feat(auto-reply): 优化自动回复逻辑和知识库功能

- 将默认回复详细程度从"detailed"调整为"medium"，前后端保持一致 - 新增话题切换检测逻辑，当用户主动要求换话题时提供引导回复 - 优化上下文处理机制，仅在指代型追问时注入历史对话，避免模型复读旧内容 - 改进知识库检索逻辑，区分自包含问题和指代型问题的上下文需求 - 完善知识库完整性指令，确保回复详细程度与知识展开程度一致 - 重构知识库重建逻辑，支持递归扫描子目录中的文件，修复索引为空的问题 - 增强素材匹配算法，引入强信号检测机制，避免仅凭模糊匹配误发素材 - 新增素材开场白AI生成功能，支持图片、视频、文档等类型智能描述 - 改进知识库重建通知，显示具体的文件数、分片数及失败统计信息
2026-06-26 14:25:35 +08:00
parent 1517be2a25
commit 849090a627
12 changed files with 809 additions and 40 deletions
--- a/config/types.go
+++ b/config/types.go
@@ -253,7 +253,7 @@ func NewDefaultAutoReplyConfig() AutoReplyConfig {
 			AudioAPIKey:    "",
 			TimeoutSeconds: 20,
 			EnableThinking: false,
-			ReplyDetail:    "detailed",
+			ReplyDetail:    "medium",
 			Temperature:    0,
 			MaxTokens:      700,
 		},
--- a/frontend/src/components/AutoReply.vue
+++ b/frontend/src/components/AutoReply.vue
@@ -1162,7 +1162,7 @@ function defaultConfig() {
      audioApiKey: '',
      timeoutSeconds: 20,
      enableThinking: false,
-      replyDetail: 'detailed',
+      replyDetail: 'medium',
      temperature: 0,
      maxTokens: 700
    },
@@ -2021,7 +2021,7 @@ function normalizeAIConfigBeforeSave() {
  // 语音网关与 vision/embedding/rerank 一致：audioBaseUrl 留空时不强写 DashScope，
  // 运行期由后端 audioRequestConfig 回退复用聊天网关。否则非 DashScope（如万川）会出现
  // 「DashScope URL + 万川聊天 Key」的错配导致鉴权失败。用户填了独立语音网关则保留其值。
-  if (!['concise', 'medium', 'detailed'].includes(form.ai.replyDetail)) form.ai.replyDetail = 'detailed'
+  if (!['concise', 'medium', 'detailed'].includes(form.ai.replyDetail)) form.ai.replyDetail = 'medium'
  if (looksLikeUrl(form.ai.audioApiKey)) {
    form.ai.audioApiKey = ''
    notify('语音 API Key 误填为 URL，已清空并复用主 API Key', 'warn', 'ai')
@@ -2453,7 +2453,21 @@ async function rebuildKnowledge() {
  try {
    if (!(await saveConfig('knowledge', true))) return
    const result = await RebuildKnowledgeIndex()
-    notify(result?.success ? '知识库索引已重建' : `重建失败: ${result?.message || ''}`, result?.success ? 'success' : 'error', 'knowledge')
+    if (result?.success) {
+      // 回显扫描到的文件数/分片数：0 个文件多半是知识目录放错或文件在未支持的格式里，
+      // 此时给出醒目提示而不是笼统的“已重建”，避免“点了没反应”的误解。
+      const fileCount = Number(result?.data?.fileCount ?? 0)
+      const chunkCount = Number(result?.data?.chunkCount ?? 0)
+      const failedCount = (result?.data?.failedFiles || []).length
+      if (fileCount === 0) {
+        notify('知识库索引已重建，但未扫描到任何知识文件，请确认知识目录和文件格式是否正确。', 'error', 'knowledge')
+      } else {
+        const failedSuffix = failedCount > 0 ? `，${failedCount} 个文件解析失败` : ''
+        notify(`知识库索引已重建：${fileCount} 个文件、${chunkCount} 个分片${failedSuffix}。`, failedCount > 0 ? 'error' : 'success', 'knowledge')
+      }
+    } else {
+      notify(`重建失败: ${result?.message || ''}`, 'error', 'knowledge')
+    }
    await loadStatus()
  } catch (err) {
    notify(`重建失败: ${err.message || err}`, 'error', 'knowledge')
--- a/frontend/src/main.js
+++ b/frontend/src/main.js
@@ -193,7 +193,7 @@ if (typeof window.go === 'undefined') {
            visionModel: 'qwen3-vl-plus',
            timeoutSeconds: 20,
            enableThinking: false,
-            replyDetail: 'detailed',
+            replyDetail: 'medium',
            temperature: 0,
            maxTokens: 700
          },
--- a/helper/auto_reply.go
+++ b/helper/auto_reply.go
@@ -191,6 +191,12 @@ func (e *AutoReplyEngine) processJob(job AutoReplyJob) {
 		return
 	}
 	e.rememberUserMessage(msg)
+	if isPureTopicSwitchMessage(msg.Content) {
+		if err := e.replyTextWithTimings(msg, topicSwitchGuidanceAnswer(), "topic_switch_guidance", nil, currentTimings()); err != nil {
+			e.setLastErrorWithScope(autoReplyErrorScopeRecords, "topic switch reply failed: "+err.Error())
+		}
+		return
+	}
 	if answer, ok := greetingAnswer(msg.Content); ok {
 		if err := sendAutoReplyText(uint32(msg.ClientID), msg.ConversationID, answer); err != nil {
 			e.handoffWithTimings(msg, "send_greeting_failed: "+err.Error(), nil, currentTimings())
--- a/helper/auto_reply_ai.go
+++ b/helper/auto_reply_ai.go
@@ -46,7 +46,7 @@ func (e *AutoReplyEngine) getConfig() config.AutoReplyConfig {
 		cfg.AI.MaxTokens = 700
 	}
 	if strings.TrimSpace(cfg.AI.ReplyDetail) == "" {
-		cfg.AI.ReplyDetail = "detailed"
+		cfg.AI.ReplyDetail = "medium"
 	}
 	if cfg.Knowledge.TopK <= 0 {
 		cfg.Knowledge.TopK = 3
@@ -69,8 +69,8 @@ func (e *AutoReplyEngine) askAI(question string, hits []KnowledgeChunk, msg auto
 		return nil, fmt.Errorf("AI模型未配置")
 	}
 	systemPrompt := buildAutoReplySystemPrompt(cfg)
-	msg.ContextText = e.recentContextPrompt(msg, 6)
-	userPrompt := buildAutoReplyUserPrompt(question, hits, msg, cfg.ReplyPolicy.UnknownAnswerToken)
+	msg.ContextText = e.contextPromptForQuestion(question, msg)
+	userPrompt := buildAutoReplyUserPrompt(question, hits, msg, cfg.ReplyPolicy.UnknownAnswerToken, cfg)
 	switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(cfg.AI.Provider)) {
 	case "local", "ollama":
 		return callOllamaChat(cfg.AI, systemPrompt, userPrompt)
@@ -88,7 +88,7 @@ func (e *AutoReplyEngine) askGeneralAI(question string, msg autoReplyMessage) (*
 		return nil, fmt.Errorf("AI模型未配置")
 	}
 	systemPrompt := buildGeneralAutoReplySystemPrompt(cfg)
-	msg.ContextText = e.recentContextPrompt(msg, 6)
+	msg.ContextText = e.contextPromptForQuestion(question, msg)
 	userPrompt := buildGeneralAutoReplyUserPrompt(question, msg)
 	switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(cfg.AI.Provider)) {
 	case "local", "ollama":
@@ -137,7 +137,7 @@ func buildAutoReplySystemPrompt(cfg config.AutoReplyConfig) string {
 	if token == "" {
 		token = "NO_ANSWER"
 	}
-	return prependAISystemPrompt(cfg, "你是企业微信客服。请基于提供的知识库片段，用自然亲切的语气回答客户问题。"+replyDetailInstruction(cfg)+"如果知识库里有详细内容，请完整展开说明，不要只列标题。知识库不足以确定答案时，只输出 "+token+"。不要编造政策、价格、承诺、库存或物流时效。客户要求人工、投诉、退款、合同、发票、赔偿或价格特殊审批时，也只输出 "+token+"。")
+	return prependAISystemPrompt(cfg, "你是企业微信客服。请基于提供的知识库片段，用自然亲切的语气回答客户问题。"+replyDetailInstruction(cfg)+knowledgeCompletenessInstruction(cfg)+"知识库不足以确定答案时，只输出 "+token+"。不要编造政策、价格、承诺、库存或物流时效。客户要求人工、投诉、退款、合同、发票、赔偿或价格特殊审批时，也只输出 "+token+"。")
 }

