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建设网站细节,慧聪网官网首页,wordpress分页太丑,青岛网页制作案例LobeChat待办事项提取与提醒功能实现 在日常使用聊天工具时#xff0c;我们常常会随口说一句#xff1a;“记得提醒我明天开会”或者“下周要交报告”。这些话听起来像是对 AI 的一次普通请求#xff0c;但如果说完就忘#xff0c;那它不过是一段被淹没在对话流中的信息碎…LobeChat待办事项提取与提醒功能实现在日常使用聊天工具时我们常常会随口说一句“记得提醒我明天开会”或者“下周要交报告”。这些话听起来像是对 AI 的一次普通请求但如果说完就忘那它不过是一段被淹没在对话流中的信息碎片。真正有价值的是让 AI 不仅“听见”还能“记住”并“行动”。这正是当前智能助手进化的关键一步——从被动应答走向主动服务。LobeChat 作为一款基于 Next.js 构建的开源聊天框架支持多模型接入如 GPT、Claude、通义千问等和插件扩展机制为实现这一跃迁提供了理想土壤。通过在其架构中嵌入待办事项提取与提醒系统我们可以将零散的对话转化为可追踪、可执行的任务流显著提升其在个人效率与团队协作场景下的实用性。待办事项提取从自然语言到结构化任务要让 AI “理解”哪些话是任务指令本质上是一个自然语言理解NLU问题具体属于信息抽取范畴。核心目标是从非结构化文本中识别出具有动作意图和时间节点的语句并将其转换为机器可处理的数据格式。比如用户输入“别忘了后天上午十点给客户打电话”我们需要从中抽取出动作内容给客户打电话时间后天上午10点 → 归一化为2025-04-07T10:00:0008:00意图类型提醒类任务这个过程通常包含四个阶段意图识别 实体抽取 时间归一化 结构化输出首先判断这句话是否表达了创建任务的意图。常见的触发词包括“提醒我”、“记得”、“务必”、“别忘了”、“安排一下”等。虽然不能仅靠关键词匹配来下结论否则容易误判但在轻量级实现中它可以作为第一道过滤器。接着进行实体识别定位任务动作和时间表达式。对于简单场景正则表达式配合启发式规则已足够应对大部分口语化描述而在高精度需求下则建议使用 SpaCy 或 HuggingFace 的 NER 模型进行训练定制。最棘手的部分在于时间归一化。“明天下午三点”看似明确但它的实际时间依赖于当前日期和上下文。直接用dateutil.parser.parse解析这类相对时间往往失败率较高。更可靠的做法是引入专业库例如 JavaScript 中的 Chrono 或 Python 中的parsedatetime它们专门针对模糊时间表达式做了大量语义解析优化。最终输出一个标准 JSON 格式的任务对象{ content: 给客户打电话, raw_input: 别忘了后天上午十点给客户打电话, scheduled_time: 2025-04-07T10:00:0008:00, created_at: 2025-04-05T15:30:00Z, status: pending }下面是一个简化版的 Python 实现示例from datetime import datetime import re import parsedatetime as pdt def extract_todo(text: str): trigger_words [提醒, 记得, 要做, 计划, 安排, 务必, 别忘了] if not any(word in text for word in trigger_words): return None # 粗略提取任务动词后的主体内容可根据语法树进一步优化 task_match re.search(r(?:提醒|记得|要做|务必)[\s\S]*?(?[。]|$), text) if not task_match: return None raw_task task_match.group() # 使用 parsedatetime 进行时间归一化 cal pdt.Calendar() time_struct, parse_status cal.parse(text) if not parse_status: return None scheduled_time datetime(*time_struct[:6]) return { content: raw_task.strip(), raw_input: text, scheduled_time: scheduled_time.isoformat(), created_at: datetime.now().isoformat(), status: pending } # 示例调用 user_input 记得提醒我明天下午三点开会 task extract_todo(user_input) print(task)工程建议生产环境不推荐纯规则方案。可考虑将 NLU 能力封装为独立微服务采用预训练模型 规则兜底策略在准确率与性能间取得平衡。插件化集成在 LobeChat 中注入任务感知能力LobeChat 的一大优势是其开放的插件系统允许开发者以低侵入方式扩展功能。我们将待办事项提取逻辑封装为一个插件使其能监听每条用户消息自动分析并响应任务请求。该插件的核心职责如下接收用户输入消息调用 NLU 模块判断是否为任务指令若命中则持久化存储任务并注册提醒向用户返回可视化反馈如任务卡片或确认提示以下是 TypeScript 编写的插件骨架代码// todo-extractor.plugin.ts import { Plugin } from lobe-chat-plugin; const TodoExtractorPlugin: Plugin { name: todo-extractor, displayName: 待办事项提取器, description: 自动识别并保存用户的待办任务, async onMessage(message) { const { content, sessionId, userId } message; // 异步调用远程 NLU 服务或本地函数 const todoItem await callNLUService(content); if (!todoItem) return null; // 非任务语句跳过处理 // 存储任务至数据库 await saveTask({ ...todoItem, sessionId, userId, plugin: this.name, }); // 注册定时提醒异步执行避免阻塞主流程 scheduleReminder(todoItem.scheduled_time, { userId, taskId: todoItem.id, message: 您有一项任务即将开始${todoItem.content} }); // 返回友好提示 return { type: text, content: ✅ 已为您添加任务“${todoItem.content}”将在 ${formatTime(todoItem.scheduled_time)} 提醒您。 }; } }; export default TodoExtractorPlugin;几个关键设计点值得注意非阻塞性插件逻辑不应拖慢主消息流尤其是 NLU 分析和调度注册应异步执行上下文感知可通过sessionId和历史消息判断代词指代关系例如“把这个事改到周五”中的“这个事”需回溯前文隐私保护任务内容可能涉及敏感信息建议启用加密存储或提供“仅本地处理”模式可配置性允许用户关闭特定类型的自动识别或设置提醒提前量如提前10分钟弹窗。此外前端还可渲染富媒体响应例如展示任务卡片、日历视图或操作按钮完成/延期/删除从而提升交互体验。定时提醒机制让 AI 主动发声如果说任务提取是“听懂”那么提醒就是“行动”。没有主动通知的能力AI 就只是个记性差的秘书。理想的提醒系统需要满足几个条件准时、可靠、可恢复、可扩展。常见实现方案对比方案优点缺点适用场景node-cron简单易用适合原型开发单机运行无法分布式部署小规模个人应用Redis ZSET 轮询支持延迟队列天然分布需维护轮询服务有一定延迟中大型系统BullMQ / Celery成熟的任务队列支持重试、优先级运维复杂度上升高可用要求场景对于 LobeChat 这类 Web 应用推荐采用BullMQ Redis构建任务调度中心。它不仅能精确控制执行时间还具备断电重启后自动恢复未完成任务的能力。基本工作流程如下任务创建时计算其提醒时间戳将任务推入延迟队列delayed jobBullMQ Worker 在指定时间触发回调回调函数通过 WebSocket 向客户端推送提醒更新任务状态为“已提醒”。示例代码Node.js// scheduler.js import { Queue, Worker } from bullmq; import IORedis from ioredis; import { sendNotification } from ./notifications; const connection new IORedis(process.env.REDIS_URL); // 创建延迟队列 const reminderQueue new Queue(reminders, { connection }); function scheduleReminder(timeISO, payload) { const delay new Date(timeISO).getTime() - Date.now(); reminderQueue.add(reminder, payload, { delay, removeOnComplete: true, removeOnFail: 1000, }); } // 启动 worker 监听任务 new Worker(reminders, async (job) { await sendNotification(job.data); }, { connection }); // notifications.js function sendNotification({ userId, message }) { // 假设已集成 Socket.IO global.io.to(userId).emit(reminder, { type: task_reminder, content: message, timestamp: new Date().toISOString() }); }通知通道可根据平台能力灵活选择Web 端WebSocket 实时弹窗移动端Push Notification如 Firebase Cloud Messaging备用通道邮件、短信网关同时建议记录提醒日志便于后续审计与故障排查。系统架构与典型流程整个系统的组件协作如下图所示graph TD A[用户终端] -- B[LobeChat Web UI] B -- C{对话路由引擎} C --|启用插件| D[待办事项提取插件] D -- E[NLU服务 / 规则引擎] E -- F[结构化任务数据] F -- G[数据库 MongoDB/PostgreSQL] F -- H[延迟队列 Redis/BullMQ] H -- I{Worker 触发} I -- J[通知服务] J -- K[WebSocket 推送] J -- L[Email/SMS] K -- A L -- A典型的用户交互流程如下用户输入“提醒我明天上午十点提交报销单。”消息经由前端发送至服务端路由引擎将其转发给「待办事项提取插件」插件调用 NLU 模块成功识别任务内容与时间时间归一化后生成 ISO 时间戳写入数据库任务被加入延迟队列设定次日 10:00 触发到达时间点Worker 执行回调通过 WebSocket 向用户推送提醒用户收到浏览器弹窗“您有一项任务即将开始提交报销单。”点击确认后任务状态更新为“已完成”。设计考量与实践建议在真实落地过程中还需关注以下几点性能优化对高频会话场景避免对每条消息都执行完整 NLU 分析可先通过关键词粗筛再对候选语句做深度解析插件调用可配置开关供用户按需启用。上下文理解增强支持跨消息引用例如用户“我要写一份周报。”用户“提醒我周五下午五点前完成。”此时第二条消息中的“完成”应关联到前一条任务。可结合对话状态跟踪DST技术维护当前活跃任务栈。错误恢复与容灾服务器重启后需从数据库加载所有statuspending的任务重新注册到队列可设置心跳检测机制定期校准即将到期的任务。用户体验细节首次使用时引导授权通知权限提供快捷指令管理界面支持查看、编辑、删除任务允许自然语言修改任务如“把刚才的会议改成四点”。展望从对话界面到任务中枢今天的 LobeChat 已不再只是一个聊天窗口而是逐步演变为用户的数字任务中枢。通过模块化设计我们将 NLU、插件系统与任务调度有机结合实现了从“你说我听”到“你言我行”的跨越。未来的发展方向值得期待双向同步日历服务与 Google Calendar、Outlook 深度集成实现任务自动上日程大模型驱动的任务建议基于历史行为分析主动提出“今天是否需要完成上周未结项的任务”优先级智能排序结合截止时间、任务长度、用户习惯生成每日待办推荐列表语音文字多模态输入支持语音输入任务并在移动端跨设备提醒。当 AI 不仅能理解我们的语言更能预测我们的需求、管理我们的时间那种感觉才真正接近“助理”的定义。而这一切正始于一个小小的待办事项提取功能。创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考