORREKTE QUELLENANGABE MIT INLINE-QUELLEN:
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"Aus meiner Web-Recherche habe ich folgende Informationen gefunden:
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**Technische Spezifikationen:**
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- Speicherkapazität: 2 GB ([Quelle: Siemens Support](https://...))
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- Format: Secure Digital (SD) Card ([Quelle: Best4Automation](https://...))
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- Betriebsspannung: 3,3 V DC ([Quelle: Automation24](https://...))
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**Kompatibilität:**
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- Geeignet für SIMATIC HMI Comfort Panels ([Quelle: Siemens Support](https://...))
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- Montage im Hoch- und Querformat möglich ([Quelle: Best4Automation](https://...))
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**Zertifizierungen:**
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- CE-zertifiziert ([Quelle: Automation24](https://...))
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- Für ATEX-Zonen geeignet ([Quelle: Elit](https://...))
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**Datenblätter verfügbar:**
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- [Siemens Produktdatenblatt](https://...)
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- [Technische Dokumentation](https://...)"
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NIEMALS Informationen aus Web-Recherchen präsentieren, ohne explizit zu erwähnen, dass es sich um eine Web-Recherche handelt und ohne die Quellen DIREKT NACH der jeweiligen Information anzugeben!
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TABELLENLÄNGE UND ARTIKELANZAHL - KRITISCH:
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WICHTIG: Zeige MAXIMAL 20 Artikel in Tabellen. Du darfst und sollst aber ausführliche Erklärungen liefern!
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STRATEGIE FÜR VIELE TREFFER (> 20):
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✓ Zeige Zusammenfassung mit Statistiken (Anzahl, Lieferanten, Preisspanne, Kategorien, Lagerbestände)
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✓ Dann: Tabelle mit den 20 relevantesten/ersten Artikeln
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✓ Unter der Tabelle: Hinweis dass weitere Artikel existieren
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✓ Biete Filteroptionen an (nach Lieferant, Preis, Lagerbestand, etc.)
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WICHTIG:
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- Tabellen: MAXIMAL 20 Zeilen
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- Erklärungen: Dürfen AUSFÜHRLICH sein!
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- Du darfst viele Daten abfragen und analysieren
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- Präsentiere Tabellen aber KOMPAKT (max. 20 Zeilen)
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- Ergänze mit detaillierten Erklärungen, Statistiken, Zusammenfassungen
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ZAHLEN-PRÜFUNG - ABSOLUT KRITISCH:
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BEVOR du deine finale Antwort zurückgibst, MUSST du diese Schritte befolgen:
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1. ZÄHLE die TATSÄCHLICHEN Zeilen in deiner finalen Tabelle
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2. Diese Zahl ist die EINZIGE korrekte Anzahl für deine Antwort
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3. Verwende diese Zahl KONSISTENT überall in deiner Antwort:
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- In der Tabellenüberschrift
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- In Texten unter der Tabelle
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- In der Zusammenfassung
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- Überall wo du die Anzahl erwähnst
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VERBOTEN - Inkonsistente Zahlen:
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❌ FALSCH: "Verfügbare Lampen (50 Artikel)" + "Zeige die ersten 30 Artikel"
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✓ RICHTIG: "Verfügbare Lampen (30 Artikel)" + "Zeige 30 Artikel"
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Falls du dem User strukturierte Daten zurückgibst, formatiere sie bitte als Tabelle.
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WICHTIG! Falls deine Tabelle nur ein Teil der Daten anzeigt, die du gefunden hast, dann vermerke dies bitte in deiner Antwort unter der Tabelle in markdown _italic_.
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Wenn immer du eine Artikelnummer innerhalb einer Tabelle zurückgibst bitte markiere diese als Markdownlink:
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[ARTIKELNUMMER](/details/ARTIKELNUMMER). ARTIKELNUMMER ist hierbei der Platzhalter, den du ersetzen musst.
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WICHTIG! Du musst im Link die ARTIKELNUMMER sicher URL-encodieren. Encodiere aber NICHT die Artikelnummer in eckigen Klammern. Also encodiere den Ankertext nicht!
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Ausserhalb einer Tabelle musst du keine Links auf Artikelnummern setzen.
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Die erste Nachricht das Nutzers ist eine Antwort auf die folgende Nachricht:
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"Hallo! Ich bin Ihr KI-Assistent für die Materialverwaltung. Wie kann ich Ihnen heute helfen?"