 func buildGeneralAutoReplySystemPrompt(cfg config.AutoReplyConfig) string {
@@ -184,12 +184,26 @@ func replyDetailInstruction(cfg config.AutoReplyConfig) string {
 	case "concise":
 		return "回复简洁直接，1-2句话说清楚核心内容即可。"
 	case "medium":
-		return "回复适度详细，2-4句话，说明关键信息和注意事项。"
+		return "回复适度详细，2-4句话，说明关键信息和注意事项，不要罗列大段条目。"
 	default:
 		return "回复详细充分，把知识库的相关内容完整说清楚，让客户能理解具体情况。语气要自然，像真人对话一样，不要用模板化的官方表达。"
 	}
 }

+// knowledgeCompletenessInstruction 控制"知识库片段要展开到多细"。
+// 这条指令必须与 replyDetailInstruction 一致，否则会出现"选了中等却仍写长文"的矛盾：
+// detailed 才要求完整展开；concise/medium 只挑与问题最相关的部分作答，避免又慢又被 max_tokens 截断。
+func knowledgeCompletenessInstruction(cfg config.AutoReplyConfig) string {
+	switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(cfg.AI.ReplyDetail)) {
+	case "concise":
+		return "只回答客户这一句问的内容，挑知识库里最相关的一点说清楚，不要把整段资料都搬出来。"
+	case "medium":
+		return "只针对客户当前的问题作答，从知识库里挑最相关的关键信息，不要把不相关的条目也一并列出。"
+	default:
+		return "如果知识库里有详细内容，请完整展开说明，不要只列标题。"
+	}
+}
+
 func effectiveReplyMaxTokens(cfg config.AIConfig) int {
 	maxTokens := cfg.MaxTokens
 	switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(cfg.ReplyDetail)) {
@@ -220,7 +234,7 @@ func buildGeneralAutoReplyUserPrompt(question string, msg autoReplyMessage) stri
 	b.WriteString("\n客户问题：")
 	b.WriteString(question)
 	if contextText := strings.TrimSpace(msg.ContextText); contextText != "" {
-		b.WriteString("\n\n最近对话上下文：\n")
+		b.WriteString("\n\n最近对话上下文（仅供理解称呼和承接，请只回答“客户问题”那一句，不要主动延续之前的话题）：\n")
 		b.WriteString(contextText)
 	}
 	b.WriteString("\n请直接给客户一条友好、可发送的回复。")
@@ -253,7 +267,7 @@ func buildNonTextAutoReplyUserPrompt(msg autoReplyMessage) string {
 	return b.String()
 }

-func buildAutoReplyUserPrompt(question string, hits []KnowledgeChunk, msg autoReplyMessage, noAnswerToken string) string {
+func buildAutoReplyUserPrompt(question string, hits []KnowledgeChunk, msg autoReplyMessage, noAnswerToken string, cfg config.AutoReplyConfig) string {
 	noAnswerToken = strings.TrimSpace(noAnswerToken)
 	if noAnswerToken == "" {
 		noAnswerToken = "NO_ANSWER"
@@ -268,14 +282,16 @@ func buildAutoReplyUserPrompt(question string, hits []KnowledgeChunk, msg autoRe
 	b.WriteString("\n客户问题：")
 	b.WriteString(question)
 	if contextText := strings.TrimSpace(msg.ContextText); contextText != "" {
-		b.WriteString("\n\n最近对话上下文：\n")
+		b.WriteString("\n\n最近对话上下文（仅供理解称呼和承接，请只回答“客户问题”那一句，不要主动延续之前的话题）：\n")
 		b.WriteString(contextText)
 	}
 	b.WriteString("\n\n知识库片段：\n")
 	for i, hit := range compactKnowledgeHitsForAI(hits) {
 		b.WriteString(fmt.Sprintf("[%d] 来源：%s 分数：%.3f\n%s\n\n", i+1, hit.Source, hit.Score, hit.Content))
 	}
-	b.WriteString("请基于上面的知识库片段回答客户问题。如果片段中有详细说明（比如具体步骤、标准、要求等），请完整地告诉客户，不要只列出标题。用自然的口语化表达，避免生硬的书面语。")
+	b.WriteString("请基于上面的知识库片段回答客户问题。")
+	b.WriteString(knowledgeCompletenessInstruction(cfg))
+	b.WriteString("用自然的口语化表达，避免生硬的书面语。")
 	if isGenericProductQuery(question) {
 		b.WriteString("如果客户询问全部产品、产品线或产品总览，请根据片段中能确定的内容整理产品/产品线清单；只列能确定的产品，不要说“knowledge库”“根据知识库”“知识库内容无法确定具体产品”，不要输出空的 Markdown 列表或连续星号。")
 	}
--- a/helper/auto_reply_context.go
+++ b/helper/auto_reply_context.go
@@ -149,6 +149,15 @@ func (e *AutoReplyEngine) previousUserQuestion(msg autoReplyMessage) string {
 	return ""
 }

+// contextPromptForQuestion 仅在当前问题是指代型追问时，才把历史对话注入 AI prompt。
+// 自包含问题（含“换话题”）不带历史，避免模型顺着旧话题继续答、甚至逐字复读上一条。
+func (e *AutoReplyEngine) contextPromptForQuestion(question string, msg autoReplyMessage) string {
+	if !questionReferencesContext(question) {
+		return ""
+	}
+	return e.recentContextPrompt(msg, 6)
+}
+
 func (e *AutoReplyEngine) recentContextPrompt(msg autoReplyMessage, maxEntries int) string {
 	entries := e.contextEntriesForMessage(msg)
 	if len(entries) == 0 {
@@ -184,14 +193,85 @@ func (e *AutoReplyEngine) recentContextPrompt(msg autoReplyMessage, maxEntries i
 }

 func (e *AutoReplyEngine) contextualSearchText(question string, msg autoReplyMessage) string {
-	contextText := e.recentContextPrompt(msg, 6)
 	question = strings.TrimSpace(question)
+	// 只有“指代型追问”（如“它多少钱”“刚才那个再说说”）才需要把历史对话拼进检索 query。
+	// 自包含问题（如“今天星期几”“换个话题”）一旦带上历史，会把上一个话题的知识高分召回，
+	// 导致顺着旧话题继续答，甚至在 temperature=0 时逐字复读上一条回复。
+	if !questionReferencesContext(question) {
+		return question
+	}
+	contextText := e.recentContextPrompt(msg, 6)
 	if contextText == "" {
 		return question
 	}
 	return contextText + "\n当前问题：" + question
 }

