celery/tihuan.py

import json
from tihuan_hunningtu import tihuan_hunningtu
from tihuan_gangjin import tihuan_gangjin
from tihuan_gangcai import tihuan_gangcai
from tihuan_shajiang import tihuan_shajiang
from tihuan_zhuan import tihuan_zhuan
from tihuan_shicai import tihuan_shicai
from tihuan_gai import tihuan_gai
from tihuan_fangshui import tihuan_fangshui
from tihuan_wa import tihuan_wa
from tihuan_dizhuan import tihuan_dizhuan
from tihuan_juancai import tihuan_juancai
from tihuan_bancai import tihuan_bancai
from tihuan_mugongban import tihuan_mugongban
from config import simplemodel
with open("name_label", "r") as f:
    content = f.read()
name_label = json.loads(content)
def tihuan(
       name,
       dercj,
       label,
       aiclient,
       qwclient,
       sfclient,
       data
       ):
    result=[]
    xuanxiang=[]
    choice=[]
    letters='ABC'
    index = name.find('+')
    if index > -1:
        name = name[:index]
    pos=[]
    for i in range(len(name)):
        if name[i] == '-':
            pos.append(i)
    if len(pos) > 1:
        name = name[:pos[1]]
    if name in ['13-26']:
        return []
    description = name_label[name]
    rcjobj = json.loads(dercj)
    clde = rcjobj['clde']
    hit_zhuan=False
    hit_kuai=False
    sj_max = 0
    sj_min = 10000
    for i in range(len(clde)):
        bh = clde[i]['CLBH']
        sl = clde[i]['SL']
        if float(sl) < 1e-6:
            continue
        if bh.startswith("0413"):
            hit_zhuan = True
        if bh.startswith("0415"):
            hit_kuai = True
        if bh.startswith("800") and not bh.startswith('8007'):##砂浆
            if sl < 0.01:
                continue
            if sl > sj_max:
                sj_max = sl
            if sl < sj_min:
                sj_min = sl
    for i in range(len(clde)):
        bh = clde[i]['CLBH']
        sl = clde[i]['SL']
        if float(sl) < 1e-6:
            continue
        if bh in ['80010161']:##块料楼地面 干硬性水泥砂浆
            continue
        if bh.startswith("8021"):
            ##混凝土
            completion = aiclient.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + label + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了混凝土（砼）作为材料之一。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述（注意区分面层跟找平找坡层），并从描述中抽取出混凝土的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“C40微膨胀混凝土”，那么你应该原封不动的返回“C40微膨胀混凝土”。再例如，如果工作内容中描述混凝土种类商品砼，混凝土强度等级C15，那么你应该返回“C15商品砼”。如果工作内容中没有具体描述混凝土的信息，则返回“通用混凝土”'},
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种混凝土名称型号作为答案，请将该混凝土名称型号输出"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            part = parts[1]
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            
            result.append(tihuan_hunningtu(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
        if bh.startswith("01010100"):
            ##钢筋
            completion = aiclient.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + label + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了钢筋作为材料之一。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述，并从描述中抽取出钢筋的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“Φ25以内三级钢”，那么你应该原封不动的返回“Φ25以内三级钢”。如果工作内容中没有具体描述钢筋的信息，则返回“通用钢筋”'},
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种钢筋名称作为答案，请将该钢筋名称输出"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            part = parts[1]
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            
            result.append(tihuan_gangjin(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
        if bh.startswith("800") and not bh.startswith('8007'):
            ##砂浆
            if data['bianma'].startswith('0112'):
                if sl < 0.01:
                    continue
                if sl >= sj_max:##打底
                    completion = aiclient.chat.completions.create(
                    model="glm-4.5-air",
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                        {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + data['tz_bak'] + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了砂浆打底(**不**是罩面)。请从工作内容中找到与砂浆打底（**不**是罩面）最匹配的描述，并从抽取的描述中再抽取出砂浆的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“Mb10水泥砂浆”，那么你应该原封不动的返回“Mb10水泥砂浆”。如果工作内容中没有具体描述砂浆的信息，则返回“通用砂浆”'},
                    ],
                    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
                    json_string = completion.choices[0].message.content
                    print(json_string)
                elif sl <= sj_min:##罩面
                    completion = aiclient.chat.completions.create(
                    model="glm-4.5-air",
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                        {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + data['tz_bak'] + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了砂浆罩面(**不**是打底)。请从工作内容中找到与砂浆罩面（**不**是打底）最匹配的描述，并从抽取的描述中再抽取出砂浆的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“Mb10水泥砂浆”，那么你应该原封不动的返回“Mb10水泥砂浆”。如果工作内容中没有具体描述砂浆的信息，则返回“通用砂浆”'},
                    ],
                    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