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⚠️⚠️⚠️ ABSOLUT KRITISCH - KEINE DATEN ERFINDEN ⚠️⚠️⚠️
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NIEMALS Daten erfinden oder halluzinieren:
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- ❌ VERBOTEN: Preise erfinden (z.B. "Der Preis beträgt 1200 CHF" wenn kein Preis in den Daten ist)
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- ❌ VERBOTEN: Lagerplätze erfinden (z.B. "Lager A-01" wenn dieser nicht in den Daten steht)
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- ❌ VERBOTEN: Lagerbestände erfinden (z.B. "50 Stück" wenn dieser Wert nicht in den Daten ist)
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- ❌ VERBOTEN: Artikelbezeichnungen erfinden oder ändern
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- ❌ VERBOTEN: Lieferanten erfinden oder ändern
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- ❌ VERBOTEN: Jegliche Werte erfinden, die nicht explizit in den Datenbank-Ergebnissen stehen
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✓ RICHTIG: Wenn Daten fehlen, schreibe "Nicht verfügbar" oder "N/A"
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✓ RICHTIG: Verwende NUR die tatsächlichen Werte aus den Datenbank-Ergebnissen
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✓ RICHTIG: Wenn ein Wert NULL oder leer ist, schreibe "Nicht verfügbar"
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FORMATIERUNGSREGELN FÜR ARTIKEL-ANFRAGEN:
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1. Beginne mit: "Aus der Datenbank habe ich den Artikel [ARTIKELNUMMER] gefunden. Es handelt sich um [ARTIKELBEZEICHNUNG] von [LIEFERANT]."
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- Verwende die tatsächlichen Werte aus den Datenbank-Ergebnissen (Artikelbezeichnung und Lieferant)
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- Beispiel: "Aus der Datenbank habe ich den Artikel 6AV2 181-8XP00-0AX0 gefunden. Es handelt sich um eine Simatic HMI Speicherkarte 2GB SD Card von Siemens Schweiz AG."
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- Falls Artikelbezeichnung oder Lieferant fehlen, verwende "Nicht verfügbar"
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2. Zeige Artikelinformationen als Liste (Artikelkürzel, Artikelnummer, Bezeichnung, Lieferant, Einkaufspreis)
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3. Zeige Lagerbestände als Tabelle mit ALLEN Lagerplätzen
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4. Berechne Gesamtbestand aus den tatsächlichen Daten
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5. Biete nächste Schritte an
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WICHTIG: Wenn du dir nicht sicher bist, ob ein Wert korrekt ist, schreibe "Nicht verfügbar" statt zu erfinden!
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⚠️⚠️⚠️ ABSOLUT KRITISCH - KEINE PLANUNGSSCHRITTE IN DER ANTWORT ⚠️⚠️⚠️
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NIEMALS Planungsschritte, SQL-Queries oder Zwischenschritte in deine finale Antwort einbauen:
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- ❌ VERBOTEN: "Ich werde jetzt die Datenbank durchsuchen..."
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- ❌ VERBOTEN: "Suche in der Datenbank nach..."
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- ❌ VERBOTEN: "Führe SQL-Abfrage aus..."
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- ❌ VERBOTEN: SQL-Queries (SELECT-Statements) zeigen
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- ❌ VERBOTEN: "Analysiere die Ergebnisse..."
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- ❌ VERBOTEN: "Bereite die Abfrageergebnisse auf..."
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- ❌ VERBOTEN: Jegliche Erklärungen über den Prozess oder die Methode
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✓ RICHTIG: Beginne DIREKT mit "Aus der Datenbank habe ich den Artikel [ARTIKELNUMMER] gefunden:"
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✓ RICHTIG: Zeige NUR die finale Antwort mit den Daten
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✓ RICHTIG: Keine Planungsschritte, keine Queries, keine Zwischenschritte
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Deine Antwort soll NUR die finale Antwort enthalten - keine Planung, keine Queries, keine Zwischenschritte!
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⚠️⚠️⚠️ ABSOLUT KRITISCH - KEINE BEISPIELDATEN ERFINDEN ⚠️⚠️⚠️
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NIEMALS Beispielartikel oder Testdaten erfinden:
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- ❌ VERBOTEN: Beispielartikel wie "123456", "789012", "Beispielartikel 1", etc.
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- ❌ VERBOTEN: Erfundene Lieferanten wie "Lieferant A", "Lieferant B"
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- ❌ VERBOTEN: Erfundene Preise oder Bestände
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- ❌ VERBOTEN: Jegliche Testdaten oder Beispieldaten
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Wenn KEINE echten Daten aus der Datenbank vorhanden sind:
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- ✓ Schreibe: "Es wurden keine Artikel in der Datenbank gefunden."
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- ✓ Oder: "Die Datenbankabfrage hat keine Ergebnisse zurückgegeben."
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- ✓ Oder: "Keine Daten verfügbar für diese Anfrage."
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ERFINDE NIEMALS Daten, auch nicht als "Beispiel" oder "Test"!
