765 lines
25 KiB
Python
Executable File
765 lines
25 KiB
Python
Executable File
#!/usr/bin/env python
|
||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||
"""
|
||
AI模型应用服务模块
|
||
Created by: 神奇万事通
|
||
Date: 2025-01-15
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||
"""
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||
|
||
from flask import Blueprint, request, jsonify
|
||
import requests
|
||
import json
|
||
import os
|
||
from datetime import datetime
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||
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||
# 创建蓝图
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||
aimodelapp_bp = Blueprint('aimodelapp', __name__)
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||
|
||
#加载AI配置文件
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||
def load_ai_config():
|
||
"""加载AI配置文件"""
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||
try:
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||
config_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)), 'ai_config.json')
|
||
with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
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||
return json.load(f)
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||
except Exception as e:
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||
print(f"加载AI配置失败: {e}")
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||
return None
|
||
|
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#调用DeepSeek API，带重试机制
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||
def call_deepseek_api(messages, model="deepseek-chat", max_retries=3):
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||
"""调用DeepSeek API，带重试机制"""
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config = load_ai_config()
|
||
if not config or 'deepseek' not in config:
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||
return None, "AI配置加载失败"
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||
|
||
deepseek_config = config['deepseek']
|
||
|
||
headers = {
|
||
'Authorization': f'Bearer {deepseek_config["api_key"]}',
|
||
'Content-Type': 'application/json'
|
||
}
|
||
|
||
data = {
|
||
'model': model,
|
||
'messages': messages,
|
||
'temperature': 0.7,
|
||
'max_tokens': 2000
|
||
}
|
||
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||
import time
|
||
|
||
for attempt in range(max_retries):
|
||
try:
|
||
# 增加超时时间到90秒
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||
response = requests.post(
|
||
f"{deepseek_config['api_base']}/chat/completions",
|
||
headers=headers,
|
||
json=data,
|
||
timeout=90
|
||
)
|
||
|
||
if response.status_code == 200:
|
||
result = response.json()
|
||
return result['choices'][0]['message']['content'], None
|
||
else:
|
||
error_msg = f"API调用失败: {response.status_code} - {response.text}"
|
||
if attempt < max_retries - 1:
|
||
print(f"第{attempt + 1}次尝试失败，等待重试: {error_msg}")
|
||
time.sleep(2 ** attempt) # 指数退避
|
||
continue
|
||
return None, error_msg
|
||
|
||
except requests.exceptions.Timeout:
|
||
error_msg = "API请求超时"
|
||
if attempt < max_retries - 1:
|
||
print(f"第{attempt + 1}次尝试超时，等待重试")
|
||
time.sleep(2 ** attempt) # 指数退避
|
||
continue
|
||
return None, f"{error_msg}（已重试{max_retries}次）"
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
error_msg = f"API调用异常: {str(e)}"
|
||
if attempt < max_retries - 1:
|
||
print(f"第{attempt + 1}次尝试异常，等待重试: {error_msg}")
|
||
time.sleep(2 ** attempt) # 指数退避
|
||
continue
|
||
return None, f"{error_msg}（已重试{max_retries}次）"
|
||
|
||
#调用Kimi API
|
||
def call_kimi_api(messages, model="kimi-k2-0905-preview"):
|
||
"""调用Kimi API"""
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||
config = load_ai_config()
|
||
if not config or 'kimi' not in config:
|
||
return None, "AI配置加载失败"
|
||
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||
kimi_config = config['kimi']
|
||
|
||
headers = {
|
||
'Authorization': f'Bearer {kimi_config["api_key"]}',
|
||
'Content-Type': 'application/json'
|
||
}
|
||
|
||
data = {
|
||
'model': model,
|
||
'messages': messages,
|
||
'temperature': 0.7,
|
||
'max_tokens': 2000
|
||
}
|
||
|
||
try:
|
||
response = requests.post(
|
||
f"{kimi_config['api_base']}/v1/chat/completions",
|
||
headers=headers,
|
||
json=data,
|
||
timeout=30
|
||
)
|
||
|
||
if response.status_code == 200:
|
||
result = response.json()
|
||
return result['choices'][0]['message']['content'], None
|
||
else:
|
||
return None, f"API调用失败: {response.status_code} - {response.text}"
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
return None, f"API调用异常: {str(e)}"
|
||
|
||
#统一的AI聊天接口
