feat: 升级话术生成能力，优化prompt工程与前端交互

1. 重构PromptEngine，拆分系统/用户提示词并新增多维度上下文支持
2. 为Doubao客户端新增temperature参数解析配置
3. 前端新增客户画像、对话历史、参考话术自动带入生成参数
4. 调整默认LLM模型为qwen-plus，优化返回结果格式与展示

backend/generation-service/src/main/java/com/artedu/generation/client/DoubaoClient.java

@@ -59,6 +59,11 @@ public class DoubaoClient implements LLMClient {
         if (maxTokens != null) {
             requestBody.put("max_tokens", maxTokens);
         }
+        // 从 configJson 读取 temperature，默认 0.7
+        Double temperature = parseTemperature();
+        if (temperature != null) {
+            requestBody.put("temperature", temperature);
+        }
 
         try {
             HttpEntity<Map<String, Object>> entity = new HttpEntity<>(requestBody, headers);
@@ -100,4 +105,25 @@ public class DoubaoClient implements LLMClient {
         log.warn("豆包客户端暂不支持embedding，返回空向量");
         return List.of();
     }
+
+    /**
+     * 从 configJson 中解析 temperature 参数
+     */
+    private Double parseTemperature() {
+        try {
+            String configJson = model.getConfigJson();
+            if (configJson != null && !configJson.isEmpty()) {
+                Map<String, Object> config = JsonUtils.fromJsonMap(configJson);
+                if (config != null && config.get("temperature") != null) {
+                    Object temp = config.get("temperature");
+                    if (temp instanceof Number) {
+                        return ((Number) temp).doubleValue();
+                    }
+                }
+            }
+        } catch (Exception e) {
+            log.warn("解析 temperature 配置失败: {}", e.getMessage());
+        }
+        return 0.7;
+    }
 }

backend/generation-service/src/main/java/com/artedu/generation/controller/GenerationController.java

@@ -34,16 +34,26 @@ public class GenerationController {
     public Result<Map<String, Object>> generateUtterance(
             @NotBlank(message = "message不能为空") @RequestParam("message") String message,
             @RequestParam(value = "context", required = false) String context,
+            @RequestParam(value = "customerProfile", required = false) String customerProfile,
+            @RequestParam(value = "conversationContext", required = false) String conversationContext,
+            @RequestParam(value = "referenceUtterances", required = false) String referenceUtterances,
             @NotBlank(message = "intent不能为空") @RequestParam("intent") String intent,
-            @NotBlank(message = "stage不能为空") @RequestParam("stage") String stage) {
+            @NotBlank(message = "stage不能为空") @RequestParam("stage") String stage,
+            @RequestParam(value = "stageLabel", required = false) String stageLabel,
+            @RequestParam(value = "intentLabel", required = false) String intentLabel) {
 
-        String prompt = promptEngine.buildUtterancePrompt(message, context, intent, stage);
-        String generated = qianwenClient.generate(prompt, 500);
+        String[] promptPair = promptEngine.buildUtterancePrompt(
+                message, context, customerProfile, conversationContext,
+                referenceUtterances, intent, stage, stageLabel, intentLabel);
+        String systemPrompt = promptPair[0];
+        String userPrompt = promptPair[1];
+        String generated = qianwenClient.generate(systemPrompt, userPrompt, 800);
 
         Map<String, Object> result = new HashMap<>();
         result.put("content", generated);
         result.put("source", "LLM");
-        result.put("model", "qwen-turbo");
+        result.put("model", qianwenClient.getCurrentModel() != null
+                ? qianwenClient.getCurrentModel().getModelName() : "default");
 
         return Result.success(result);
     }

backend/generation-service/src/main/java/com/artedu/generation/service/PromptEngine.java

@@ -7,18 +7,124 @@ import org.springframework.stereotype.Service;
 @Service
 public class PromptEngine {
 