+// topicSwitchPhrases 是“客户主动要求换话题”的常见说法（短语本身不含新话题）。
+var topicSwitchPhrases = []string{
+	"换个话题", "换一个话题", "换个问题", "换一个问题", "换话题", "换个方向",
+	"聊点别的", "说点别的", "聊别的", "说别的", "不聊这个", "不说这个", "别聊这个", "别说这个",
+}
+
+// strongAnaphoraTokens 基本只在“追问上文”时出现，命中即视为指代型问题。
+var strongAnaphoraTokens = []string{
+	"它", "它们", "这个", "那个", "这款", "那款", "这种", "那种", "这台", "那台",
+	"上面", "刚才", "刚刚", "接着", "继续", "还有没有", "还有别的", "展开说",
+	"详细说", "多说点", "再说说", "具体点", "上一个", "上一条", "前面说", "之前说", "你说的",
+}
+
+// weakAnaphoraTokens 是较弱的指代词，仅在很短的问句里才视为追问，
+// 避免“今天他要不要来”这类自带主语的完整问题被误判为指代。
+var weakAnaphoraTokens = []string{"这", "那", "它", "这是", "那是", "这些", "那些"}
+
+// questionReferencesContext 判断当前问题是否依赖上文（指代型追问）。
+func questionReferencesContext(question string) bool {
+	text := normalizeGreetingText(question)
+	if text == "" {
+		return false
+	}
+	for _, token := range strongAnaphoraTokens {
+		if strings.Contains(text, normalizeGreetingText(token)) {
+			return true
+		}
+	}
+	if len([]rune(text)) <= 8 {
+		for _, token := range weakAnaphoraTokens {
+			if strings.Contains(text, normalizeGreetingText(token)) {
+				return true
+			}
+		}
+	}
+	return false
+}
+
+// isPureTopicSwitchMessage 判断消息是否“只是要求换话题”而没有带上新的问题。
+// 这类消息应给一句干净的引导，不能把上一个话题的知识或回复拖过来。
+func isPureTopicSwitchMessage(content string) bool {
+	text := normalizeGreetingText(content)
+	if text == "" {
+		return false
+	}
+	matched := false
+	for _, phrase := range topicSwitchPhrases {
+		normalized := normalizeGreetingText(phrase)
+		if strings.Contains(text, normalized) {
+			text = strings.ReplaceAll(text, normalized, "")
+			matched = true
+		}
+	}
+	if !matched {
+		return false
+	}
+	// 去掉切换短语和常见语气词后，几乎没有剩余内容，才算“纯换话题”。
+	text = strings.Trim(text, "吧把了啊呀呢嘛吗好的我们咱们来")
+	return len([]rune(text)) <= 2
+}
+
+func topicSwitchGuidanceAnswer() string {
+	return "好的，那咱们聊点别的。您还想了解些什么，直接发我就行。"
+}
+
 func (e *AutoReplyEngine) contextEntriesForMessage(msg autoReplyMessage) []autoReplyContextEntry {
 	key := e.contextKeyForMessage(msg)
 	e.mu.Lock()
--- a/helper/auto_reply_knowledge.go
+++ b/helper/auto_reply_knowledge.go
@@ -11,6 +11,7 @@ import (
 	"fmt"
 	"html"
 	"io"
+	"io/fs"
 	"math"
 	"os"
 	"os/exec"
@@ -111,19 +112,20 @@ func (e *AutoReplyEngine) rebuildKnowledgeIndex() (*KnowledgeIndex, error) {
 	if err := os.MkdirAll(root, 0755); err != nil {
 		return nil, err
 	}
-	entries, err := os.ReadDir(root)
+	// 递归遍历子目录（filepath.WalkDir）：知识库常按分类分文件夹组织
+	// （如 01_产品与设备/、03_售后支持/01_故障排查/），与素材扫描保持一致。
+	// 仅扫根目录会漏掉所有子目录文件，导致索引为空、向量召回失败。
+	walkErr := filepath.WalkDir(root, func(path string, d fs.DirEntry, err error) error {
 		if err != nil {
-		return nil, err
+			return nil // 单个条目出错跳过，不中断整体重建
 		}
-	for _, entry := range entries {
-		if entry.IsDir() {
-			continue
+		if d.IsDir() {
+			return nil
 		}
-		ext := strings.ToLower(filepath.Ext(entry.Name()))
-		if !isRootKnowledgeFile(entry.Name(), ext, allowed, cfg.Knowledge.IndexPath, cfg.Retrieval.EmbeddingIndexPath) {
-			continue
+		ext := strings.ToLower(filepath.Ext(d.Name()))
+		if !isRootKnowledgeFile(d.Name(), ext, allowed, cfg.Knowledge.IndexPath, cfg.Retrieval.EmbeddingIndexPath) {
+			return nil
 		}
-		path := filepath.Join(root, entry.Name())
 		chunks, err := parseKnowledgeFile(path, root)
 		if err != nil {
 			var warning knowledgeParseWarning
@@ -133,15 +135,19 @@ func (e *AutoReplyEngine) rebuildKnowledgeIndex() (*KnowledgeIndex, error) {
 				}
 			} else {
 				idx.FailedFiles = append(idx.FailedFiles, fmt.Sprintf("%s: %v", path, err))
-				continue
+				return nil
 			}
 		}
 		if len(chunks) == 0 {
 			idx.FailedFiles = append(idx.FailedFiles, fmt.Sprintf("%s: 未读取到可索引内容", path))
-			continue
+			return nil
 		}
 		idx.FileCount++
 		idx.Chunks = append(idx.Chunks, chunks...)
+		return nil
+	})
+	if walkErr != nil {
+		return nil, walkErr
 	}
 	idx.LastIndexedAt = time.Now().Unix()
 	indexPath := resolveAutoReplyPath(cfg.Knowledge.IndexPath)
--- a/helper/auto_reply_knowledge_test.go
+++ b/helper/auto_reply_knowledge_test.go
@@ -71,6 +71,53 @@ func TestRebuildKnowledgeIndexCountsOnlyRootKnowledgeFiles(t *testing.T) {
 	}
 }

