HaHafeng
bf10dec4c8
Architecture Design: - Add intent recognition and dialogue architecture design (Intent Router + DataContext) - Add tool system planning (4-layer 7-tool fusion solution: READ/INTERACT/THINK/ACT) - Add 4-layer 7-tool implementation mechanism details (Conversation Layer LLM + Node.js orchestration) Development Plan (v1.2): - Create 6-phase development plan (134h/22 days) for intelligent dialogue system - Add 8 architectural constraints (C1-C8): no Function Calling, Postgres-Only cache, streaming output, context guard, Zod dynamic validation - Correct Session Blackboard to use CacheFactory (Postgres-Only, no Redis) Status Updates: - Update SSA module status: QPER complete + dialogue architecture design complete - Update system-level status: add SSA architecture design milestone Other: - R tools minor fixes (chi_square, correlation, logistic_binary, mann_whitney, t_test_paired) - Frontend AIA chat workspace style adjustment Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# SSA-Pro 意图识别与对话架构设计
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> **文档版本：** v1.0
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> **创建日期：** 2026-02-21
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> **文档类型：** 架构设计 (Architecture Design)
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> **核心理念：** 从"统计参数提取器"升级为"数据感知的智能对话系统"
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> **前置文档：** QPER 架构设计方案 V4、理想状态与智能化愿景设计
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## 1. 问题诊断
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### 1.1 当前架构的根本缺陷
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当前 QPER 架构中，Q 层（QueryService）的本质是**统计分析参数提取器**，不是真正的用户意图识别：
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```
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当前流程：
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用户消息 → QueryService（强制提取 goal/y/x/design）→ Planner → Execute → Reflection
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```
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它假设用户发出的**每一条消息**都是一个分析请求，试图从中提取四维参数（分析目标、结局变量、预测变量、研究设计）。
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**这导致了三个核心问题：**
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| # | 问题 | 表现 |
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|---|------|------|
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| 1 | **无法自由对话** | 用户说"这个数据有什么特点"→ 系统强行匹配到 descriptive，跑描述统计 |
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| 2 | **跳过需求梳理** | 用户说"BMI 和血压有关系吗"→ 直接跑相关分析，但用户可能只是在咨询 |
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| 3 | **LLM 能力浪费** | 只用 LLM 做参数提取，完全没利用 LLM 的知识库和推理能力 |
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### 1.2 用户真实旅程 vs 系统假设
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**系统假设的用户旅程：**
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```
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上传数据 → 说出分析需求 → 系统执行 → 查看结果
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```
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**医生的真实旅程：**
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```
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上传数据 → 理解数据全貌 → 与AI讨论探索 → 确定分析方案 → 执行分析 → 解读结果
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↑ ↑ ↑
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当前系统完全跳过了这三个关键阶段
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```
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### 1.3 一句话总结
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> **当前系统只有"接单"能力，没有"对话"能力。QPER 是一个优秀的分析流水线，但它不应该是用户的唯一入口。**
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## 2. 设计目标
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### 2.1 核心目标
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将 SSA 从"统计分析执行器"升级为"数据感知的统计顾问"：
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- 用户上传数据后，可以**自由与系统对话**，了解数据、讨论方案
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- 系统基于**数据全貌**回答问题，像一个了解你数据的统计专家
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- 只有当用户**明确表达分析意图**时，才触发 QPER 流水线
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- 分析完成后，用户可以**继续讨论结果**，获得深入解读
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### 2.2 设计原则
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| 原则 | 含义 |
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|------|------|
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| **对话优先** | 默认是自由对话，分析执行是对话中的特殊行为 |
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| **数据感知** | 所有 LLM 调用都携带数据全貌上下文 |
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| **渐进深入** | 从数据概览 → PICO 分类 → 变量字典，逐步丰富理解 |
