# 语义本体协议设计

## 1. 定位

语义本体协议是用户问题、定时任务、规则中心、MCP、数据库查询和 Agent 之间的统一中间层。

它解决的问题是：

- 用户到底在问哪个业务域？
- 这属于什么场景？
- 用户想做什么？
- 问题中涉及哪些对象？
- 有没有时间、金额、状态、部门等过滤条件？
- 是否涉及风险？
- 下一步应该查知识库、查数据库、跑规则、调 MCP，还是追问？

## 2. 第一版核心字段

第一版建议只强制落 8 个字段。

```json
{
  "domain": "",
  "scenario": "",
  "intent": "",
  "entities": [],
  "time_range": {},
  "constraints": {},
  "risk_signals": [],
  "next_step": ""
}
```

### 2.1 domain

一级业务域。

建议枚举：

```text
reimbursement
accounts_receivable
accounts_payable
general_finance
system_operation
```

含义：

- `reimbursement`：报销、差旅、发票、补件。
- `accounts_receivable`：应收账款、客户开票、收款、账龄。
- `accounts_payable`：应付账款、供应商发票、付款、对账。
- `general_finance`：通用财务知识、制度、统计。
- `system_operation`：系统巡检、任务运行、规则维护、MCP 健康检查。

### 2.2 scenario

细分场景。

报销：

```text
travel_reimbursement
daily_expense
invoice_validation
attachment_review
policy_overrun
reimbursement_audit
```

应收：

```text
customer_invoice
collection_followup
receivable_aging
payment_matching
bad_debt_risk
contract_receivable
```

应付：

```text
vendor_invoice
payment_request
payable_aging
vendor_reconciliation
invoice_matching
cash_outflow_forecast
```

系统运营：

```text
daily_risk_scan
daily_finance_statistics
knowledge_accumulation
mcp_health_check
rule_quality_review
```

### 2.3 intent

用户或任务的意图。

建议枚举：

```text
query
explain
create
validate
summarize
reconcile
monitor
predict
remind
generate
optimize
```

### 2.4 entities

识别出的业务对象。

统一结构：

```json
{
  "type": "invoice",
  "value": "INV-202605001",
  "normalized_value": "INV-202605001",
  "role": "target",
  "confidence": 0.92
}
```

常见实体：

```text
employee
department
customer
vendor
invoice
contract
reimbursement_request
payment_order
receipt
bank_transaction
cost_center
project
policy
approval_node
rule
task
```

### 2.5 time_range

统一描述时间。

```json
{
  "raw": "上个月",
  "start": "2026-04-01",
  "end": "2026-04-30",
  "granularity": "month"
}
```

Hermes 定时任务也使用同一字段。

例如每日风险巡检：

```json
{
  "raw": "昨日",
  "start": "2026-05-09",
  "end": "2026-05-09",
  "granularity": "day"
}
```

### 2.6 constraints

查询、判断或执行条件。

```json
{
  "status": "overdue",
  "aging_days": ">30",
  "amount": {
    "operator": ">",
    "value": 50000,
    "currency": "CNY"
  },
  "department": "销售部",
  "risk_level": ["medium", "high"]
}
```

### 2.7 risk_signals

风险信号。

建议枚举：

```text
duplicate_invoice
missing_attachment
policy_overrun
over_budget
overdue_receivable
bad_debt_risk
vendor_payment_risk
payment_mismatch
contract_mismatch
cashflow_pressure
mcp_unavailable
rule_quality_issue
```

### 2.8 next_step

下一步动作。

建议枚举：

```text
answer
ask_clarification
query_database
run_rule
call_mcp
search_knowledge
create_draft
create_task
generate_report
notify_user
escalate_to_human
```

## 3. 扩展字段

后续可以增加：

```json
{
  "schema_version": "1.1",
  "confidence": 0.86,
  "ambiguity": [],
  "missing_slots": [],
  "required_capabilities": [],
  "normalized_query": "",
  "permission_scope": {},
  "audit_tags": []
}
```

