253 lines
13 KiB
Python
253 lines
13 KiB
Python
import re
|
||
from functools import cmp_to_key
|
||
|
||
from flask_app.general.json_utils import clean_json_string
|
||
from flask_app.general.通义千问long import upload_file, qianwen_long
|
||
|
||
|
||
def compare_headings(a, b):
|
||
a_nums = [int(num) for num in a[0].rstrip('.').split('.') if num.isdigit()]
|
||
b_nums = [int(num) for num in b[0].rstrip('.').split('.') if num.isdigit()]
|
||
return (a_nums > b_nums) - (a_nums < b_nums)
|
||
def preprocess_data(data):
|
||
"""
|
||
预处理数据，自动添加缺失的父层级键，并按数字顺序排序。
|
||
"""
|
||
keys_to_add = set()
|
||
for key in data.keys():
|
||
parts = key.split('.')
|
||
if len(parts) > 1:
|
||
parent_key = parts[0] + '.'
|
||
if parent_key not in data:
|
||
keys_to_add.add(parent_key)
|
||
|
||
# 添加缺失的父层级键
|
||
for parent_key in keys_to_add:
|
||
data[parent_key] = parent_key.rstrip('.')
|
||
|
||
# 对键进行排序
|
||
sorted_data = dict(sorted(data.items(), key=cmp_to_key(compare_headings)))
|
||
|
||
return sorted_data
|
||
|
||
|
||
# 转换结构化的JSON数据
|
||
#No parent found at level 1 for key '24.2'. Check the data structure.
|
||
def transform_json(data):
|
||
result = {}
|
||
temp = {0: result} # 初始化根字典
|
||
data=preprocess_data(data)
|
||
# 首先,创建一个临时字典用于检查是否存在三级标题
|
||
has_subkey = {}
|
||
for key in data.keys():
|
||
parts = key.split('.')
|
||
if len(parts) > 2 and parts[1]:
|
||
parent_key = parts[0] + '.' + parts[1]
|
||
has_subkey[parent_key] = True
|
||
|
||
for key, value in data.items():
|
||
match = re.match(r'(\d+)(?:\.(\d+))?(?:\.(\d+))?', key)
|
||
if match:
|
||
levels = [int(l) for l in match.groups() if l is not None]
|
||
if (len(levels) - 1) in temp:
|
||
parent = temp[len(levels) - 1]
|
||
else:
|
||
print(f"No parent found at level {len(levels) - 1} for key '{key}'. Check the data structure.")
|
||
continue
|
||
|
||
if len(levels) == 1: # 一级标题
|
||
# 新增逻辑：判断值中是否有 ':' 或 '：'，并进行拆分
|
||
# 优先按 '\n' 拆分
|
||
if '\n' in value:
|
||
new_key, *new_value = value.split('\n', 1)
|
||
new_key = new_key.strip()
|
||
new_value = new_value[0].strip() if new_value else ""
|
||
# 如果没有 '\n'，再检查 ':' 或 '：'，并进行拆分
|
||
elif ':' in value or '：' in value:
|
||
delimiter = ':' if ':' in value else '：'
|
||
new_key, new_value = value.split(delimiter, 1)
|
||
new_key = new_key.strip()
|
||
new_value = new_value.strip()
|
||
else:
|
||
new_key = value.strip()
|
||
new_value = ""
|
||
|
||
parent[new_key] = {}
|
||
if new_value:
|
||
parent[new_key][new_key] = new_value # 使用 new_key 作为键名，而不是固定的 "content"
|
||
temp[len(levels)] = parent[new_key]
|
||
elif len(levels) == 2: # 二级标题
|
||
new_key, *new_value = value.split('\n', 1)
|
||
new_key = new_key.strip()
|
||
new_value = new_value[0].strip() if new_value else ""
|
||
|
||
if f"{levels[0]}.{levels[1]}" in has_subkey:
|
||
parent[new_key] = [new_value] if new_value else []
|
||
else:
|
||
parent[new_key] = new_value
|
||
|
||
temp[len(levels)] = parent[new_key]
|
||
else: # 三级标题
|
||
if isinstance(parent, dict):
|
||
parent_key = list(parent.keys())[-1]
|
||
if isinstance(parent[parent_key], list):
|
||
parent[parent_key].append(value)
|
||
elif parent[parent_key]:
|
||
parent[parent_key] = [parent[parent_key], value]
|
||
else:
|
||
parent[parent_key] = [value]
|
||
elif isinstance(parent, list):
|
||
parent.append(value)
|
||
|
||
def remove_single_item_lists(node):
|
||
if isinstance(node, dict):
|
||
for key in list(node.keys()):
|
||
node[key] = remove_single_item_lists(node[key])
|
||
if isinstance(node[key], list) and len(node[key]) == 1:
|
||
node[key] = node[key][0]
|
||
return node
|
||
|
||
return remove_single_item_lists(result)
|
||
|
||
# 主要是处理键值中若存在若干序号且每个序号块的内容>=50字符的时候，用列表表示。
|
||
def post_process(value):
|
||
# 如果传入的是非字符串值，直接返回原值
|
||
if not isinstance(value, str):
|
||
return value
|
||
|
||
# 定义可能的分割模式及其正则表达式
|
||
patterns = [
|
||
(r'\d+、', r'(?=\d+、)'), # 匹配 '1、'
|
||
(r'[（(]\d+[）)]', r'(?=[（(]\d+[）)])'), # 匹配 '(1)' 或 '（1）'
|
||
(r'\d+\.', r'(?=\d+\.)'), # 匹配 '1.'