-    public String buildUtterancePrompt(String message, String context, String intent, String stage) {
+    /**
+     * 构建生成话术的系统提示词（角色设定）
+     */
+    public String buildSystemPrompt(String stageLabel, String intentLabel) {
         StringBuilder sb = new StringBuilder();
-        sb.append("你是第九联盟（CG美术培训机构）的课程顾问助手。请根据学员的咨询消息，生成一段专业、友好、有说服力的回复话术。\n\n");
-        sb.append("【机构背景】\n");
-        sb.append("- 第九联盟专注CG数字艺术教育10年\n");
-        sb.append("- 累计培养8000+学员，与腾讯、网易、米哈游等500+企业有就业合作\n");
-        sb.append("- 6大校区：上海、西安、厦门、武汉、青岛、合肥\n\n");
-        sb.append("【当前对话阶段】").append(stage).append("\n");
-        sb.append("【学员意图】").append(intent).append("\n");
-        sb.append("【对话上下文】\n").append(context != null ? context : "无").append("\n\n");
-        sb.append("【学员最新消息】\n").append(message).append("\n\n");
-        sb.append("请直接输出回复话术，不要包含任何解释或前缀。话术要自然、专业、符合顾问身份。");
+        sb.append("你是「小九」，第九联盟（CG美术培训）的资深课程顾问，从业8年。");
+        sb.append("第九联盟专注CG数字艺术教育10年，累计培养8000+学员，合作企业包括腾讯、网易、米哈游等500+家。");
+        sb.append("6大校区：上海、西安、厦门、武汉、青岛、合肥。");
+        sb.append("\n\n回复原则：\n");
+        sb.append("1. 语气像微信聊天一样自然亲切，不要机械生硬、不要堆砌数据\n");
+        sb.append("2. 结合学员具体情况给针对性建议，不要泛泛而谈\n");
+        sb.append("3. 适当用学员成功案例或真实数据增强说服力，点到为止\n");
+        sb.append("4. 长度控制在150-250字，简洁有力\n");
+        sb.append("5. 如知道学员真实姓名则称呼姓名，不知道真实姓名时绝对不要编造名字，可以直接用自然的方式开头\n");
+        if (stageLabel != null && !stageLabel.isEmpty()) {
+            sb.append("6. 当前处于「").append(stageLabel).append("」阶段，回复要匹配该阶段的沟通目标\n");
+        }
+        return sb.toString();
+    }
+
+    /**
+     * 构建生成话术的用户提示词（具体任务）
+     */
+    public String buildUserPrompt(String message, String context,
+                                   String customerProfile, String conversationContext,
+                                   String referenceUtterances,
+                                   String intent, String stage,
+                                   String stageLabel, String intentLabel) {
+        StringBuilder sb = new StringBuilder();
+
+        // 学员画像（精简）
+        if (customerProfile != null && !customerProfile.isEmpty()) {
+            sb.append("【学员画像】\n").append(customerProfile).append("\n\n");
+        }
+
+        // 对话历史（最多3轮）
+        String history = null;
+        if (conversationContext != null && !conversationContext.isEmpty()) {
+            history = conversationContext;
+        } else if (context != null && !context.isEmpty()) {
+            history = context;
+        }
+        if (history != null && !history.isEmpty()) {
+            sb.append("【最近对话】\n").append(history).append("\n\n");
+        }
+
+        // 阶段和意图
+        String stageDisplay = (stageLabel != null && !stageLabel.isEmpty()) ? stageLabel : stage;
+        String intentDisplay = (intentLabel != null && !intentLabel.isEmpty()) ? intentLabel : intent;
+        sb.append("【当前阶段】").append(stageDisplay).append("\n");
+        sb.append("【学员意图】").append(intentDisplay).append("\n\n");
+
+        // 参考话术（Few-shot，仅作为风格参考）
+        if (referenceUtterances != null && !referenceUtterances.isEmpty()) {