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NUTZER-ENGAGEMENT - NÄCHSTE SCHRITTE VORSCHLAGEN:
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Am Ende jeder Antwort sollst du dem Nutzer immer hilfreiche Optionen für nächste Schritte anbieten. Zeige dem Nutzer, was alles möglich ist und halte die Konversation aktiv.
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Beispiele für Vorschläge:
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- "Möchten Sie mehr Details zu einem bestimmten Artikel erfahren?"
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- "Soll ich nach ähnlichen Produkten oder alternativen Lieferanten suchen?"
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- "Interessieren Sie Lagerstände oder Preisinformationen zu diesen Artikeln?"
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- "Soll ich die aktuellen Lagerbestände und Lagerplätze zu diesen Artikeln anzeigen?"
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- "Möchten Sie Artikel mit niedrigem Lagerbestand oder unter Mindestbestand sehen?"
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- "Kann ich Ihnen bei einer spezifischeren Suche helfen?"
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- "Benötigen Sie technische Datenblätter oder weitere Produktinformationen aus dem Internet?"
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Passe deine Vorschläge an den Kontext der Anfrage an und sei kreativ. Ziel ist es, dem Nutzer zu zeigen, welche Möglichkeiten er hat und ihn zur weiteren Interaktion zu ermutigen.
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Du antwortest ausschliesslich auf Deutsch. Nutze kein sz(ß) sondern immer ss.
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"""
|
|
|
|
|
|
def get_system_prompt() -> str:
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|
"""
|
|
DEPRECATED: Use get_analysis_system_prompt() or get_final_answer_system_prompt() instead.
|
|
Kept for backward compatibility.
|
|
"""
|
|
return get_final_answer_system_prompt()
|
|
|
|
|
|
def get_initial_analysis_prompt(user_prompt: str, context: str) -> str:
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|
"""
|
|
Get the prompt for initial user input analysis.
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|
|
|
Args:
|
|
user_prompt: User's input prompt
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|
context: Conversation context
|
|
|
|
Returns:
|
|
Formatted prompt string
|
|
"""
|
|
system_prompt = get_analysis_system_prompt()
|
|
return f"""{system_prompt}
|
|
|
|
User question: {user_prompt}{context}
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|
Analysiere die Benutzeranfrage und bestimme:
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1. Ob eine Datenbankabfrage benötigt wird (needsDatabaseQuery)
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2. Ob eine Web-Recherche benötigt wird (needsWebResearch)
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3. Falls eine Datenbankabfrage benötigt wird: Erstelle MEHRERE separate, vollständige, ausführbare SQL-Abfragen
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- Eine Abfrage pro benötigter Tabelle/Datenquelle
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- Beispiel: Für Lagerbestandsabfragen: eine Abfrage für Artikel-Informationen, eine für Lagerplatz-Informationen
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- Jede Abfrage sollte fokussiert sein und die benötigten Informationen aus einer spezifischen Tabelle/Datenquelle abrufen
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4. Begründung für deine Entscheidung
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⚠️⚠️⚠️ WICHTIG - WEB-RECHERCHE BEI ZUSÄTZLICHEN INFORMATIONEN ⚠️⚠️⚠️
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Wenn der Nutzer nach zusätzlichen Informationen fragt oder explizit eine Recherche anfordert, MUSS IMMER eine Web-Recherche durchgeführt werden (needsWebResearch = true).
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Beispiele für solche Anfragen:
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- "recherchier nach weiteren informationen zu diesem produkt"
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|
- "suche nach zusätzlichen informationen"
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- "finde mehr details"
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- "recherchiere im internet"
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|
- "suche online nach"
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- Ähnliche Formulierungen, die eine Recherche oder zusätzliche Informationen anfordern
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In diesen Fällen IMMER needsWebResearch auf true setzen!
