Profiles 与可靠性设计

内置 profiles

decision：

profile	说明
default	通用电话外呼意图分类策略
sales-intent	销售外呼意向决策，识别是否愿意继续沟通
renewal-intent	续费或续签场景意向决策
service-satisfaction	售后回访场景满意度、未解决事项与跟进意图决策
complaint-routing	投诉处理场景普通跟进、加急处理与转人工路由

extract：

profile	说明
default	通用字段抽取策略
customer-base	客户基础信息抽取，如姓名、年龄
customer-profile	客户资料抽取，如姓名、联系电话、年龄、城市
sales-intent	销售线索、偏好或跟进信息抽取
appointment-confirm	预约回访日期、时间段、主题和短信提醒抽取
service-feedback	售后满意度评分、问题描述和客户建议抽取
complaint-summary	投诉摘要、处理诉求和紧急程度抽取

小模型可靠性设计

服务默认面向 qwen3.5:2b 这类小体量本地模型，可靠性不依赖模型自觉：

• 结构化输出硬约束：每次请求都会按输入动态生成 JSON Schema 传给 Ollama format。 decision 的 key 用枚举限定在候选分支内，extract 的字段按声明类型生成可空 Schema， 从根上消灭字段名漂移、非法 key 和 JSON 尾部杂质。
• reason 先行：Schema 属性顺序固定为 reason → key/fields → confidence，Ollama 按该 顺序生成，让模型先写完分析再下结论，可显著降低小模型在否定句上的误判。
• 兜底可识别：Ollama 调用失败、返回非法 key 或缺失 fields 时，走关键词/原文兜底， 此时 confidence 固定为 0.3，reason 带「××兜底：」前缀，且会输出 decision-invalid-key / extract-invalid-fields 日志事件；不会出现「兜底 key 配模型高 置信度」的混合结果，调用方可按此识别降级答案。
• 兜底否定检测：关键词兜底的分支 key 子串匹配会跳过否定语境命中（「不愿意」不会 命中「愿意」分支），并按 key 长度降序匹配，否定句优先落到拒绝类分支。