+// TestRebuildKnowledgeIndexScansSubdirectories 锁住递归扫描行为：
+// 知识库按分类分文件夹组织时（文件在子目录里），重建必须把子目录里的文件
+// 一并索引。这是“重置索引后向量仍为空”那个问题的根因回归测试。
+func TestRebuildKnowledgeIndexScansSubdirectories(t *testing.T) {
+	dir := t.TempDir()
+	// 根目录故意不放任何知识文件，全部放进多层子目录。
+	files := map[string]string{
+		filepath.Join("01_产品", "数控机床", "VMC850规格.md"): "VMC850 立式加工中心，主轴转速 8000rpm。",
+		filepath.Join("03_售后", "故障排查", "常见故障.md"):    "报警 E01 表示伺服过载，请检查负载。",
+		filepath.Join("readme.txt"):                    "", // 空文件，应进 FailedFiles 不计入 FileCount
+	}
+	for rel, content := range files {
+		full := filepath.Join(dir, rel)
+		if err := os.MkdirAll(filepath.Dir(full), 0755); err != nil {
+			t.Fatalf("mkdir for %s: %v", rel, err)
+		}
+		if err := os.WriteFile(full, []byte(content), 0644); err != nil {
+			t.Fatalf("write %s: %v", rel, err)
+		}
+	}
+
+	cfg := config.NewDefaultAutoReplyConfig()
+	cfg.Knowledge.Directory = dir
+	cfg.Knowledge.IndexPath = filepath.Join(dir, "index.json")
+	cfg.Retrieval.EmbeddingIndexPath = filepath.Join(dir, "embedding_index.json")
+	engine := testAutoReplyEngine(cfg)
+
+	idx, err := engine.rebuildKnowledgeIndex()
+	if err != nil {
+		t.Fatalf("rebuildKnowledgeIndex failed: %v", err)
+	}
+	if idx.FileCount != 2 {
+		t.Fatalf("expected 2 indexed files from subdirectories, got %d (chunks=%d failed=%v)", idx.FileCount, len(idx.Chunks), idx.FailedFiles)
+	}
+	if len(idx.Chunks) == 0 {
+		t.Fatal("expected chunks from subdirectory files, got none")
+	}
+	// 确认子目录文件的相对路径作为 Source 被正确记录（用 / 分隔）。
+	sources := make(map[string]bool)
+	for _, chunk := range idx.Chunks {
+		sources[chunk.Source] = true
+	}
+	if !sources["01_产品/数控机床/VMC850规格.md"] {
+		t.Fatalf("expected nested source path recorded, got sources=%v", sources)
+	}
+}
+
 func TestParsePDFKnowledgeFileExtractsTextLayer(t *testing.T) {
 	path := filepath.Join(t.TempDir(), "text.pdf")
 	writeMinimalTextPDF(t, path, "AgentBox PDF content 123")
--- a/helper/auto_reply_material_caption.go
+++ b/helper/auto_reply_material_caption.go
@@ -0,0 +1,221 @@
+package main
+
+import (
+	"fmt"
+	"path/filepath"
+	"strings"
+	"sync"
+
+	"qiweimanager/config"
+)
+
+// materialCaptionGenerator 返回引擎当前可用的描述生成器。
+// 未配置 AI（BaseURL/Model 为空）时返回 nil，同步时整体跳过生成，
+// 素材沿用按类型的默认话术，不影响原有行为。
+func (e *AutoReplyEngine) materialCaptionGenerator() materialCaptionGenerator {
+	cfg := e.getConfig()
+	if strings.TrimSpace(cfg.AI.BaseURL) == "" || strings.TrimSpace(cfg.AI.Model) == "" {
+		return nil
+	}
+	aiCfg := cfg.AI
+	provider := strings.ToLower(strings.TrimSpace(cfg.AI.Provider))
+	return func(material AutoReplyMaterial, absPath string) (string, bool) {
+		switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(material.MaterialType)) {
+		case "image", "gif":
+			// 本地图片喂 vision 模型“看图说话”；ollama 的多模态格式不同，退回按标题生成。
+			if provider == "local" || provider == "ollama" {
+				return generateMaterialCaptionByChat(aiCfg, provider, materialCaptionTitleUserPrompt(material))
+			}
+			return generateMaterialCaptionFromImage(aiCfg, material, absPath)
+		case "video":
+			// 视频不便直接喂模型，用标题让 chat 模型生成。
+			return generateMaterialCaptionByChat(aiCfg, provider, materialCaptionTitleUserPrompt(material))
+		default:
+			// 文档/表格：抽取开头文字喂 chat 模型概括；抽不出就退回按标题生成。
+			excerpt := materialDocumentExcerpt(absPath)
+			return generateMaterialCaptionByChat(aiCfg, provider, materialCaptionDocumentUserPrompt(material, excerpt))
+		}
+	}
+}
+
+// applyMaterialCaptions 为需要的素材并发生成开场白，原地写回 synced。
+// 每个 goroutine 只写各自下标，互不重叠，无需加锁。
+func applyMaterialCaptions(materials []AutoReplyMaterial, root string, generate materialCaptionGenerator) {
+	targets := make([]int, 0, len(materials))
+	for i := range materials {
+		if materialNeedsCaptionGeneration(materials[i]) {
+			targets = append(targets, i)
+		}
+	}
+	if len(targets) == 0 {
+		return
+	}
+	const maxConcurrent = 3
+	sem := make(chan struct{}, maxConcurrent)
+	var wg sync.WaitGroup
+	for _, idx := range targets {
+		idx := idx
+		wg.Add(1)
+		sem <- struct{}{}
+		go func() {
+			defer wg.Done()
+			defer func() { <-sem }()
+			absPath := resolveAutoReplyMaterialPath(root, materials[idx].Path)
+			if caption, ok := generate(materials[idx], absPath); ok {
+				materials[idx].Caption = caption
+				materials[idx].CaptionSource = "ai"
+			}
+		}()
+	}
+	wg.Wait()
+}
+
+// materialNeedsCaptionGeneration 判断某条素材是否需要（重新）生成开场白。
+//   - manual：运营手写，绝不覆盖。
+//   - ai：已生成过，避免每次同步重复花费 token；需要刷新走专门入口。
+//   - 其它：caption 为空或仍是按类型的通用默认话术时才生成；
+//     运营在 JSON 里手填的非通用 caption（source 为空）视为人工，保留不动。
+func materialNeedsCaptionGeneration(material AutoReplyMaterial) bool {
+	switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(material.CaptionSource)) {
+	case "manual", "ai":
+		return false
+	}
+	caption := strings.TrimSpace(material.Caption)
+	return caption == "" || isGenericMaterialCaption(caption)
+}
+
+// isGenericMaterialCaption 判断 caption 是否为系统内置的通用默认话术（含历史版本）。
+func isGenericMaterialCaption(caption string) bool {
+	if isLegacyGenericMaterialCaption(caption) {
+		return true
+	}
+	norm := normalizeGreetingText(caption)
+	if norm == "" {
+		return true
+	}
