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# iAOP-Template-Ti 一期 · LLM 场景层（LLM Scenarios）
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对应 PRD 5.4 / 5.5 与 EPIC #11「[Template-Ti 一期] ④ LLM 报警解释 / 交接班 / NL 查询」：
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复用 ④ LLM 网关（core/llm-gateway）与领域 RAG（core/rag-kb），针对 Ti 场景
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配置 RAG 知识域与提示词模板，落地三个业务场景：
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- **报警根因解释**（`alarm_explain`）：高利害，启用幻觉校验信度阈值，低信度转人工；
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- **交接班自动摘要**（`shift_handover`）：生产概况 / 异常事项 / 安全注意事项；
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- **自然语言查询驾驶舱**（`nl_query`）：NL → 指标 / 查询意图。
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验收（Issue #11）：路由准确率 ≥ 96.5%、幻觉校验通过。
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## 模块结构
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templates/ti-cl4/llm-scenarios/
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├── __init__.py 场景包入口（导出 TiScenarioRunner）
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├── scenarios.py Ti 场景编排（三场景 + 演示知识文档集 + 组件装配）
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├── config/
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│ └── scenarios.template.yaml 场景配置资产（提示词绑定 / RAG 知识域 / 验收指标）
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└── tests/
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├── _bootstrap.py 测试引导（挂载 ti_scenarios / llm_gateway / rag_kb）
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└── test_scenarios.py 场景端到端 + 路由准确率 + 幻觉校验测试
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## 用法
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```python
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from ti_scenarios import TiScenarioRunner
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runner = TiScenarioRunner()
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# 1) 报警根因解释（高利害；低信度自动转人工）
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r1 = runner.explain_alarm("炉温超上限报警怎么处理", confidence=0.95)
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print(r1.answer) # 含 SOP 引用溯源
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# 2) 交接班自动摘要
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r2 = runner.generate_handover("甲班：生产平稳，炉温正常，无异常事项")
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# 3) 自然语言查询驾驶舱
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r3 = runner.query_cockpit("查询最近一小时的氯气流量趋势")
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## 设计说明
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- **内核零改动**：场景层只复用 `LLMGateway` / `PromptRegistry` / `SensitivityRouter` /
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`RagKnowledgeBase`，换行业只改模板资产（prompts / router / kb / scenarios）；
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- **RAG 演示数据**：`DEMO_KB_DOCS` 内置工艺规范 / 异常处置 SOP / 交接班规范等
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演示文档；接入真实客户数据时替换 `kb_loader`（`TiScenarioRunner(kb_loader=...)`）；
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- **验收自检**：`tests/test_scenarios.py::TestRouteAccuracy` 用 Ti 场景查询集
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断言路由准确率 ≥ 96.5%；`TestScenariosE2E` 覆盖三场景端到端与幻觉校验。
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## 运行测试
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```bash
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cd templates/ti-cl4/llm-scenarios/tests
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python -m unittest discover -s . -p "test_*.py"
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