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2026-06-29 10:23:27 +08:00
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commit 6fdc4efb6f
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101
application/api/controller/Base.php
View File

@@ -1178,6 +1178,107 @@ class Base extends Controller
return $ids;
}
/**
* 解析方括号引用内层（如 1,2 / 3-5），展开为文献序号列表。
*
* @return int[]
*/
protected function expandCitationBracketNumbers(string $referencePart): array
{
$referencePart = trim($referencePart);
if ($referencePart === '') {
return [];
}
$referencePart = str_replace(
['，', '–', '—', '−', '‐', '‑'],
[',', '-', '-', '-', '-', '-'],
$referencePart
);
$out = [];
$segments = preg_split('/\s*,\s*/', $referencePart);
foreach ($segments as $seg) {
$seg = trim((string)$seg);
if ($seg === '') {
continue;
}
$seg = str_replace(['–', '—', '−', '‐', '‑'], '-', $seg);
if (preg_match('/^(\d+)\s*-\s*(\d+)$/', $seg, $m)) {
$a = intval($m[1]);
$b = intval($m[2]);
if ($a > $b) {
$t = $a;
$a = $b;
$b = $t;
}
for ($i = $a; $i <= $b; $i++) {
$out[] = $i;
}
} else {
$n = intval($seg);
if ($n > 0) {
$out[] = $n;
}
}
}
return $out;
}
/**
* 从正文片段提取被引用的文献序号（reference_no = index+1）。
* 兼容 <mycite data-id="p_refer_id"> 与 <blue>[n]</blue> / [n] 两种形态。
*
* @return int[]
*/
protected function extractCitationRefNosFromMainContent(string $text, int $pArticleId = 0): array
{
if ($text === '') {
return [];
}
$nos = [];
$pReferIds = $this->extractMyciteIds($text);
if (!empty($pReferIds) && $pArticleId > 0) {
$refers = Db::name('production_article_refer')
->where('p_article_id', $pArticleId)
->whereIn('p_refer_id', $pReferIds)
->where('state', 0)
->field('p_refer_id,index')
->select();
$idToNo = [];
foreach ($refers as $row) {
$idToNo[intval($row['p_refer_id'])] = intval($row['index']) + 1;
}
foreach ($pReferIds as $pid) {
if (isset($idToNo[$pid])) {
$nos[] = $idToNo[$pid];
}
}
}
if (preg_match_all('/(?:<\s*blue[^>]*>)?\[([^\]]+)\](?:<\/\s*blue\s*>)?/iu', $text, $m)) {
foreach ($m[1] as $inner) {
$innerNorm = str_replace(
['，', '–', '—', '−', '‐', '‑'],
[',', '-', '-', '-', '-', '-'],
trim((string)$inner)
);
if (!preg_match('/^[\d\s,\-]+$/u', $innerNorm)) {
continue;
}
foreach ($this->expandCitationBracketNumbers($innerNorm) as $n) {
if ($n > 0) {
$nos[] = $n;
}
}
}
}
$nos = array_values(array_unique($nos));
sort($nos, SORT_NUMERIC);
return $nos;
}
/**
* table_data：二维数组 JSON [[{text,colspan,rowspan},...],...]；支持双重 JSON 字符串编码。
*

45
application/api/controller/Preaccept.php
View File

@@ -7,7 +7,7 @@ use think\Env;
use think\Queue;
use think\Validate;
use app\common\CrossrefService;
use app\common\ReferenceCheckService;
use app\common\ReferenceRelevanceCheckService;
class Preaccept extends Base
{
@@ -27,7 +27,7 @@ class Preaccept extends Base
return;
}
try {
(new ReferenceCheckService())->clearArticleChecksByPArticleId($pArticleId);
(new ReferenceRelevanceCheckService())->clearArticleChecksByPArticleId($pArticleId);
} catch (\Exception $e) {
\think\Log::error(
'resetArticleChecksOnReferChange[' . $sourceTag . '] p_article_id='
@@ -1220,6 +1220,14 @@ class Preaccept extends Base
$insert['ctime'] = time();
$this->article_main_log_obj->insert($insert);
// $articleId = intval($am_info['article_id']);
// $amId = intval($data['am_id']);
//
// // 本段引用集合变化（如 10,11 → 11,12）时仅清空该 am_id 下的校对明细
// if ($this->hasMainCitationChange($old_content, $new_raw_content, $articleId)) {
// $this->clearMainChecksOnCitationChange($articleId, $amId);
// }
// 判断是否存在“引用删除”（新 content 相对旧 content 缺少 <mycite>）
$hasCitationDeletion = $this->hasMyciteDeletion($old_content, $new_raw_content);
@@ -1245,6 +1253,39 @@ class Preaccept extends Base
//返回更新数据 20260119 end
}
/**
* 正文单节保存后，仅清空该 am_id 下已有的引用校对明细（按 article_id 定位）。
*/
private function clearMainChecksOnCitationChange(int $articleId, int $amId)
{
if ($articleId <= 0 || $amId <= 0) {
return;
}
try {
(new ReferenceCheckService())->clearChecksByAmId($articleId, $amId);
} catch (\Exception $e) {
\think\Log::error(
'clearMainChecksOnCitationChange article_id=' . $articleId
. ' am_id=' . $amId . ' ' . $e->getMessage()
);
}
}
/**
* 本段正文引用集合是否变化（增删改任一即 true）。
* old 多为库内 <blue>[n]</blue>，new 多为编辑器提交的 <mycite data-id="p_refer_id">。
*/
private function hasMainCitationChange(string $oldContent, string $newContent, int $articleId): bool
{
$pArticleId = intval(Db::name('production_article')
->where('article_id', $articleId)
->whereIn('state', [0, 2])
->value('p_article_id'));
$oldNos = $this->extractCitationRefNosFromMainContent($oldContent, $pArticleId);
$newNos = $this->extractCitationRefNosFromMainContent($newContent, $pArticleId);
return $oldNos !== $newNos;
}
/**
* 是否发生 <mycite> 删除（new 相对 old 少了任意引用 id）
*/