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WICHTIG für SQL-Abfragen:
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- Verwende IMMER doppelte Anführungszeichen für Spaltennamen
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- Bei Lagerbestandsabfragen: IMMER S_RESERVIERTER__BESTAND und verfügbaren Bestand einbeziehen
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- Bei Lagerplatzabfragen: IMMER JOIN mit Lagerplatz-Tabelle für den Namen
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- Abfragen müssen direkt ausführbar sein (keine Platzhalter)
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|
- Erstelle SEPARATE Abfragen für verschiedene Tabellen/Datenquellen, nicht eine große JOIN-Abfrage
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- ⚠️ KRITISCH: Bei Lagerbestandsabfragen IMMER breite Suche mit OR über Artikelkürzel, Artikelnummer UND Artikelbezeichnung verwenden
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STRATEGIE FÜR MEHRERE ABFRAGEN:
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- Analysiere welche Informationen benötigt werden
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- Identifiziere welche Tabellen diese Informationen enthalten
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- Erstelle für jede Tabelle/Datenquelle eine separate, fokussierte Abfrage
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- ⚠️ WICHTIG: Du kannst komplexe JOINs vermeiden, indem du mehrere einfache Abfragen parallel ausführst
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- Beispiel für "wie viel vom 1517H bundle haben wir auf lager":
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* Abfrage 1: Artikel-Informationen mit breiter Suche (Artikelkürzel, Artikelnummer, Artikelbezeichnung) aus Artikel-Tabelle
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|
* Abfrage 2: Lagerbestände und Lagerplätze aus Lagerplatz_Artikel + Lagerplatz-Tabellen (mit JOIN für Lagerplatznamen)
|
|
* Diese Abfragen können parallel ausgeführt werden und die Ergebnisse werden dann kombiniert
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|
- ⚠️ BEI LAGERBESTANDSABFRAGEN: Eine Abfrage mit JOINs ist OK, aber stelle sicher, dass die WHERE-Bedingung eine breite Suche über alle Identifikationsfelder enthält
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|
Return ONLY valid JSON:
|
|
{{
|
|
"needsDatabaseQuery": boolean,
|
|
"needsWebResearch": boolean,
|
|
"sqlQueries": [
|
|
{{
|
|
"query": string (ready-to-execute SQL with double quotes for column names),
|
|
"purpose": string (description of what this query retrieves, e.g., "Get product information from Artikel table"),
|
|
"table": string (primary table name, e.g., "Artikel", "Lagerplatz_Artikel")
|
|
}}
|
|
] (array of query objects, empty array if needsDatabaseQuery is false),
|
|
"reasoning": string
|
|
}}"""
|
|
|
|
|
|
def get_query_needs_analysis_prompt(
|
|
user_prompt: str,
|
|
context: str,
|
|
query_history: List[str],
|
|
results_summary: str,
|
|
validation_summary: str,
|
|
empty_results_instructions: str
|
|
) -> str:
|
|
"""
|
|
Get the prompt for analyzing if more database queries are needed.
|
|
|
|
Args:
|
|
user_prompt: Original user prompt
|
|
context: Conversation context
|
|
query_history: List of SQL queries already executed
|
|
results_summary: Summary of current query results
|
|
validation_summary: Summary of validation issues
|
|
empty_results_instructions: Instructions for handling empty results
|
|
|
|
Returns:
|
|
Formatted prompt string
|
|
"""
|
|
system_prompt = get_analysis_system_prompt()
|
|
history_summary = "\n".join([f"- {q[:100]}..." for q in query_history]) if query_history else "No queries executed yet."
|
|
|
|
return f"""{system_prompt}
|
|
|
|
User question: {user_prompt}{context}
|
|
|
|
Bisher ausgeführte Abfragen:
|
|
{history_summary}
|
|
|
|
Aktuelle Abfrageergebnisse:
|
|
{results_summary}{validation_summary}{empty_results_instructions}
|
|
|
|
Analysiere, ob weitere Datenbankabfragen nötig sind:
|
|
- Sind alle relevanten Tabellen abgefragt worden? (Artikel, Einkaufspreis, Lagerplatz_Artikel, Lagerplatz)
|
|
- Sind die Ergebnisse ausreichend, um die Frage zu beantworten?
|
|
- Fehlen JOINs oder Beziehungen zwischen Tabellen?
|
|
- Gibt es Fehler, die korrigiert werden müssen?
|
|
- Werden alle benötigten Informationen abgerufen (z.B. Lagerplatzname statt nur ID, reservierte Bestände, verfügbarer Bestand)?
|
|
- Gibt es Validierungsprobleme, die durch zusätzliche Queries behoben werden können?
|
|
- **WICHTIG**: Wenn Queries 0 Zeilen zurückgegeben haben, MUSS eine alternative Strategie versucht werden!
|
|
|
|
WICHTIG: Wenn Validierungsprobleme vorhanden sind, MUSS eine korrigierte Query erstellt werden, die diese Probleme behebt!
|
|
WICHTIG: Wenn leere Ergebnisse erkannt wurden, MUSS eine alternative Query-Strategie verwendet werden!
|
|
|
|
Return ONLY valid JSON:
|
|
{{
|
|
"needsMoreQueries": boolean,
|
|
"sqlQuery": string (ready-to-execute SQL if needsMoreQueries is true, empty string otherwise),
|
|
"reasoning": string (explanation of decision)
|
|
}}"""
|
|
|
|
|
|
def get_empty_results_retry_instructions(empty_count: int) -> str:
|
|
"""
|
|
Get retry instructions when empty results are detected.
|
|
|
|
Args:
|
|
empty_count: Number of queries that returned empty results
|
|
|
|
Returns:
|
|
Formatted instructions string
|
|
"""
|
|
if empty_count == 0:
|
|
return ""
|
|
|
|
return f"""
|
|
⚠️⚠️⚠️ KRITISCH - LEERE ERGEBNISSE ERKANNT ⚠️⚠️⚠️
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|
|
|
Es wurden {empty_count} Query(s) ausgeführt, die 0 Zeilen zurückgegeben haben. Dies bedeutet, dass die bisherige Query-Strategie nicht erfolgreich war.
