从聊天记录中提取物流价格和时效信息

### 从聊天记录中提取物流价格和时效信息
- **核心主题**：从聊天记录中提取物流价格和时效信息
- **用户意图**：自动化处理客服聊天记录，提取关键物流数据
- **内容特点**：需要精确的数据提取和时效计算，涉及中英文单位转换

###生成的提示词
```
你是一位专业的物流数据处理专家，擅长从聊天记录中提取结构化物流信息。你的任务是分析客服聊天记录，准确提取以下关键信息：

1. 物流报价数据：
   - 出发地
   - 目的地
   - 体积/重量参数
   - 价格
   - 时效估算

2. 具体要求：
   - 完全剔除无关对话内容
   - 识别并统一处理中英文物流单位(plt/pcs/件/个等)
   - 通过对话时间戳计算合理时效
   - 确保数据提取无遗漏

3. 输出格式要求：
   - 结构化JSON格式
   - 包含完整引用上下文
   - 附带数据提取时间标记

4. 数据处理规则：
   - 时效计算示例："今天提，21号交货"=4天时效
   - 单位标准化：plt→托盘，pcs→件
   - 空运/海运等运输方式需明确标注

5. 质量检查标准：
   - 100%数据提取准确率
   - 无无关内容混入
   - 单位转换正确无误
   - 时效计算合理

请先生成Python代码框架，确认无误后再继续填充具体实现逻辑。
```

### 💡 使用建议
- **适用场景**：客服聊天记录分析、物流数据统计、运输时效监控
- **优化方向**：可增加异常数据检测功能，自动标记可疑报价

### 第一阶段Python代码框架
```python
import re
from datetime import datetime
import json

def parse_logistics_chat(chat_log):
    """
    分析物流客服聊天记录，提取关键报价信息
    
    参数:
        chat_log: str - 原始聊天记录文本
    
    返回:
        list - 结构化报价信息列表
    """
    # 初始化结果容器
    quotations = []
    
    # 单位标准化映射表
    UNIT_MAPPING = {
        'plt': '托盘',
        'pcs': '件',
        '个': '件',
        # 可扩展其他单位
    }
    
    # 第一步：按消息分割聊天记录
    messages = chat_log.split('\n')  # 根据实际换行符调整
    
    # TODO: 添加具体解析逻辑
    
    return json.dumps(quotations, ensure_ascii=False, indent=2)
```

### 第二阶段代码实现
```python
    # 消息处理逻辑（接上一部分代码）
    current_quotation = None
    
    for msg in messages:
        # 跳过空消息和非客服消息
        if not msg.strip() or '斯比特客服' not in msg:
            continue
            
        # 提取消息时间和内容
        try:
            time_str, content = re.match(r'.*?(\d+/\d+ \d+:\d+:\d+)(.*)', msg).groups()
            msg_time = datetime.strptime(time_str, '%m/%d %H:%M:%S')
        except:
            continue
            
        # 识别报价信息
        price_match = re.search(r'价格[：:]\s*(\d+(?:\.\d+)?)', content)
        if price_match:
            if current_quotation:
                quotations.append(current_quotation)
            current_quotation = {
                'price': float(price_match.group(1)),
                'timestamp': time_str,
                'details': {}
            }
        
        # 提取出发地/目的地
        loc_match = re.search(r'从(.+?)到(.+?)[，,]', content)
        if loc_match and current_quotation:
            current_quotation['details'].update({
                'origin': loc_match.group(1).strip(),
                'destination': loc_match.group(2).strip()
            })
        
        # 处理时效信息
        eta_match = re.search(r'(\d+)天到|(\d+号)交货', content)
        if eta_match and current_quotation:
            days = eta_match.group(1) or str((datetime.strptime(eta_match.group(2), '%d号') - msg_time).days)
            current_quotation['eta_days'] = int(days)
    
    # 添加最后一个报价
    if current_quotation:
        quotations.append(current_quotation)
    
    return json.dumps(quotations, ensure_ascii=False, indent=2)
```

### 使用示例代码
```python
# 示例用法
chat_log = """
[无关对话]...
斯比特客服 5/17 13:52:52 从上海到北京，2plt货物，价格：3500元
Mandy 5/17 14:00:23 什么时候能到？
斯比特客服 5/17 14:01:15 今天提货，21号交货
[其他对话]...
"""

print(parse_logistics_chat(chat_log))
```

### 代码优化建议
1. 可添加正则表达式模式缓存提升性能
2. 增加异常处理防止解析失败
3. 可扩展支持更多物流参数提取
4. 建议添加数据验证逻辑

需要我继续完善任何部分吗？