264
application/api/controller/References.php
View File

@@ -12,6 +12,8 @@ use think\Db;
use think\Env;
use think\Queue;
use app\common\ReferenceCheckService;
use app\common\ReferenceRelevanceCheckService;
use app\common\DbReconnectHelper;
/**
* @title 参考文献
* @description 相关方法汇总
@@ -1309,11 +1311,195 @@ class References extends Base
}
return json_encode(['status' => 8,'msg' => 'fail']);
}
// ============================================================
// 参考文献「主题相关性」校对（独立模块，RabbitMQ 链式消费）
// 表：t_article_reference_relevance_check_result / t_article_reference_relevance_check_batch
// 消费：php think reference_relevance:mq-consume
// ============================================================
/**
* 参考文献第一次校对
* 启动整篇参考文献相关性校对
* POST: p_article_id（必填）
*
* 文献摘要/内容优先读 t_production_article_refer.abstract_text、refer_content_cleaned；
* 二者都为空时在校对执行阶段抓取并回写 refer 表，校对时始终从 refer 表读取。
*/
public function allReferenceCheckAI()
{
$aParam = $this->request->post();
$iPArticleId = empty($aParam['p_article_id']) ? 0 : intval($aParam['p_article_id']);
if ($iPArticleId <= 0) {
return jsonError('Please select an article');
}
$aProductionArticle = Db::name('production_article')
->field('p_article_id,article_id')
->where(['p_article_id' => $iPArticleId, 'state' => ['in', [0, 2]]])
->find();
if (empty($aProductionArticle)) {
return jsonError('No articles found');
}
if ($this->checkReferStatus($iPArticleId) == 0) {
return jsonError('Please correct the reference content before running the check.');
}
$existing = Db::name('article_reference_relevance_check_result')
->where('p_article_id', $iPArticleId)
->count();
if (intval($existing) > 0) {
return jsonError('This article already has relevance check records. Use referenceRelevanceCheckResetAI to rerun.');
}
try {
DbReconnectHelper::ensure();
$result = (new ReferenceRelevanceCheckService())->enqueueByPArticle($aProductionArticle);
if (empty($result['check_ids'])) {
return jsonError('No reference citations were found in the article.');
}
return jsonSuccess($result);
} catch (\Exception $e) {
return jsonError($e->getMessage());
}
}
/**
* 相关性校对进度
* POST: p_article_id
*/
public function referenceRelevanceCheckProgressAI()
{
$aParam = $this->request->post();
$iPArticleId = empty($aParam['p_article_id']) ? 0 : intval($aParam['p_article_id']);
if ($iPArticleId <= 0) {
return jsonError('p_article_id is required');
}
try {
$result = (new ReferenceRelevanceCheckService())->getProgressByPArticleId($iPArticleId);
return jsonSuccess($result);
} catch (\Exception $e) {
return jsonError($e->getMessage());
}
}
/**
* 按 p_article_id 查整篇文章相关性校对总状态（用于前端按钮分流）
*
* POST/GET: p_article_id（必填）
*
* 返回 status：0=未校对 1=校对中 2=校对完成
* 计数维度为参考文献（按 reference_no 分组），与 referenceRelevanceCheckProgressAI 一致。
*/
public function referenceRelevanceCheckArticleStatusAI()
{
$aParam = $this->request->post();
if (empty($aParam)) {
$aParam = $this->request->param();
}
$iPArticleId = empty($aParam['p_article_id']) ? 0 : intval($aParam['p_article_id']);
if ($iPArticleId <= 0) {
return jsonError('p_article_id is required');
}
try {
$result = (new ReferenceRelevanceCheckService())->getArticleProgressStatusByPArticleId($iPArticleId);
return jsonSuccess($result);
} catch (\Exception $e) {
return jsonError($e->getMessage());
}
}
/**
* 按 p_refer_id 查相关性校对明细
* POST: p_refer_id
*/
public function referenceRelevanceCheckDetailsAI()
{
$aParam = $this->request->post();
$iPReferId = empty($aParam['p_refer_id']) ? 0 : intval($aParam['p_refer_id']);
if ($iPReferId <= 0) {
return jsonError('p_refer_id is required');
}
try {
$result = (new ReferenceRelevanceCheckService())->getDetailsByPReferId($iPReferId);
return jsonSuccess($result);
} catch (\Exception $e) {
return jsonError($e->getMessage());
}
}
/**
* 清空并重新执行相关性校对
* POST: p_article_id
*/
public function referenceRelevanceCheckResetAI()
{
$aParam = $this->request->post();
$iPArticleId = empty($aParam['p_article_id']) ? 0 : intval($aParam['p_article_id']);
if ($iPArticleId <= 0) {
return jsonError('Please select an article');
}
$aProductionArticle = Db::name('production_article')
->field('p_article_id,article_id')
->where(['p_article_id' => $iPArticleId, 'state' => ['in', [0, 2]]])
->find();
if (empty($aProductionArticle)) {
return jsonError('No articles found');
}
if ($this->checkReferStatus($iPArticleId) == 0) {
return jsonError('Please correct the reference content before running the check.');
}
try {
$result = (new ReferenceRelevanceCheckService())->resetAndRecheckByArticle($aProductionArticle);
return jsonSuccess($result);
} catch (\Exception $e) {
return jsonError($e->getMessage());
}
}
/**
* 仅清空相关性校对记录（不重跑）
* POST: p_article_id
*/
public function referenceRelevanceCheckClearAI()
{
$aParam = $this->request->post();
$iPArticleId = empty($aParam['p_article_id']) ? 0 : intval($aParam['p_article_id']);
if ($iPArticleId <= 0) {
return jsonError('p_article_id is required');
}
try {
$deleted = (new ReferenceRelevanceCheckService())->clearByPArticleId($iPArticleId);
return jsonSuccess(['p_article_id' => $iPArticleId, 'deleted' => intval($deleted)]);
} catch (\Exception $e) {
return jsonError($e->getMessage());
}
}
/**
* 仅重跑相关性 status=0 的记录（不清空，不抓摘要，不清洗文献内容）
* POST: p_article_id
*/
public function referenceRelevanceCheckRecheckPendingAI()
{
$aParam = $this->request->post();
$iPArticleId = empty($aParam['p_article_id']) ? 0 : intval($aParam['p_article_id']);
if ($iPArticleId <= 0) {
return jsonError('p_article_id is required');
}
try {
$result = (new ReferenceRelevanceCheckService())->recheckPendingOnlyByArticle($iPArticleId);
return jsonSuccess($result);
} catch (\Exception $e) {
return jsonError($e->getMessage());
}
}
/**
* 参考文献第一次校对（支撑力度）
* @return \think\response\Json
*/
public function allReferenceCheckAI(){
public function allReferenceCheckAI2(){
//获取参数
$aParam = empty($aParam) ? $this->request->post() : $aParam;
@@ -1537,7 +1723,6 @@ class References extends Base
* p_article_id（可选）
*
* 仅重跑 status=3（校对失败）的记录；不改动 refer_text，只重置结果字段后入 RabbitMQ 批次队列。
* 返回：p_refer_id、p_article_id、reset、queued、check_ids、queue
*/
public function referenceCheckRecheckFailedAI()
{
@@ -1561,6 +1746,36 @@ class References extends Base
}
}
/**
* 某条参考文献下「校对失败」重跑，并联动同一引用标签分组（如 [1,2]）全部重跑（异步）
*
* POST/GET: p_refer_id（必填）
* p_article_id（可选）
*
* 返回：p_refer_id、p_article_id、reset、queued、check_ids、queue
*/
public function referenceCheckRecheckFailedWithGroupAI()
{
$aParam = $this->request->post();
if (empty($aParam)) {
$aParam = $this->request->param();
}
$iPReferId = empty($aParam['p_refer_id']) ? 0 : intval($aParam['p_refer_id']);
if ($iPReferId <= 0) {
return json_encode(array('status' => 2, 'msg' => 'Please select a reference'));
}
$iPArticleId = empty($aParam['p_article_id']) ? 0 : intval($aParam['p_article_id']);
try {
$result = (new ReferenceCheckService())->enqueueRecheckFailedByPReferIdWithGroup($iPReferId, $iPArticleId);
return jsonSuccess($result);
} catch (\Exception $e) {
return jsonError($e->getMessage());
}
}
/**
* 按 p_refer_id 查单条参考文献的校对明细与进度
*
@@ -1590,6 +1805,47 @@ class References extends Base
}
}
/**
* 对校对明细中从未出现过的参考文献（p_refer_id 差集）重新扫描全文并入队校对
*
* POST/GET: p_article_id（必填）
*
* 差集：production_article_refer(state=0) 减去 article_reference_check_result 已出现的 p_refer_id。
* 适用：首次校对漏匹配、表格后上传、正文补标等场景。不重置已有明细。
* 前置：须已执行过第一次校对（库中已有校对记录）。
*
* 返回：missing_p_refer_ids、matched_p_refer_ids、still_unmatched_p_refer_ids、
* queued、new_reference_nos、check_ids、queue
*/
public function referenceCheckRematchNewAI()
{
$aParam = $this->request->post();
if (empty($aParam)) {
$aParam = $this->request->param();
}
$iPArticleId = empty($aParam['p_article_id']) ? 0 : intval($aParam['p_article_id']);
if ($iPArticleId <= 0) {
return json_encode(array('status' => 2, 'msg' => 'Please select an article'));
}
$aWhere = ['p_article_id' => $iPArticleId, 'state' => ['in', [0, 2]]];
$aProductionArticle = Db::name('production_article')->field('p_article_id,article_id')->where($aWhere)->find();
if (empty($aProductionArticle)) {
return json_encode(array('status' => 3, 'msg' => 'No articles found'));
}
if ($this->checkReferStatus($iPArticleId) == 0) {
return jsonError('Please correct the reference content before running the check.');
}
try {
$result = (new ReferenceCheckService())->enqueueNewlyMatchedByPArticle($aProductionArticle);
return jsonSuccess($result);
} catch (\Exception $e) {
return jsonError($e->getMessage());
}
}
public function checkReferStatus($p_article_id){
$list = $this->production_article_refer_obj->where('p_article_id', $p_article_id)->where('state', 0)->select();
if (!$list) {
@@ -1604,4 +1860,6 @@ class References extends Base
}
return $frag;
}
}