|
||
(r'[一二三四五六七八九十]、', r'(?=[一二三四五六七八九十]、)'), # 匹配 '一、'、'二、' 等
|
||
(r'[一二三四五六七八九十]\.', r'(?=[一二三四五六七八九十]\.)') # 匹配 '一.'、'二.' 等
|
||
]
|
||
|
||
# 初始化用于保存最早匹配到的模式及其位置
|
||
first_match = None
|
||
first_match_position = len(value) # 初始值设为文本长度，确保任何匹配都会更新它
|
||
|
||
# 遍历所有模式，找到第一个出现的位置
|
||
for search_pattern, split_pattern_candidate in patterns:
|
||
match = re.search(search_pattern, value)
|
||
if match:
|
||
# 如果这个匹配的位置比当前记录的更靠前，更新匹配信息
|
||
if match.start() < first_match_position:
|
||
first_match = split_pattern_candidate
|
||
first_match_position = match.start()
|
||
|
||
# 如果找到了最早出现的匹配模式，使用它来分割文本
|
||
if first_match:
|
||
blocks = re.split(first_match, value)
|
||
else:
|
||
# 如果没有匹配的模式，保留原文本
|
||
blocks = [value]
|
||
|
||
processed_blocks = []
|
||
for block in blocks:
|
||
if not block:
|
||
continue
|
||
# 计算中英文字符总数，如果大于50，则加入列表
|
||
if block and len(re.findall(r'[\u4e00-\u9fff\w]', block)) >= 50:
|
||
processed_blocks.append(block.strip())
|
||
else:
|
||
# 如果发现有块长度小于50，返回原数据
|
||
return value
|
||
|
||
# 如果所有的块都符合条件，返回分割后的列表
|
||
return processed_blocks
|
||
|
||
def process_nested_data(data):
|
||
# 先检查是否所有值都是 ""、"/" 或空列表
|
||
if isinstance(data, dict) and all(v == "" or v == "/" or (isinstance(v, list) and not v) for v in data.values()):
|
||
return list(data.keys())
|
||
# 递归遍历字典，处理最内层的字符串
|
||
if isinstance(data, dict):
|
||
# 如果当前项是字典，继续递归遍历其键值对
|
||
result = {}
|
||
for key, value in data.items():
|
||
processed_value = process_nested_data(value)
|
||
# 如果处理后的值是只有一个元素的列表，就直接使用该元素
|
||
if isinstance(processed_value, list) and len(processed_value) == 1:
|
||
result[key] = processed_value[0]
|
||
else:
|
||
result[key] = processed_value
|
||
return result
|
||
elif isinstance(data, list):
|
||
# 如果是列表，直接返回列表，保持原样
|
||
return data
|
||
else:
|
||
# 到达最内层，处理非字典和非列表的元素（字符串）
|
||
return post_process(data)
|
||
|
||
def get_requirements_with_gpt(invalid_path, selection):
|
||
"""
|
||
根据 selection 的值选择相应的用户查询，并调用大模型获取要求。
|
||
|
||
Args:
|
||
invalid_path (str): 无效文件的路径，用于上传。
|
||
selection (int): 选择的类型（1、2 或 3）。
|
||
|
||
Returns:
|
||
dict: 大模型返回的要求结果，或错误信息。
|
||
"""
|
||
# 上传文件并获取 file_id
|
||
file_id = upload_file(invalid_path)
|
||