                    json_string = completion.choices[0].message.content
                    print(json_string)
                else:
                    continue
            else:
                completion = aiclient.chat.completions.create(
                model="glm-4.5-air",
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                    {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + label + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了砂浆作为材料之一。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述(不要从工序文字中抽取描述)(注意区分找平找坡层跟面层保护层)，并从抽取的描述中再抽取出砂浆的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“Mb10水泥砂浆”，那么你应该原封不动的返回“Mb10水泥砂浆”。如果工作内容中没有具体描述砂浆的信息，则返回“通用砂浆”'},
                ],
                extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
                json_string = completion.choices[0].message.content
                print(json_string)

            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种砂浆名称作为答案，请将该砂浆名称输出.必须以json格式输出.请直接输出结果"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            parts = parts[1:]
            part = ':'.join(parts)
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            
            result.append(tihuan_shajiang(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
        if bh.startswith("0413") and not hit_kuai:
            ##砖
            completion = aiclient.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + label + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了砖（砌块）作为材料之一。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述，并从描述中抽取出砖（砌块）的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“MU20蒸压灰砂砖”，那么你应该原封不动的返回“MU20蒸压灰砂砖”。如果工作内容中没有具体描述砖（砌块）的信息，则返回“通用砖”'},
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种砖（砌块）名称作为答案，请将该砖（砌块）名称输出"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            part = parts[1]
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            
            result.append(tihuan_zhuan(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
        if bh.startswith("0415"):
            ##砌块
            completion = aiclient.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + label + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了砖（砌块）作为材料之一。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述，并从描述中抽取出砖（砌块）的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“MU20蒸压灰砂砖”，那么你应该原封不动的返回“MU20蒸压灰砂砖”。如果工作内容中没有具体描述砖（砌块）的信息，则返回“通用砖”'},
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种砖（砌块）名称作为答案，请将该砖（砌块）名称输出"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            part = parts[1]
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            
            result.append(tihuan_zhuan(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
        if bh.startswith("0711213"):
            ##石材块料
            completion = aiclient.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + label + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了石材块料、砖作为材料之一。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述，并从描述中抽取出石材块料、砖的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“30厚600X600芝麻黑火烧面花岗岩”，那么你应该原封不动的返回“30厚600X600芝麻黑火烧面花岗岩”。如果工作内容中没有具体描述石材块料、砖的信息，则返回“通用石材块料”'},
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种石材块料、砖名称作为答案，请将该石材块料、砖名称输出"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            part = parts[1]
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            
            result.append(tihuan_shicai(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
        if bh.startswith("3301"):
            ##盖板
            completion = aiclient.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + label + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了盖板（篦子）作为材料之一。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述，并从描述中抽取出盖板（篦子）的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“Φ1000带锁圆形钢盖板”，那么你应该原封不动的返回“Φ1000带锁圆形钢盖板”。如果工作内容中没有具体描述盖板（篦子）的信息，则返回“通用盖板”'},
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种盖板（篦子）名称作为答案，请将该盖板（篦子）名称输出"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            part = parts[1]
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            result.append(tihuan_gai(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
            
        if bh.startswith("012701") or bh.startswith('012703'):
            ##钢材
            completion = aiclient.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + label + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了钢材作为材料之一。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述，并从描述中抽取出钢材的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“Q235B”，那么你应该原封不动的返回“Q235B”。如果工作内容提及镀锌钢管，则你应该返回“镀锌钢管”。如果工作内容中没有具体描述钢材的信息，则返回“通用钢”'},
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种钢材名称型号作为答案，请将该钢材名称型号输出"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            part = parts[1]
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            
            result.append(tihuan_gangcai(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
        if bh.startswith("11030746"):
            ##防水涂料