1
application/command.php
View File

@@ -11,4 +11,5 @@
return [
'app\\command\\ReferenceCheckMqConsume',
'app\\command\\ReferenceRelevanceMqConsume',
];

62
application/common/PubmedService.php
View File

@@ -96,6 +96,68 @@ class PubmedService
return $info;
}
/**
* 按书目信息检索 PubMed（标题 + 第一作者 + 年份）
*/
public function searchByBibliographic($title, $author = '', $year = ''): ?array
{
$title = trim((string)$title);
if ($title === '') {
return null;
}
$terms = ['(' . $this->quoteTerm($title) . '[Title])'];
$author = trim((string)$author);
if ($author !== '') {
$parts = preg_split('/[,;]/', $author);
$first = trim((string)($parts[0] ?? ''));
if ($first !== '') {
$terms[] = '(' . $this->quoteTerm($first) . '[Author])';
}
}
$year = trim((string)$year);
if ($year !== '' && preg_match('/^(19|20)\d{2}$/', $year)) {
$terms[] = '(' . $year . '[pdat])';
}
$pmid = $this->esearch(implode(' AND ', $terms));
if (!$pmid) {
return null;
}
$info = $this->fetchByPmid($pmid);
if (!$info) {
return null;
}
$info['pmid'] = $pmid;
$info['doi'] = $this->extractDoiFromPmidRecord($pmid);
return $info;
}
private function quoteTerm($text)
{
return str_replace('"', '', trim((string)$text));
}
private function extractDoiFromPmidRecord($pmid)
{
$url = $this->base . 'efetch.fcgi?' . http_build_query([
'db' => 'pubmed',
'id' => $pmid,
'retmode' => 'xml',
'tool' => $this->tool,
'email' => $this->email,
]);
$xml = $this->httpGet($url);
if ($xml === '') {
return '';
}
if (preg_match('/<ArticleId IdType="doi">([^<]+)<\/ArticleId>/i', $xml, $m)) {
return trim($m[1]);
}
return '';
}
// ----------------- Internals -----------------
private function esearch(string $term): ?string

1721
application/common/ReferenceCheckService.php
View File

File diff suppressed because it is too large Load Diff

6
application/common/mq/RabbitMqConfig.php
View File

@@ -21,4 +21,10 @@ class RabbitMqConfig
$rc = self::get('reference_check', []);
return is_array($rc) ? $rc : [];
}
public static function referenceRelevance()
{
$rc = self::get('reference_relevance', []);
return is_array($rc) ? $rc : [];
}
}

4
application/common/mq/ReferenceCheckArticleWorker.php
View File

@@ -3,6 +3,7 @@
namespace app\common\mq;
use think\Db;
use app\common\DbReconnectHelper;
use app\common\ReferenceCheckService;
/**
@@ -25,6 +26,7 @@ class ReferenceCheckArticleWorker
public function handleMessage(array $payload)
{
DbReconnectHelper::ensure();
$pArticleId = intval(isset($payload['p_article_id']) ? $payload['p_article_id'] : 0);
$batchId = intval(isset($payload['batch_id']) ? $payload['batch_id'] : 0);
if ($pArticleId <= 0 || $batchId <= 0) {
@@ -115,6 +117,7 @@ class ReferenceCheckArticleWorker
*/
private function processOneRow($checkId, array $row)
{
DbReconnectHelper::ensure();
$claimed = Db::name('article_reference_check_result')
->where('id', intval($checkId))
->where('queue_status', ReferenceCheckService::QUEUE_PENDING)
@@ -134,6 +137,7 @@ class ReferenceCheckArticleWorker
return 'ok';
} catch (\Exception $e) {
$this->svc->log('ReferenceCheckArticleWorker check_id=' . $checkId . ' err=' . $e->getMessage());
DbReconnectHelper::ensure();
if ($retryCount < ReferenceCheckService::QUEUE_MAX_RETRY) {
$this->svc->markQueueRuntime($checkId, ReferenceCheckService::QUEUE_PENDING, $retryCount + 1);
return $this->processOneRow($checkId, array_merge($row, ['retry_count' => $retryCount + 1]));