+            sb.append("【参考话术风格】（学习以下话术的表达方式，不要照搬内容）\n");
+            sb.append(referenceUtterances).append("\n\n");
+        }
+
+        // 学员最新消息 + 任务
+        sb.append("学员最新消息：\"").append(message).append("\"\n\n");
+        sb.append("请直接生成回复内容，不要加任何前缀、标记或解释。");
+
+        return sb.toString();
+    }
+
+    /**
+     * 构建完整话术 Prompt（system + user 分离）
+     * 返回 String[]{systemPrompt, userPrompt}
+     */
+    public String[] buildUtterancePrompt(String message, String context,
+                                          String customerProfile, String conversationContext,
+                                          String referenceUtterances,
+                                          String intent, String stage,
+                                          String stageLabel, String intentLabel) {
+        String system = buildSystemPrompt(stageLabel, intentLabel);
+        String user = buildUserPrompt(message, context, customerProfile, conversationContext,
+                referenceUtterances, intent, stage, stageLabel, intentLabel);
+        return new String[]{system, user};
+    }
+
+    /**
+     * 旧版兼容方法：返回合并后的单条 prompt（当模型不支持 system 分离时使用）
+     */
+    public String buildUtterancePromptLegacy(String message, String context,
+                                              String customerProfile, String conversationContext,
+                                              String referenceUtterances,
+                                              String intent, String stage,
+                                              String stageLabel, String intentLabel) {
+        StringBuilder sb = new StringBuilder();
+        sb.append("你叫「小九」，是第九联盟（CG美术培训）的资深课程顾问，从业8年。");
+        sb.append("第九联盟专注CG数字艺术教育10年，累计培养8000+学员。6大校区：上海、西安、厦门、武汉、青岛、合肥。\n\n");
+
+        if (customerProfile != null && !customerProfile.isEmpty()) {
+            sb.append("【学员画像】\n").append(customerProfile).append("\n\n");
+        }
+        if (conversationContext != null && !conversationContext.isEmpty()) {
+            sb.append("【最近对话】\n").append(conversationContext).append("\n\n");
+        } else if (context != null && !context.isEmpty()) {
+            sb.append("【最近对话】\n").append(context).append("\n\n");
+        }
+
+        String stageDisplay = (stageLabel != null && !stageLabel.isEmpty()) ? stageLabel : stage;
+        String intentDisplay = (intentLabel != null && !intentLabel.isEmpty()) ? intentLabel : intent;
+        sb.append("【当前阶段】").append(stageDisplay).append("\n");
+        sb.append("【学员意图】").append(intentDisplay).append("\n\n");
+
+        if (referenceUtterances != null && !referenceUtterances.isEmpty()) {
+            sb.append("【参考话术】\n").append(referenceUtterances).append("\n\n");
+        }
+
+        sb.append("学员最新消息：\"").append(message).append("\"\n\n");
+        sb.append("请生成一段自然、专业、有说服力的回复。要求：\n");
+        sb.append("1. 称呼学员姓名，结合其具体情况给针对性建议\n");
+        sb.append("2. 语气自然亲切，像微信聊天，不要机械\n");
+        sb.append("3. 适当用数据或案例增强说服力，点到为止\n");
+        sb.append("4. 150-250字，简洁有力\n");
+        sb.append("5. 直接输出回复内容，不要加任何前缀或解释");
+
         return sb.toString();
     }
 