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| **QPER 不变** | QPER 仍是核心分析引擎，但只在 analyze 意图时触发 |
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| **用户主导** | 系统建议而非替用户决定，分析方案需用户确认 |
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## 3. 总体架构
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### 3.1 两层意图 + 数据全貌上下文
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┌─────────────────────────────────┐
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│ 数据全貌（DataContext） │
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│ 持久存在于整个会话生命周期中 │
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│ 在对话过程中逐步丰富 │
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└──────────┬──────────────────────┘
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│
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│ 注入
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▼
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用户消息 ──→ 【意图路由器 Intent Router】──────────────────────────────────
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│
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├── 💬 自由对话（Chat）
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│ LLM(DataContext) → 直接回复
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│
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├── 🔍 数据探索（Explore）
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│ DataProfile + LLM(DataContext) → 直接回复
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│
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├── 📋 分析咨询（Consult）
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│ LLM(DataContext + 统计知识) → 建议方案
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│
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├── 🎯 分析执行（Analyze）
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│ → 进入 QPER 流水线（Q → P → E → R）
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│
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└── 📊 结果讨论（Discuss）
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LLM(DataContext + 分析结果) → 解读回复
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```
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### 3.2 和现有架构的关系
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```
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现有 QPER（保持不变）
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┌─────────────────────────┐
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用户消息 → [Intent Router] → │ Q → P → E → R │
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│ │ └─────────────────────────┘
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||
│ │ ↑ 仅 analyze 意图触发
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│ │
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│ ├── chat → LLM(DataContext) → 回复
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│ ├── explore → DataProfile/LLM → 回复
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│ ├── consult → LLM(DataContext + 统计知识) → 建议
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│ └── discuss → LLM(DataContext + 结果) → 解读
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│
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└── DataContext（数据全貌，贯穿会话）
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```
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**关键：不是推翻 QPER，而是在 QPER 前面加一层路由**。QPER 仍然是核心分析执行引擎，但它只在用户有明确分析意图时被触发。
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## 4. 数据全貌（DataContext）
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### 4.1 为什么需要数据全貌
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当前系统中，DataProfile 只在 Q 层被使用，用于辅助 LLM 提取分析参数。但数据全貌的价值远不止于此 —— 它应该是贯穿整个会话的**持久化上下文**，让 LLM 在每一次回复中都"了解"用户的数据。
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### 4.2 三层数据全貌模型
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```
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DataContext {
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Layer 1: 统计摘要（Statistical Summary） │
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||
│ 来源：DataProfileService 自动生成 │
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||
│ 时机：数据上传后立即生成 │
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│ │
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│ - totalRows: 200 │
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│ - totalCols: 15 │
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│ - missingRate: { overall: 3.2%, perColumn: {...} } │
|
||
│ - categoricalVars: ["group", "gender", "smoking"] │
|
||