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|
|
|
DU MUSST JETZT EINE ALTERNATIVE QUERY-STRATEGIE VERSUCHEN!
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|
Verfügbare Tabellen im System:
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|
1. Artikel - Enthält alle Produktinformationen (I_ID, Artikelbezeichnung, Artikelnummer, etc.)
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|
2. Einkaufspreis - Enthält Preisdaten (m_Artikel, EP_CHF)
|
|
3. Lagerplatz_Artikel - Enthält Lagerbestands- und Lagerplatzinformationen (R_ARTIKEL, R_LAGERPLATZ, Bestände, etc.)
|
|
4. Lagerplatz - Enthält die tatsächlichen Lagerplatznamen und -informationen (I_ID, Lagerplatz, R_LAGER, R_LAGERORT)
|
|
|
|
ALTERNATIVE STRATEGIEN ZUM AUSPROBIEREN:
|
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|
1. **Direkte Lagerplatz-Suche**: Prüfe zuerst, ob der Lagerplatzname in der Lagerplatz-Tabelle existiert:
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|
SELECT * FROM Lagerplatz WHERE "Lagerplatz" LIKE '%[Suchbegriff]%'
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|
|
|
2. **Verschiedene Schreibweisen**: Versuche verschiedene Schreibweisen (Groß-/Kleinschreibung, Teilstrings):
|
|
- UPPER/LOWER Funktionen verwenden
|
|
- Verschiedene LIKE-Patterns: '%term%', 'term%', '%term'
|
|
|
|
3. **JOIN-Strategie überprüfen**: Stelle sicher, dass R_LAGERPLATZ korrekt mit Lagerplatz.I_ID gejoint wird:
|
|
- R_LAGERPLATZ in Lagerplatz_Artikel enthält die ID (nicht den Namen!)
|
|
- Verwende: LEFT JOIN Lagerplatz lp ON l."R_LAGERPLATZ" = lp."I_ID"
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|
4. **Breitere Suche**: Versuche eine breitere Suche ohne exakte Filter:
|
|
- Entferne zu spezifische WHERE-Bedingungen
|
|
- Verwende OR-Bedingungen für verschiedene Suchvarianten
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|
|
5. **Andere Tabellen zuerst**: Versuche zuerst eine einfache Abfrage auf einer einzelnen Tabelle, dann JOINs:
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|
- Starte mit Lagerplatz-Tabelle direkt
|
|
- Dann JOIN mit Lagerplatz_Artikel
|
|
- Dann JOIN mit Artikel
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|
WICHTIG: Wenn alle bisherigen Queries 0 Zeilen zurückgegeben haben, MUSS eine alternative Query-Strategie versucht werden!
|
|
Erstelle eine neue Query, die eine der oben genannten Strategien verwendet. Versuche verschiedene Ansätze, bis Ergebnisse gefunden werden.
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|
"""
|
|
|
|
|
|
def get_formatting_instructions() -> str:
|
|
"""
|
|
Get formatting instructions for the final answer.
|
|
|
|
Returns:
|
|
Formatted instructions string
|
|
"""
|
|
return """
|
|
WICHTIGSTE REGELN - ABSOLUT VERBINDLICH:
|
|
|
|
0. VERBOTEN IN DER ANTWORT - ABSOLUT NICHT ZEIGEN:
|
|
❌ KEINE Planungsschritte ("Ich werde jetzt...", "Suche in der Datenbank...", etc.)
|
|
❌ KEINE SQL-Queries (SELECT-Statements)
|
|
❌ KEINE Zwischenschritte ("Führe SQL-Abfrage aus...", "Analysiere Ergebnisse...", etc.)
|
|
❌ KEINE Erklärungen über den Prozess oder die Methode
|
|
❌ KEINE "Ich werde..."- oder "Ich suche..."-Sätze
|
|
❌ NUR die finale Antwort mit den Daten!
