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# 字段与提示词规则对应关系说明

## 一、概述

本文档详细说明系统中所有字段的定义、存储位置，以及大模型抽取规则（提示词）的构建方式和存储位置。

## 二、字段存储位置

### 2.1 数据库表结构

字段信息存储在 **MySQL数据库** 中，涉及以下三个表：

#### 1. `f_polic_field` - 字段定义表
- **存储内容**：所有字段的基本定义信息
- **关键字段**：
  - `id`: 字段ID
  - `tenant_id`: 租户ID（固定值：615873064429507639）
  - `name`: 字段名称（中文显示名）
  - `filed_code`: 字段编码（注意：表中字段名拼写为 `filed_code`，不是 `field_code`）
  - `field_type`: 字段类型（1=输入字段，2=输出字段）
  - `state`: 状态（0=未启用，1=启用）

#### 2. `f_polic_file_config` - 文件模板配置表
- **存储内容**：文档模板的基本配置信息
- **关键字段**：
  - `id`: 文件配置ID
  - `name`: 文件名称（如："初步核实审批表"）
  - `input_data`: JSON格式的配置数据，包含 `template_code` 和 `business_type`
  - `file_path`: MinIO存储路径

#### 3. `f_polic_file_field` - 文件和字段关联表
- **存储内容**：文件模板与输出字段的关联关系
- **关键字段**：
  - `file_id`: 文件配置ID（关联 `f_polic_file_config.id`）
  - `filed_id`: 字段ID（关联 `f_polic_field.id`）

### 2.2 数据库连接信息

- **IP地址**: 152.136.177.240
- **端口**: 5012
- **用户名**: finyx
- **密码**: 6QsGK6MpePZDE57Z
- **数据库名称**: finyx

### 2.3 字段查询逻辑

字段查询代码位置：`services/field_service.py`

#### 输入字段查询（field_type=1）
```python
# 位置：services/field_service.py 第82-92行
sql_input = """
    SELECT f.id, f.name, f.filed_code as field_code, f.field_type
    FROM f_polic_field f
    WHERE f.tenant_id = %s
    AND f.field_type = 1
    AND (f.filed_code = 'clue_info' OR f.filed_code = 'target_basic_info_clue')
    ORDER BY f.id
"""
```

#### 输出字段查询（field_type=2）
```python
# 位置：services/field_service.py 第44-53行
sql = """
    SELECT f.id, f.name, f.filed_code as field_code, f.field_type
    FROM f_polic_field f
    INNER JOIN f_polic_file_field ff ON f.id = ff.filed_id
    INNER JOIN f_polic_file_config fc ON ff.file_id = fc.id
    WHERE f.tenant_id = %s
    AND f.field_type = 2
    AND fc.name = '初步核实审批表'
    ORDER BY f.id
"""
```

**注意**：目前系统只支持"初步核实审批表"，输出字段通过文件名称关联查询。

## 三、当前所有字段列表

### 3.1 输入字段（field_type=1）

| 字段名称 | 字段编码 (field_code) | 说明 | 存储位置 |
|---------|---------------------|------|---------|
| 线索信息 | clue_info | 线索信息（用于AI解析） | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员工作基本情况线索 | target_basic_info_clue | 被核查人员工作基本情况线索（用于AI解析） | `f_polic_field` 表 |

