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Python
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"""Quick demo call against the unified chat endpoint using the OpenRouter provider."""
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from __future__ import annotations
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import asyncio
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import httpx
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from dotenv import load_dotenv
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import json
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load_dotenv()
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API_URL = "http://localhost:8000/v1/chat/completions"
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def extract_schema(payload: dict) -> dict:
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content = payload["choices"][0]["message"]["content"]
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if content.startswith("```"):
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content = content.split("```json", 1)[-1]
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content = content.rsplit("```", 1)[0]
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return json.loads(content)
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async def main() -> None:
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payload = {
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"provider": "openrouter",
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"model": "anthropic/claude-3.7-sonnet",
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"messages": [
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{
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"role": "system",
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"content": "角色：你是一名数据分析导入助手（Data Ingestion Analyst），擅长从原始数据抽取结构化元数据、推断字段类型、识别维度/事实属性，并输出导入建模建议（Table + JSON）。\n\n任务目标：对提供的数据（含表头或table schema与若干行样本数据）进行解析，生成一份导入分析与处理报告，指导如何将其导入为标准化表结构及 JSON 元数据定义，不要省略任何字段信息，全量输出。\n\n请从以下两个方向进行思考：\n\n方向 1：元数据识别与整理\n解析表明：根据表头、Origin Table Name、Orign File Name生成表名，表名需要有意义\n解析列名：生成标准化字段名（snake_case 或小驼峰），并给出原始列名与标准字段名映射。\n为每个字段写出中文/英文注释（若无法确定，给出“待确认”并附可能解释）。\n\n方向 2：字段数据类型与格式推断\n针对每列：输出推断数据类型（如 varchar(n) / int / bigint / tinyint / float / double / decimal(p,s) / date / datetime / text）。\n说明推断依据：样本值分布、长度范围、格式正则、是否存在空值、是否数值但含前导零等。\n指出数据质量初步观察：缺失率、是否有异常/离群值（简单规则即可）、是否需标准化（如去空格、去重、枚举值归一）。\n给出“建议处理动作”：如 trim、cast_float、cast_int、cast_double、cast_date、cast_time、cast_datetime，适用于将样本数据转换成数据库表字段兼容的格式。\n若为“可能是枚举”的字段，列出候选枚举值及占比。\n\n最终内容都输出为一个json对象，格式为（字段级与表级定义），字段含：\n{\n \"table_name\": \"标准化后的表名\",\n \"description\": \"表简短描述\",\n \"columns\": [{\n \"original_name\": \"原始名称\",\n \"standard_name\": \"标准化后的名称: 下划线命名，大小写字母、数字、下划线\",\n \"data_type\": \"数据类型限制为：number/string/datetime\",\n \"db_type\": \"数据库字段类型\",\n \"java_type\": \"java字段类型限制为: int/long/double/string/date\",\n \"nullable\": true/false,\n \"distinct_count_sample\": number,\n \"null_ratio_sample\": 0.x,\n \"is_enum_candidate\": true/false,\n \"description\": \"字段简短描述\",\n \"date_format\": \"转换成Date类型的pattern\"\n }]\n}\n\n约束与风格：\n\n若信息不足，请显式指出“信息不足”并给出补充数据需求清单。\n避免武断结论，用“可能 / 候选 / 建议”字样。\n不要捏造样本未出现的值。"
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},
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{
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"role": "user",
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"content": "导入记录ID: demo-import-001\n\n表头信息:\n- 品牌\n- 产品价类\n- 是否重点品牌\n- 系统外销售量(箱)\n- 系统外销售金额(万元)\n- 同期系统外销售量(箱)\n- 同期系统外销售金额(万元)\n\n示例数据:\nCSV样本预览:\n品牌,产品价类,是否重点品牌,系统外销售量(箱),系统外销售金额(万元),同期系统外销售量(箱),同期系统外销售金额(万元)\r\n白沙,一类,重点品牌,3332.406875,64283.5593333333,3123.693375,61821.7986666667\r\nnan,二类,重点品牌,1094.4707375,3859.69366666667,869.65725,3067.00966666667\r\nnan,三类,重点品牌,3965.0457375,8388.306,4401.6714875,8802.132\r\n宝岛,一类,否,39.934375,301.617666666667,30.5975,249.399666666667\r\n长白山,一类,重点品牌,2666.53775,12360.8306666667,1916.252,9051.672\r\nnan,二类,重点品牌,2359.910025,7671.26233333333,2335.2480875,7590.791\r\nnan,三类,重点品牌,1263.293875,2826.665,1590.750875,3503.083\r\n大前门,一类,否,81.5806875,343.721333333333,114.1179875,480.809333333333\r\nnan,三类,否,226.445225,319.975666666667,254.6595125,359.894\r\n大青山,二类,否,60.73525,209.415,60.2415,207.712666666667\n\n附加结构信息:\n{\n \"source\": \"excel\",\n \"file_name\": \"全国品牌.xlsx\",\n \"sheet_name\": \"Sheet1\"\n}"
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}
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],
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"temperature": 0.1,
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"max_tokens": 2048,
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}
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async with httpx.AsyncClient(timeout=httpx.Timeout(15.0)) as client:
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response = await client.post(API_URL, json=payload)
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print("Status:", response.status_code)
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try:
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data = response.json()
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except ValueError:
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print("Raw Body:", response.text)
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return
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print("Body:", data)
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try:
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schema = extract_schema(data)
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print("Table name:", schema.get("table_name"))
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except (KeyError, json.JSONDecodeError) as exc:
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print("Failed to parse schema:", exc)
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if __name__ == "__main__":
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asyncio.run(main())
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