│ - continuousVars: ["age", "bmi", "bp_baseline", ...] │
|
||
│ - dataStructure: "cross-sectional" │
|
||
│ - idLikeVars: ["patient_id"] │
|
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└─────────────────────┬───────────────────────────────────┘
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||
│ 自动
|
||
▼
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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||
│ Layer 2: PICO 分类（Clinical Context） │
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||
│ 来源：LLM 推断 + 用户确认/修正 │
|
||
│ 时机：数据探索阶段，LLM 主动推断或用户询问时 │
|
||
│ │
|
||
│ - population: "高血压患者，年龄 40-70 岁" │
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│ - intervention: { │
|
||
│ var: "group", │
|
||
│ levels: ["treatment", "control"], │
|
||
│ description: "新型降压药 vs 安慰剂" │
|
||
│ } │
|
||
│ - comparator: "安慰剂对照" │
|
||
│ - outcomes: [ │
|
||
│ { var: "bp_change", type: "continuous", │
|
||
│ role: "primary", unit: "mmHg" } │
|
||
│ ] │
|
||
└─────────────────────┬───────────────────────────────────┘
|
||
│ LLM 推断 + 用户确认
|
||
▼
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ Layer 3: 变量字典（Variable Dictionary） │
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||
│ 来源：LLM 推断 + 用户逐步修正 │
|
||
│ 时机：对话过程中逐步丰富 │
|
||
│ │
|
||
│ - { name: "age", label: "年龄", │
|
||
│ type: "continuous", role: "baseline", │
|
||
│ unit: "years", description: "入组时年龄" } │
|
||
│ - { name: "group", label: "分组", │
|
||
│ type: "categorical", role: "intervention", │
|
||
│ levels: ["treatment", "control"] } │
|
||
│ - { name: "bp_change", label: "血压变化", │
|
||
│ type: "continuous", role: "outcome", │
|
||
│ unit: "mmHg", description: "治疗后-治疗前" } │
|
||
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
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### 4.3 数据全貌的生命周期
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```
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时间线：
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─────────────────────────────────────────────────────────────→
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│ │ │ │
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上传数据 对话探索 分析执行 结果讨论
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│ │ │ │
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Layer 1 生成 Layer 2 推断 QPER 使用 解读引用
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(自动) Layer 3 丰富 DataContext DataContext
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(LLM+用户) (参数更准确) (结论更准确)
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```
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### 4.4 DataContext 接口定义
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```typescript
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interface DataContext {
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||
sessionId: string;
|
||
uploadedAt: string;
|
||
|
||
// Layer 1: 自动生成
|
||
summary: {
|
||
totalRows: number;
|
||
totalCols: number;
|
||
missingOverview: { overall: number; perColumn: Record<string, number> };
|
||
categoricalVars: string[];
|
||
continuousVars: string[];
|
||
idLikeVars: string[];
|
||
dataStructure: 'cross-sectional' | 'longitudinal' | 'repeated-measures' | 'unknown';
|
||
sampleSizeWarning?: string;
|
||
};
|
||
|
||
// Layer 2: LLM 推断 + 用户确认
|
||
pico: {
|
||
population: string | null;
|
||
intervention: {
|
||
var: string | null;
|
||
levels: string[];
|
||
description: string | null;
|
||
};
|
||
comparator: string | null;
|
||
outcomes: Array<{
|
||
var: string;
|
||
type: 'continuous' | 'categorical' | 'time-to-event';
|
||
role: 'primary' | 'secondary';
|
||
unit?: string;
|
||
}>;
|
||
confirmed: boolean; // 用户是否已确认
|
||
};
|
||
|
||
// Layer 3: 变量字典
|
||
variableDictionary: Array<{
|
||
name: string; // 原始列名
|
||
label: string; // 中文标签（LLM 推断或用户提供）
|
||
type: 'continuous' | 'categorical' | 'ordinal' | 'datetime' | 'id';
|
||
role: 'baseline' | 'intervention' | 'outcome' | 'covariate' | 'id' | 'unknown';
|
||
unit?: string;
|
||
levels?: string[]; // 分类变量的水平
|
||
description?: string; // 变量含义
|
||
confirmed: boolean; // 用户是否已确认该条目
|
||
}>;
|
||
|
||
// 元数据
|
||
lastUpdated: string;
|
||
enrichmentHistory: Array<{
|
||
timestamp: string;
|
||
layer: 1 | 2 | 3;
|
||
source: 'auto' | 'llm' | 'user';
|
||
description: string;
|
||
}>;
|
||
}
|
||
```
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---
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## 5. 意图路由器（Intent Router）
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### 5.1 设计理念