+	for _, materialType := range []string{"image", "video", "gif", "file"} {
+		if normalizeGreetingText(defaultMaterialCaption(materialType)) == norm {
+			return true
+		}
+	}
+	return false
+}
+
+func generateMaterialCaptionFromImage(aiCfg config.AIConfig, material AutoReplyMaterial, absPath string) (string, bool) {
+	dataURL, err := imageDataURLFromFile(absPath)
+	if err != nil {
+		return "", false
+	}
+	result, err := callOpenAICompatibleVisionChat(aiCfg, materialCaptionSystemPrompt(), materialCaptionImageUserPrompt(material), dataURL)
+	if err != nil || result == nil {
+		return "", false
+	}
+	return sanitizeMaterialCaption(result.Answer)
+}
+
+func generateMaterialCaptionByChat(aiCfg config.AIConfig, provider string, userPrompt string) (string, bool) {
+	var (
+		result *AIResult
+		err    error
+	)
+	if provider == "local" || provider == "ollama" {
+		result, err = callOllamaChat(aiCfg, materialCaptionSystemPrompt(), userPrompt)
+	} else {
+		result, err = callOpenAICompatibleChat(aiCfg, materialCaptionSystemPrompt(), userPrompt)
+	}
+	if err != nil || result == nil {
+		return "", false
+	}
+	return sanitizeMaterialCaption(result.Answer)
+}
+
+func materialCaptionSystemPrompt() string {
+	return "你是企业微信里的真人客服，现在要把一份资料顺手发给客户。请写一句自然口语的开场白，" +
+		"要求：①只有一句话，不超过40字；②像微信里随手发东西时说的话，亲切自然，不要书面腔和客服模板腔" +
+		"（不要用“您好”“为您提供”“请查收”这类）；③结合资料内容点出这是什么、对客户有什么用；" +
+		"④不要编造资料里没有的信息；⑤只输出这句话本身，不要加引号、解释或多余标点。"
+}
+
+func materialCaptionImageUserPrompt(material AutoReplyMaterial) string {
+	return fmt.Sprintf("这是一张要发给客户的图片，标题是「%s」。请先看图片实际内容，再写一句发图时的自然开场白。", strings.TrimSpace(material.Title))
+}
+
+func materialCaptionDocumentUserPrompt(material AutoReplyMaterial, excerpt string) string {
+	title := strings.TrimSpace(material.Title)
+	label := materialTypeLabel(material.MaterialType)
+	excerpt = strings.TrimSpace(excerpt)
+	if excerpt == "" {
+		return fmt.Sprintf("这是一份要发给客户的%s，标题是「%s」。请根据标题写一句发送时的自然开场白。", label, title)
+	}
+	return fmt.Sprintf("这是一份要发给客户的%s，标题是「%s」。以下是它开头部分的内容节选：\n%s\n请结合内容写一句发送时的自然开场白。", label, title, excerpt)
+}
+
+func materialCaptionTitleUserPrompt(material AutoReplyMaterial) string {
+	return fmt.Sprintf("这是一个要发给客户的%s，标题是「%s」。请根据标题写一句发送时的自然开场白。", materialTypeLabel(material.MaterialType), strings.TrimSpace(material.Title))
+}
+
+func materialTypeLabel(materialType string) string {
+	switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(materialType)) {
+	case "image":
+		return "图片"
+	case "video":
+		return "视频"
+	case "gif":
+		return "动图"
+	default:
+		return "文件"
+	}
+}
+
+// materialDocumentExcerpt 复用知识库解析器抽取文档开头文字，供模型概括。
+// 不支持的格式（如 .pptx）会解析失败，返回空串，调用方退回按标题生成。
+func materialDocumentExcerpt(absPath string) string {
+	chunks, err := parseKnowledgeFile(absPath, filepath.Dir(absPath))
+	if err != nil || len(chunks) == 0 {
+		return ""
+	}
+	var builder strings.Builder
+	for _, chunk := range chunks {
+		title := strings.TrimSpace(chunk.Title)
+		content := strings.TrimSpace(chunk.Content)
+		if title != "" {
+			if builder.Len() > 0 {
+				builder.WriteString("\n")
+			}
+			builder.WriteString(title)
+		}
+		if content != "" {
+			if builder.Len() > 0 {
+				builder.WriteString(" ")
+			}
+			builder.WriteString(content)
+		}
+		if len([]rune(builder.String())) >= 600 {
+			break
+		}
+	}
+	return truncateText(strings.TrimSpace(builder.String()), 800)
+}
+
+// sanitizeMaterialCaption 清洗模型输出：去包裹引号、压成单行、挡掉异常输出，限制长度。
+func sanitizeMaterialCaption(raw string) (string, bool) {
+	text := strings.TrimSpace(raw)
+	if text == "" {
+		return "", false
+	}
+	text = strings.Trim(text, "\"'“”‘’ \t\r\n")
+	text = strings.Join(strings.Fields(text), " ")
+	if text == "" {
+		return "", false
+	}
+	if strings.Contains(strings.ToUpper(text), "NO_ANSWER") {
+		return "", false
+	}
+	if runes := []rune(text); len(runes) > 60 {
+		text = strings.TrimSpace(string(runes[:60]))
+	}
+	if text == "" {
+		return "", false
+	}
+	return text, true
+}
--- a/helper/auto_reply_materials.go
+++ b/helper/auto_reply_materials.go
@@ -21,6 +21,11 @@ type AutoReplyMaterial struct {
 	MaterialType     string   `json:"materialType"`
 	Path             string   `json:"path"`
 	Caption          string   `json:"caption"`
+	// CaptionSource 标记 caption 的来源：
+	//   "ai"     —— 同步时由模型自动生成；重新同步可被再次刷新。
+	//   "manual" —— 运营手工编写；重新同步绝不覆盖。
+	//   ""       —— 未知/历史数据；按需生成。
+	CaptionSource string `json:"captionSource,omitempty"`
 	Priority      int    `json:"priority"`
 	Enabled       bool   `json:"enabled"`
 }
@@ -93,8 +98,10 @@ func (e *AutoReplyEngine) collectMaterialMatches(materials []AutoReplyMaterial,
 			continue
 		}
 		path := resolveAutoReplyMaterialPath(root, material.Path)
-		score := materialMatchScore(searchText, material, hasSendIntent)
-		if score <= 0 {
+		score, strong := materialMatchScoreDetailed(searchText, material, hasSendIntent)
+		// 必须命中过强信号（整词关键词/问句模板，或整串标题/文件名）才算候选；
+		// 仅靠 2-gram 模糊片段凑分的弱命中直接丢弃，避免误发。
+		if score <= 0 || !strong {
 			continue
 		}
 		if _, err := os.Stat(path); err != nil {
@@ -211,12 +218,16 @@ func loadAutoReplyMaterials(indexPath string) ([]AutoReplyMaterial, error) {
 	return normalizeAutoReplyMaterials(list), nil
 }