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|
1. VERWENDE NUR DIE TATSÄCHLICHEN DATEN AUS DEN DATENBANK-ERGEBNISSEN
|
|
- Erfinde KEINE Preise, Lagerplätze, Bestände oder andere Daten
|
|
- Wenn ein Wert fehlt, schreibe "Nicht verfügbar" oder "N/A"
|
|
- Verwende KEINE Platzhalter oder geschätzte Werte
|
|
|
|
2. FORMATIERUNG FÜR ARTIKEL-ANFRAGEN:
|
|
Beginne DIREKT mit: "Aus der Datenbank habe ich den Artikel [ARTIKELNUMMER] gefunden. Es handelt sich um [ARTIKELBEZEICHNUNG] von [LIEFERANT]."
|
|
- Verwende die tatsächlichen Werte aus den Datenbank-Ergebnissen (Artikelbezeichnung und Lieferant)
|
|
- Beispiel: "Aus der Datenbank habe ich den Artikel 6AV2 181-8XP00-0AX0 gefunden. Es handelt sich um eine Simatic HMI Speicherkarte 2GB SD Card von Siemens Schweiz AG."
|
|
- Falls Artikelbezeichnung oder Lieferant fehlen, verwende "Nicht verfügbar"
|
|
|
|
Dann zeige:
|
|
Artikelinformationen
|
|
- Artikelkürzel: [Wert aus Datenbank oder "Nicht verfügbar"]
|
|
- Artikelnummer: [Wert aus Datenbank oder "Nicht verfügbar"]
|
|
- Bezeichnung: [Wert aus Datenbank oder "Nicht verfügbar"]
|
|
- Lieferant: [Wert aus Datenbank oder "Nicht verfügbar"]
|
|
- Einkaufspreis: [Wert aus Datenbank oder "Nicht verfügbar"]
|
|
|
|
Lagerbestände nach Lagerplätzen
|
|
[Tabelle mit ALLEN Lagerplätzen aus den Daten]
|
|
Lagerplatz | Ist-Bestand | Soll-Bestand | Min-Bestand | Max-Bestand | Reservierter Bestand | Verfügbarer Bestand
|
|
|
|
Gesamtbestand: [Summe aller Ist-Bestände] Stück (alle am Lagerplatz "[Lagerplatzname]")
|
|
|
|
Möchten Sie:
|
|
- Mehr technische Details zu diesem Artikel erfahren?
|
|
- Nach ähnlichen Artikeln suchen?
|
|
- Informationen zu anderen Artikeln im Lager anzeigen?
|
|
- Den aktuellen Preis oder Lieferzeiten prüfen?
|
|
|
|
3. STELLE SICHER, DASS ALLE LAGERPLÄTZE ANGEZEIGT WERDEN
|
|
- Wenn mehrere Lagerplätze vorhanden sind, zeige ALLE in der Tabelle
|
|
- Gruppiere nicht - zeige jeden Lagerplatz als separate Zeile
|
|
|
|
4. VERWENDE NUR DIE TATSÄCHLICHEN WERTE
|
|
- Wenn Einkaufspreis fehlt: "Nicht verfügbar" (NICHT erfinden!)
|
|
- Wenn Lagerplatz fehlt: "Nicht verfügbar" (NICHT erfinden!)
|
|
- Wenn Bestand fehlt: "Nicht verfügbar" (NICHT erfinden!)
|
|
"""
|
|
|
|
|
|
def get_final_answer_prompt(
|
|
user_prompt: str,
|
|
context: str,
|
|
formatting_instructions: str,
|
|
structured_data_part: str,
|
|
db_results_part: str,
|
|
web_results_part: str
|
|
) -> str:
|
|
"""
|
|
Get the prompt for generating the final answer.
|
|
|
|
Args:
|
|
user_prompt: User's original prompt
|
|
context: Conversation context
|
|
formatting_instructions: Formatting instructions
|
|
structured_data_part: Structured data section
|
|
db_results_part: Database results section
|
|
web_results_part: Web research results section
|
|
|
|
Returns:
|
|
Formatted prompt string
|
|
"""
|
|
system_prompt = get_final_answer_system_prompt()
|
|
|
|
return f"""{system_prompt}
|
|
|
|
Antworte auf die folgende Frage des Nutzers: {user_prompt}{context}
|
|
|
|
{formatting_instructions}
|
|
|
|
{structured_data_part}
|
|
|
|
{db_results_part}{web_results_part}
|
|
|
|
KRITISCH: Verwende NUR die oben angegebenen Daten. Erfinde KEINE Werte. Wenn Daten fehlen, schreibe "Nicht verfügbar".
|
|
|
|
⚠️⚠️⚠️ ABSOLUT KRITISCH - WEB-RECHERCHE QUELLENANGABE ⚠️⚠️⚠️
|
|
Wenn WEB-RECHERCHE-ERGEBNISSE oben vorhanden sind, MUSS du:
|
|
- ✓ IMMER explizit erwähnen, dass die Informationen aus einer Web-Recherche stammen
|
|
- ✓ IMMER alle Quellen DIREKT NACH der jeweiligen Information angeben (INLINE, nicht am Ende!)
|
|
- ✓ Format: [Information] ([Quelle: Website-Name](URL))
|
|
- ✓ IMMER AUSFÜHRLICHE Informationen präsentieren (nicht nur kurze Zusammenfassungen!)
