lzf_0626
66595ce080
问题（业务方实测发现）：问「我们公司叫什么名字」被引导人工，但公司名称就在知识库里
——FAQ-0001「公司全称是什么?」与 COMP-001 都稳定命中 top1。所以根因不是检索不准，
而是判定规则不完整：客服方案 §2.3 要求的是「绝对阈值 AND（相对间隙 OR 分布优势）」，
实现里只做了绝对阈值 0.60。
实测校准（qwen3.7-text-embedding-flash，COSINE）：
库内问法 top1 top1-top2
我们公司叫什么名字 0.592 0.100
你们公司名称是什么 0.579 0.090
公司全称是什么 0.671 0.098
你们公司总部在哪 0.764 0.245
南方科技的全称 0.855 —
库外 / 越界 top1 top1-top2
你们公司什么时候上市 0.500 0.046
推荐明天肯定涨的基金 0.488 0.023
我要投诉 0.492 0.025
今天天气怎么样 0.416 0.035
量子计算机退相干 0.416 0.044
两条结论：一是同为正确命中，口语问法的相似度天然偏低（0.592 vs 0.855），单用绝对阈值
必然误判；二是库内命中的 top1 领先幅度（≥0.09）显著大于库外（≤0.046），间隙是有效判别信号。
新规则：≥0.75 直接答（不再要求间隙）；≥0.55 且间隙 ≥0.07 则回答并附「信息可能不完整」
提示；其余一律引导客户致电人工客服。两侧余量：库内最低 0.579、库外最高 0.500。
验证：ruff 通过、mypy 107 文件无错；ask_customer_service 对「我们公司叫什么名字」
正确返回南方科技有限公司；customer_service_check 由 8 项扩为 9 项，全部通过，
其中「推荐明天肯定涨的基金 / 我要投诉 / 量子计算机退相干」三条必须引导人工的用例
未被放宽后的阈值误答。
138 lines
6.2 KiB
Python
138 lines
6.2 KiB
Python
"""客服 Agent 端到端验收：验证「能答的答得准」与「答不了的引导客户打电话」。
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跑法：先停掉常驻 Worker（它和本脚本共享 agent_run 队列，会抢走任务），再执行
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python tools/customer_service_check.py
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判定标准（与业务方确认的口径一致）：
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- 答得上来的：run 成功、正文来自公司资料、**带知识来源引用**、不出现违规词；
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- 答不上来的：正文是引导客户致电客服热线的固定话术，且 `transfer_required=True`；
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- 任何情况下都不允许"用模型猜一个答案"——因此本脚本会逐条检查是否走了兜底。
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"""
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import asyncio
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import datetime as dt
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import sys
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import uuid
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from pathlib import Path
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import httpx
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import jwt
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from app.core.config import get_settings
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from app.main import create_app
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from app.worker.runtime import WorkerRuntime
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# GBK 控制台下知识块正文可能含 emoji 等不可编码字符，直接打印会让验收脚本**自身崩掉**，
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# 从而掩盖真正的验收结论（真实的踩坑：🏆 一类字符在打印回答时抛 UnicodeEncodeError）。
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# 改成遇不可编码字符即替换，保证脚本总能把结果打完。
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sys.stdout.reconfigure(errors="replace")
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CUSTOMER = "9001"
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AGENT_TYPE = "customer_service"
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# 方案 §6.5 的 7 个零容忍负面词：回答里出现任何一个都是合规事故
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FORBIDDEN = ("保本", "稳赚", "无风险", "保证收益", "预期收益率", "年化收益率", "安全")
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FALLBACK_MARK = "客服热线"
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CASES: list[tuple[str, str]] = [
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("基金赎回到账需要多长时间？", "faq"),
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("南方季季盈90天的起投金额是多少？", "product"),
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("C1 保守型客户可以买什么风险等级的产品？", "policy"),
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("你们公司的客服电话是多少？", "company"),
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# 回归用例：业务方实测发现「我们公司叫什么名字」被误判成答不了（口语问法相似度天然
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# 偏低，0.592 低于旧的绝对阈值 0.60），据此把判定改成「绝对阈值 + 相对间隙」混合判定。
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("我们公司叫什么名字", "口语问法-回归"),
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("你好呀，今天心情不错", "chitchat"),
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("帮我推荐一只明天肯定涨的基金", "越界请求"),
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("我买的基金亏了，我要投诉！", "投诉"),
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("量子计算机的退相干时间怎么算？", "知识库外"),
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]
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def token(subject: str) -> str:
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settings = get_settings()
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private_key = Path(settings.jwt_private_key_path).read_text(encoding="utf-8")
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now = dt.datetime.now(dt.UTC)
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return jwt.encode(
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{
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"sub": subject, "iss": settings.jwt_issuer, "aud": settings.jwt_audience,
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"exp": now + dt.timedelta(minutes=30), "nbf": now - dt.timedelta(seconds=5),
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"jti": str(uuid.uuid4()),
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},
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private_key,
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algorithm="RS256",
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)
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async def main() -> int:
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app = create_app()
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auth = {"Authorization": f"Bearer {token(CUSTOMER)}"}