backend/generation-service/src/main/resources/application.yml

@@ -33,7 +33,7 @@ spring:
 llm:
   qianwen:
     api-key: sk-39ceb8d746014b349109e76f893acb18
-    model: qwen-turbo
+    model: qwen-plus
 
 mybatis-plus:
   configuration:

backend/generation-service/target/classes/application.yml

@@ -33,7 +33,7 @@ spring:
 llm:
   qianwen:
     api-key: sk-39ceb8d746014b349109e76f893acb18
-    model: qwen-turbo
+    model: qwen-plus
 
 mybatis-plus:
   configuration:

frontend/sidebar/src/components/ScriptRecommend.tsx

@@ -76,6 +76,33 @@ export default function ScriptRecommend({ userInfo, customerId: propCustomerId }
     }
   }
 
+  // 阶段/意图代码映射为中文描述
+  const getStageLabel = (stage?: string) => {
+    const map: Record<string, string> = {
+      'STAGE-01': '开场白',
+      'STAGE-02': '需求挖掘',
+      'STAGE-03': '方案呈现',
+      'STAGE-04': '异议处理',
+      'STAGE-05': '促成签约',
+      'STAGE-06': '跟进维护',
+      'STAGE-07': '转介绍',
+      'STAGE-08': '沉默激活'
+    }
+    return map[stage || ''] || stage || '未知'
+  }
+
+  const getIntentLabel = (intent?: string) => {
+    const map: Record<string, string> = {
+      'INT-COURSE-01': '课程咨询',
+      'INT-GREET-01': '问候',
+      'INT-NEED-01': '需求探询',
+      'INT-PRICE-01': '价格咨询',
+      'INT-EMPLOY-01': '就业咨询',
+      'INT-OTHER': '其他咨询'
+    }
+    return map[intent || ''] || intent || '未知'
+  }
+
   const handleGenerate = async () => {
     if (!customerMsg.trim()) {
       Toast.show({ content: '请输入学员消息', icon: 'fail' })
@@ -83,10 +110,64 @@ export default function ScriptRecommend({ userInfo, customerId: propCustomerId }
     }
     setGenerating(true)
     try {
+      // 并行获取：客户画像 + 对话历史 + 参考话术
+      const [profileRes, contextRes] = await Promise.all([
+        fetch(`/api/v1/intent/profile/${encodeURIComponent(customerId)}?corpId=${corpId}`),
+        fetch(`/api/v1/conversations/${sessionId}/context`).catch(() => null)
+      ])
+
+      // 解析客户画像
+      let customerProfileStr = ''
+      const profileData = await profileRes.json()
+      if (profileData.code === 0 && profileData.data) {
+        const p = profileData.data
+        const courses = p.interestedCourses ? (typeof p.interestedCourses === 'string' ? JSON.parse(p.interestedCourses) : p.interestedCourses) : []
+        const lines: string[] = []
+        if (p.currentOccupation) lines.push(`- 身份/职业：${p.currentOccupation}`)
+        if (p.studentType) lines.push(`- 学员类型：${p.studentType}`)
+        if (p.skillLevel) lines.push(`- 基础水平：${p.skillLevel}`)
+        if (p.intentLevel) lines.push(`- 意向度：${p.intentLevel}（${p.intentScore != null ? Math.round(p.intentScore) : 0}分）`)
+        if (p.concernFocus) lines.push(`- 关注方向：${p.concernFocus}`)
+        if (p.decisionStage) lines.push(`- 决策阶段：${p.decisionStage}`)
+        if (courses.length > 0) lines.push(`- 意向课程：${courses.join('、')}`)
+        if (p.budgetHint) lines.push(`- 预算范围：${p.budgetHint}`)
+        if (p.preferredCity) lines.push(`- 意向城市：${p.preferredCity}`)
+        if (p.age) lines.push(`- 年龄：${p.age}岁`)
+        if (p.education) lines.push(`- 学历：${p.education}`)
+        customerProfileStr = lines.join('\n')
+      }
+
+      // 解析对话历史
+      let conversationContextStr = ''
+      if (contextRes) {
+        const contextData = await contextRes.json()
+        if (contextData.code === 0 && contextData.data && contextData.data.messages) {
+          const msgs = contextData.data.messages as Array<{ role: string; content: string }>
+          // 取最近 5 条
+          const recent = msgs.slice(-5)
+          conversationContextStr = recent.map(m => {
+            const roleName = m.role === 'student' ? '学员' : '顾问'
+            return `${roleName}：${m.content}`
+          }).join('\n')
+        }
+      }
+
+      // 参考话术：取话术库推荐的前 3 条
+      let referenceUtterancesStr = ''
+      if (scripts.length > 0) {
+        const top3 = scripts.slice(0, 3)
+        referenceUtterancesStr = top3.map((s, i) => `${i + 1}. "${s.content}"`).join('\n')
+      }
+
       const params = new URLSearchParams({
         message: customerMsg,
         intent: 'INT-COURSE-01',
-        stage: 'STAGE-03'
+        stage: 'STAGE-03',
+        stageLabel: getStageLabel('STAGE-03'),
+        intentLabel: getIntentLabel('INT-COURSE-01'),
+        ...(customerProfileStr ? { customerProfile: customerProfileStr } : {}),
+        ...(conversationContextStr ? { conversationContext: conversationContextStr } : {}),
+        ...(referenceUtterancesStr ? { referenceUtterances: referenceUtterancesStr } : {})
       })
       const res = await fetch(`/api/v1/generation/utterance?${params.toString()}`, { method: 'POST' })
       const data = await res.json()