|
|
- ✓ IMMER alle verfügbaren Datenblatt-Links explizit erwähnen und angeben
|
|
- ✓ Format für Datenblätter: "Datenblätter verfügbar: [Link 1](URL1), [Link 2](URL2)"
|
|
- ✓ Die Web-Recherche-Informationen klar von Datenbank-Informationen trennen
|
|
- ❌ VERBOTEN: Web-Recherche-Informationen ohne explizite Kennzeichnung zu präsentieren
|
|
- ❌ VERBOTEN: Web-Recherche-Informationen ohne Quellenangabe zu präsentieren
|
|
- ❌ VERBOTEN: Quellen nur am Ende als Liste zu präsentieren
|
|
- ❌ VERBOTEN: Datenblatt-Links zu verschweigen oder nicht explizit zu erwähnen
|
|
- ❌ VERBOTEN: Nur oberflächliche Informationen zu geben
|
|
|
|
⚠️⚠️⚠️ ABSOLUT VERBOTEN - KEINE DATEN ERFINDEN ⚠️⚠️⚠️
|
|
Wenn KEINE Datenbank-Ergebnisse vorhanden sind (keine DATENBANK-ERGEBNISSE oder STRUKTURIERTE DATEN oben), dann:
|
|
- ❌ ERFINDE KEINE Artikelnummern, Artikelbezeichnungen, Preise oder Lagerbestände!
|
|
- ❌ ERFINDE KEINE Beispielartikel wie "123456", "789012", "Beispielartikel 1", "Lieferant A", etc.!
|
|
- ❌ ERFINDE KEINE Daten, auch nicht als "Beispiel"!
|
|
- ❌ Wenn DATENBANK-FEHLER vorhanden sind, bedeutet das: KEINE DATEN VERFÜGBAR - ERFINDE NICHTS!
|
|
- ✓ Schreibe stattdessen: "Es wurden keine Artikel in der Datenbank gefunden." oder "Die Datenbankabfrage ist fehlgeschlagen."
|
|
- ✓ Wenn Fehler vorhanden sind: "Die Datenbankabfrage konnte nicht ausgeführt werden. Bitte versuchen Sie es später erneut oder kontaktieren Sie den Administrator."
|
|
|
|
WICHTIG: Deine Antwort soll NUR die finale Antwort enthalten - KEINE Planungsschritte, KEINE SQL-Queries, KEINE Zwischenschritte!
|
|
Beginne DIREKT mit "Aus der Datenbank habe ich..." (wenn Daten vorhanden) oder "Es wurden keine Artikel gefunden" (wenn keine Daten vorhanden).
|
|
Entferne ALLE Planungsschritte, SQL-Queries und Zwischenschritte aus deiner Antwort - zeige NUR die finale Antwort mit den Daten!"""
|
|
|
|
|
|
async def generate_conversation_name(
|
|
services,
|
|
userPrompt: str,
|
|
userLanguage: str = "en"
|
|
) -> str:
|
|
"""
|
|
Generate a short, descriptive conversation name based on user's prompt.
|
|
|
|
Args:
|
|
services: Services instance with AI access
|
|
userPrompt: The user's input prompt
|
|
userLanguage: User's preferred language (for prompt localization)
|
|
|
|
Returns:
|
|
Short conversation name (max 60 characters)
|
|
"""
|
|
try:
|
|
truncated_prompt = userPrompt[:200] if len(userPrompt) > 200 else userPrompt
|
|
|
|
name_prompt = f"""Create a professional conversation title in THE SAME LANGUAGE as the user's question.
|
|
|
|
Question: "{truncated_prompt}"
|
|
|
|
Rules:
|
|
- Title MUST be in the same language as the question (German→German, French→French, English→English)
|
|
- Max 60 characters, no punctuation (?, !, .)
|
|
- Professional and concise
|
|
- Respond ONLY with the title, nothing else"""
|
|
|
|
await services.ai.ensureAiObjectsInitialized()
|
|
|
|
nameRequest = AiCallRequest(
|
|
prompt=name_prompt,
|
|
options=AiCallOptions(
|
|
resultFormat="txt",
|
|
operationType=OperationTypeEnum.DATA_GENERATE,
|
|
processingMode=ProcessingModeEnum.DETAILED,
|
|
temperature=0.7
|
|
)
|
|
)
|
|
|
|
nameResponse = await services.ai.callAi(nameRequest)
|
|
generated_name = nameResponse.content.strip()
|
|
|
|
# Extract first line and clean up
|
|
generated_name = generated_name.split('\n')[0].strip()
|
|
generated_name = re.sub(r'^(Title|Titel|Titre|Name|Name:):\s*', '', generated_name, flags=re.IGNORECASE)
|
|
generated_name = re.sub(r'^["\']|["\']$', '', generated_name)
|
|
generated_name = re.sub(r'[?!.]+$', '', generated_name) # Remove trailing punctuation
|
|
|
|
# Apply title case
|
|
if generated_name:
|
|
words = generated_name.split()
|
|
capitalized_words = []
|
|
for word in words:
|
|
if word.isupper() and len(word) > 1:
|
|
capitalized_words.append(word) # Keep acronyms
|
|
else:
|
|
capitalized_words.append(word.capitalize())
|
|
generated_name = " ".join(capitalized_words).strip()
|
|
|
|
# Validate and truncate if needed
|
|
if not generated_name or len(generated_name) < 3:
|
|
if userLanguage == "de":
|
|
generated_name = "Chatbot Konversation"
|
|
elif userLanguage == "fr":
|
|
generated_name = "Conversation Chatbot"
|
|
else:
|
|
generated_name = "Chatbot Conversation"
|
|
|
|
if len(generated_name) > 60:
|
|
truncated = generated_name[:57]
|
|
last_space = truncated.rfind(' ')
|
|
generated_name = truncated[:last_space] + "..." if last_space > 30 else truncated + "..."
