1210b926c3a9c74d450ccb5cc1aef32f21a660c5
- MAX_RETRY: 3→5 (graph.py:35, nodes.py:25) with env override - Rolling continuation: _generate_with_continuation() auto-detects truncated JRXML and sends anchor-based continuation, max 3 rounds - JRXML extraction: regex/end-tag now namespace-prefix aware (ns0:jasperReport, ns:jasperReport, etc.) - All 5 generation nodes refactored to use continuation helper - Tests updated: scenario1 accepts ns-prefixed root, max_retry verifies graph termination - stop_reason capture + WARNING log on max_tokens truncation - Correction prompt now injects OCR context + layout schema
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 5 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
- 文件上传:支持图片(OCR识别)、PDF、Word、Excel、文本文件等
- 聊天粘贴/拖拽:支持直接在对话框中 Ctrl+V 粘贴或拖拽文件(图片/PDF/Excel/Word)
- 单据OCR识别:上传报表单据图片后自动提取所有字段(4策略优先级 + 置信度评分)
- 批注检测:识别手写单据上的圈选和箭头标记,自动定位用户要修改的字段
- 分层精确生成:A4 报表图片先提取布局 schema,再分 3 阶段(骨架→精调→字段映射)生成,避免 OCR 元素过多导致 prompt 溢出
- 下载:导出已验证的、可供 JasperReports 使用的 JRXML 文件
架构
前端 (Vue 3 + Vite, 端口 5173)
│ 聊天界面 + SSE 流式显示 + 文件上传/粘贴/拖拽
▼ HTTP + SSE
后端 API (FastAPI, 端口 8000)
│ REST 接口 + SSE 流式推送
│ 包装 LangGraph Agent ──► agent/
│ ├─ retrieve (Chroma/embeddings)
│ ├─ generate / generate_skeleton → refine_layout → map_fields (分层生成)
│ ├─ validate (FastAPI service)
│ ├─ explain + correct (auto-fix loop)
│ └─ modify (multi-turn edits)
▼
FastAPI 验证服务 (:8001)
└─ Structural checks + XSD schema validation
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
pip install -r requirements.txt
2. 配置环境
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
python scripts/init_kb.py
4. 启动服务
一键启动(推荐):双击 start.bat,自动启动验证服务、后端 API、前端开发服务器。停止用 stop.bat。
手动启动(需要三个终端):
# 终端 1 — 验证服务(必须先启动)
python -m uvicorn validation_service.main:app --port 8001 --host 0.0.0.0
# 终端 2 — 后端 API(SSE + REST)
python -m uvicorn api_server:app --port 8000 --host 0.0.0.0
# 终端 3 — 前端开发服务器
cd frontend && npm install && npm run dev
在浏览器中打开 http://localhost:5173。
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:
- 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
- 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
pytest tests/test_validation.py -v
pytest tests/test_agent.py -v
pytest tests/ -v
项目结构
jrxml-agent/
api_server.py FastAPI SSE 后端(REST + 流式推送)
start.bat 一键启动脚本
stop.bat 一键停止脚本
frontend/ Vue 3 + Vite 前端(聊天 UI)
src/
api/client.ts SSE 客户端 + fetch 封装
stores/ Pinia 状态管理(chat + session)
components/ 聊天界面组件(6 个)
agent/
state.py AgentState 定义(28 字段)
nodes.py 图节点(generate, generate_skeleton, refine_layout 等,18 节点)
graph.py LangGraph 状态机(含分层生成路由)
backend/
llm.py LLM 工厂(Anthropic SDK / OpenAI / Ollama)
logger.py 集中日志模块(JSON + trace_id)
embeddings.py 嵌入模型工厂
validation.py 验证服务客户端
rag_adapter.py RAG 语义搜索适配器
error_kb.py 错误自增长知识库
file_parser.py 文件解析器(PDF/DOCX/XLSX/XLS/DOC/图片/文本)
layout_analyzer.py A4 模板布局分析(含布局 schema 提取)
ocr_extractor.py OCR 字段精确提取(4 策略 + 置信度)
annotation_detector.py 批注检测(圈选 + 箭头 + OCR 关联)
session.py 会话持久化 CRUD
prompts/
loader.py Prompt 加载器(热重载)
*.md 10 个 Prompt 模板文件
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
logs/
app.log 应用日志(节点流转、路由、用户交互)
llm.log LLM 调用日志(完整 prompt / response)
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
test_e2e_ocr.py OCR 端到端测试
test_ocr_extraction.py OCR 字段提取单元测试
test_annotation_detector.py 批注检测测试
test_file_parser_formats.py 多格式解析测试
test_layered_generation.py 分层生成测试
requirements.txt
.env.example
README.md
环境变量
| 变量 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
| LLM_BACKEND | cloud 或 local | cloud |
| LLM_PROVIDER | openai 或 anthropic | openai |
| OPENAI_API_KEY | API 密钥(OpenAI 或 MiniMax) | - |
| OPENAI_BASE_URL | API 基础 URL | https://api.openai.com/v1 |
| ANTHROPIC_API_KEY | Anthropic 兼容 API 密钥(优先) | - |
| ANTHROPIC_BASE_URL | Anthropic 兼容 Base URL | https://api.minimaxi.com/anthropic |
| LLM_MODEL | 模型名称 | MiniMax-M2.7 |
| 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 | 5 |
| CONTEXT_MAX_TOKENS | 上下文压缩阈值 | 6000 |
| LOG_DIR | 日志目录 | ./logs |
| LOG_LEVEL | 日志级别 | DEBUG |
| SESSIONS_DIR | 会话持久化目录 | ./sessions |
Description
Languages
Python
85.5%
Vue
6.9%
TypeScript
5.4%
Java
1.8%
Shell
0.2%
Other
0.1%