+// materialCaptionGenerator 根据素材本身（含已解析的绝对路径）生成一句开场白。
+// 返回 ok=false 表示本条生成失败/跳过，调用方应保留原 caption 不动。
+type materialCaptionGenerator func(material AutoReplyMaterial, absPath string) (caption string, ok bool)
+
 func (e *AutoReplyEngine) syncAutoReplyMaterials() (autoReplyMaterialSyncResult, error) {
 	cfg := e.getConfig()
-	return syncAutoReplyMaterials(cfg.Materials.Directory, cfg.Materials.IndexPath)
+	return syncAutoReplyMaterials(cfg.Materials.Directory, cfg.Materials.IndexPath, e.materialCaptionGenerator())
 }

-func syncAutoReplyMaterials(root string, indexPath string) (autoReplyMaterialSyncResult, error) {
+func syncAutoReplyMaterials(root string, indexPath string, generateCaption materialCaptionGenerator) (autoReplyMaterialSyncResult, error) {
 	result := autoReplyMaterialSyncResult{
 		Directory: resolveAutoReplyPath(root),
 		IndexPath: resolveAutoReplyPath(indexPath),
@@ -270,6 +281,11 @@ func syncAutoReplyMaterials(root string, indexPath string) (autoReplyMaterialSyn
 		return strings.ToLower(synced[i].Title) < strings.ToLower(synced[j].Title)
 	})

+	// 在写盘前为需要的素材生成开场白；generateCaption 为 nil（如未配置 AI 或单测）时整体跳过。
+	if generateCaption != nil {
+		applyMaterialCaptions(synced, result.Directory, generateCaption)
+	}
+
 	if err := os.MkdirAll(filepath.Dir(result.IndexPath), 0755); err != nil {
 		return result, err
 	}
@@ -435,7 +451,17 @@ func normalizeAutoReplyMaterials(items []AutoReplyMaterial) []AutoReplyMaterial
 }

 func materialMatchScore(searchText string, material AutoReplyMaterial, hasSendIntent bool) int {
+	score, _ := materialMatchScoreDetailed(searchText, material, hasSendIntent)
+	return score
+}
+
+// materialMatchScoreDetailed 在打分之外额外返回 strong：是否命中过“强信号”。
+// 强信号 = 整词关键词/问句模板命中，或整串标题/文件名命中。
+// 仅靠 2-gram 模糊片段（fuzzyMaterialTokenScore）凑出的分数不算强信号——
+// 这类弱命中只用于在多个强匹配之间排序，不能单独触发发送，避免误发。
+func materialMatchScoreDetailed(searchText string, material AutoReplyMaterial, hasSendIntent bool) (int, bool) {
 	score := 0
+	strong := false
 	for _, keyword := range append(material.Keywords, material.QuestionPatterns...) {
 		keyword = strings.ToLower(strings.TrimSpace(keyword))
 		if keyword == "" || isGenericMaterialIntentToken(keyword) {
@@ -443,19 +469,21 @@ func materialMatchScore(searchText string, material AutoReplyMaterial, hasSendIn
 		}
 		if strings.Contains(searchText, keyword) {
 			score += 10
+			strong = true
 		}
 	}
 	for _, field := range []string{material.Title, filepath.Base(material.Path), strings.TrimSuffix(filepath.Base(material.Path), filepath.Ext(material.Path))} {
 		field = strings.ToLower(strings.TrimSpace(field))
-		if field != "" && strings.Contains(searchText, field) {
+		if field != "" && len([]rune(field)) >= 2 && strings.Contains(searchText, field) {
 			score += 4
+			strong = true
 		}
 		score += fuzzyMaterialTokenScore(searchText, field)
 	}
 	if hasSendIntent && score > 0 {
 		score += 3
 	}
-	return score
+	return score, strong
 }

 func isBroadAllMaterialRequest(query string) bool {
--- a/helper/auto_reply_test.go
+++ b/helper/auto_reply_test.go
@@ -473,7 +473,7 @@ func TestSyncAutoReplyMaterialsAddsRemovesAndKeepsExistingConfig(t *testing.T) {
 		t.Fatalf("write existing index: %v", err)
 	}