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意图路由器不是提取分析参数，而是**判断用户当前想做什么**。它是一个轻量级 LLM 调用（或规则匹配），输出一个意图分类。
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### 5.2 五种意图类型
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| 意图 | 触发示例 | 系统行为 | LLM 上下文 |
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|------|---------|---------|-----------|
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| **chat** | "这个数据有多少样本？"<br>"BMI 一般正常范围是多少？"<br>"临床试验中 P 值多少算显著？" | 直接 LLM 对话 | DataContext |
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||
| **explore** | "帮我看看各组的样本分布"<br>"哪些变量缺失比较严重？"<br>"能推断出结局指标是哪些吗？" | DataProfile 增强探索 | DataContext + 统计摘要 |
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||
| **consult** | "我想比较两组差异，应该用什么方法？"<br>"这个数据适合做什么分析？"<br>"帮我制定一个分析计划" | LLM 给出分析建议（不执行） | DataContext + 统计知识 |
|
||
| **analyze** | "对 BMI 和血压做相关分析"<br>"比较治疗组和对照组的血压差异"<br>"执行之前建议的分析方案" | 进入 QPER 流水线 | DataContext → Q 层 |
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||
| **discuss** | "这个 p 值说明什么？"<br>"结果和我预期不一样，为什么？"<br>"需要做哪些敏感性分析？" | LLM 结果解读 | DataContext + 分析结果 |
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### 5.3 意图识别策略
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```
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意图路由器的判断策略（优先级从高到低）：
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1. 显式触发词
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- "执行" "运行" "分析一下" "开始分析" → analyze
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- "为什么" "说明什么" "怎么解读" (且有最近结果) → discuss
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- "应该用什么方法" "建议" "计划" "方案" → consult
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||
- "帮我看看" "分布" "缺失" "概况" → explore
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2. 上下文推断
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- 刚上传数据、尚无对话 → 倾向 explore / chat
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- 已有分析结果、围绕结果提问 → 倾向 discuss
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- 讨论过方法选择、确认执行 → 倾向 analyze
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3. 默认兜底
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- 无法判断 → chat（最安全的默认值）
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||
- chat 意味着 LLM 携带 DataContext 直接回复，不触发任何流水线
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```
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### 5.4 Intent Router 接口
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```typescript
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interface IntentRouterInput {
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userMessage: string;
|
||
sessionId: string;
|
||
dataContext: DataContext | null; // 可能尚未上传数据
|
||
recentAnalysisResult: AnalysisRecord | null; // 最近的分析结果（用于判断 discuss）
|
||
conversationHistory: Message[]; // 最近 N 条对话（用于上下文推断）
|
||
}
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||
|
||
interface IntentRouterOutput {
|
||
intent: 'chat' | 'explore' | 'consult' | 'analyze' | 'discuss';
|
||
confidence: number;
|
||
reasoning: string; // LLM 给出的判断理由（用于调试）
|
||
suggestedResponse?: string; // chat/explore/consult/discuss 模式下的直接回复
|
||
}
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||
```
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### 5.5 关键设计决策：LLM 路由 vs 规则路由
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||
| 方案 | 优势 | 劣势 |
|
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|------|------|------|
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||
| **纯规则路由** | 快速、确定性强、无 LLM 成本 | 覆盖面有限，边界情况多 |
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||
| **纯 LLM 路由** | 理解力强，边界情况少 | 多一次 LLM 调用，增加延迟和成本 |
|
||
| **混合路由（推荐）** | 快速覆盖明确场景 + LLM 兜底模糊场景 | 实现略复杂 |
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||
**推荐方案：混合路由**
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- 先走规则匹配（关键词 + 上下文状态）
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- 规则无法判断时，调用轻量级 LLM（仅分类，不生成长文）
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||
- LLM 路由可与后续处理并行，减少感知延迟
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## 6. 各意图的处理流程
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### 6.1 Chat — 自由对话
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```
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||
用户: "BMI 在临床研究中一般怎么分类？"
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||
系统处理：
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1. Intent Router → chat
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||
2. 构建 LLM Prompt:
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||
- System: "你是一个临床统计顾问。用户上传了一份数据，以下是数据全貌..."