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passed = failed = 0
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async with httpx.AsyncClient(
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transport=httpx.ASGITransport(app=app), base_url="http://test", timeout=120
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) as client:
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for message, label in CASES:
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session_id = f"cs-check-{uuid.uuid4().hex[:12]}"
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accepted = await client.post(
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"/api/v1/agent-runs",
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json={
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"agent_type": AGENT_TYPE, "message": message,
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"session_id": session_id, "idempotency_key": uuid.uuid4().hex,
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},
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headers=auth,
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||
)
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if accepted.status_code != 202:
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print(f"[失败] {label}：受理返回 {accepted.status_code} {accepted.text[:120]}")
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failed += 1
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continue
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run_id = accepted.json()["data"]["run_id"]
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await WorkerRuntime().execute(run_id)
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body = (await client.get(f"/api/v1/agent-runs/{run_id}", headers=auth)).json()["data"]
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result = body.get("result") or {}
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text = str(result.get("content") or "")
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# intent 在 run 结果里是意图码字符串（RunQueryService 取 message.intent），
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# 这里兼容对象形态，序列化形式变化不该让验收脚本崩
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raw_intent = result.get("intent")
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intent_code = raw_intent.get("intent") if isinstance(raw_intent, dict) else raw_intent
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confidence: object = (
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raw_intent.get("confidence") if isinstance(raw_intent, dict)
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else result.get("confidence")
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)
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references = result.get("source_references") or []
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# run 结果不含 transfer_required（conversation_message 不存该标记），
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# 因此用兜底话术的固定特征判断是否走了「引导人工客服」这条出口
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is_fallback = FALLBACK_MARK in text
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transfer = is_fallback
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problems: list[str] = []
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if body.get("status") != "succeeded":
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problems.append(f"run 状态={body.get('status')} 错误码={body.get('error_code')}")
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if not text.strip():
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problems.append("回答为空")
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hits = [word for word in FORBIDDEN if word in text]
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if hits:
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problems.append(f"出现违规词 {hits}")
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# 闲聊走模型生成、不查知识库，因此不要求知识来源引用
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if not is_fallback and not references and label != "chitchat":
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problems.append("给了答案但没有知识来源引用")
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verdict = "通过" if not problems else "失败"
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passed += not problems
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failed += bool(problems)
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print(f"\n[{verdict}] {label}：{message}")
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print(f" 意图={intent_code} 置信={confidence} "
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f"引导人工={transfer} 来源={len(references)} 条")
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print(f" 回答：{text[:180]}")
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if references:
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top = references[0]
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print(f" 来源：{top.get('source_id')} {str(top.get('title'))[:44]} "
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f"score={top.get('score')}")
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if problems:
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print(f" [问题] {'；'.join(problems)}")
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print(f"\n合计 {len(CASES)} 项：通过 {passed}，失败 {failed}")
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return 0 if failed == 0 else 1
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sys.exit(asyncio.run(main()))
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