# 自动报价系统

**Repository Path**: teampanel/auto-quote-system

## Basic Information

- **Project Name**: 自动报价系统
- **Description**: 自动报价系统
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-09-05
- **Last Updated**: 2026-09-05

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 自动报价系统 Auto Quote System

## 业务链路

```
聊天记录(.txt)  →  解析器 Parser  →  AI识别 Extractor  →  规则校验 Validator
      →  人工确认 Confirmer  →  文档生成 DocGenerator(PDF/Excel)
```

## 核心结构化字段（>=5）

| 字段 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 客户名称 customer_name | 单据级 | 星河科技有限公司 |
| 产品/服务名称 product_name | 明细级 | XX智能客服系统 |
| 数量 quantity | 明细级 | 2 |
| 单价 unit_price | 明细级 | 12000 |
| 总价 total_price | 可直接识别，或按数量×单价自动计算 | 24000 |
| 税率 tax_rate | 单据级 | 13 |
| 报价有效期 valid_until | 单据级 | 30天 |
| 交付周期 delivery_days | 单据级 | 7个工作日 |

## 项目结构

```
auto-quote-system/
├── README.md
├── requirements.txt
├── run_cli.py                 # CLI 入口
├── run_web.py                 # Web 界面入口（Flask）
├── quote/                     # 核心模块包
│   ├── __init__.py
│   ├── models.py              # 数据模型：QuoteRequest / QuoteItem / 金额计算
│   ├── chat_parser.py         # 【解析器】聊天记录读取与消息清洗
│   ├── ai_extractor.py        # 【AI识别】openai 结构化输出 + mock 规则兜底
│   ├── rules_validator.py     # 【校验器】必填/数值/金额一致性规则
│   ├── confirm.py             # 【确认器】人工确认（CLI 交互）
│   ├── doc_generator.py       # 【文档生成器】PDF(reportlab) + Excel(openpyxl)
│   └── pipeline.py            # 主流程编排
├── samples/
│   └── chat_sample.txt        # 示例聊天记录
└── data/                      # 首次运行 run_cli/run_web 后自动创建
    ├── drafts/                # 报价草稿 JSON（中间产物）
    └── output/                # 生成的 PDF / Excel
```

## 安装依赖

```bash
cd /Users/xxwei/ss-space/auto-quote-system
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate   # 可选
pip install -r requirements.txt
```

> 说明：
> - `reportlab`/`openpyxl` 为必须；`flask` 仅在运行 Web 界面时需要。
> - `openai`/`pydantic` 可选：未配置 API Key 时自动使用内置 **mock 规则引擎**，开箱即可演示。
> - 若要启用大模型识别：`export OPENAI_API_KEY=sk-xxx`（可选 `export OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini`）。

## 运行示例

### 方式一：CLI（人工确认）

```bash
python run_cli.py --chat samples/chat_sample.txt
```

程序会打印识别字段与校验结果，输入 `y` 确认后生成 PDF/Excel：
`data/output/报价单_星河科技有限公司_Q20260904-xxxxxx.pdf` 与 `.xlsx`。

### 方式二：CLI 自动化（跳过确认，用于演示/集成）

```bash
python run_cli.py --chat samples/chat_sample.txt --auto-confirm
```

### 方式三：Web 界面

```bash
python run_web.py
# 浏览器打开 http://127.0.0.1:8765
```

支持：粘贴/上传聊天记录 → 一键识别 → 在线核对/编辑字段 → 确认生成 PDF/Excel 并下载。

## 字段提取示例效果

以 `samples/chat_sample.txt` 为例：

| 字段 | 提取值 | 来源行（清洗后） |
|---|---|---|
| 客户名称 | 星河科技有限公司 | 客户名称：星河科技有限公司 |
| 产品/服务名称 | XX智能客服系统 | 我们想采购XX智能客服系统 |
| 数量 | 2（套） | 数量2套 |
| 单价 | 12000 元 | 单价12000元 |
| 税率 | 13% | 税率13% |
| 总价 | 24000 元 | 总价24000元（与 2×12000 一致，校验通过） |
| 报价有效期 | 30天 | 报价有效期30天 |
| 交付周期 | 7个工作日 | 交付周期7个工作日 |

规则校验器同时给出 error/warning（如必填缺失、总价与单价×数量不一致等），供人工确认兜底。

## 模块职责

- `models.py`：报价数据模型与金额口径（小计/含税总价）。
- `chat_parser.py`：读取 .txt 聊天导出，剥离"时间+昵称"消息头，过滤图片/撤回等噪声。
- `ai_extractor.py`：引擎自动切换——配置了 `OPENAI_API_KEY` 则调用 OpenAI JSON 结构化输出；否则走 mock 正则规则，两路输出同一 `QuoteRequest` 模型。
- `rules_validator.py`：纯规则校验，不依赖模型；必填、数值范围、金额一致性、单位合理性。
- `confirm.py`：人工确认环节，识别结果展示 + y/n 决策。
- `doc_generator.py`：reportlab 输出 PDF 报价单（自动探测 macOS 中文字体 PingFang 等）；openpyxl 输出 Excel（报价单 + 结构化字段两个 sheet）。
- `pipeline.py`：串起整条链路并落盘草稿 JSON，便于续跑/留痕。



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