### 3.2 输出字段（field_type=2）

| 字段名称 | 字段编码 (field_code) | 说明 | 存储位置 |
|---------|---------------------|------|---------|
| 被核查人姓名 | target_name | 被核查人姓名 | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员单位及职务 | target_organization_and_position | 被核查人员单位及职务（包括兼职） | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员单位 | target_organization | 被核查人员单位 | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员职务 | target_position | 被核查人员职务 | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员性别 | target_gender | 被核查人员性别（男/女） | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员出生年月 | target_date_of_birth | 被核查人员出生年月（YYYYMM格式） | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员年龄 | target_age | 被核查人员年龄（数字，单位：岁） | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员文化程度 | target_education_level | 被核查人员文化程度（如：本科、大专、高中等） | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员政治面貌 | target_political_status | 被核查人员政治面貌（中共党员、群众等） | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员职级 | target_professional_rank | 被核查人员职级（如：正处级） | `f_polic_field` 表 |
| 线索来源 | clue_source | 线索来源 | `f_polic_field` 表 |
| 主要问题线索 | target_issue_description | 主要问题线索描述 | `f_polic_field` 表 |
| 初步核实审批表承办部门意见 | department_opinion | 初步核实审批表承办部门意见 | `f_polic_field` 表 |
| 初步核实审批表填表人 | filler_name | 初步核实审批表填表人 | `f_polic_field` 表 |

### 3.3 谈话前安全风险评估表字段（带默认值）

| 字段名称 | 字段编码 (field_code) | 说明 | 默认值 | 存储位置 |
|---------|---------------------|------|--------|---------|
| 被核查人员家庭情况 | target_family_situation | 被核查人员家庭情况 | 家庭关系和谐稳定 | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员社会关系 | target_social_relations | 被核查人员社会关系 | 社会交往较多，人机关系基本正常 | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员健康状况 | target_health_status | 被核查人员健康状况 | 良好 | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员性格特征 | target_personality | 被核查人员性格特征 | 开朗 | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员承受能力 | target_tolerance | 被核查人员承受能力 | 较强 | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员涉及问题严重程度 | target_issue_severity | 被核查人员涉及问题严重程度 | 较轻 | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员涉及其他问题的可能性 | target_other_issues_possibility | 被核查人员涉及其他问题的可能性 | 较小 | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员此前被审查情况 | target_previous_investigation | 被核查人员此前被审查情况 | 无 | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员社会负面事件 | target_negative_events | 被核查人员社会负面事件 | 无 | `f_polic_field` 表 |
| 被核查人员其他情况 | target_other_situation | 被核查人员其他情况 | 无 | `f_polic_field` 表 |
| 风险等级 | risk_level | 风险等级 | 低 | `f_polic_field` 表 |

## 四、字段默认值机制

### 4.1 默认值配置存储

**字段默认值存储在配置文件中，方便快速修改和调整。**

存储位置：`config/field_defaults.json`

### 4.2 默认值说明

**重要说明**：系统在AI提取阶段不会自动应用默认值。如果AI未提取到字段值，系统会返回空字符串。

默认值信息提供给前端开发人员，前端可以根据业务需求决定是否在界面上显示默认值或应用默认值。

### 4.2.1 默认值应用规则（前端参考）

1. **AI提取阶段**：系统首先尝试使用AI从输入文本中提取字段值
2. **空值处理**：如果AI提取的字段值为空或未提取到，系统返回空字符串
3. **前端应用**：前端可以根据业务需求，在用户界面中显示默认值提示，或允许用户选择应用默认值
4. **优先级**：AI提取的值优先于默认值

### 4.3 默认值配置示例

```json
{
  "field_defaults": {
    "target_family_situation": "家庭关系和谐稳定",
    "target_social_relations": "社会交往较多，人机关系基本正常",
    "target_health_status": "良好",
    "target_personality": "开朗",
    "target_tolerance": "较强",
    "target_issue_severity": "较轻",
    "target_other_issues_possibility": "较小",
    "target_previous_investigation": "无",
    "target_negative_events": "无",
    "target_other_situation": "无",
    "risk_level": "低"
  }
}
```

### 4.4 默认值相关代码位置

默认值相关代码在以下位置（供前端参考，系统不会自动应用）：

1. **默认值加载**：`services/field_service.py` 的 `_load_field_defaults` 方法
2. **默认值获取**：`services/field_service.py` 的 `get_field_default_value` 方法（前端可通过API获取）
3. **默认值配置**：`config/field_defaults.json` 配置文件