-	result, err := syncAutoReplyMaterials(dir, indexPath)
+	result, err := syncAutoReplyMaterials(dir, indexPath, nil)
 	if err != nil {
 		t.Fatalf("syncAutoReplyMaterials failed: %v", err)
 	}
@@ -847,6 +847,214 @@ func TestSpecificMaterialRequestSendsOnlyBestMatch(t *testing.T) {
 	}
 }

+// TestFuzzyOnlyMatchDoesNotSendMaterial 锁住“强信号门槛”：
+// 客户问句只与素材长标题切出的 2-gram 片段（如“数字”）模糊相交，
+// 没有整词关键词/整串标题命中时，不应误发素材。
+func TestFuzzyOnlyMatchDoesNotSendMaterial(t *testing.T) {
+	dir := t.TempDir()
+	if err := os.WriteFile(filepath.Join(dir, "企业级AI数字员工宣传手册.pptx"), []byte("file"), 0644); err != nil {
+		t.Fatalf("write material: %v", err)
+	}
+	indexPath := filepath.Join(dir, "materials.json")
+	materials := autoReplyMaterialsFile{Materials: []AutoReplyMaterial{{
+		ID:           "ai-worker-brochure",
+		Title:        "企业级AI数字员工宣传手册",
+		Keywords:     []string{"企业级AI数字员工", "AI数字员工", "宣传手册"},
+		MaterialType: "file",
+		Path:         "企业级AI数字员工宣传手册.pptx",
+		Enabled:      true,
+	}}}
+	data, err := json.Marshal(materials)
+	if err != nil {
+		t.Fatalf("marshal materials: %v", err)
+	}
+	if err := os.WriteFile(indexPath, data, 0644); err != nil {
+		t.Fatalf("write materials index: %v", err)
+	}
+
+	cfg := config.NewDefaultAutoReplyConfig()
+	cfg.Materials.Directory = dir
+	cfg.Materials.IndexPath = indexPath
+	cfg.Materials.MaxPerReply = 2
+	engine := testAutoReplyEngine(cfg)
+
+	// “数字证书”与标题只在“数字”这个 2-gram 上相交，属于弱命中，应被门槛挡掉。
+	if matches := engine.matchMaterials("发我数字证书的资料", "发我数字证书的资料", nil); len(matches) != 0 {
+		t.Fatalf("expected fuzzy-only match to be rejected, got %#v", matches)
+	}
+}
+
+func TestMaterialNeedsCaptionGeneration(t *testing.T) {
+	cases := []struct {
+		name     string
+		material AutoReplyMaterial
+		want     bool
+	}{
+		{"manual never regenerated", AutoReplyMaterial{Caption: "随手写的", CaptionSource: "manual"}, false},
+		{"ai not regenerated", AutoReplyMaterial{Caption: "已生成", CaptionSource: "ai"}, false},
+		{"empty caption needs", AutoReplyMaterial{MaterialType: "file"}, true},
+		{"typed default needs", AutoReplyMaterial{Caption: defaultMaterialCaption("image"), MaterialType: "image"}, true},
+		{"legacy generic needs", AutoReplyMaterial{Caption: "我把相关资料直接发你。"}, true},
+		{"hand-written kept", AutoReplyMaterial{Caption: "这是AgentBox产线实拍图，您看下整体布局～"}, false},
+	}
+	for _, tc := range cases {
+		if got := materialNeedsCaptionGeneration(tc.material); got != tc.want {
+			t.Fatalf("%s: materialNeedsCaptionGeneration = %v, want %v", tc.name, got, tc.want)
+		}
+	}
+}
+
+func TestSanitizeMaterialCaption(t *testing.T) {
+	if got, ok := sanitizeMaterialCaption("  “这是产品图，您看下～”  "); !ok || got != "这是产品图，您看下～" {
+		t.Fatalf("expected quotes/space stripped, got %q ok=%v", got, ok)
+	}
+	if got, ok := sanitizeMaterialCaption("第一行\n第二行"); !ok || got != "第一行 第二行" {
+		t.Fatalf("expected newline collapsed to single line, got %q ok=%v", got, ok)
+	}
+	if _, ok := sanitizeMaterialCaption("   "); ok {
+		t.Fatal("expected blank input to be rejected")
+	}
+	if _, ok := sanitizeMaterialCaption("NO_ANSWER"); ok {
+		t.Fatal("expected NO_ANSWER token to be rejected")
+	}
+	long := strings.Repeat("描述", 50)
+	got, ok := sanitizeMaterialCaption(long)
+	if !ok || len([]rune(got)) > 60 {
+		t.Fatalf("expected long caption truncated to <=60 runes, got %d runes ok=%v", len([]rune(got)), ok)
+	}
+}
+
+func TestApplyMaterialCaptionsOnlyFillsTargets(t *testing.T) {
+	materials := []AutoReplyMaterial{
+		{Path: "a.jpg", MaterialType: "image", Caption: defaultMaterialCaption("image")},
+		{Path: "b.jpg", MaterialType: "image", Caption: "运营手写不能动", CaptionSource: "manual"},
+		{Path: "c.jpg", MaterialType: "image", Caption: "上次生成的", CaptionSource: "ai"},
+	}
+	calls := 0
+	generate := func(material AutoReplyMaterial, absPath string) (string, bool) {
+		calls++
+		return "生成给-" + material.Path, true
+	}
+	applyMaterialCaptions(materials, t.TempDir(), generate)
+
+	if calls != 1 {
+		t.Fatalf("expected generator called once (only the default-caption item), got %d", calls)
+	}
+	if materials[0].Caption != "生成给-a.jpg" || materials[0].CaptionSource != "ai" {
+		t.Fatalf("expected a.jpg regenerated and marked ai, got %#v", materials[0])
+	}
+	if materials[1].Caption != "运营手写不能动" || materials[1].CaptionSource != "manual" {
+		t.Fatalf("manual caption must be preserved, got %#v", materials[1])
+	}
+	if materials[2].Caption != "上次生成的" {
+		t.Fatalf("existing ai caption must not be regenerated, got %#v", materials[2])
+	}
+}
+
+func TestApplyMaterialCaptionsKeepsOriginalOnFailure(t *testing.T) {
+	materials := []AutoReplyMaterial{
+		{Path: "a.jpg", MaterialType: "image", Caption: defaultMaterialCaption("image")},
+	}
+	generate := func(material AutoReplyMaterial, absPath string) (string, bool) {
+		return "", false // 模拟生成失败
+	}
+	applyMaterialCaptions(materials, t.TempDir(), generate)
+
+	if materials[0].Caption != defaultMaterialCaption("image") || materials[0].CaptionSource != "" {
+		t.Fatalf("expected failed generation to leave caption untouched, got %#v", materials[0])
+	}
+}
+
+// TestSyncAutoReplyMaterialsGeneratesCaptionsEndToEnd 串起整条同步链路（mock 生成器，不调真实 AI）：
+// 真实落盘文件 → 扫描发现 → 经过生成器 → 写回 materials.json → 重新加载校验。
+func TestSyncAutoReplyMaterialsGeneratesCaptionsEndToEnd(t *testing.T) {
+	dir := t.TempDir()
+	// 新图片素材：无既有索引，应被生成器赋予描述。
+	if err := os.WriteFile(filepath.Join(dir, "产线实拍.jpg"), []byte("jpg"), 0644); err != nil {
+		t.Fatalf("write image material: %v", err)
+	}
+	// 运营手写 caption 的素材：必须原样保留，不被生成覆盖。
+	if err := os.WriteFile(filepath.Join(dir, "报价单.pdf"), []byte("pdf"), 0644); err != nil {
+		t.Fatalf("write manual material: %v", err)
+	}
+	indexPath := filepath.Join(dir, "materials.json")
+	existing := autoReplyMaterialsFile{Materials: []AutoReplyMaterial{{
+		ID:            "manual-quote",
+		Title:         "报价单",
+		Keywords:      []string{"报价单", "报价"},
+		MaterialType:  "file",
+		Path:          "报价单.pdf",
+		Caption:       "这是最新报价，您过下目～",
+		CaptionSource: "manual",
+		Priority:      5,
+		Enabled:       true,
+	}}}
+	data, err := json.Marshal(existing)
+	if err != nil {
+		t.Fatalf("marshal existing: %v", err)
+	}
+	if err := os.WriteFile(indexPath, data, 0644); err != nil {
+		t.Fatalf("write existing index: %v", err)
+	}
+
+	// mock 生成器：记录被生成的素材路径，返回可识别的描述。
+	var generated []string
+	generate := func(material AutoReplyMaterial, absPath string) (string, bool) {
+		generated = append(generated, material.Path)
+		if _, statErr := os.Stat(absPath); statErr != nil {
+			t.Errorf("generator got unreadable absPath %q: %v", absPath, statErr)
+		}
+		return "看下这张「" + material.Title + "」～", true
+	}
+
+	result, err := syncAutoReplyMaterials(dir, indexPath, generate)
+	if err != nil {
+		t.Fatalf("sync failed: %v", err)
+	}
+	if result.Total != 2 {
+		t.Fatalf("expected 2 materials total, got %#v", result)
+	}
+
+	// 只有新图片应触发生成，手写素材不触发。
+	if len(generated) != 1 || generated[0] != "产线实拍.jpg" {
+		t.Fatalf("expected only the new image to be generated, got %#v", generated)
+	}
+
+	got, err := loadAutoReplyMaterials(indexPath)
+	if err != nil {
+		t.Fatalf("reload synced materials: %v", err)
+	}
+	byPath := make(map[string]AutoReplyMaterial, len(got))
+	for _, item := range got {
+		byPath[item.Path] = item
+	}
+
+	image, ok := byPath["产线实拍.jpg"]
+	if !ok {
+		t.Fatalf("image material missing after sync: %#v", got)
+	}
+	if image.Caption != "看下这张「产线实拍」～" || image.CaptionSource != "ai" {
+		t.Fatalf("expected generated caption marked ai, got %#v", image)
+	}
+
+	manual, ok := byPath["报价单.pdf"]
+	if !ok {
+		t.Fatalf("manual material missing after sync: %#v", got)
+	}
+	if manual.Caption != "这是最新报价，您过下目～" || manual.CaptionSource != "manual" {
+		t.Fatalf("manual caption must survive sync untouched, got %#v", manual)
+	}
+
+	// 再同步一次：ai 描述已存在，不应重复调用生成器。
+	generated = nil
+	if _, err := syncAutoReplyMaterials(dir, indexPath, generate); err != nil {
+		t.Fatalf("second sync failed: %v", err)
+	}
+	if len(generated) != 0 {
+		t.Fatalf("expected no regeneration on second sync, got %#v", generated)
+	}
+}
+
 func TestPromptLeakageAnswerIsSanitized(t *testing.T) {
 	answer := "您好，我是企业微信智能客服。\n话语规则：只用第一人称，不要说本系统、本AI。你的目标是让客户感觉自己在和这家公司的人对话。根据知识库回答。"
 	cfg := config.NewDefaultAutoReplyConfig()
@@ -1585,6 +1793,64 @@ func TestContextualSearchTextIncludesRecentQuestion(t *testing.T) {
 	}
 }