843
application/common/service/LLMService.php
View File

@@ -28,18 +28,17 @@ class LLMService
* @param string $contextText 正文引用处句子
* @param string $referText 参考文献条目（或 refer 格式化文本）
* @param bool $isAgain 是否为 DOI 二次复核
* @param string|null $doiBlock 可选：系统抓取到的 DOI 真实文献内容（仅二次复核使用）
* @param string|null $doiBlock 可选：系统抓取到的 DOI 真实文献内容（仅二次复核使用）
* @param string $citeGroupRefs 引用文献组，如 1,2 或 4,5,6
* @param string $localContext 本引用位置附近上下文（可选）
* @return array{results:array,request_failed?:bool}
*/
public function checkReference($contextText, $referText, $isAgain = false, $doiBlock = null)
public function checkReference($contextText, $referText, $isAgain = false, $doiBlock = null, $citeGroupRefs = '', $localContext = '')
{
// request_failed=true 表示"LLM 通讯/解析层面的失败"（可重试，区别于业务上的"未命中"）；
// 上游 runReferenceCheckOnce 会据此把 DB.status 置为 3(失败) 并抛异常触发 MQ worker 重试
$fallback = [
'can_support' => false,
'is_match' => false,
'confidence' => 0.0,
'reason' => 'LLM not configured or request failed',
'results' => [],
'request_failed' => true,
'reason' => 'LLM not configured or request failed',
];
if ($this->url === '' || $this->model === '') {
\think\Log::warning('ReferenceCheck LLM: url or model not configured');
@@ -47,15 +46,16 @@ class LLMService
}
$contextText = trim($contextText);
\think\Log::info('llm checkReference:' . $contextText);
$referText = trim($referText);
\think\Log::info('llm referText:' . $referText);
$doiBlock = trim((string)$doiBlock);
$citeGroupRefs = trim((string)$citeGroupRefs);
$localContext = trim((string)$localContext);
if ($contextText === '' || $referText === '') {
// 空文本是入参问题，不是 LLM 故障，不需要重试
return [
'can_support' => false,
'is_match' => false,
'confidence' => 0.0,
'reason' => 'Empty citation context or reference text',
'results' => [],
'reason' => 'Empty citation context or reference text',
];
}
@@ -63,27 +63,30 @@ class LLMService
if (mb_strlen($contextText) > $maxContextLen) {
$contextText = mb_substr($contextText, 0, $maxContextLen);
}
if (mb_strlen($referText) > 4000) {
$referText = mb_substr($referText, 0, 4000);
if (mb_strlen($localContext) > 3000) {
$localContext = mb_substr($localContext, 0, 3000);
}
if (mb_strlen($doiBlock) > 4000) {
$doiBlock = mb_substr($doiBlock, 0, 4000);
if (mb_strlen($referText) > 6000) {
$referText = mb_substr($referText, 0, 6000);
}
if (mb_strlen($doiBlock) > 8000) {
$doiBlock = mb_substr($doiBlock, 0, 8000);
}
if ($isAgain) {
$system = $this->buildReferenceCheckSecondPassPrompt();
$user = $this->buildReferenceCheckSecondPassUserPrompt($contextText, $referText, $doiBlock);
$user = $this->buildReferenceCheckSecondPassUserPrompt($contextText, $referText, $doiBlock, $citeGroupRefs, $localContext);
} else {
$system = $this->buildReferenceCheckFirstPassPrompt();
$user = $this->buildReferenceCheckFirstPassUserPrompt($contextText, $referText);
$user = $this->buildReferenceCheckFirstPassUserPrompt($contextText, $referText, $citeGroupRefs, $localContext, $doiBlock);
}
\think\Log::info('ReferenceCheck system head: ' . mb_substr($system, 0, 200));
\think\Log::info('ReferenceCheck user head: ' . mb_substr($user, 0, 600));
// \think\Log::info('ReferenceCheck system head: ' . mb_substr($system, 0, 200));
// \think\Log::info('ReferenceCheck user head: ' . mb_substr($user, 0, 600));
$payload = [
'model' => $this->model,
'model' => $this->model,
'temperature' => 0,
'messages' => [
'messages' => [
['role' => 'system', 'content' => $system],
['role' => 'user', 'content' => $user],
],
@@ -101,23 +104,14 @@ class LLMService
return $fallback;
}
$canSupport = $this->parseCanSupportFromParsed($parsed);
$confidence = $this->snapReferenceCheckConfidence(
$this->normalizeConfidence(isset($parsed['confidence']) ? $parsed['confidence'] : 0),
$canSupport
);
$reason = $this->cleanReason((string)(isset($parsed['reason']) ? $parsed['reason'] : ''));
\think\Log::info(
'ReferenceCheck result: can_support=' . ($canSupport ? '1' : '0')
. ', confidence=' . $confidence
. ', reason=' . $reason
);
return [
'can_support' => $canSupport,
'is_match' => $canSupport,
'confidence' => $confidence,
'reason' => $reason,
];
$results = $this->parseReferenceCheckResultsFromParsed($parsed, $citeGroupRefs, $localContext, $doiBlock);
if (empty($results)) {
\think\Log::warning('ReferenceCheck LLM: empty results array');
return $fallback;
}
\think\Log::info($results);
return ['results' => $results];
}
/**
@@ -174,83 +168,541 @@ class LLMService
$s = strtolower(trim((string)$value));
return in_array($s, ['1', 'true', 'yes', 'support', 'supported'], true);
}
private function bulidReferenceCheckFirstPassPrompt(){
return <<<'PROMPT'
你是一名护理、医学与科研期刊的资深文献编辑，专门校对「正文引用句」与「对应参考文献条目」是否匹配。
/** 第一次校对：书目条目 vs 正文全文 */
你的目标是严格识别错引、张冠李戴、方法不符、对象不符、结论不成立的问题。
宁可少判 true，也不要漏掉错引。
你只能依据用户提供的内容判断：
1. 正文引用句
2. 当前对应参考文献条目
禁止假设已阅读全文。
禁止联网。
禁止脑补文献内容。
禁止根据学科常识推断研究结果。
====================
【核心任务】
判断：
正文在该引用位置表达的核心观点、结论、方法、数据、定义、模型、研究发现、指南依据等，
是否能够被该条参考文献合理支撑。
你判断的是：
“引用是否成立”
不是：
“正文是否正确”。
====================
【总原则（最高优先级）】
采用严格审稿标准：
边界不清时，一律判 false。
宁可误杀（人工复核），不要漏掉错引。
同领域 ≠ 匹配。
同关键词 ≠ 匹配。
相关 ≠ 能支撑。
====================
【强制规则】
1. 严禁关键词硬匹配
不能因为出现：
患者、护理、治疗、研究、模型、算法、深度学习、机器学习、焦虑、效果
等泛化词汇就判定匹配。
必须看：
- 核心对象
- 研究问题
- 方法
- 场景
- 结局指标
- 核心论点
是否一致。
====================
2. 方法学必须严格一致（极重要）
若正文明确提到：
- 算法
- 模型
- 聚类方法
- 深度学习架构
- 统计方法
- 数学模型
- 评价指标
必须要求文献与其存在明确关联。
例如：
不匹配：
- fuzzy clustering ≠ deep learning
- CNN ≠ LSTM
- random forest ≠ SVM
- 聚类 ≠ 分类
- 特征选择 ≠ 分类预测
- 风险因素分析 ≠ 干预研究
仅属于同一“大领域（AI/ML）”
不能判定匹配。
若方法体系不同：
优先判 false + 0.10。
