第11章 综合案例三：工单处理自动化系统

目标概述：本章挑战更贴近企业应用的场景 —— 开发一个自动化工单处理系统。该系统能够读取客户提交的工单（例如维修请求、投诉等），利用 AI 分类其类型、提取关键信息，甚至自动拟草回复或解决方案。本案例综合运用前面所学，包括文本解析、分类、生成回复等功能，让读者体会 AI 在企业流程自动化中的价值。

提示词结构：向 AI 说明此系统需求时，要涵盖多个功能模块：读取工单内容（假设以文本或表格形式存储）、分类（例如“报修”“投诉”“咨询”等类别）、提取重点字段（如用户姓名、产品型号、问题描述），以及生成回复建议。提示词可能需引导 AI 逐步完成：先生成分类模块代码，再生成信息提取模块，最后生成回复生成模块，然后组合在一起。我们明确要求使用某些NLP技巧：如分类可基于关键词或零样本推理模型，提取可用正则或简单NLP库（比如 spaCy）。提示中若涉及外部库，要指定安装导入方法。整体而言，这个Prompt较复杂，需要分解说明各子任务并希望AI分别生成。

流程图：绘制工单处理流程：系统监控到新工单 -> 解析工单内容 -> 分类确定处理部门/优先级 -> 提取关键数据（可能用于记录或自动填表） -> 若有模板，生成初步回复或解决方案建议 -> 人工审核后发送客户。流程图突出 AI 参与的环节：分类和回复生成。也展示AI如何与工单系统接口（假设简化为读取文件或数据库）。

可视化代码生成过程：将代码生成过程按照模块划分：1）分类模块：Cursor 生成 classifier.py，包含 classify_ticket(text) 函数。截图展示AI采用简单规则或提示GPT分类的代码（如内置几个类别关键字映射，或直接用OpenAI分类模型）；2）信息提取模块：生成 extractor.py，提供 extract_info(text) 函数，可能通过正则识别"订单号:1234"这类字段或调用简单NLP。截图显示AI提取代码逻辑。3）回复生成模块：生成 responder.py，提供 generate_response(category, info) 函数，利用预定义回复模板或 LLM 根据类别生成解决方案。截图展示AI根据类别选不同风格回复的实现。最后集成 main.py：读取模拟工单数据、调用上述模块、输出结果（分类结果+建议回复），截图显示AI组装这些模块的代码段。整个过程中，如AI出现先后不一致（比如分类类别名和回复模块不匹配），我们演示如何调整提示确保统一。

样例项目代码结构：模块化清晰：

classifier.py：分类工单；

extractor.py：提取信息；

responder.py：生成回复；

main.py：主脚本，整合流程；

sample_tickets.txt：示例工单数据。
讲解如何替换为真实情境（如对接数据库、网络接口），并指出模块隔离的好处：方便替换更高级算法（如将简单分类换成AI模型服务）。

生成结果截图：展示一条示例工单处理的完整输出。例如工单文本：“客户张三反馈其购买的X产品无法开机需要维修”，系统输出分类“报修”，提取信息如{name: 张三, product: X产品, issue: 无法开机}，以及建议回复“您好张三，我们已收到您关于X产品无法开机的报修请求…”. 截图包含终端打印的这些结果或日志。

测试点与失败案例：测试不同类别工单（投诉 vs 咨询）的分类准确度和回复差异；测试字段缺失或格式异常的工单，提取模块能否健壮处理。失败案例：AI 初版分类规则可能混淆相似类别，举例说明在提示中加入更多示例如何提高准确性。另可能回复口吻不妥（太生硬或不专业），我们通过在Prompt中规定语气（礼貌+简洁）改进之。强调最终回复给客户前应由人工审核，提示AI生成代码时也加入相应注释警示，这体现人机协作的必要。

术语解释：介绍“工单系统”“分类标签”“模板回复”等业务术语。解释正则表达式用于信息提取的原理（非编程读者可简单理解为模式匹配文本）。涉及到的NLP概念如零样本分类等也做简要说明。