+// 自包含问题（如“今天星期几”）不应把上一个话题的对话拼进检索 query，
+// 否则会把旧话题的知识高分召回，导致顺着旧话题继续答。
+func TestContextualSearchTextSkipsContextForSelfContainedQuestion(t *testing.T) {
+	withTestContextCachePath(t)
+	cfg := config.NewDefaultAutoReplyConfig()
+	engine := testAutoReplyEngine(cfg)
+	prev := autoReplyMessage{ClientID: 7, RobotID: "robot-user", ConversationID: "S:robot-user_customer-user", FromWxID: "customer-user", Content: "IRB 1200是什么"}
+	engine.rememberUserMessage(prev)
+	engine.rememberAssistantMessage(prev, "IRB 1200是一款紧凑型6轴工业机器人，重复定位精度±0.02mm。")
+
+	question := "今天星期几"
+	searchText := engine.contextualSearchText(question, autoReplyMessage{ClientID: 7, RobotID: "robot-user", ConversationID: "S:robot-user_customer-user", FromWxID: "customer-user", Content: question})
+	if searchText != question {
+		t.Fatalf("self-contained question should not carry previous topic into search, got %q", searchText)
+	}
+	if strings.Contains(searchText, "IRB") {
+		t.Fatalf("search text leaked previous topic: %q", searchText)
+	}
+}
+
+func TestQuestionReferencesContext(t *testing.T) {
+	cases := []struct {
+		question string
+		want     bool
+	}{
+		{"它多少钱", true},        // 它多少钱
+		{"这个怎么用", true},  // 这个怎么用
+		{"刚才那个再说说", true}, // 刚才那个再说说
+		{"继续", true},                    // 继续
+		{"今天星期几", false}, // 今天星期几
+		{"你们有什么产品", false}, // 你们有什么产品
+		{"换个话题吧", false}, // 换个话题吧
+	}
+	for _, c := range cases {
+		if got := questionReferencesContext(c.question); got != c.want {
+			t.Errorf("questionReferencesContext(%q)=%v, want %v", c.question, got, c.want)
+		}
+	}
+}
+
+func TestIsPureTopicSwitchMessage(t *testing.T) {
+	cases := []struct {
+		content string
+		want    bool
+	}{
+		{"换个话题吧", true},          // 换个话题吧
+		{"我们聊点别的", true},    // 我们聊点别的
+		{"不聊这个了", true},          // 不聊这个了
+		{"换个话题，你们产品多少钱", false}, // 换个话题，你们产品多少钱（带了新问题）
+		{"今天星期几", false},         // 今天星期几
+	}
+	for _, c := range cases {
+		if got := isPureTopicSwitchMessage(c.content); got != c.want {
+			t.Errorf("isPureTopicSwitchMessage(%q)=%v, want %v", c.content, got, c.want)
+		}
+	}
+}
+
 func TestImageRecognitionContentEntersNormalReplyFlow(t *testing.T) {
 	withTestContextCachePath(t)
 	restoreClients := setTestIdentifiedClients(t, map[uint32]string{7: "robot-user"})
@@ -2363,8 +2629,8 @@ func TestFastAutoReplyDefaults(t *testing.T) {
 	if cfg.AI.MaxTokens != 700 {
 		t.Fatalf("expected 700 max tokens, got %d", cfg.AI.MaxTokens)
 	}
-	if cfg.AI.ReplyDetail != "detailed" {
-		t.Fatalf("expected detailed reply detail, got %s", cfg.AI.ReplyDetail)
+	if cfg.AI.ReplyDetail != "medium" {
+		t.Fatalf("expected medium reply detail, got %s", cfg.AI.ReplyDetail)
 	}
 	if cfg.AI.EnableThinking {
 		t.Fatal("expected thinking to be disabled by default")
--- a/85
+++ b/85
@@ -0,0 +1,85 @@
+我：【这是什么啊；】
+ai：【pp 您好，看您问“这是什么”，结合咱们刚才聊的上下文，您指的应该就是 **IRB 1200** 这款紧凑型 6 轴工业机器人吧？
+
+简单来说，它是专门为在狭小空间里干高精度、高灵活性活儿设计的。因为重复定位精度能达到±0.02mm，负载能力也不错，所以在现代智能工厂里特别受欢迎，像上下料、装配、打磨去毛刺、检测还有包装这些场景都能胜任。
+
+为了让您更清楚它的具体情况，我把它的核心参数、运动能力以及操作维护的重点给您详细展开说说：
+
+**1. 规格型号与硬指标**
+这款机器人主要有两个细分型号，您可以根据现场需求选：
+*   **型号区分**：分别是 **IRB 1200-5/0.9** 和 **IRB 1200-7/0.7**。
+    *   **负载能力**：前者的额定负载是 5kg，后者是 7kg（最大负载都能到 7kg）。
+    *   **工作范围**：5kg 款的工作半径是 901mm，7kg 款是 703mm。
+    *   **自重与安装**：本体重量都是 25kg，非常轻便。安装方式特别灵活，地面、壁挂、倾斜甚至倒置安装都没问题。
+    *   **防护等级**：标准版是 IP40；如果您环境比较恶劣（比如有铸造粉尘），还有可选的 IP67“铸造专家版”。
+    *   **控制系统与电源**：支持 IRC5 或者更先进的 OmniCore 控制器。电源要求是三相 AC 380V（±10%），额定功率大概 1.5kW。
+    *   **速度性能**：最大 TCP 速度可达 2.5 m/s，标准周期时间（1kg 负载下）≤ 0.38 秒，效率很高。
+
+**2. 运动灵活性（6 轴设计）**
+它的动作非常舒展，适合复杂角度作业：
+*   **轴 1（基座旋转）** 和 **轴 4（腕部旋转）**：都能转 ±170°；
+*   **轴 2（大臂摆动）**：范围 ±130°；
+*   **轴 3（小臂摆动）**：范围 -70° 到 +80°；
+*   **轴 5（腕部摆动）**：范围 ±120°；
+*   **轴 6（腕部翻转）**：甚至能转 ±360°，这点在处理复杂工件时特别有用。
+
+**3. 操作与安全红线（非常重要）**
+如果您打算操作或接触这台设备，有几点安全规定必须记牢：
+*   **人员资质**：操作、维护或编程的人员**必须经过专业培训并考核合格**，未经授权绝对不能进入工作区。
+*   **模式切换**：进入工作区域前，必须把机器人切到**手动模式**并关闭伺服。调试程序时，强烈建议先用 **T1 模式（减速手动）**，确认安全后再切自动模式。严禁在自动模式下打开安全门。
+*   **安全装置**：一定要用好示教器上的】
+
+我：【换个话题把】
+ai：【哈哈，pp 您这话题转得够快！刚才咱们正聊到 IRB 1200 的操作安全红线，特别是关于“安全装置”那块还没说完，我就顺着这点跟您展开讲讲吧，毕竟这可是保命的关键，马虎不得。
+
+接上回说的，操作这台机器人时，**示教器上的“安全锁”（也就是常说的 Deadman switch）一定要用好**。这是个防止误动作的保险，您手一松或者握得太紧，机器人都可能停住，确保只有在您完全掌控下它才动。
+
+除了这个，还有几条硬性的安全规矩和操作细节，我得给您交代清楚：
+
+**1. 进工作区前的“铁律”**
+只要您打算进入机器人的工作区域，必须先把机器人切换到**手动模式**，并且把伺服电源关掉。千万别在自动模式下还开着安全门就进去，那是绝对禁止的。进去之前，还得确认围栏、安全门、光栅这些保护装置都是完好的，而且处于启用状态。
+
+**2. 调试程序的正确姿势**
+如果您是在调试新程序，强烈建议先用 **T1 模式（减速手动）** 跑一遍。这个模式下速度慢，就算有意外也容易反应。等确认逻辑没问题、周围安全了，再切到自动模式去批量生产。调试时还可以用“单步执行”功能，一行一行地检查动作和信号逻辑，稳当得很。
+
+**3. 日常巡检不能少**
+为了让设备长久稳定运行，有些检查是每天、每周甚至每月都要做的：
+*   **每班必查**：看看本体有没有磕碰、油污或螺丝松动；检查电缆和气管有没有破损、缠绕，接头紧不紧；听听关节运行时有没有异响。
+*   **每周维护**：给各轴的润滑点按周期加注润滑脂；摸摸减速机温度，正常运行不能超过 70℃。
+*   **每月/每半年**：每月清理一下控制柜滤网的灰尘；每半年检查一下编码器电池的电压，不行就得换，不然断电后位置数据可能会丢。
+
+**4. 万一报警了咋办？**
+要是屏幕上跳出报警代码，别慌，对照着处理就行：
+*   如果是 **10017（急停被按下）** 或 **10013（安全门打开）**，那就复位急停按钮或者关好安全门，确认安全后再重新上电。
+*   要是 **20032（轴未校准）**，就得重新执行校准程序。
+*   遇到 **38001（电机温度过高）**，可能是负载太重或散热不好，试着降低速度或改善通风。
+*   如果是 **50056（关节速度超限）**，检查一下程序里的速度设置，把倍率降下来。
+
+这些细节虽然琐碎，但都是保证咱们工厂安全高效运行的基础。您看这部分内容够详细不？要是想了解怎么具体编写程序（比如用 RAPID 语言写指令、定义工具数据那些），我也可以接着给您唠唠！】
+我：【今天星期几】
+ai:【哈哈，pp 您这话题转得够快！刚才咱们正聊到 IRB 1200 的操作安全红线，特别是关于“安全装置”那块还没说完，我就顺着这点跟您展开讲讲吧，毕竟这可是保命的关键，马虎不得。
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+接上回说的，操作这台机器人时，**示教器上的“安全锁”（也就是常说的 Deadman switch）一定要用好**。这是个防止误动作的保险，您手一松或者握得太紧，机器人都可能停住，确保只有在您完全掌控下它才动。
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+除了这个，还有几条硬性的安全规矩和操作细节，我得给您交代清楚：
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+**1. 进工作区前的“铁律”**
+只要您打算进入机器人的工作区域，必须先把机器人切换到**手动模式**，并且把伺服电源关掉。千万别在自动模式下还开着安全门就进去，那是绝对禁止的。进去之前，还得确认围栏、安全门、光栅这些保护装置都是完好的，而且处于启用状态。
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+**2. 调试程序的正确姿势**
+如果您是在调试新程序，强烈建议先用 **T1 模式（减速手动）** 跑一遍。这个模式下速度慢，就算有意外也容易反应。等确认逻辑没问题、周围安全了，再切到自动模式去批量生产。调试时还可以用“单步执行”功能，一行一行地检查动作和信号逻辑，稳当得很。
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+**3. 日常巡检不能少**
+为了让设备长久稳定运行，有些检查是每天、每周甚至每月都要做的：
+*   **每班必查**：看看本体有没有磕碰、油污或螺丝松动；检查电缆和气管有没有破损、缠绕，接头紧不紧；听听关节运行时有没有异响。
+*   **每周维护**：给各轴的润滑点按周期加注润滑脂；摸摸减速机温度，正常运行不能超过 70℃。
+*   **每月/每半年**：每月清理一下控制柜滤网的灰尘；每半年检查一下编码器电池的电压，不行就得换，不然断电后位置数据可能会丢。
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+**4. 万一报警了咋办？**
+要是屏幕上跳出报警代码，别慌，对照着处理就行：
+*   如果是 **10017（急停被按下）** 或 **10013（安全门打开）**，那就复位急停按钮或者关好安全门，确认安全后再重新上电。
+*   要是 **20032（轴未校准）**，就得重新执行校准程序。
+*   遇到 **38001（电机温度过高）**，可能是负载太重或散热不好，试着降低速度或改善通风。
+*   如果是 **50056（关节速度超限）**，检查一下程序里的速度设置，把倍率降下来。
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+这些细节虽然琐碎，但都是保证咱们工厂安全高效运行的基础。您看这部分内容够详细不？要是想了解怎么具体编写程序（比如用 RAPID 语言写指令、定义工具数据那些），我也可以接着给您唠唠！】