====================
3. 医学护理引用严格一致
若正文涉及：
- 疾病
- 人群
- 护理场景
- 干预措施
- 结局指标
必须基本一致。
例如：
不匹配：
- ICU ≠ 普通病房
- 老年人 ≠ 儿童
- 糖尿病 ≠ 高血压
- 心理护理 ≠ 运动干预
- 焦虑改善 ≠ 生存率提高
====================
4. 强结论必须强证据
正文若出现：
- 显著改善
- 明显降低
- 证实
- 优于
- 有效预测
- 危险因素
- 因果关系
文献必须能合理支撑该强结论。
仅“应用研究”“相关研究”“观察研究”
不能自动支持强结论。
否则 false。
====================
5. 特定证据类型必须一致
正文若明确写：
- RCT/randomized trial
- Meta-analysis
- Guideline
- Systematic review
- Expert consensus
而参考文献类型明显不符：
直接 false。
====================
6. 信息不足从严
若参考文献只有：
作者 + 年份
或信息过少，
无法建立明确关联：
false + 0.30
====================
【判定逻辑】
只有同时满足以下条件，才能 true：
1. 主题一致
2. 核心对象一致
3. 核心论点一致
4. 方法/研究方向一致
5. 无明显错引风险
任意一点明显不符：
false。
====================
【评分（只能四选一）】
只能输出：
0.90
0.75
0.30
0.10
禁止任何其他分数。
评分规则：
0.90
明确匹配：
主题、对象、方法、核心论点均明显一致。
0.75
基本匹配：
整体支撑成立，但存在轻微概括或小范围表述差异。
0.30
存疑：
同领域但支撑不足；
信息不足；
需人工复核。
0.10
明确错引：
主题、对象、方法或核心论点明显不符。
硬规则：
is_match=true
只能：
0.75 或 0.90
is_match=false
只能：
0.10 或 0.30
====================
【reason 要求】
仅说明：
1. 是否主题一致；
2. 核心论点/方法是否能支撑。
禁止模糊措辞：
“可能”
“看起来”
“应该”
“疑似”
长度：
20~60字。
====================
【输出要求】
仅输出一行 minified JSON。
禁止 markdown。
禁止解释。
禁止换行。
禁止任何额外内容。
格式：
{"is_match":true|false,"confidence":0.10|0.30|0.75|0.90,"reason":"简体中文说明"}
PROMPT;
}
/** 第一次校对：参考文献真实性与支撑力度 */
private function buildReferenceCheckFirstPassPrompt()
{
return <<<'PROMPT'
你是文献引用校对助手。判断【正文全文】与【参考文献书目】是否相关、能否用于支撑正文中的引用。
【核心原则：从宽判断，避免误杀】
默认倾向 can_support=true。只要文献与正文不是「风马牛不相及」，即判为相关、能支撑。
不要求变量一致、不要求结论逐条对应、不要求研究设计相同。
【仅当以下情况才判 can_support=false（与正文明显无关）】
- 学科/主题完全无关（如正文讲深度学习聚类，文献是糖尿病步态检测）。
- 明显张冠李戴（正文断言 A 疗法的效果，文献研究的是完全不同的 B 问题且无关联）。
- 文献条目与正文讨论的对象/场景毫无交集，且无法作背景或理论引用。
【以下情况均应 can_support=true】
- 同一大领域或相邻方向（如护理、心理、管理、医学、统计、AI 等相近子领域）。
- 可作背景文献、综述性引用、理论或方法的一般性依据。
- 表述略宽、略有概括、变量名不完全一致，但大方向说得通。
【confidence 固定档位（禁止其它小数）】
can_support=true：0.65（有关联但较泛）/ 0.78 / 0.85 / 0.92 / 0.98（非常确定相关）
can_support=false：0.15（明确风马牛不相及）/ 0.25 / 0.35 / 0.45（仅当实在无法建立任何合理关联）
【输出】仅一行 minified JSON，无 markdown：
{"can_support":true|false,"is_match":true|false,"confidence":0.15|0.25|0.35|0.45|0.65|0.78|0.85|0.92|0.98,"reason":"30-80字简体中文"}
is_match 必须与 can_support 相同。
PROMPT;
return $this->buildReferenceCheckSupportSystemPrompt(false);
}
private function buildReferenceCheckFirstPassUserPrompt($contextText, $referText)
private function buildReferenceCheckSupportSystemPrompt($isSecondPass = false)
{
return "【正文全文 article_main.content】\n" . $contextText
. "\n\n【参考文献书目 refer_text】\n" . $referText
. "\n\n请从宽判断：文献与正文非风马牛不相即可判 can_support=true，只返回 JSON。";
$prompt = <<<'PROMPT'
你是一名护理、医学、生物医学与科研期刊的资深学术编辑，正在执行“参考文献真实性与支撑力度校对”。
你的任务不是判断“主题是否相关”，而是判断：
【稿件正文中某段被引用内容】是否真的能被【对应编号的参考文献】直接或充分支撑。
你必须严格基于用户提供的材料作出判断，不得凭常识、不得脑补、不得假设参考文献中“可能写过但未提供”的内容。
==================================================
【一、任务目标】
你需要判断：
“正文引用位置的核心论点、结论、背景陈述、机制解释、疗效描述、数据表达或因果表述，
是否能被对应参考文献真实支持。”
这里的“支持”不是指“文献主题相关”或“研究领域接近”，而是指：
参考文献中确实包含足以支持正文该处表述的内容。
==================================================
【二、输出原则：结果必须直接对应数据库行】
你输出的结果将直接写入数据库表 t_article_reference_check_result。
因此：
## 输出必须是 results 数组，数组中的每一个对象对应数据库中的一行，也就是“一个引用位置中的一条参考文献结果”。
换句话说：
- 如果某个引用位置是 [3]，则输出 1 条 result（reference_no=3）
- 如果某个引用位置是 [1,2]，则输出 2 条 result：
- 一条对应 reference_no=1
- 一条对应 reference_no=2
每条 result 都必须给出该参考文献“单独”对正文引用句的支撑判断。
如果该引用位置是联合引用（citation group 中有多篇文献），则除了单条判断外，还必须给出该引用组整体的联合判断（combined_* 字段）。
==================================================
【三、最重要原则：只看“是否支撑正文核心断言”，不是看“主题是否沾边”】
以下情况不能判为强支撑：
1. 参考文献只和主题大致相关，但没有明确支持正文中的关键表述
2. 正文说的是“疗效提升/死亡率下降/全球高发/耐药/多通路机制”等明确论点，而文献只是在背景里泛泛提到疾病
3. 正文是多层复合句，文献只支撑其中一小部分
4. 正文有因果、比较、趋势、机制、疗效强度等强表述，而文献没有明确证据
5. 文献是基础机制研究，但正文引用它来支撑宏观流行病学、临床治疗现状或指南式结论
6. 文献可以“推测支持”但不是“直接/明确支持”
==================================================
【三b、多 claim 复合句 → 0.78 部分支撑（勿误降到 0.45）】
正文常为 2~4 个连续 claim 的复合句。须逐 claim 比对后综合给分：
- 若文献（含 DOI 摘要）能**明确支撑多数关键概念**（如遗传异质性/多基因改变、多 survival pathway 并存、耐药或治疗挑战），
但**未逐字写出**正文完整因果链（如「异质性→多通路→单靶点疗效下降」），
→ 应判 **partial_support**，confidence 通常 **0.78**（边界情况 0.65），**不得**仅因文献主标题聚焦某化合物/干预就降到 0.45。
- 0.45 仅用于：文献与 claim 方向明显不符、仅同病沾边、或几乎无可用证据。
**校准样例（单条 [4]，须接近此逻辑）：**
引用句：
Furthermore, the genomic heterogeneity of colorectal cancer (CRC) presents additional difficulties because tumors frequently make use of several survival pathways at once, which reduces the efficacy of single-target treatments [4].
文献4（Sheikhnia et al., thymoquinone CRC 机制综述）：
- Claim1 遗传异质性/多基因改变：文献有 APC/KRAS/TP53、MSI/CIN 等 → 支撑较强
- Claim2 多 survival pathway：文献列举 PI3K/Akt、Wnt、STAT3、NF-κB 等多通路 → 支撑较强
- Claim3 单靶点疗效下降：文献有 drug resistance/治疗挑战，但未直述因果链 → 部分支撑
- **输出**：can_support=1, confidence=**0.78**, support_role=supplementary_support（**不是 0.45**）
用户消息中若提供【DOI 真实文献内容】，**必须结合摘要判断**，不得仅凭书目标题给分。
==================================================
【四、评分规则】
你必须使用以下 8 个固定分值之一：
0.98 / 0.92 / 0.85 / 0.78 / 0.65 / 0.45 / 0.25 / 0.15
判定含义：
- 0.98 / 0.92 / 0.85 => 强支撑（strong_support）
- 0.78 / 0.65 => 部分支撑（partial_support）
- 0.45 / 0.25 => 支撑不足（insufficient_support）
- 0.15 => 不支撑（not_support）
can_support 取值规则：
- 若该文献/联合引文整体可判为 strong_support 或 partial_support，则 can_support = 1
- 若判为 insufficient_support 或 not_support，则 can_support = 0
==================================================
【五、单条文献结果如何判断】
对于每一条参考文献，你必须判断它“单独”能否支撑该引用位置的正文内容，并输出：
- can_support
- confidence
- reason
- support_role
其中：
### support_role 只能取以下值之一
- primary_support：该文献本身就是主要证据来源，能支撑引用句核心内容
- supplementary_support：能支撑部分重要内容，但不是主要来源
- minimal_support：只提供少量背景或边缘支撑
- no_meaningful_support：几乎不能支撑该引用句
### reason 的写法要求
必须使用中文，明确写出：
1. 这篇文献具体支撑正文的哪一部分
2. 哪些部分没有支撑到
3. 是否存在文献类型与引用用途不匹配的问题
4. 为什么给这个分值，而不是更高或更低