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||
- System: {DataContext 的 JSON 摘要}
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||
- User: "BMI 在临床研究中一般怎么分类？"
|
||
3. LLM 直接回复（利用自身知识库）
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||
4. 回复展示在对话区
|
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|
||
特点：
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||
- 不触发任何分析流水线
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||
- LLM 带着数据上下文回答，回复更有针对性
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||
- 类似于和一个"读过你数据"的统计专家对话
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```
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||
### 6.2 Explore — 数据探索
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```
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||
用户: "帮我看看这个数据的缺失情况"
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||
系统处理：
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||
1. Intent Router → explore
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||
2. 从 DataContext.summary 提取缺失率信息
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3. 构建 LLM Prompt:
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- System: "基于以下数据质量摘要，为用户解读缺失情况"
|
||
- System: {缺失率数据}
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||
- User: "帮我看看这个数据的缺失情况"
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||
4. LLM 生成结构化解读（哪些变量缺失严重、是否影响分析、建议处理方式）
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||
5. 可选：生成缺失率可视化（调用 R 引擎）
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||
进阶场景：
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||
用户: "你觉得结局指标可能是哪些？"
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→ LLM 基于 DataContext + 临床知识推断 PICO 分类
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||
→ 生成推断结果，等待用户确认
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||
→ 用户确认后更新 DataContext.pico
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```
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||
### 6.3 Consult — 分析咨询
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|
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```
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||
用户: "我想比较治疗组和对照组的血压差异，应该用什么方法？"
|
||
|
||
系统处理：
|
||
1. Intent Router → consult
|
||
2. 构建 LLM Prompt:
|
||
- System: "你是统计方法学顾问。基于以下数据全貌，为用户推荐分析方法"
|
||
- System: {DataContext}
|
||
- System: "可用的分析方法列表: {tools_registry 摘要}"
|
||
- User: "我想比较治疗组和对照组的血压差异，应该用什么方法？"
|
||
3. LLM 回复：
|
||
- 推荐方法（如"建议使用独立样本 T 检验"）
|
||
- 选择理由（"因为结局变量是连续型，两组独立..."）
|
||
- 前提条件（"需要满足正态性和方差齐性"）
|
||
- 替代方案（"如果不满足正态性，可以使用 Wilcoxon 秩和检验"）
|
||
4. 用户可以继续追问，或说"好，按这个方案执行"
|
||
|
||
关键区别：
|
||
- consult 只给建议，不执行
|
||
- 用户确认后再转为 analyze 意图
|
||
- 这让用户在执行前充分理解"为什么这样做"
|
||
```
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||
|
||
### 6.4 Analyze — 分析执行（当前 QPER）
|
||
|
||
```
|
||
用户: "好的，按你说的方案，对血压做 T 检验"
|
||
或: "对 BMI 和 bp_change 做相关分析"
|
||
|
||
系统处理：
|
||
1. Intent Router → analyze
|
||
2. 进入 QPER 流水线：Q → P → E → R
|
||
3. 但此时 QPER 的 Q 层更轻松：
|
||
- DataContext 中已有 PICO 分类和变量字典
|
||
- consult 阶段已经讨论过方法选择
|
||
- Q 层只需确认参数，不需要"猜测"
|
||
|
||
提升点：
|
||
- Q 层可以直接从 DataContext.variableDictionary 获取变量类型和角色
|
||
- P 层的决策表匹配更准确（因为变量角色已确认）
|
||
- 用户的分析预期更明确（因为经过了 consult 阶段的讨论）
|
||
```
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||
|
||
### 6.5 Discuss — 结果讨论
|
||
|
||
```
|
||
用户: "p 值 0.03 说明什么？为什么置信区间这么宽？"
|
||
|
||
系统处理：
|
||
1. Intent Router → discuss（检测到最近有分析结果）
|
||
2. 构建 LLM Prompt:
|
||
- System: "你是统计结果解读专家。以下是用户的数据全貌和最近的分析结果"
|
||
- System: {DataContext}
|
||
- System: {最近的 AnalysisRecord — 包含步骤结果和结论}
|
||
- User: "p 值 0.03 说明什么？为什么置信区间这么宽？"
|
||
3. LLM 深入解读结果
|
||
4. 可以建议后续分析（"建议做一下亚组分析"）
|
||
|
||
特点：
|
||
- 不重新跑分析，只是讨论已有结果
|
||
- LLM 带着完整的数据和结果上下文回答
|
||
- 可以引导用户进入下一轮分析（discuss → consult → analyze）
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 7. 对话状态机
|
||
|
||
### 7.1 用户旅程状态流转
|
||
|
||
```
|
||
┌──────────┐
|
||
┌────────→│ Chat │←───────┐
|
||
│ └────┬─────┘ │
|
||
│ │ │
|
||
│ ▼ │
|
||
┌────┴─────┐ ┌────────────┐ │
|
||
上传数据 ────────→ │ Explore │──→│ Consult │─────┤
|
||
└────┬─────┘ └────┬───────┘ │
|
||
│ │ │
|
||
│ ▼ │
|
||
│ ┌────────────┐ │
|
||
│ │ Analyze │ │
|
||
│ │ (QPER) │ │
|
||
│ └────┬───────┘ │
|
||
│ │ │
|
||
│ ▼ │
|
||
│ ┌────────────┐ │
|
||
└────────→│ Discuss │─────┘
|
||
└────────────┘
