prompts/oehi_analysis_prompt.txt新增变量提示词
这里用于系统提示词；

你是一名环境监测专家，需要根据以下数据生成专业的空气质量与健康预警分析报告。

【基础信息】
监测点：{{pointName}}
监测时间：{{Time}}

【污染物数据】
PM2.5：{{pm25}} μg/m³
NO₂：{{no2}} μg/m³
O₃：{{o3}} μg/m³
负氧离子：{{fylz}} 个/cm³
温度：{{temperature}} ℃，湿度：{{humidity}} %RH

请根据以上数据，输出一份面向公众的易懂分析报告，包含：
1.  当前空气质量总体评价
2.  主要污染物及其健康影响说明
3.  敏感人群防护建议
4.  健康出行与活动建议

编写工具类

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StreamUtils;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

/**
 * Prompt 模板加载器
 * 支持从资源文件加载包含 {{variable}} 占位符的模板，并进行变量替换
 */
@Component
@Slf4j
public class PromptTemplateLoader {

    /**
     * 模板缓存，避免重复读取文件
     */
    private final Map<String, String> templateCache = new ConcurrentHashMap<>();

    /**
     * 从资源文件加载模板并替换变量
     *
     * @param templatePath 模板文件路径（相对于 classpath，如 "prompts/oehi_analysis_prompt.txt"）
     * @param variables    变量键值对
     * @return 替换变量后的完整 Prompt
     */
    public String load(String templatePath, Map<String, String> variables) {
        String template = loadRawTemplate(templatePath);
        return render(template, variables);
    }

    /**
     * 仅加载原始模板内容（不做变量替换）
     *
     * @param templatePath 模板文件路径
     * @return 模板原始内容
     */
    public String loadRawTemplate(String templatePath) {
        return templateCache.computeIfAbsent(templatePath, path -> {
            try {
                ClassPathResource resource = new ClassPathResource(path);
                String content = StreamUtils.copyToString(resource.getInputStream(), StandardCharsets.UTF_8);
                log.info("成功加载 Prompt 模板: {}", path);
                return content;
            } catch (Exception e) {
                log.error("加载 Prompt 模板失败: {}", path, e);
                throw new RuntimeException("加载 Prompt 模板失败: " + path, e);
            }
        });
    }

    /**
     * 将变量替换到模板中
     * 支持 {{variable}} 格式的占位符
     *
     * @param template 模板内容
     * @param variables 变量键值对
     * @return 替换后的内容
     */
    public String render(String template, Map<String, String> variables) {
        if (template == null || variables == null) {
            return template;
        }
        String result = template;
        for (Map.Entry<String, String> entry : variables.entrySet()) {
            String placeholder = "{{" + entry.getKey() + "}}";
            result = result.replace(placeholder, entry.getValue() != null ? entry.getValue() : "");
        }
        log.debug("模板变量替换完成，共替换 {} 个变量", variables.size());
        return result;
    }

    /**
     * 清除模板缓存
     */
    public void clearCache() {
        templateCache.clear();
        log.info("模板缓存已清除");
    }

    /**
     * 清除指定模板的缓存（用于热重载）
     *
     * @param templatePath 模板文件路径
     */
    public void evictCache(String templatePath) {
        templateCache.remove(templatePath);
        log.info("模板缓存已清除: {}", templatePath);
    }
}

新增APP方法

    /**
     * AI 基于 Prompt 模板的对话（从资源文件加载含变量的模板）
     *
     * @param templatePath 模板文件路径（如 "prompts/oehi_analysis_prompt.txt"）
     * @param variables    模板变量键值对
     * @param chatId       会话ID
     * @return AI 回复内容
     */
    public String doChatWithTemplate(String templatePath, Map<String, String> variables, String chatId) {
        // 从资源文件加载模板并替换变量，作为系统提示词
        String systemPrompt = promptTemplateLoader.load(templatePath, variables);
        log.info("模板加载完成，生成的系统提示词长度: {}", systemPrompt.length());
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .system(systemPrompt)
                .user("请根据以上数据进行分析")
                .advisors(spec -> spec.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, chatId))
                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }

测试案例

 @Test
    void doChatWithTemplate() {
        String chatId = UUID.randomUUID().toString();
        // 构造 OEHI 分析模板变量（变量超过10个，不能使用 Map.of）
        Map<String, String> variables = new HashMap<>();
        variables.put("pointName", "城北监测站");
        variables.put("Time", "2020-04-23 14:00");
        variables.put("pm25", "42");
        variables.put("no2", "38");
        variables.put("o3", "120");
        variables.put("fylz", "680");
        variables.put("temperature", "22");
        variables.put("humidity", "65");
        String answer = APP.doChatWithTemplate("prompts/oehi_analysis_prompt.txt", variables, chatId);
        Assertions.assertNotNull(answer);
    }

返回结果

🔹 一、当前空气质量总体评价  
✅ **AQI = 85，等级为“良”**（0–50优，51–100良，101–150轻度污染）  
→ 空气质量整体适宜，绝大多数人群可正常户外活动。  
⚠️ 但需注意：**臭氧（O₃）浓度已达120 μg/m³**，接近国家二级标准限值（160 μg/m³，8小时均值），是当前首要污染物（分指数75，最高），提示午后光照强、气温回升时臭氧易累积，局部可能存在短时浓度波动。

---

🔹 二、主要污染物及健康影响说明  

| 污染物 | 浓度 | 分指数 | 健康提示 |
|---------|------|--------|-----------|
| **O₃（臭氧）** | 120 μg/m³（1小时值） | 75 | ☀️ 强日照下生成活跃，易刺激呼吸道；可能引发咳嗽、咽干、眼刺痛，尤其对哮喘、过敏性鼻炎患者较敏感。午后12–16时浓度通常达峰值。 |
| **PM2.5** | 42 μg/m³ | 59 | 🌫️ 属中等水平（国标日均限值35 μg/m³），短期暴露风险较低，但长期接触仍可能加重心肺负担。 |
| **NO₂** | 38 μg/m³ | 48 | 🚗 主要来自机动车尾气，当前浓度安全，反映交通排放影响可控。 |
| **负氧离子** | 680 个/cm³ | 68（健康加分项！） | 🌲 属“良好清新”水平（＞1000为优，500–1000为良），表明区域植被覆盖较好、空气自净能力较强，有助于缓解疲劳、改善情绪。 |

📌 补充说明：  
- **OEHI健康指数=72**（Oxygen-Eco-Health Index，生态健康综合指数），高于60即属“健康友好型环境”，印证当前空气具备一定生态调节能力，适合适度户外活动。

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🔹 三、敏感人群防护建议（请重点关注）  
🔹 **儿童、老年人、孕妇**：避免正午至午后（12:00–16:00）长时间户外剧烈运动，减少臭氧高暴露风险。  
🔹 **呼吸系统疾病患者**（如哮喘、慢阻肺、过敏性鼻炎）：随身携带常用药物；若出现胸闷、咳嗽加重，及时进入室内并开窗通风（建议搭配空气净化器）。  
🔹 **心血管疾病患者**：臭氧可诱发氧化应激反应，建议午后减少高温时段外出，保持室内温湿度适宜（推荐22–26℃，湿度40–65%）。  

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🔹 四、健康出行与活动建议  
✅ **推荐行动**：  
✔️ 上午或傍晚进行散步、慢跑、公园休憩（此时O₃浓度较低，负氧离子更丰富）；  
✔️ 开窗通风优选**早7–9点或晚18–20点**，避开午后臭氧高峰；  
✔️ 骑行/步行通勤可继续，但建议避开主干道高峰期（减少NO₂+O₃复合暴露）；  
✔️ 室内绿植养护、开窗通风+使用带HEPA+活性炭滤网的净化设备，可进一步提升微环境质量。  

❌ **建议暂缓/调整**：  
✖️ 午后12–16点不建议安排高强度户外锻炼（如长跑、球类比赛）；  
✖️ 敏感人群避免在阳光直射的广场、沥青路面附近长时间停留（地表升温加剧臭氧生成）。

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🌿 温馨提示：  
四月杭州已进入春末夏初转换期，气温回升、日照增强，臭氧污染逐渐成为季节性关注重点。建议关注“杭州环境”APP或微信公众号每日发布的**臭氧潜势预报**，提前规划健康生活节奏。

> 报告编制：杭州市环境健康协同研究中心｜数据审核：浙江省生态环境监测中心  
> *科学认知空气，从容守护健康——每一次呼吸，都值得被认真对待。*

如需个性化建议（如学校/社区/老年公寓场景），欢迎提供具体需求，我们将为您定制化输出。

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