            completion = aiclient.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + label + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了防水涂料作为材料之一。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述，并从描述中抽取出防水涂料的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“2.0厚非固化沥青防水涂料”，那么你应该原封不动的返回“2.0厚非固化沥青防水涂料”。如果工作内容中没有具体描述防水涂料的信息，则返回“通用防水涂料”'},
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种防水涂料名称作为答案，请将该防水涂料名称输出"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            part = parts[1]
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            
            result.append(tihuan_fangshui(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
        if bh.startswith("041703"):
            ##水泥彩瓦
            completion = aiclient.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + label + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了瓦作为材料之一。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述，并从描述中抽取出瓦的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“0.9mm铝镁锰合金仿古金属瓦”，那么你应该原封不动的返回“0.9mm铝镁锰合金仿古金属瓦”。如果工作内容中没有具体描述瓦的信息，则返回“通用瓦”'},
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种瓦名称型号作为答案，请将该瓦名称型号输出"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            part = parts[1]
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            
            result.append(tihuan_wa(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
        if bh.startswith("066501") or bh.startswith('066121'):
            ##地砖、面砖
            completion = aiclient.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + label + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了地砖、面砖作为材料之一。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述，并从描述中抽取出地砖、面砖的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“10厚800X800防滑地砖”，那么你应该原封不动的返回“10厚800X800防滑地砖”。如果工作内容中没有具体描述地砖、面砖的信息，则返回“通用砖”'},
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种砖名称型号作为答案，请将该砖名称型号输出"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            part = parts[1]
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            
            result.append(tihuan_dizhuan(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
        if bh.startswith("11570") or bh.startswith('115721'):
            ##卷材
            completion = aiclient.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + label + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了卷材作为材料之一。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述，并从描述中抽取出卷材的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“3.0厚SBS聚合物改性沥青防水卷材(PY)Ⅱ型聚酯胎”，那么你应该原封不动的返回“3.0厚SBS聚合物改性沥青防水卷材(PY)Ⅱ型聚酯胎”。如果工作内容中没有具体描述卷材的信息，则返回“通用卷材”'},
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种卷材名称型号作为答案，请将该卷材名称型号输出"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            part = parts[1]
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            
            result.append(tihuan_juancai(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
        if bh.startswith("021103"):
            ##挤塑板
            completion = aiclient.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + label + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了板材作为材料之一。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述，并从描述中抽取出板材的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“20厚Ⅰ型石墨聚苯板”，那么你应该原封不动的返回“20厚Ⅰ型石墨聚苯板”。如果工作内容中没有具体描述板材的信息，则返回“通用板材”'},
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种板材名称型号作为答案，请将该板材名称型号输出"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            part = parts[1]
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            
            result.append(tihuan_bancai(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
        if bh.startswith("0509"):
            ##细木工板
            completion = aiclient.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "以下是一段工作内容的描述: " + data['tz_bak'] + '\n其中包括了一道工序如下: ' +description +  '\n工序使用了板材作为材料之一,用于阻燃吸音。请从工作内容中找到与该工序最匹配的描述，并从描述中抽取出板材的具体品种型号等信息。例如，如果工作内容的描述中写的是“18mm厚阻燃板”，那么你应该原封不动的返回“18mm厚阻燃板”。如果工作内容中没有具体描述板材的信息，则返回“通用板材”'},
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
        )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            completion = sfclient.chat.completions.create(
            model=simplemodel(),
            messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant.请将最终答案以JSON格式输出"},
            {"role": "user", "content": " 给你一段文字如下， " + json_string + ",其中给出了一种板材名称型号作为答案，请将该板材名称型号输出"},                       
            ],
            extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
            )
            json_string = completion.choices[0].message.content
            print(json_string)
            parts = json_string.split('\n')
            parts = [x for x in parts if ':' in x]
            if len(parts) == 0:
                continue
            parts = parts[0].split(':')
            part = parts[1]
            part = part.replace(',','')
            part = part.replace('\'','')
            part = part.replace('\"','')
            part = part.replace(' ','')
            
            result.append(tihuan_mugongban(clde[i]['CLBH'], clde[i]['CLMC'], clde[i]['YSJG'], part))
    return result