fix: 拆分系统判断与问题分类判断

internal/biz/ding_talk_bot.go

@@ -286,10 +286,23 @@ func (d *DingTalkBotBiz) resolveSystemAndIssueType(ctx context.Context, requireD
 	})
 
 	// 2. LLM 分类
-	classification, err := d.handle.ClassifyIssue(ctx, sysNames, issueTypeNames, requireData.Req.Text.Content, userHist)
+	// 系统名称
+	classificationSys, err := d.handle.ClassifyIssueSystem(ctx, sysNames, requireData.Req.Text.Content, userHist)
 	if err != nil {
 		return nil, err
 	}
+	// 问题类型
+	classificationIssueType, err := d.handle.ClassifyIssueType(ctx, issueTypeNames, requireData.Req.Text.Content, userHist)
+	if err != nil {
+		return nil, err
+	}
+	// 合并
+	classification := &do.IssueClassification{
+		SysName:       classificationSys.SysName,
+		IssueTypeName: classificationIssueType.IssueTypeName,
+		Summary:       classificationIssueType.Summary,
+		Reason:        fmt.Sprintf("系统名称推断理由：%s\n问题类型推断理由：%s", classificationSys.Reason, classificationIssueType.Reason),
+	}
 
 	// 3. 匹配系统
 	var sys model.AiSy

internal/biz/do/handle.go

@@ -130,41 +130,96 @@ type IssueClassification struct {
 	Reason        string `json:"reason"`
 }
 
-// ClassifyIssue 问题分类分析
+// ClassifyIssueSys 问题系统分析
-func (r *Handle) ClassifyIssue(ctx context.Context, systems []string, issueTypes []string, userInput string, userHist []model.AiBotChatHi) (*IssueClassification, error) {
+func (r *Handle) ClassifyIssueSystem(ctx context.Context, systems []string, userInput string, userHist []model.AiBotChatHi) (*IssueClassification, error) {
 	systemPrompt := fmt.Sprintf(`## 角色
-你是一个技术支持路由专家。你的核心能力是通过深度语义分析和上下文回溯，将碎片化的用户输入通过时间先后拼接成完整的意图。输出必须是严格的 JSON 格式。
+你是一个系统类型判定专家。你的唯一任务是基于多轮对话识别用户当前讨论的系统（sys_name）。不需要输出问题类型。输出必须严格遵守 JSON 格式。
 
-## 核心推理引擎（关键逻辑）
+## 推理规则
 
-请执行以下三步推理，不要只看当前这一句话：
+1. 系统判定逻辑：
+   - 当前输入明确提到系统 → 直接覆盖历史系统
+   - 当前输入未提系统，但历史对话有 → 继承最近历史系统
+   - 当前输入和历史均未出现 → "全局"
 
-1.  **构建完整意图**：
+2. 特殊规则：
-    *   将“当前输入”与“历史对话”合并视为用户的完整诉求。
+   - 如果当前输入仅包含系统名称（如“CRM”），视为系统上下文补充，仅更新 sys_name，不做其他推断
-    *   **特殊规则**：如果“当前输入”仅包含一个系统名称（例如用户只输入了“CRM”），这被视为**“上下文补充”**，而非新问题。此时，**必须保留最近历史对话中已识别的问题类型**。
-
-2.  **系统判定 (sys_name)**
-    *   **策略**：覆盖式更新。
-    *   如果当前输入提到了系统A，则 sys_name = 系统A（不管历史是什么）。
-    *   如果当前输入未提系统，但历史有，则继承最近历史。
-    *   如果都无，设为 "全局"。
-
-3.  **问题类型判定 (issue_type_name)**
-    *   **策略**：回溯与推断。
-    *   **核心原则**：基于合并后的完整意图进行分析。推断出最近历史对话中的问题类型。
-    *   **严禁清空**：除非用户是在闲聊（如“你好”），否则绝不允许为空。如果当前句没提问题，但历史有，必须继承历史的 issue_type_name。
 
 ## 背景数据
--   可用系统列表: [%s]
+可用系统列表：[%s]
--   可用问题类型: [%s]
 
 ## 输出格式
 {
   "sys_name": "系统名称",
+  "reason": "说明系统来源：当前输入 / 历史继承 / 默认"
+}
+`, strings.Join(systems, ", "))
+
+	historyStr := strings.Builder{}
+	historyStr.WriteString("### 历史对话：\n")
+	for _, h := range userHist {
+		if h.Role == "user" {
+			historyStr.WriteString(fmt.Sprintf("%s:%s\n", h.CreateAt, h.Content))
+		}
+	}
+
+	messages := []api.Message{
+		{Role: "system", Content: systemPrompt},
+		{Role: "assistant", Content: historyStr.String()},
+		{Role: "user", Content: userInput},
+	}
+
+	resp, err := r.Ollama.Chat(ctx, messages)
+	if err != nil {
+		return nil, err
+	}
+
+	// 尝试清理 JSON 内容（有时模型会返回 markdown 块）
+	resp = strings.TrimPrefix(resp, "```json")
+	resp = strings.TrimSuffix(resp, "```")
+	resp = strings.TrimSpace(resp)
+
+	var result IssueClassification
+	if err := json.Unmarshal([]byte(resp), &result); err != nil {
+		return nil, fmt.Errorf("解析分类结果失败: %w, 原文: %s", err, resp)
+	}
+
+	return &result, nil
+}
+
+// ClassifyIssueType 问题分类分析
+func (r *Handle) ClassifyIssueType(ctx context.Context, issueTypes []string, userInput string, userHist []model.AiBotChatHi) (*IssueClassification, error) {
+	systemPrompt := fmt.Sprintf(`## 角色
+你是一个业务问题类型分析专家。你的任务是基于多轮对话识别用户讨论的**问题类型（issue_type_name）**，问题类型必须严格来自可用问题类型列表 [%s]。
+
+你不负责系统名称判断。输出必须严格遵守 JSON 格式。
+
+## 推理规则
+
+1. 构建完整问题意图
+   - 将当前输入与历史对话合并理解为完整问题演进
+   - 当前输入可能是补充条件、追问、修正或只给模块名/报错片段
+   - 不要只看当前一句
+
+2. 问题类型判定逻辑
+   - 当前输入明确匹配列表中某个类型 → 使用该类型
+   - 当前输入未明确，但历史已有 → 继承历史类型
+   - 当前输入未匹配，历史也没有 → 选择最接近的列表类型（尽量匹配意图）
+   - 除非是闲聊（如“你好”“在吗”），禁止返回空值
+
+3. 特殊规则
+   - 当前输入只包含系统名/模块名/参数名 → 视为问题补充，继承历史 issue_type_name
+   - 输出必须严格匹配列表中的类型，不允许生成列表外的自造类型
+
+## 背景数据
+可用问题类型列表：[%s]
+
+## 输出格式
+{
   "issue_type_name": "问题类型名称",
-  "summary": "15字内标题",
+  "summary": "15字内问题标题",
-  "reason": "1. 系统：说明来源（当前/历史/默认）。2. 问题类型：说明是基于哪句话推断的，或说明是继承了历史意图。"
+  "reason": "说明问题类型是基于哪句话判断，或说明继承自历史，继承自哪条历史"
-}`, strings.Join(systems, ", "), strings.Join(issueTypes, ", "))
+}`, strings.Join(issueTypes, ", "), strings.Join(issueTypes, ", "))
 
 	historyStr := strings.Builder{}
 	historyStr.WriteString("### 历史对话：\n")