您需要构建一个智能体，能够根据用户提供的供热诉求（包含小区或楼栋信息），从Excel表格中匹配到对应的供热公司。Excel表格包含三列信息：供热公司名称、供热小区、供热范围。

构建供热公司智能匹配智能体

场景理解

您需要构建一个智能体，能够根据用户提供的供热诉求（包含小区或楼栋信息），从Excel表格中匹配到对应的供热公司。Excel表格包含三列信息：供热公司名称、供热小区、供热范围。

解决方案设计

1. 数据准备阶段

首先需要准备Excel数据，建议格式如下：

供热公司名称 | 供热小区 | 供热范围
-------------|----------|---------
阳光供热公司 | 阳光花园 | 1-10号楼
阳光供热公司 | 阳光花园 | 12-15号楼
温暖供热公司 | 温馨家园 | 全部楼栋
...

2. 技术实现方案

方案一：Python脚本实现

import pandas as pd
import re

class HeatingSupplierMatcher:
    def __init__(self, excel_path):
        self.df = pd.read_excel(excel_path)
        self.df['供热范围'] = self.df['供热范围'].str.lower()
        self.df['供热小区'] = self.df['供热小区'].str.lower()
    
    def match_supplier(self, query):
        query = query.lower()
        
        # 尝试匹配小区名称
        exact_match = self.df[self.df['供热小区'] == query]
        if not exact_match.empty:
            return exact_match[['供热公司名称', '供热小区', '供热范围']].drop_duplicates().to_dict('records')
        
        # 尝试模糊匹配小区名称
        fuzzy_match = self.df[self.df['供热小区'].str.contains(query.split()[0])]
        if not fuzzy_match.empty:
            return fuzzy_match[['供热公司名称', '供热小区', '供热范围']].drop_duplicates().to_dict('records')
        
        # 尝试匹配楼栋信息
        for _, row in self.df.iterrows():
            if re.search(rf'\b{query}\b', row['供热范围']):
                return [{'供热公司名称': row['供热公司名称'], 
                         '供热小区': row['供热小区'], 
                         '供热范围': row['供热范围']}]
        
        return []

# 使用示例
matcher = HeatingSupplierMatcher('供热公司信息.xlsx')
result = matcher.match_supplier("阳光花园8号楼")
print(result)

方案二：基于规则的智能体（使用Rasa或Dialogflow）

1. 创建NLU训练数据，识别小区和楼栋实体
2. 创建故事(stories)定义对话流程
3. 创建动作(actions)执行匹配逻辑

方案三：API服务（FastAPI实现）

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import pandas as pd

app = FastAPI()

class Query(BaseModel):
    user_input: str

df = pd.read_excel('供热公司信息.xlsx')
df['供热范围'] = df['供热范围'].str.lower()
df['供热小区'] = df['供热小区'].str.lower()

@app.post("/match")
async def match_supplier(query: Query):
    input_text = query.user_input.lower()
    # 匹配逻辑与Python脚本类似
    # ...
    return {"results": matching_suppliers}

3. 增强功能建议

1. 模糊匹配：处理用户输入中的错别字或简称
2. 多小区匹配：用户可能同时查询多个小区
3. 范围解析：更智能地解析"1-10号楼"这样的范围表达式
4. 缓存机制：对频繁查询的结果进行缓存
5. 数据更新：定期自动更新Excel数据

4. 部署选项

• 本地运行的Python脚本
• 部署为Web服务（如FastAPI）
• 集成到现有客服系统作为插件
• 开发为微信小程序或公众号功能

实施步骤建议

1. 准备并标准化Excel数据
2. 实现基础匹配逻辑（如方案一的Python脚本）
3. 测试不同查询场景
4. 根据测试结果优化匹配算法
5. 考虑部署方式和用户界面

需要更详细的实现或针对特定平台的解决方案，可以进一步讨论。