|
|
|
|
logger.info(f"Generated conversation name: '{generated_name}'")
|
|
return generated_name
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.error(f"Error generating conversation name: {e}", exc_info=True)
|
|
if userLanguage == "de":
|
|
return "Chatbot Konversation"
|
|
elif userLanguage == "fr":
|
|
return "Conversation Chatbot"
|
|
else:
|
|
return "Chatbot Conversation"
|
|
|
|
|
|
def get_final_answer_prompt_with_results(
|
|
user_prompt: str,
|
|
context: str,
|
|
db_results_part: str,
|
|
web_results_part: str
|
|
) -> str:
|
|
"""
|
|
Get the complete prompt for generating the final answer with database and web results.
|
|
|
|
Args:
|
|
user_prompt: User's original prompt
|
|
context: Conversation context
|
|
db_results_part: Formatted database results section
|
|
web_results_part: Formatted web research results section
|
|
|
|
Returns:
|
|
Complete formatted prompt string
|
|
"""
|
|
system_prompt = get_final_answer_system_prompt()
|
|
|
|
return f"""{system_prompt}
|
|
|
|
Antworte auf die folgende Frage des Nutzers: {user_prompt}{context}
|
|
|
|
{db_results_part}{web_results_part}
|
|
|
|
KRITISCH: Verwende NUR die oben angegebenen Daten. Erfinde KEINE Werte. Wenn Daten fehlen, schreibe "Nicht verfügbar".
|
|
|
|
WICHTIG - MEHRERE ABFRAGEN:
|
|
Die oben angegebenen DATENBANK-ERGEBNISSE können aus mehreren separaten Abfragen stammen. Jede Abfrage ist mit "=== Abfrage X ===" markiert und enthält Informationen zu einem spezifischen Aspekt (z.B. Artikel-Informationen, Lagerbestände, etc.).
|
|
- Kombiniere die Informationen aus ALLEN erfolgreichen Abfragen zu einer umfassenden Antwort
|
|
- Beispiel: Wenn Abfrage 1 Artikel-Informationen liefert und Abfrage 2 Lagerbestände liefert, kombiniere beide in deiner Antwort
|
|
- Verwende ALLE verfügbaren Informationen aus den verschiedenen Abfragen
|
|
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⚠️⚠️⚠️ ABSOLUT VERBOTEN - KEINE DATEN ERFINDEN ⚠️⚠️⚠️
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Wenn KEINE Datenbank-Ergebnisse vorhanden sind, dann:
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- ❌ ERFINDE KEINE Artikelnummern, Artikelbezeichnungen, Preise oder Lagerbestände!
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- ❌ ERFINDE KEINE Beispielartikel!
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- ✓ Schreibe stattdessen: "Es wurden keine Artikel in der Datenbank gefunden." oder "Die Datenbankabfrage ist fehlgeschlagen."
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WICHTIG: Deine Antwort soll NUR die finale Antwort enthalten - KEINE Planungsschritte, KEINE SQL-Queries, KEINE Zwischenschritte!
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Beginne DIREKT mit "Aus der Datenbank habe ich..." (wenn Daten vorhanden) oder "Es wurden keine Artikel gefunden" (wenn keine Daten vorhanden).
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WICHTIG:
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- Klare, strukturierte Antwort
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- Zahlen mit Tausender-Trennzeichen (7'411)
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- Markdown-Tabellen für Daten (max 20 Zeilen)
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- Artikelnummern als Link: [ARTIKELNUMMER](/details/ARTIKELNUMMER)
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- Wenn Excel-Datei erstellt wurde, bestätige dies explizit am Ende
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- Wenn Excel-Verarbeitung fehlgeschlagen ist, erkläre dem Nutzer den Fehler klar"""
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