|
||
```
|
||
|
||
**说明：**
|
||
- 任何状态都可以跳转到 Chat（用户随时可以自由提问）
|
||
- Explore → Consult → Analyze 是推荐的"主线"，但不强制
|
||
- Discuss 之后可以回到任何状态（继续探索、咨询新方案、执行新分析）
|
||
- **状态之间没有硬性约束**，用户完全自主决定对话方向
|
||
|
||
### 7.2 数据全貌的渐进丰富
|
||
|
||
```
|
||
阶段 1 — 上传完成:
|
||
DataContext.summary ← DataProfileService 自动填充
|
||
|
||
阶段 2 — 探索对话中:
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DataContext.pico ← LLM 推断，用户确认
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DataContext.variableDictionary ← LLM 推断，用户逐步修正
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阶段 3 — 分析执行时:
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QPER 的 Q 层直接引用 DataContext（参数提取更准确）
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阶段 4 — 结果讨论时:
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LLM 引用 DataContext + 分析结果（解读更精准）
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## 8. LLM Prompt 策略
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### 8.1 System Prompt 模板
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所有意图类型共享一个**基础 System Prompt**，差异在于注入的上下文片段：
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[基础角色]
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你是 SSA-Pro 智能统计分析助手，专注于临床研究统计分析。
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你了解用户上传的数据，可以回答关于数据的问题，推荐分析方法，解读分析结果。
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[数据全貌 — 始终注入]
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用户上传了一份数据集，以下是数据全貌：
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{DataContext.summary 的结构化摘要}
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[PICO 分类 — 如果已推断]
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根据数据特征，推断的 PICO 分类如下：
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{DataContext.pico}
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[变量字典 — 如果已丰富]
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各变量的定义和角色：
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{DataContext.variableDictionary}
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[意图特定指令 — 按路由结果注入]
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- chat: "请基于你的统计知识和用户数据回答问题。不要主动建议分析。"
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- explore: "请基于数据摘要为用户解读数据特征。可以推断 PICO 分类。"
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- consult: "请推荐合适的分析方法，给出理由和前提条件，不要执行分析。"
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- discuss: "以下是最近的分析结果：{结果}。请帮助用户解读。"
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[最近分析结果 — discuss 意图时注入]
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{AnalysisRecord 摘要}
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### 8.2 Token 成本控制
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DataContext 注入 LLM 会增加 token 消耗，需要控制：
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| 层 | 预估 Token | 控制策略 |
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|----|-----------|---------|
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| Layer 1 摘要 | ~200 | 始终注入，成本低 |
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| Layer 2 PICO | ~150 | 已推断时注入 |
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| Layer 3 变量字典 | ~50/变量 × N | 仅注入相关变量（裁剪策略） |
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| 分析结果 | ~500/步骤 | discuss 时注入，限制摘要长度 |
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**变量字典裁剪策略：**
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- 变量数 ≤ 20：全部注入
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- 变量数 > 20：只注入 confirmed + role ≠ unknown 的变量
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- 极端情况（>50 列）：只注入 PICO 相关变量
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## 9. 和现有代码的映射
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### 9.1 需要新增的组件
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| 组件 | 位置 | 职责 |
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|------|------|------|
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| **IntentRouterService** | `backend/src/modules/ssa/services/` | 意图分类（规则 + LLM） |
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| **DataContextService** | `backend/src/modules/ssa/services/` | DataContext 生命周期管理 |
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| **ChatService** | `backend/src/modules/ssa/services/` | chat/explore/consult/discuss 的 LLM 对话 |
