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File size: 6,034 Bytes
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# command_handler.py (Added keyword pre-processing for AI queries)
import pandas as pd
import re
from linebot.v3.messaging import TextMessage, ImageMessage
# 匯入所有服務函式
from cwa_service import fetch_cwa_alarm_list, fetch_significant_earthquakes, fetch_latest_significant_earthquake
from usgs_service import fetch_global_last24h_text, fetch_taiwan_df_this_year
from ai_service import generate_ai_text
from config import CURRENT_YEAR, MCP_SERVER_URL
def get_help_message() -> TextMessage:
"""產生並回傳包含所有指令的說明文字。"""
text = (
"📖 指令列表 (請直接輸入數字)\n\n"
"【地震資訊】\n"
"• 1 - 最新一筆顯著地震 (含圖)\n"
"• 2 - 全球近24小時顯著地震(USGS)\n"
"• 3 - 今年台灣顯著地震列表(USGS)\n"
"• 4 - CWA 地震目錄查詢 (外部連結)\n"
"• 5 - CWA 最新地震預警\n"
"• 6 - CWA 最近7天顯著有感地震\n\n"
"【AI 與工具】\n"
"• 7 <問題> - 與 AI 助理對話\n"
" (範例: 7 昨天花蓮有地震嗎?)\n"
" (範例: 7 2023年臺灣最大地震)"
)
return TextMessage(text=text)
def get_info_message() -> TextMessage:
"""產生並回傳關於此機器人的資訊。"""
text = (
"🤖 關於我\n\n"
"我是一個多功能助理機器人,提供地震查詢與 AI 對話功能。\n\n"
"• 版本: 5.2 (Gemini Advanced Edition)\n"
"• 資料來源: CWA, USGS, Google Gemini\n"
"• 開發者: dayichen"
)
return TextMessage(text=text)
def get_taiwan_earthquake_list() -> TextMessage:
"""從 USGS 取得今年台灣的地震列表並格式化回覆。"""
result = fetch_taiwan_df_this_year()
if isinstance(result, pd.DataFrame):
count = len(result)
lines = [f"🇹🇼 今年 ({CURRENT_YEAR} 年) 台灣區域顯著地震 (M≥5.0),共 {count} 筆:", "-" * 20]
for _, row in result.head(15).iterrows():
t = row["time_utc"].strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
lines.append(
f"規模: {row['magnitude']:.1f} | 日期時間: {t} (UTC)\n"
f"地點: {row['place']}\n"
f"報告連結: {row.get('url', '無')}"
)
if count > 15: lines.append(f"... (還有 {count-15} 筆資料)")
reply_text = "\n\n".join(lines)
else: reply_text = result
return TextMessage(text=reply_text)
def get_latest_earthquake_reply() -> list:
"""取得 CWA 最新一筆地震,並組合文字與圖片訊息。"""
try:
latest_eq = fetch_latest_significant_earthquake()
if not latest_eq: return [TextMessage(text="✅ 近期無顯著有感地震報告。")]
mag_str = f"{latest_eq['Magnitude']:.1f}" if latest_eq.get('Magnitude') is not None else "—"
depth_str = f"{latest_eq['Depth']:.0f}" if latest_eq.get('Depth') is not None else "—"
text_message_content = (
f"🚨 CWA 最新顯著有感地震\n"
f"----------------------------------\n"
f"時間: {latest_eq.get('TimeStr', '—')}\n"
f"地點: {latest_eq.get('Location', '—')}\n"
f"規模: M{mag_str} | 深度: {depth_str} km\n"
f"報告: {latest_eq.get('URL', '無')}"
)
reply_messages = [TextMessage(text=text_message_content)]
if latest_eq.get("ImageURL"):
image_url = latest_eq["ImageURL"]
reply_messages.append(ImageMessage(original_content_url=image_url, preview_image_url=image_url))
return reply_messages
except Exception as e: return [TextMessage(text=f"❌ 查詢最新地震失敗:{e}")]
def preprocess_ai_prompt(prompt: str) -> str:
"""
[新增] 預處理使用者發給 AI 的問題。
如果偵測到特定關鍵字組合,就將問題改寫為更明確的指令。
"""
# 尋找 "YYYY年" 的格式
year_match = re.search(r"(\d{4})年", prompt)
# 如果同時找到年份和 "最大地震"
if year_match and "最大地震" in prompt:
year = year_match.group(1)
# 改寫成一個非常明確的指令
new_prompt = f"請幫我呼叫地震搜尋工具,找出{year}年1月1日至{year}年12月31日之間,規模最大的地震。"
print(f"--- AI Prompt Rewritten ---\nOriginal: {prompt}\nNew: {new_prompt}\n---------------------------")
return new_prompt
# 如果沒有匹配,回傳原始問題
return prompt
def process_message(user_message_raw: str, request_base_url: str) -> list:
"""處理使用者輸入的主函式。"""
user_message = (user_message_raw or "").strip()
parts = user_message.split(' ', 1)
command_key = parts[0]
arg = parts[1].strip() if len(parts) > 1 else ""
if command_key == '1': return get_latest_earthquake_reply()
if command_key == '2': return [TextMessage(text=fetch_global_last24h_text())]
if command_key == '3': return [get_taiwan_earthquake_list()]
if command_key == '4': return [TextMessage(text=f"🗺️ 外部地震查詢服務\n\n請點擊以下連結:\n{MCP_SERVER_URL}")]
if command_key == '5': return [TextMessage(text=fetch_cwa_alarm_list(limit=5))]
if command_key == '6': return [TextMessage(text=fetch_significant_earthquakes(limit=5))]
if command_key == '8': return [get_info_message()]
if command_key == '9': return [get_help_message()]
# [核心修改]
# 如果是 AI 指令 (7) 或其他無法識別的指令,先經過預處理
final_prompt = user_message
if command_key == '7':
if not arg: return [TextMessage(text="請輸入問題,例如:7 台灣最高的山是哪座?")]
final_prompt = arg # 如果是指令7,只取後面的問題部分
# 將最終要發給 AI 的問題傳入預處理函式
processed_prompt = preprocess_ai_prompt(final_prompt)
return [TextMessage(text=generate_ai_text(processed_prompt))]
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