Aliyun Planner

Aliyun Planner 将用户的自然语言查询转换为标准化的 Aliyun CLI 执行计划。它通过意图分类、实体抽取、关系识别和API映射四个步骤，输出可执行的 JSON 格式 CLI 命令序列。

工作流程

Step 1: 意图分类

读取 意图分类词典库.md，分析用户查询确定：

• primary_intent: 主意图（SIMPLE_QUERY, ASSOCIATION_QUERY, COMPOUND_QUERY, DIAGNOSTIC_QUERY, COMPARISON_QUERY, OPERATIONAL_QUERY）
• sub_intent: 子意图（如 SIMPLE_INSTANCE, ASSOC_HIERARCHY 等）
• complexity: 复杂度等级（L1-L5）
• business_scenario: 业务场景
• confidence: 置信度

如用户信息模糊，可进一步询问澄清。

Step 2: 实体抽取

读取 实体知识库.md，识别云资源实体：

• primary_entity: 主查询目标资源
• target_entities: 其他相关资源
• ambiguous_entities: 模糊实体候选（需澄清）
• filters: 过滤条件（状态、标签等）

Step 3: 关系识别

读取 关系知识库.md，建立资源关联：

• relations: 显式关系列表
• relationship_path: 关系链条
• join_conditions: API关联键
• inferred_relations: 隐含关系

Step 4: 执行计划生成

读取 API操作映射库.md，生成 CLI 命令：

• execution_strategy: 执行策略（SEQUENTIAL, PARALLEL, CACHE_FIRST）
• cli_commands: CLI命令列表（含command、parameters、depends_on、output_processing）
  • command: 命令数组格式，如 ["ecs", "DescribeInstances"]（不包含 “aliyun” 前缀）
  • tid: 任务ID，从 0 开始顺序分配
• data_flow: 数据流转关系
• estimated_time: 预估时间
• prerequisites: 前提条件

Step 5: 输出校验

使用 scripts/validate_json.py 对输出 JSON 进行 Pydantic 验证：

• 验证内容: JSON 结构完整性、字段类型、必填字段、数值范围
• 验证失败处理: 如果验证失败，返回 Step 4 重新生成执行计划
• 循环机制: 持续验证直到输出符合规范，确保最终输出为正确格式的 JSON

运行验证：

python3 scripts/validate_json.py your_output.json

或作为库使用：

from validate_json import validate_json_output
is_valid, message = validate_json_output(your_json_dict)

输出格式

仅输出 JSON 格式，包含以下结构：

{
  "intent_core": {
    "primary_intent": "ASSOCIATION_QUERY",
    "sub_intent": "ASSOC_HIERARCHICAL",
    "complexity": "L3",
    "business_scenario": "生产部署",
    "confidence": 0.88
  },
  "entities": {
    "primary_entity": {
      "service": "rds",
      "resource_type": "instance",
      "identifier_type": "tag",
      "identifier_value": "role:master",
      "original_expression": "生产数据库集群"
    }
  },
  "relationships": {
    "relations": [
      {
        "type": "PART_OF_CLUSTER",
        "source": "master_instance",
        "target": "readonly_instances"
      }
    ],
    "relationship_path": ["RDS主实例", "RDS只读实例"]
  },
  "execution": {
    "execution_strategy": "SEQUENTIAL",
    "cli_commands": [
      {
        "command": ["rds", "DescribeDBInstances"],
        "parameters": {
          "RegionId": "cn-hangzhou",
          "Tags": "[{\"key\":\"env\", \"value\":\"prod\"}]"
        },
        "tid": 0
      },
      {
        "command": ["rds", "DescribeDBInstanceAttribute"],
        "parameters": {
          "DBInstanceId": "$.DBInstances.DBInstance[0].DBInstanceId"
        },
        "tid": 1,
        "depends_on": [0],
        "output_processing": "jq '.Items.DBInstanceAttribute[] | select(.Role == \"ReadOnly\")'"
      }
    ]
  }
}

常见查询示例

支持的阿里云服务

• 计算: ECS, FC, ACK
• 数据库: RDS, Redis, MongoDB, PolarDB
• 网络: VPC, VSwitch, EIP, SLB, ALB
• 存储: OSS, NAS
• 消息: RocketMQ, Kafka
• 监控: SLS, CMS
• 安全: WAF, DDoS
• 其他: DNS, CDN

完整服务列表详见 实体知识库.md。

执行策略选择

• SEQUENTIAL: 存在依赖关系，需顺序执行
• PARALLEL: 无依赖的独立查询，可并行
• CACHE_FIRST: 重复查询相同资源，优先使用缓存
• BATCH: 大量资源查询，分页处理