==================================================
【六、联合引用的判断规则】
当同一个引用位置包含多篇参考文献时（例如 [1,2] / [4,5,6]），除了逐条给单条结果外，还要额外判断：
“这些文献合起来，是否足以支撑该引用位置的正文内容？”
联合结论输出到：
- combined_can_support
- combined_confidence
- combined_reason
规则：
1. 联合评分不是单条评分平均值
2. 如果其中一篇文献已强支撑，其他文献只是补充，则联合评分可接近主支撑文献
3. 如果多篇文献分别覆盖不同部分，合起来能较完整支撑正文，则联合评分可以高于某些单条评分
4. 但如果最关键的核心断言没有被任何文献明确支撑，则联合评分不能虚高
5. 如果多篇文献都只是零散相关，需要大量推断才能拼出正文结论，则联合评分通常不应过高
==================================================
【七、单引文的 combined_* 字段处理规则】
即使某个引用位置只有 1 条参考文献，也仍然必须输出 combined_* 字段。
此时：
- combined_can_support = can_support
- combined_confidence = confidence
- combined_reason = “该引用位置仅包含单条文献，联合结论等同于该文献的单条结论。” 或等价表述
这样可以保证输出结构统一，便于数据库写入。
==================================================
【八、输出 JSON 结构】
你必须输出合法 JSON，且只能输出以下结构：
{
"results": [
{
"reference_no": 1,
"cite_group_refs": "1,2",
"can_support": 0,
"confidence": 0.65,
"reason": "中文，单条文献结论",
"support_role": "supplementary_support",
"combined_can_support": 1,
"combined_confidence": 0.85,
"combined_reason": "中文，联合引用整体结论"
}
]
}
==================================================
【九、字段约束】
### 1）results 中每个对象都必须包含以下字段：
- reference_no
- cite_group_refs
- can_support
- confidence
- reason
- support_role
- combined_can_support
- combined_confidence
- combined_reason
### 2）reference_no
必须对应当前引用位置中的某一条参考文献编号。
### 3）cite_group_refs
必须是该引用位置的完整引文组，格式如：
- "3"
- "1,2"
- "4,5,6"
### 4）同一引用位置若包含多条参考文献，则必须输出多条 result
例如 cite_group_refs = "1,2" 时，必须输出：
- 一条 reference_no=1
- 一条 reference_no=2
### 5）同一引用位置下的 combined_* 必须一致
例如同属 "1,2" 的两条 result，它们的：
- combined_can_support
- combined_confidence
- combined_reason
必须完全一致。
==================================================
【十、禁止事项】
你绝对不能：
- 杜撰文献中不存在的结论
- 把“主题相关”当作“内容支撑”
- 因为是同一疾病就默认支持
- 输出 JSON 以外的任何内容
现在开始，读取用户提供的引用位置正文、参考文献信息和文献内容，输出结果。
PROMPT;
if ($isSecondPass) {
$prompt .= <<<'PROMPT'
==================================================
【二次校对补充（DOI 真实文献内容）】
用户消息中会提供【DOI 真实文献内容（PubMed/Crossref）】。
必须以 DOI 真实内容为准复核支撑力度；书目信息与 DOI 冲突时以 DOI 为准。
仍须输出完整 results 数组，逐条给出单文献判断与联合判断。
PROMPT;
}
return $prompt;
}
/** 第二次校对：Crossref 摘要（Refer_doi） */
private function buildReferenceCheckFirstPassUserPrompt($contextText, $referText, $citeGroupRefs = '', $localContext = '', $doiBlock = '')
{
return $this->buildReferenceCheckSupportUserPrompt($contextText, $referText, $citeGroupRefs, $localContext, $doiBlock);
}
private function buildReferenceCheckSupportUserPrompt($contextText, $referText, $citeGroupRefs, $localContext, $doiBlock)
{
$citeGroupRefs = trim((string)$citeGroupRefs);
$localContext = trim((string)$localContext);
$doiBlock = trim((string)$doiBlock);
$parts = [
"【正文节 t_article_main】\n" . $contextText,
];
if ($citeGroupRefs !== '') {
$mode = strpos($citeGroupRefs, ',') !== false ? '联合引用' : '单独引用';
$parts[] = "【引用文献组 cite_group_refs】{$citeGroupRefs}（{$mode}）";
}
if ($localContext !== '') {
$parts[] = "【本引用位置附近上下文】\n" . $localContext;
}
$parts[] = "【参考文献书目（按编号列出）】\n" . $referText;
if ($doiBlock !== '') {
$parts[] = "【DOI 真实文献内容（PubMed/Crossref，一轮校对已提供）】\n" . $doiBlock;
}
$parts[] = '请严格按 system 要求输出 results 数组 JSON，每条 result 对应一个 reference_no，并包含 combined_* 字段。';
return implode("\n\n", $parts);
}
/** 第二次校对：DOI 真实文献内容复核 */
private function buildReferenceCheckSecondPassPrompt()
{
return <<<'PROMPT'
你是文献引用二次校对助手。已根据 Refer_doi 从 Crossref（https://api.crossref.org/works/）获取摘要，请结合【正文全文】复核该文献是否相关。
【核心原则：与第一次相同，从宽判断】
默认倾向 can_support=true。只要 Crossref 摘要（或书目）与正文不是风马牛不相及，即判相关、能支撑。
以【Crossref 摘要】为准；摘要与书目冲突时以摘要为准。
【仅当以下情况才判 can_support=false】
- 摘要显示的研究主题/对象/方法与正文讨论内容完全风马牛不相及。
- 典型风马牛不相及、张冠李戴，且无法解释为背景或泛化引用。
【以下情况均应 can_support=true】
- 摘要与正文属同领域或相近方向，能作背景、理论或方向性支撑。
- 细节不完全一致，但不存在明显矛盾。
【无 Crossref 摘要时】
结合 refer_text 从宽判断；非明显无关仍可 can_support=true，confidence 建议 0.65。
【confidence 固定档位（禁止其它小数）】
can_support=true：0.65 / 0.78 / 0.85 / 0.92 / 0.98
can_support=false：0.15 / 0.25 / 0.35 / 0.45
【输出】仅一行 minified JSON：
{"can_support":true|false,"is_match":true|false,"confidence":0.15|0.25|0.35|0.45|0.65|0.78|0.85|0.92|0.98,"reason":"30-80字简体中文"}
is_match 必须与 can_support 相同。
PROMPT;
return $this->buildReferenceCheckSupportSystemPrompt(true);
}
private function buildReferenceCheckSecondPassUserPrompt($contextText, $referText, $doiBlock)
private function buildReferenceCheckSecondPassUserPrompt($contextText, $referText, $doiBlock, $citeGroupRefs = '', $localContext = '')
{
$doiBlock = trim((string)$doiBlock);
return "【正文全文 article_main.content】\n" . $contextText
. "\n\n【参考文献书目 refer_text】\n" . $referText
. "\n\n【Crossref 摘要】（Refer_doi → api.crossref.org/works/）\n"
. ($doiBlock !== '' ? $doiBlock : '（未获取到摘要，请结合 refer_text 从宽判断）')
. "\n\n文献与正文非风马牛不相即可判 can_support=true，只返回 JSON。";
return $this->buildReferenceCheckSupportUserPrompt(
$contextText,
$referText,
$citeGroupRefs,
$localContext,
$doiBlock !== '' ? $doiBlock : '（未获取到 DOI 摘要或元数据，请结合书目条目从严判断）'
);
}
private function buildReferenceCheckSystemPrompt3()
{
@@ -1169,13 +1621,174 @@ PROMPT;
private function buildReferenceCheckRecheckUserPrompt($contextText, $referText, $doiBlock)
{
return $this->buildReferenceCheckSecondPassUserPrompt($contextText, $referText, $doiBlock);
return $this->buildReferenceCheckSecondPassUserPrompt($contextText, $referText, $doiBlock, '', '');
}
/**
* 与 buildReferenceCheckSystemPrompt3 一致的 confidence 档位
* @return array<int, array>
*/
private function getReferenceCheckConfidenceBands($isMatch)
private function parseReferenceCheckResultsFromParsed(array $parsed, $defaultCiteGroupRefs = '', $localContext = '', $doiBlock = '')
