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X-Financial/document/development/agent/agent plan/02_semantic_ontology.md

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# 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``attachment_review`
- 意图优先落到 `create``generate``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"
}
```