## 4. 混合语义解析架构

第一版可上线实现不应只依赖关键词和正则。

推荐采用：

```text
输入上下文装配
  用户文本 + 页面上下文 + 附件名称 + OCR/VLM 摘要
  ↓
预抽取
  时间、金额、单号、显式对象
  ↓
LLM 结构化解析
  输出 scenario / intent / entities / missing_slots / ambiguity
  ↓
Schema 校验
  JSON 解析、字段枚举、必填校验、类型归一化
  ↓
规则兜底
  模型失败、低置信度或字段缺失时回退到规则解析
  ↓
澄清追问
  低置信度、歧义、缺槽位时不允许直接查库
```

设计原则：

- 模型优先负责“理解意图和场景”。
- 规则优先负责“校验、补全和兜底”。
- 附件名称、OCR、VLM 结果只能作为证据，不等于已确认事实。
- 所有语义输出都必须标记置信度和来源。

## 5. 推荐新增字段

为支持模型优先解析，建议在扩展字段中至少增加：

```json
{
  "missing_slots": [],
  "ambiguity": [],
  "field_confidence": {},
  "field_source": {},
  "attachment_context": [],
  "parse_strategy": "llm_primary_with_rule_fallback"
}
```

字段说明：

- `missing_slots`：还缺哪些关键字段，例如费用类型、单据号、客户单位。
- `ambiguity`：当前可能混淆的理解结果。
- `field_confidence`：字段级置信度，而不是只给整体分数。
- `field_source`：字段来自 `llm`、`rule`、`ocr`、`vlm` 还是 `user_context`。
- `attachment_context`：本次可供语义解析使用的附件摘要。
- `parse_strategy`：标记本次是模型主解析还是规则回退。

## 6. 叙述型财务输入

语义层必须支持“不是查询句”的自然叙述。

典型样例：

```text
我今天去客户现场，招待了客户，花销了1000元
我垫付了打车费和餐费，帮我看看怎么报
上传了三张票，帮我整理成报销草稿
```

这类输入不能默认识别成 `query`。

建议默认策略：

- 优先识别为 `reimbursement` 域。
- 场景优先落到 `daily_expense`、`travel_reimbursement` 或 `attachment_review`。
- 意图优先落到 `create`、`generate` 或 `validate`。
- 缺失关键字段时返回 `ask_clarification`，而不是直接查数据库。

## 7. 模糊短句与澄清规则

以下输入应优先追问：

```text
我要报销
这个为什么还没处理
帮我看一下这个
上传好了，下一步呢
```

处理原则：

- 不允许直接执行工具。
- 不允许直接落到应收、应付查询。
- 必须生成澄清问题。
- 必须在审计中记录触发追问的原因。

扩展原则：

- 先不要把所有字段都做成数据库列。
- 语义结果建议存 JSONB。
- 使用 `schema_version` 管理版本。
- Orchestrator 只依赖稳定字段。
- 新字段以可选方式加入，不影响老任务。

## 4. 示例

### 4.1 用户查询应收账龄

用户问：

```text
上个月哪些客户应收逾期超过 30 天？
```

解析：

```json
{
  "domain": "accounts_receivable",
  "scenario": "receivable_aging",
  "intent": "query",
  "entities": [
    {
      "type": "customer",
      "value": "客户",
      "role": "group_by"
    }
  ],
  "time_range": {
    "raw": "上个月",
    "start": "2026-04-01",
    "end": "2026-04-30",
    "granularity": "month"
  },
  "constraints": {
    "aging_days": ">30",
    "status": "overdue"
  },
  "risk_signals": ["overdue_receivable"],
  "next_step": "query_database"
}
```

### 4.2 用户解释发票拦截

用户问：

```text
这张发票为什么报销被拦截？
```

解析：

```json
{
  "domain": "reimbursement",
  "scenario": "invoice_validation",
  "intent": "explain",
  "entities": [
    {
      "type": "invoice",
      "value": "这张发票",
      "role": "target"
    }
  ],
  "time_range": {},
  "constraints": {},
  "risk_signals": ["unknown"],
  "next_step": "run_rule"
}
```

### 4.3 Hermes 每日风险巡检

任务配置：

```json
{
  "domain": "reimbursement",
  "scenario": "daily_risk_scan",
  "intent": "monitor",
  "entities": [],
  "time_range": {
    "raw": "昨日"
  },
  "constraints": {
    "risk_level": ["medium", "high"]
  },
  "risk_signals": [
    "duplicate_invoice",
    "missing_attachment",
    "policy_overrun"
  ],
  "next_step": "run_rule"
}
```