{
$rows = [];
if (isset($parsed['results']) && is_array($parsed['results'])) {
$rows = $parsed['results'];
} elseif (isset($parsed['reference_no']) || isset($parsed['confidence'])) {
$rows = [$parsed];
}
$normalized = [];
foreach ($rows as $item) {
if (!is_array($item)) {
continue;
}
$refNo = intval(isset($item['reference_no']) ? $item['reference_no'] : 0);
if ($refNo <= 0) {
continue;
}
$confidence = $this->snapReferenceCheckConfidenceValue(
$this->normalizeConfidence(isset($item['confidence']) ? $item['confidence'] : 0)
);
$canSupport = $this->canSupportFromConfidence($confidence);
if (array_key_exists('can_support', $item)) {
$canSupport = $this->boolFromLlmValue($item['can_support']);
} elseif (array_key_exists('is_match', $item)) {
$canSupport = $this->boolFromLlmValue($item['is_match']);
}
$reason = $this->cleanReason((string)(isset($item['reason']) ? $item['reason'] : ''));
$supportRole = $this->normalizeSupportRole(isset($item['support_role']) ? $item['support_role'] : '');
list($confidence, $canSupport, $supportRole) = $this->applyMultiClaimPartialSupportFloor(
$localContext,
$doiBlock,
$confidence,
$canSupport,
$supportRole,
$reason
);
$combinedConfidence = $this->snapReferenceCheckConfidenceValue(
$this->normalizeConfidence(isset($item['combined_confidence']) ? $item['combined_confidence'] : $confidence)
);
$combinedCanSupport = $this->canSupportFromConfidence($combinedConfidence);
if (array_key_exists('combined_can_support', $item)) {
$combinedCanSupport = $this->boolFromLlmValue($item['combined_can_support']);
}
$citeGroupRefs = trim((string)(isset($item['cite_group_refs']) ? $item['cite_group_refs'] : $defaultCiteGroupRefs));
if ($citeGroupRefs === '' && $defaultCiteGroupRefs !== '') {
$citeGroupRefs = trim((string)$defaultCiteGroupRefs);
}
$normalized[] = [
'reference_no' => $refNo,
'cite_group_refs' => $citeGroupRefs,
'can_support' => $canSupport,
'is_match' => $canSupport,
'confidence' => $confidence,
'reason' => $reason,
'support_role' => $supportRole,
'combined_can_support' => $combinedCanSupport,
'combined_confidence' => $combinedConfidence,
'combined_reason' => $this->cleanReason((string)(isset($item['combined_reason']) ? $item['combined_reason'] : '')),
];
}
return $normalized;
}
private function normalizeSupportRole($role)
{
$role = strtolower(trim((string)$role));
$allowed = [
'primary_support',
'supplementary_support',
'minimal_support',
'no_meaningful_support',
];
return in_array($role, $allowed, true) ? $role : 'no_meaningful_support';
}
private function canSupportFromConfidence($confidence)
{
return floatval($confidence) >= 0.65 - 0.001;
}
/**
* 多通路/异质性 claim + DOI 有多通路证据时，防止误打 0.45（应对齐 0.78 部分支撑）
*/
private function applyMultiClaimPartialSupportFloor($localContext, $doiBlock, $confidence, $canSupport, $supportRole, $reason)
{
$confidence = floatval($confidence);
if ($confidence > 0.45) {
return [$confidence, $canSupport, $supportRole];
}
$claimText = trim((string)$localContext);
if ($claimText === '') {
return [$confidence, $canSupport, $supportRole];
}
$claimIsMechanism = (bool)preg_match(
'/\b(genomic heterogeneity|heterogeneity|survival pathway|pathways at once|single-target|multi.?pathway|genetic alteration|drug resistance|异质性|生存通路|多.*通路|单靶点|耐药)\b/ui',
$claimText
);
if (!$claimIsMechanism) {
return [$confidence, $canSupport, $supportRole];
}
$corpus = trim((string)$doiBlock) . ' ' . trim((string)$reason);
if ($corpus === '') {
return [$confidence, $canSupport, $supportRole];
}
$refHasPathwayEvidence = (bool)preg_match(
'/\b(pathway|PI3K|Akt|mTOR|Wnt|STAT3|NF-κB|NF-kB|genetic alteration|MSI|CIN|drug resistance|signaling|multiple|APC|KRAS|TP53|通路|耐药|信号)\b/ui',
$corpus
);
if (!$refHasPathwayEvidence) {
return [$confidence, $canSupport, $supportRole];
}
$confidence = 0.78;
$canSupport = true;
if ($supportRole === 'no_meaningful_support' || $supportRole === 'minimal_support') {
$supportRole = 'supplementary_support';
}
return [$confidence, $canSupport, $supportRole];
}
private function getReferenceCheckConfidenceBands()
{
return [0.15, 0.25, 0.45, 0.65, 0.78, 0.85, 0.92, 0.98];
}
private function snapReferenceCheckConfidenceValue($confidence)
{
$bands = $this->getReferenceCheckConfidenceBands();
foreach ($bands as $band) {
if (abs($confidence - $band) < 0.001) {
return $band;
}
}
$nearest = $bands[0];
$minDiff = abs($confidence - $nearest);
foreach ($bands as $band) {
$diff = abs($confidence - $band);
if ($diff < $minDiff) {
$minDiff = $diff;
$nearest = $band;
}
}
return $nearest;
}
/**
* @deprecated 兼容旧逻辑
*/
private function getReferenceCheckConfidenceBandsLegacy($isMatch)
{
return $isMatch
? [0.65, 0.78, 0.85, 0.92, 0.98]
@@ -1183,22 +1796,24 @@ PROMPT;
}
/**
* 将模型输出的 confidence 吸附到合法档位（如 0.95 → 0.92，0.75 → 0.78）
* 将模型输出的 confidence 吸附到合法档位
*/
private function snapReferenceCheckConfidence($confidence, $isMatch)
{
$bands = $this->getReferenceCheckConfidenceBands($isMatch);
$snapped = $this->snapReferenceCheckConfidenceValue($confidence);
$bands = $this->getReferenceCheckConfidenceBandsLegacy($isMatch);
if (in_array($snapped, $bands, true)) {
return $snapped;
}
foreach ($bands as $band) {
if (abs($confidence - $band) < 0.001) {
if (abs($snapped - $band) < 0.001) {
return $band;
}
}
$nearest = $bands[0];
$minDiff = abs($confidence - $nearest);
$minDiff = abs($snapped - $nearest);
foreach ($bands as $band) {
$diff = abs($confidence - $band);
$diff = abs($snapped - $band);
if ($diff < $minDiff) {
$minDiff = $diff;
$nearest = $band;

