sundynix-pets/pets-be/internal/service/ai_llm.go

package service

import (
	"encoding/json"
	"fmt"
	"strings"

	"github.com/sundynix/pets-be/internal/ai"
	"github.com/sundynix/pets-be/internal/model"
)

// 养宠助手安全护栏：不诊断、只做观察与就医前信息整理、始终给就医提示
const aiSafetyPrompt = `你是「肉垫计划」的养宠助手，服务新手猫狗主人。要求：
1. 只提供日常照护建议、观察要点和就医前信息整理，绝不做医学诊断或开具体药物剂量。
2. 任何异常都要说明"何时需要尽快就医"（如持续超过24小时、便血、频繁呕吐、精神明显变差等）。
3. 基于用户提供的宠物档案和记录作答，不要泛泛而谈。
4. 语气亲切、简洁，用中文，避免长篇大论。`

// petBrief 组装宠物档案 + 近期记录的上下文文本
func (s *Service) petBrief(petID string) string {
	var pet model.Pet
	if err := s.db.First(&pet, petID).Error; err != nil {
		return ""
	}
	var records []model.HealthRecord
	s.db.Where("pet_id = ?", petID).Order("occurred_at desc").Limit(8).Find(&records)

	var b strings.Builder
	fmt.Fprintf(&b, "宠物档案：%s（%s，%s，%s，当前体重%s）。\n",
		pet.Name, pet.Type, pet.Gender, pet.Stage, pet.Weight)
	if len(records) > 0 {
		b.WriteString("近期记录：")
		items := make([]string, 0, len(records))
		for _, r := range records {
			items = append(items, r.Title)
		}
		b.WriteString(strings.Join(items, "；"))
		b.WriteString("。")
	}
	return b.String()
}

// llmChat 真实模型聊天回复
func (s *Service) llmChat(petID *string, text string) (string, error) {
	system := aiSafetyPrompt
	if petID != nil {
		if brief := s.petBrief(*petID); brief != "" {
			system += "\n\n" + brief
		}
	}
	return s.ai.Complete(system, []ai.Message{{Role: "user", Content: text}}, ai.Options{Temperature: -1})
}

// SymptomInput 异常观察入参
type SymptomInput struct {
	Symptoms []string
	Duration string
	Spirit   string
}

// SymptomResult 风险评估结果（对应前端 risk 弹层）
type SymptomResult struct {
	RiskLevel  string `json:"risk_level"` // 低/中/高
	Causes     string `json:"causes"`
	Suggestion string `json:"suggestion"`
	SeekCare   string `json:"seek_care"`
}

// AssessSymptom 异常风险评估：启用模型则结构化输出，否则规则化
func (s *Service) AssessSymptom(userID, petID string, in SymptomInput) (*SymptomResult, error) {
	if _, err := s.ownedPet(userID, petID); err != nil {
		return nil, err
	}
	// 规则化兜底
	fallback := &SymptomResult{
		RiskLevel:  "中",
		Causes:     "可能与换粮、应激或消化不适有关。这不是诊断结论。",
		Suggestion: "继续观察精神、食欲和排便；暂停新食物；记录呕吐或腹泻次数。",
		SeekCare:   "如果持续超过 24 小时，或伴随便血、精神明显变差、频繁呕吐，建议尽快就医。",
	}
	if s.ai == nil || !s.ai.Enabled() {
		return fallback, nil
	}

	system := aiSafetyPrompt + "\n\n" + s.petBrief(petID) +
		`\n请根据以下异常信息评估，严格返回 JSON：{"risk_level":"低|中|高","causes":"可能原因(非诊断)","suggestion":"观察与照护建议","seek_care":"何时需要就医"}`
	user := fmt.Sprintf("异常表现：%s；持续时间：%s；精神状态：%s。",
		strings.Join(in.Symptoms, "、"), in.Duration, in.Spirit)

	out, err := s.ai.Complete(system, []ai.Message{{Role: "user", Content: user}}, ai.Options{JSON: true, Temperature: -1})
	if err != nil {
		return fallback, nil // 模型故障不阻断，回退
	}
	var res SymptomResult
	if err := json.Unmarshal([]byte(extractJSON(out)), &res); err != nil || res.RiskLevel == "" {
		return fallback, nil
	}
	return &res, nil
}

// aiPlanExtract 用模型提取计划信息 + 生成任务；失败返回 ok=false 交由规则化处理
type aiPlanExtracted struct {
	Stage    string `json:"stage"`
	Risk     string `json:"risk"`
	Priority string `json:"priority"`
	Reminder string `json:"reminder"`
	Tasks    []struct {
		DayLabel    string `json:"day_label"`
		Title       string `json:"title"`
		Description string `json:"description"`
	} `json:"tasks"`
}

func (s *Service) aiPlanExtract(pet *model.Pet, input string) (*aiPlanExtracted, bool) {
	if s.ai == nil || !s.ai.Enabled() {
		return nil, false
	}
	system := aiSafetyPrompt + "\n\n" + s.petBrief(pet.ID) +
		`\n请把用户描述提炼为可执行的养宠计划，严格返回 JSON：` +
		`{"stage":"阶段","risk":"近期风险","priority":"观察重点","reminder":"重点提醒",` +
		`"tasks":[{"day_label":"如 Day 1-2","title":"任务标题","description":"要点"}]}，tasks 3-5 条。`
	out, err := s.ai.Complete(system, []ai.Message{{Role: "user", Content: input}}, ai.Options{JSON: true, Temperature: -1})
	if err != nil {
		return nil, false
	}
	var ex aiPlanExtracted
	if err := json.Unmarshal([]byte(extractJSON(out)), &ex); err != nil || len(ex.Tasks) == 0 {
		return nil, false
	}
	return &ex, true
}

// extractJSON 容错：从可能含前后缀的文本中截取第一个 { 到最后一个 }
func extractJSON(s string) string {
	i := strings.IndexByte(s, '{')
	j := strings.LastIndexByte(s, '}')
	if i >= 0 && j > i {
		return s[i : j+1]
	}
	return s
}