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| **DataContext 存储** | `prisma schema` 或内存 | 按 sessionId 持久化 DataContext |
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### 9.2 需要改造的组件
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| 组件 | 当前职责 | 改造方向 |
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|------|---------|---------|
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| **QueryService** | 意图解析 + 参数提取 | 仅保留参数提取，意图分类移到 IntentRouter |
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| **workflow.routes** | `/api/ssa/workflow/plan` 直接调 QueryService | 新增路由入口，先走 IntentRouter |
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| **DataProfileService** | 生成统计摘要 | 输出同时写入 DataContext.summary |
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| **前端 SSAChatPane** | 消息 → 调用 workflow API | 消息 → 调用 IntentRouter API → 按意图分发 |
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### 9.3 保持不变的组件
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| 组件 | 原因 |
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|------|------|
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| **DecisionTableService** | P 层逻辑不变 |
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| **FlowTemplateService** | P 层逻辑不变 |
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| **WorkflowExecutorService** | E 层逻辑不变 |
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| **ReflectionService** | R 层逻辑不变 |
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| **RClientService** | R 引擎调用不变 |
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| **所有 R 工具脚本** | R 层不变 |
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## 10. 实施路线建议
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### Phase 1: DataContext 基础（建议优先）
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- 扩展 DataProfileService，上传后自动生成 DataContext.summary
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- DataContext 按 sessionId 内存缓存（后续可持久化）
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- 前端上传完成后展示数据概览卡片
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### Phase 2: Intent Router
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- 实现 IntentRouterService（先纯规则，后加 LLM 兜底）
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- 新增 API 入口 `/api/ssa/chat`，前端消息统一走此入口
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- analyze 意图 → 转发到现有 QPER 流水线
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- 其他意图 → ChatService 处理
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### Phase 3: 数据感知对话
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- ChatService 实现 chat / explore / consult / discuss 四种模式
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- LLM 调用时注入 DataContext
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- 前端对话区支持非分析类回复（纯文本，无卡片）
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### Phase 4: PICO 推断与变量字典
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- explore 对话中 LLM 推断 PICO 分类
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- 前端展示 PICO 确认面板
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- 变量字典逐步丰富机制
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- DataContext 反哺 QPER Q 层
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## 11. 预期效果对比
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| 维度 | 当前系统 | 新架构 |
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| **用户上传数据后** | 等待用户发出分析指令 | 自动展示数据概览，邀请探索 |
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| **用户问"这个数据有什么特点"** | 强行匹配 descriptive goal | 进入 explore 模式，LLM 解读数据 |
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| **用户问"应该做什么分析"** | 强行猜测分析类型 | 进入 consult 模式，给出方法建议 |
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| **用户确认"按这个方案做"** | N/A | 进入 analyze → QPER 执行 |
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| **分析完成后用户追问** | 无法处理 | 进入 discuss 模式，解读结果 |
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| **LLM 利用率** | 仅参数提取 | 全流程知识对话 |
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| **数据理解深度** | 仅列名 + 类型 | PICO + 变量字典 + 临床含义 |
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| **多轮对话能力** | 无（每条消息独立处理） | 完整对话上下文 + 数据全貌 |
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**文档版本：** v1.0
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**创建日期：** 2026-02-21
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**下一步：** 评审确认后制定详细开发计划
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