# JRXML 生成代理

一个本地桌面应用程序，帮助非技术用户通过多轮自然语言对话创建 JasperReports 模板（JRXML）。

## 功能

- **多轮聊天**：通过对话优化报表 -- 添加列、更改标题、添加汇总
- **自动验证**：每次生成或修改后都会验证 JRXML
- **自动修正**：如果验证失败，代理会分析错误并自动修正（最多 3 次）
- **模板检索**：使用 Chroma 向量数据库检索相关的 JRXML 示例以获得更好的生成效果
- **下载**：导出已验证的、可供 JasperReports 使用的 JRXML 文件

## 架构

```
Streamlit 界面 (app.py)
    |
LangGraph 代理 (agent/)
    |-- retrieve (Chroma/embeddings)
    |-- generate (LLM)
    |-- validate (FastAPI service)
    |-- explain + correct (auto-fix loop)
    |-- modify (multi-turn edits)
    |
FastAPI 验证服务 (:8001)
    |-- Structural checks (field references, SQL, page dimensions)
    |-- XSD schema validation (if jasperreport.xsd available)
```

## 前置要求

- Python 3.11+
- 完整的编译验证需要：JDK 21 + JasperReports 7.0.6
- OpenAI 兼容的 API 密钥（或本地 Ollama）

## 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 配置环境

```bash
cp .env.example .env
```

编辑 `.env` 配置您的 API 密钥和偏好设置。

### 3. 初始化知识库

```bash
python scripts/init_kb.py
```

### 4. 启动验证服务

在一个终端中运行：
```bash
python -m uvicorn validation_service.main:app --port 8001
```

### 5. 启动 Streamlit 界面

在另一个终端中运行：
```bash
streamlit run app.py
```

在浏览器中打开 http://localhost:8501。

## 使用示例

第一轮 - 生成：
> "创建员工名册，包含 employee_id、name、department 和 hire_date 字段"

第二轮 - 修改：
> "在页脚添加页码"

第三轮 - 修改：
> "将标题改为 '2024 员工目录' 并加粗"

每一轮都会自动验证和修正 JRXML。

## 验证服务（当前限制）

由于完整的 JasperReports 7.0.6 编译需要 JDK 21，当前的验证执行以下检查：

1. 结构检查：字段声明一致性、SQL 查询存在性、页面尺寸、报表名称
2. XSD schema 验证：如果 `validation_service/schemas/jasperreport_7_0_6.xsd` 可用

要进行完整的编译验证，请将 `jasper-validator.jar` 放在 `validation_service/` 目录并更新 `main.py`。

## 测试

```bash
pytest tests/test_validation.py -v
pytest tests/test_agent.py -v
pytest tests/ -v
```

## 项目结构

```
jrxml-agent/
  app.py                     Streamlit 聊天界面
  agent/
    state.py                 AgentState 定义
    nodes.py                图节点（generate, validate, modify 等）
    graph.py                LangGraph 状态机
  backend/
    llm.py                  LLM 工厂（OpenAI / Ollama）
    embeddings.py           嵌入模型工厂
    validation.py           验证服务客户端
  validation_service/
    main.py                 FastAPI 验证服务器
    validate.bat            Windows 启动器
  data/
    sample_templates/       知识库的 JRXML 模板
    corrections/            错误修正案例
  scripts/
    init_kb.py              Chroma 知识库初始化脚本
  tests/
    test_validation.py      验证服务测试
    test_agent.py           代理集成测试
  db/chroma/                Chroma 持久化目录
  requirements.txt
  .env.example
  README.md
```

## 环境变量

| 变量 | 描述 | 默认值 |
|----------|-------------|---------|
| LLM_BACKEND | cloud 或 local | cloud |
| OPENAI_API_KEY | OpenAI API 密钥 | - |
| OPENAI_BASE_URL | API 基础 URL | https://api.openai.com/v1 |
| LLM_MODEL | 模型名称 | gpt-4o |
| LOCAL_LLM_MODEL | Ollama 模型 | qwen2.5-coder:7b |
| EMBED_BACKEND | local 或 cloud | local |
| LOCAL_EMBED_MODEL | 嵌入模型 | Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B |
| VALIDATION_SERVICE_URL | 验证端点 | http://localhost:8001/validate |
| CHROMA_PERSIST_DIR | Chroma 存储位置 | ./db/chroma |
| MAX_RETRY | 自动修正尝试次数 | 3 |