modularizado de prompts
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@@ -0,0 +1,170 @@
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/**
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* Browse Specialist - Consultas de catálogo, precios y recomendaciones
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*/
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import OpenAI from "openai";
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import { loadPrompt } from "../promptLoader.js";
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import { validateBrowse, getValidationErrors, createEmptyNlu } from "../schemas.js";
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let _client = null;
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function getClient() {
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const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY || process.env.OPENAI_APIKEY;
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if (!apiKey) {
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throw new Error("OPENAI_API_KEY is not set");
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}
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if (!_client) {
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_client = new OpenAI({ apiKey });
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}
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return _client;
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}
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function extractJson(text) {
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const s = String(text || "");
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const i = s.indexOf("{");
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const j = s.lastIndexOf("}");
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if (i >= 0 && j > i) {
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try {
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return JSON.parse(s.slice(i, j + 1));
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} catch {
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return null;
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}
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}
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return null;
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}
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/**
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* Detecta tipo de consulta por patrones simples
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*/
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function detectBrowseType(text) {
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const t = String(text || "").toLowerCase();
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// Price query
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if (/\b(cu[aá]nto (sale|cuesta|est[aá])|precio|precios)\b/i.test(t)) {
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return "price_query";
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}
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// Recommend
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if (/\b(recomend[aá]|qu[eé] llevo|para \d+ personas?|para un asado)\b/i.test(t)) {
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return "recommend";
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}
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// Browse (availability)
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if (/\b(ten[eé]s|tienen|hay|vend[eé]s)\b/i.test(t)) {
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return "browse";
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}
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return "browse";
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}
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/**
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* Extrae número de personas del texto
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*/
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function extractPeopleCount(text) {
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const t = String(text || "");
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// "para X personas"
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let match = /para\s+(\d+)\s*(personas?|comensales?|invitados?)?/i.exec(t);
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if (match) return parseInt(match[1], 10);
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||||
// "somos X"
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match = /somos\s+(\d+)/i.exec(t);
|
||||
if (match) return parseInt(match[1], 10);
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||||
|
||||
// "X personas"
|
||||
match = /(\d+)\s*(personas?|comensales?)/i.exec(t);
|
||||
if (match) return parseInt(match[1], 10);
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||||
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return null;
|
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}
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/**
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* Extrae producto mencionado (simple)
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*/
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function extractProductMention(text) {
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const t = String(text || "").toLowerCase();
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// Patrones comunes de preguntas
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const patterns = [
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/(?:ten[eé]s|hay|vend[eé]s|precio de|cu[aá]nto (?:sale|cuesta) (?:el|la|los|las)?)\s*(.+?)(?:\?|$)/i,
|
||||
/(.+?)\s*(?:tienen|hay|venden)\?/i,
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];
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||||
for (const pattern of patterns) {
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||||
const match = pattern.exec(t);
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if (match && match[1]) {
|
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return match[1].trim();
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}
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||||
}
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||||
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return null;
|
||||
}
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/**
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||||
* Procesa una consulta de catálogo
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*
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* @param {Object} params
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||||
* @param {number} params.tenantId - ID del tenant
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||||
* @param {string} params.text - Mensaje del usuario
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||||
* @param {Object} params.storeConfig - Config de la tienda
|
||||
* @returns {Object} NLU unificado
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||||
*/
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export async function browseNlu({ tenantId, text, storeConfig = {} }) {
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const openai = getClient();
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// Cargar prompt de browse
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||||
const { content: systemPrompt, model } = await loadPrompt({
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tenantId,
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||||
promptKey: "browse",
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||||
variables: {
|
||||
bot_name: storeConfig.botName || "Piaf",
|
||||
store_name: storeConfig.name || "la carnicería",
|
||||
...storeConfig,
|
||||
},
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||||
});
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||||
// Hacer la llamada al LLM
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||||
const response = await openai.chat.completions.create({
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||||
model: model || "gpt-4-turbo",
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||||
temperature: 0.2,
|
||||
max_tokens: 200,
|
||||
response_format: { type: "json_object" },
|
||||
messages: [
|
||||
{ role: "system", content: systemPrompt },
|
||||
{ role: "user", content: text },
|
||||
],
|
||||
});
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||||
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||||
const rawText = response?.choices?.[0]?.message?.content || "";
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||||
let parsed = extractJson(rawText);
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// Validar
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if (!parsed || !validateBrowse(parsed)) {
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// Fallback con detección por patrones
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const browseType = detectBrowseType(text);
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||||
parsed = {
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||||
intent: browseType,
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||||
product_query: extractProductMention(text),
|
||||
people_count: extractPeopleCount(text),
|
||||
event_type: /asado/i.test(text) ? "asado" : null,
|
||||
};
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||||
}
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||||
// Convertir a formato NLU unificado
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const nlu = createEmptyNlu();
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nlu.intent = parsed.intent || "browse";
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||||
nlu.confidence = 0.85;
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||||
nlu.entities.product_query = parsed.product_query || null;
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||||
nlu.entities.people_count = parsed.people_count || null;
|
||||
nlu.entities.event_type = parsed.event_type || null;
|
||||
nlu.needs.catalog_lookup = true;
|
||||
nlu.needs.knowledge_lookup = nlu.intent === "recommend";
|
||||
|
||||
return {
|
||||
nlu,
|
||||
raw_text: rawText,
|
||||
model,
|
||||
usage: response?.usage || null,
|
||||
validation: { ok: true },
|
||||
};
|
||||
}
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||||
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