# 定义 selection 对应的用户查询
|
||
user_queries = {
|
||
1: """
|
||
该招标文件中对投标文件的要求是什么？你需要从'编写要求'、'格式要求'、'承诺书要求'、'递交要求'四个角度来回答，其中'格式'可以从投标文件格式要求、标记要求、装订要求、文件数量要求角度说明，'递交要求'可以从投标地点、投标文件交标方式、投标文件的修改与撤回角度说明，请以json格式返回给我结果，外层键名分别为'编写要求'，'格式'，'承诺书要求'，'递交要求'，你可以用嵌套键值对组织回答，嵌套键名为你对相关子要求的总结，而嵌套键名应该完全与原文内容保持一致，不得擅自总结删减，如果原文中未提及相关内容，在键值中填'未知'。输出格式示例如下：
|
||
{
|
||
"编写要求":"投标函的编写要求xxx；法定代表人身份证明要求xx",
|
||
"格式要求":{
|
||
"投标文件格式要求":"投标文件格式要求",
|
||
"标记要求":"投标文件标记要求",
|
||
"装订要求":"投标文件装订要求",
|
||
"文件数量":"投标文件文件数量要求"
|
||
},
|
||
"承诺书要求":"未知",
|
||
"递交要求":{
|
||
"投标地点":"使用加密其投标文件的CA数字证书（企业锁）登录“电子交易系统”，进入“开标大厅”选择所投标段进行签到，并实时在线关注招标人的操作情况。",
|
||
"投标文件交标方式":"线上开标",
|
||
"投标文件的修改与撤回":"在投标人须知前附表规定的投标有效期内，投标人不得要求撤销或修改其投标文件。出现特殊情况需要延长投标有效期的，招标人以书面形式通知所有投标人延长投标有效期。投标人同意延长的，应相应延长其投标保证金的有效期，但不得要求或被允许修改或撤销其投标文件；投标人拒绝延长的，其投标失效，但投标人有权收回其投标保证金。"
|
||
}
|
||
}
|
||
""",
|
||
2: """
|
||
该招标文件中开评定标要求是什么？你需要从'开标'、'开标异议'、'评标'、'定标'四个角度回答，其中'评标'可以从特殊情况的处置、评标办法及流程、评标委员会的组建角度来说明，'定标'可以从定标流程、履约能力的审查角度来说明，请以json格式返回给我结果，外层键名分别为'开标'、'开标异议'、'评标'、'定标'，你可以用嵌套键值对组织回答，嵌套键名为你对相关子要求的总结，而嵌套键名应该完全与原文内容保持一致，不得擅自总结删减，如果原文中未提及相关内容，在键值中填'未知'。输出格式示例如下：
|
||
{
|
||
"开标":"招标文件关于项目开标的要求",
|
||
"开标异议":"招标文件中关于开标异议的项",
|
||
"评标":{
|
||
"特殊情况的处置":"因“电子交易系统”系统故障导致无法投标的，交易中心及时通知招标人，招标人视情况决定是否顺延投标截止时间。因投标人自身原因导致无法完成投标的，由投标人自行承担后果。",
|
||
"评标办法及流程":"评标流程",
|
||
"评标委员会的组建":"评标由招标人依法组建的评标委员会负责。评标委员会由招标人或其委托的招标代理机构熟悉相关业务的代表，以及有关技术、经济等方面的专家组成。"
|
||
},
|
||
"定标":{
|
||
"定标流程":"定标流程",
|
||
"履约能力的审查":"履约能力的审查"
|
||
}
|
||
}
|
||
""",
|
||
3: """
|
||
该招标文件中重新招标、不再招标、终止招标的情况分别是什么？请以json格式返回给我结果，键名分别为'重新招标'，'不再招标'，'终止招标'，键值应该完全与原文内容保持一致，不得擅自总结删减，如果原文中未提及相关内容，在键值中填'未知'。示例输出如下：
|
||
{
|
||
"重新招标":"有下列情形之一的，招标人将重新招标：（1）投标截止时间止，投标人少于3个的；（2）经评标委员会评审后否决所有投标的；",
|
||
"不再招标":"重新招标后投标人仍少于3个或者所有投标被否决的，属于必须审批或核准的工程建设项目，经原审批或核准部门批准后不再进行招标。",
|
||
"终止招标":"未知"
|
||
}
|
||
"""
|
||
}
|
||
|
||
# 根据 selection 选择相应的 user_query
|
||
user_query = user_queries.get(selection)
|
||
if not user_query:
|
||
return {"error": f"无效的 selection 值: {selection}. 请选择 1、2 或 3。"}
|
||
# 调用大模型并处理响应
|
||
try:
|
||
res = qianwen_long(file_id, user_query)
|
||
cleaned_res = clean_json_string(res)
|
||
return cleaned_res
|
||
except Exception as e:
|
||
return {"error": "调用大模型失败"} |