6
application/common/service/ReferenceRelevanceLlmService.php
View File

@@ -138,12 +138,18 @@ class ReferenceRelevanceLlmService
- **「覆盖部分结局」不足以进入 0.78**：原句点名了多条通路 + 多个结局，文献仅命中其中 1~2 个结局（如仅凋亡/增殖），且**点名通路在本文结果中全部缺失（仅讨论转引）**或主语层级不对 → 单条 **限 0.45（weakly_related / minimal_relevance）**，不得给 0.65~0.78
- 仅同领域沾边 1–2 项、主语或机制层级不对 → **0.45**
- **进入 0.65~0.78 的前提**：主语对齐（X 单体）+ 本文自身结果命中原句点名通路/结局的多数项；几乎全部明确对应 → **0.85+**
11. **文献「主题粒度」必须匹配 claim「主题粒度」**：引用处为**疾病总论型 claim**（流行病学负担、标准/多模态治疗现状与局限、基因组异质性、单靶点治疗受限、亟需新策略等总体背景）时：
- 最适合的来源是**疾病总体综述 / 分子病理综述 / 精准肿瘤学 / 耐药综述**；此类文献正面、系统地为该总论 claim 提供依据 → 可 **0.85+**
- **单一药物 / 单一成分 / 单一通路的专题综述**（如「某化合物抗某癌：A review」），即使同病、同大方向，也只是专题视角、并非为该总论 claim 做系统总结 → 通常 **partially_related（0.72~0.78）**，**不得给 0.85+**
- **单基因 / 单通路的机制原始研究**对纯流行病学负担 claim → 仍按规则 3 给 **0.45**
- 判断要点：文献类型是否「为该总论 claim 本身做系统综述/总论」；仅同病同方向、或只支撑整段中某一两句（如「需要更安全的新策略」），不足以进入 highly_related
==================================================
【一、必须先拆解 claim】
从【本引用位置附近上下文】中提炼最小主张单元（Claim A, Claim B…），**不要**把整句笼统归为「大概讲抗癌」。例如：
- **主语/研究对象**（化合物单体 vs 植物提取物 vs 其他物种；是否「X has been demonstrated」）
- **证据语气与层级**（demonstrated / mechanistically vs predict / suggest；本文结果 vs 讨论转引）
- **claim 主题粒度**：是否为疾病总论型（流行病学负担 / 治疗现状与局限 / 基因组异质性 / 单靶点受限 / 亟需新策略）；若是，要求「总体综述 / 分子病理 / 精准肿瘤学 / 耐药综述」类来源，单一药物专题综述只算 partially_related
- 疾病流行病学（高发、死亡率）
- **点名通路/分子机制**（PI3K/AKT、MAPK、NF-κB 等，须逐项）
- **点名功能结局**（抑制增殖、凋亡、血管生成、炎症信号等，须逐项）

7
application/extra/rabbitmq.php
View File

@@ -13,4 +13,11 @@ return [
'dlq' => 'ref_check.article.dlq',
'route_key' => 'article.start',
],
'reference_relevance' => [
'exchange' => 'reference_relevance',
'queue' => 'ref_relevance.article',
'dlq' => 'ref_relevance.article.dlq',
'route_key' => 'article.start',
],
];