**注意**：系统在 `/ai/extract` 接口中不会自动应用默认值，如果AI未提取到值，返回空字符串。

## 五、提示词规则（Prompt）存储位置

### 5.1 存储方式

**提示词规则存储在配置文件中，方便快速修改和调整。**

存储位置：`config/prompt_config.json`

### 5.2 配置文件说明

配置文件采用 JSON 格式，包含以下部分：
- `prompt_template`: 提示词模板结构（介绍文本、标签、要求列表等）
- `field_formatting`: 字段格式化规则（输入/输出字段的显示格式）
- `business_type_rules`: 业务类型特定规则（可为不同业务类型设置特殊规则）

详细配置说明请参考：`config/README.md`

### 5.3 提示词构建逻辑

提示词由以下部分组成：

1. **输入文本部分**：将用户输入的 `inputData` 转换为文本格式
   ```python
   # 位置：services/field_service.py 第144-149行
   input_text = ""
   for item in input_data:
       field_code = item.get('fieldCode', '')
       field_value = item.get('fieldValue', '')
       input_text += f"{field_code}: {field_value}\n"
   ```

2. **输出字段说明部分**：从数据库查询的输出字段，生成字段列表说明
   ```python
   # 位置：services/field_service.py 第151-156行
   output_fields_desc = ""
   for field in output_fields:
       field_name = field['name']
       field_code = field['field_code']
       output_fields_desc += f"- {field_name} (字段编码: {field_code})\n"
   ```

3. **JSON格式示例部分**：根据输出字段动态生成JSON示例
   ```python
   # 位置：services/field_service.py 第158-161行
   json_example = {}
   for field in output_fields:
       json_example[field['field_code']] = ""
   ```

4. **固定规则部分**：硬编码的提取要求和格式规范
   ```python
   # 位置：services/field_service.py 第163-181行
   prompt = f"""请从以下输入文本中提取结构化信息。

输入文本：
{input_text}

需要提取的字段：
{output_fields_desc}

请严格按照以下JSON格式返回结果，只返回JSON，不要包含其他文字说明：
{json.dumps(json_example, ensure_ascii=False, indent=2)}

要求：
1. 仔细分析输入文本，准确提取每个字段的值
2. 如果某个字段在输入文本中找不到对应信息，该字段值设为空字符串""
3. 日期格式统一为YYYYMM（如：198005表示1980年5月）
4. 性别统一为"男"或"女"
5. 政治面貌使用标准表述（如：中共党员、群众等）
6. 只返回JSON对象，不要包含markdown代码块标记
"""
   ```

### 5.4 完整提示词示例

假设输入数据为：
```json
{
  "fieldCode": "clue_info",
  "fieldValue": "被举报用户名称是张三，年龄30岁，某公司总经理"
}
```

输出字段为14个字段，生成的提示词如下：

```
请从以下输入文本中提取结构化信息。

输入文本：
clue_info: 被举报用户名称是张三，年龄30岁，某公司总经理

需要提取的字段：
- 被核查人姓名 (字段编码: target_name)
- 被核查人员单位及职务 (字段编码: target_organization_and_position)
- 被核查人员单位 (字段编码: target_organization)
- 被核查人员职务 (字段编码: target_position)
- 被核查人员性别 (字段编码: target_gender)
- 被核查人员出生年月 (字段编码: target_date_of_birth)
- 被核查人员年龄 (字段编码: target_age)
- 被核查人员文化程度 (字段编码: target_education_level)
- 被核查人员政治面貌 (字段编码: target_political_status)
- 被核查人员职级 (字段编码: target_professional_rank)
- 线索来源 (字段编码: clue_source)
- 主要问题线索 (字段编码: target_issue_description)
- 初步核实审批表承办部门意见 (字段编码: department_opinion)
- 初步核实审批表填表人 (字段编码: filler_name)

请严格按照以下JSON格式返回结果，只返回JSON，不要包含其他文字说明：
{
  "target_name": "",
  "target_organization_and_position": "",
  "target_organization": "",
  "target_position": "",
  "target_gender": "",
  "target_date_of_birth": "",
  "target_age": "",
  "target_education_level": "",
  "target_political_status": "",
  "target_professional_rank": "",
  "clue_source": "",
  "target_issue_description": "",
  "department_opinion": "",
  "filler_name": ""
}

要求：
1. 仔细分析输入文本，准确提取每个字段的值
2. 如果某个字段在输入文本中找不到对应信息，该字段值设为空字符串""
3. 日期格式统一为YYYYMM（如：198005表示1980年5月）
4. 性别统一为"男"或"女"
5. 政治面貌使用标准表述（如：中共党员、群众等）
6. 只返回JSON对象，不要包含markdown代码块标记
```

