性别和年龄字段缺失问题深度修复

问题描述

测试数据中明明有"男性"、"男"、"年龄44岁"等明确信息，但解析结果中target_gender和target_age都是空。

根本原因分析

问题1：后处理逻辑无法访问原始输入文本

问题：

后处理函数_post_process_inferred_fields只能访问模型返回的JSON解析结果（data）
如果模型根本没有提取这些字段，后处理也无法从原始输入文本中提取
后处理逻辑只能从已提取的数据中推断，无法访问原始prompt

影响：

即使原始输入文本中明确有"男性"、"年龄44岁"等信息
如果模型没有提取，后处理也无法补充

问题2：模型可能没有正确提取

虽然我们强化了system prompt，但模型可能仍然：

忽略了某些字段
返回了空值
字段名错误导致规范化失败

修复方案

1. 增强后处理逻辑，支持从原始输入文本提取 ✅

修改位置：services/ai_service.py 第1236-1350行

改进内容：

修改函数签名，增加prompt参数：

def _post_process_inferred_fields(self, data: Dict, output_fields: List[Dict], prompt: str = None) -> Dict:

从原始输入文本中提取性别：

# 如果仍然没有，尝试从原始输入文本（prompt）中提取
if (not data.get('target_gender') or data.get('target_gender') == '') and prompt:
    # 从prompt中提取输入文本部分（通常在"输入文本："之后）
    input_text_match = re.search(r'输入文本[：:]\s*\n(.*?)(?:\n\n需要提取的字段|$)', prompt, re.DOTALL)
    if input_text_match:
        input_text = input_text_match.group(1)
        # 匹配性别关键词：男性、女性、男、女等
        if re.search(r'\b男性\b|\b男\b', input_text) and not re.search(r'\b女性\b|\b女\b', input_text):
            data['target_gender'] = '男'
        elif re.search(r'\b女性\b|\b女\b', input_text) and not re.search(r'\b男性\b|\b男\b', input_text):
            data['target_gender'] = '女'
        elif re.search(r'[，,]\s*([男女])\s*[，,]', input_text):
            gender_match = re.search(r'[，,]\s*([男女])\s*[，,]', input_text)
            if gender_match:
                data['target_gender'] = gender_match.group(1)

从原始输入文本中提取年龄：

# 如果还没有，尝试从原始输入文本中直接提取年龄
if (not data.get('target_age') or data.get('target_age') == '') and prompt:
    input_text_match = re.search(r'输入文本[：:]\s*\n(.*?)(?:\n\n需要提取的字段|$)', prompt, re.DOTALL)
    if input_text_match:
        input_text = input_text_match.group(1)
        # 匹配年龄模式：年龄44岁、44岁、年龄44等
        age_match = re.search(r'年龄\s*(\d+)\s*岁|(\d+)\s*岁|年龄\s*(\d+)', input_text)
        if age_match:
            age = age_match.group(1) or age_match.group(2) or age_match.group(3)
            if age:
                data['target_age'] = str(age)

更新所有调用点，传入prompt参数：

# 修改前
normalized_data = self._post_process_inferred_fields(normalized_data, output_fields)

# 修改后
normalized_data = self._post_process_inferred_fields(normalized_data, output_fields, prompt)

2. 提取逻辑的优先级

后处理逻辑按以下优先级提取字段：

对于性别（target_gender）：

从target_work_basic_info中提取（匹配XXX，男，...模式）
从所有已提取的文本字段中查找（使用正则表达式）
从原始输入文本中提取（新增）

对于年龄（target_age）：

从target_date_of_birth计算（根据出生年月和当前年份）
从原始输入文本中直接提取（新增，匹配"年龄44岁"等模式）

预期效果

提高字段提取成功率
- 即使模型没有提取，后处理也能从原始输入文本中提取
- 多层保障确保关键字段不会为空
增强容错能力
- 不依赖模型的提取准确性
- 即使模型返回空值，也能从原始输入中补充
提高数据完整性
- 确保性别、年龄等关键字段有值
- 减少空值的情况

测试建议

功能测试
- 使用包含"男性"、"年龄44岁"的测试数据
- 验证后处理是否能从原始输入文本中提取
- 检查日志输出，确认提取来源
边界测试
- 测试性别信息在不同位置的情况
- 测试年龄的不同表述方式（"44岁"、"年龄44"、"年龄44岁"等）
- 测试模型返回空值的情况
日志检查
- 查看日志中的"后处理"信息
- 确认是从哪个来源提取的字段
- 验证提取逻辑是否正确执行

调试建议

如果问题仍然存在，可以：

检查日志输出
- 查看[AI服务] 后处理：从原始输入文本中提取...的日志
- 确认prompt是否正确传入
- 确认正则表达式是否匹配成功
手动测试正则表达式
- 测试r'输入文本[：:]\s*\n(.*?)(?:\n\n需要提取的字段|$)'是否能正确提取输入文本
- 测试性别和年龄的正则表达式是否能匹配
检查prompt格式
- 确认prompt中确实包含"输入文本："标签
- 确认输入文本的格式是否符合预期

总结

通过增强后处理逻辑，让它能够访问原始输入文本（prompt），即使模型没有正确提取字段，也能从原始输入中补充。这提供了多层保障，确保关键字段不会为空。

5.5 KiB Raw Blame History Unescape Escape