## 六、字段与提示词规则的对应关系

### 6.1 对应关系图

```
业务类型 (businessType: "INVESTIGATION")
    ↓
查询文件配置 (f_polic_file_config.name = "初步核实审批表")
    ↓
查询输出字段 (通过 f_polic_file_field 关联)
    ↓
获取字段列表 (从 f_polic_field 表)
    ↓
构建提示词 (在代码中动态构建)
    ↓
调用AI服务 (services/ai_service.py)
```

### 6.2 关键代码位置

1. **字段查询**：`services/field_service.py` 的 `get_output_fields_by_business_type` 方法
2. **提示词构建**：`services/field_service.py` 的 `build_extract_prompt` 方法
3. **AI调用**：`services/ai_service.py` 的 `extract_fields` 方法
4. **API接口**：`app.py` 的 `/api/ai/extract` 路由

## 七、系统限制与扩展说明

### 7.1 当前限制

1. **业务类型支持**：目前只支持 `businessType: "INVESTIGATION"`（调查核实）
2. **文件模板支持**：目前只支持"初步核实审批表"
3. **提示词规则**：提示词规则硬编码在代码中，无法通过配置修改

### 7.2 扩展方式

#### 添加新的业务类型

1. 在数据库中创建新的文件配置记录（`f_polic_file_config` 表）
2. 创建对应的字段记录（`f_polic_field` 表）
3. 建立文件和字段的关联关系（`f_polic_file_field` 表）
4. 修改 `services/field_service.py` 中的查询逻辑，支持根据 `business_type` 查询不同的文件配置
5. 在 `config/prompt_config.json` 的 `business_type_rules` 中添加新业务类型的规则

#### 修改提示词规则

**现在可以直接修改配置文件，无需修改代码！**

1. 编辑 `config/prompt_config.json` 文件
2. 修改 `prompt_template` 部分来调整提示词文本和结构
3. 修改 `field_formatting` 部分来调整字段显示格式
4. 在 `business_type_rules` 中添加或修改业务类型特定规则
5. 重启服务使配置生效

详细说明请参考：`config/README.md`

#### 为不同字段添加特殊规则

可以在配置文件的 `business_type_rules` 中为不同业务类型添加特定的提取规则说明。

## 八、相关文件

- `services/field_service.py` - 字段服务和提示词构建逻辑
- `services/ai_service.py` - AI服务调用逻辑
- `app.py` - API接口定义
- `init_preliminary_verification_fields.py` - 字段初始化脚本
- `初步核实审批表数据设计说明.md` - 字段设计文档

## 九、总结

1. **字段存储**：所有字段定义存储在MySQL数据库的 `f_polic_field` 表中
2. **提示词规则**：提示词规则存储在 `config/prompt_config.json` 配置文件中，方便快速修改和调整
3. **字段默认值**：字段默认值存储在 `config/field_defaults.json` 配置文件中，如果AI未提取到值，系统会自动应用默认值
4. **对应关系**：通过 `business_type` → 文件配置 → 输出字段 → 从配置文件读取规则 → 动态构建提示词的流程建立对应关系
5. **扩展性**：当前系统设计支持扩展新的业务类型和字段，提示词规则和默认值可通过配置文件灵活调整，无需修改代码