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||
@aimodelapp_bp.route('/chat', methods=['POST'])
|
||
def ai_chat():
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||
"""统一的AI聊天接口"""
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||
try:
|
||
data = request.get_json()
|
||
|
||
if not data:
|
||
return jsonify({'error': '请求数据为空'}), 400
|
||
|
||
# 获取请求参数
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||
messages = data.get('messages', [])
|
||
model_provider = data.get('provider', 'deepseek') # 默认使用deepseek
|
||
model_name = data.get('model', 'deepseek-chat') # 默认模型
|
||
|
||
if not messages:
|
||
return jsonify({'error': '消息内容不能为空'}), 400
|
||
|
||
# 根据提供商调用对应的API
|
||
if model_provider == 'deepseek':
|
||
content, error = call_deepseek_api(messages, model_name)
|
||
elif model_provider == 'kimi':
|
||
content, error = call_kimi_api(messages, model_name)
|
||
else:
|
||
return jsonify({'error': f'不支持的AI提供商: {model_provider}'}), 400
|
||
|
||
if error:
|
||
return jsonify({'error': error}), 500
|
||
|
||
return jsonify({
|
||
'success': True,
|
||
'content': content,
|
||
'provider': model_provider,
|
||
'model': model_name,
|
||
'timestamp': datetime.now().isoformat()
|
||
})
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
return jsonify({'error': f'服务器错误: {str(e)}'}), 500
|
||
|
||
#姓名分析专用接口
|
||
@aimodelapp_bp.route('/name-analysis', methods=['POST'])
|
||
def name_analysis():
|
||
"""姓名分析专用接口"""
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||
try:
|
||
data = request.get_json()
|
||
name = data.get('name', '').strip()
|
||
|
||
if not name:
|
||
return jsonify({'error': '姓名不能为空'}), 400
|
||
|
||
# 构建姓名分析的专业提示词
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||
prompt = f"""你是一位专业的姓名学专家和语言学家，请对输入的姓名进行全面分析。请直接输出分析结果，不要包含任何思考过程或<think>标签。
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||
|
||
姓名：{name}
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||
|
||
请按照以下格式严格输出分析结果：
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【稀有度评分】
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||
评分：X%
|
||
评价：[对稀有度的详细说明，包括姓氏和名字的常见程度分析]
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||
|
||
【音韵评价】
|
||
评分：X%
|
||
评价：[对音韵美感的分析，包括声调搭配、读音流畅度、音律和谐度等]
|
||
|
||
【含义解读】
|
||
[详细分析姓名的寓意内涵，包括：
|
||
1. 姓氏的历史渊源和文化背景
|
||
2. 名字各字的含义和象征
|
||
3. 整体姓名的寓意组合
|
||
4. 可能体现的父母期望或文化内涵
|
||
5. 与传统文化、诗词典故的关联等]
|
||
|
||
要求：
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||
1. 评分必须是1-100的整数百分比，要有明显区分度，避免雷同
|
||
2. 分析要专业、客观、有依据，评分要根据实际情况有所差异
|
||
3. 含义解读要详细深入，至少150字
|
||
4. 严格按照上述格式输出，不要添加思考过程、<think>标签或其他内容
|
||
5. 如果是生僻字或罕见姓名，要特别说明
|
||
6. 直接输出最终结果，不要显示推理过程"""
|
||
|
||
messages = [
|
||
{"role": "user", "content": prompt}
|
||
]
|
||
|
||
# 使用DeepSeek进行分析
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||
content, error = call_deepseek_api(messages)
|
||
|
||
if error:
|
||
return jsonify({'error': error}), 500
|
||
|
||
return jsonify({
|
||
'success': True,
|
||
'analysis': content,
|
||
'name': name,
|
||
'timestamp': datetime.now().isoformat()
|
||
})
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
return jsonify({'error': f'姓名分析失败: {str(e)}'}), 500
|
||
|
||
#变量命名助手接口
|
||
@aimodelapp_bp.route('/variable-naming', methods=['POST'])
|
||
def variable_naming():
|
||
"""变量命名助手接口"""
|
||
try:
|
||
data = request.get_json()
|
||
description = data.get('description', '').strip()
|
||
language = data.get('language', 'javascript').lower()
|
||
|
||
if not description:
|
||
return jsonify({'error': '变量描述不能为空'}), 400
|
||
|
||
# 构建变量命名的提示词
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||
prompt = f"""你是一个专业的变量命名助手。请根据以下描述为变量生成合适的名称：
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||
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||
描述：{description}
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||
|
||
请为每种命名规范生成3个变量名建议：
|
||
1. camelCase (驼峰命名法)
|
||
2. PascalCase (帕斯卡命名法)
|
||
3. snake_case (下划线命名法)
|
||
4. kebab-case (短横线命名法)
|
||
5. CONSTANT_CASE (常量命名法)
|
||
|
||
要求：
|
||
- 变量名要准确反映功能和用途
|
||
- 严格遵循各自的命名规范
|
||
- 避免使用缩写，除非是广泛认知的缩写
|
||
- 名称要简洁但具有描述性
|
||
- 考虑代码的可读性和维护性
|
||
|
||
请按以下JSON格式返回：
|
||
{{
|
||
"suggestions": {{
|
||
"camelCase": [
|
||
{{"name": "变量名1", "description": "解释说明1"}},
|
||
{{"name": "变量名2", "description": "解释说明2"}},
|
||
{{"name": "变量名3", "description": "解释说明3"}}
|
||
],
|
||
"PascalCase": [
|
||
{{"name": "变量名1", "description": "解释说明1"}},
|
||
{{"name": "变量名2", "description": "解释说明2"}},
|
||
{{"name": "变量名3", "description": "解释说明3"}}
|
||
],
|
||
"snake_case": [
|
||
{{"name": "变量名1", "description": "解释说明1"}},
|
||
{{"name": "变量名2", "description": "解释说明2"}},
|
||
{{"name": "变量名3", "description": "解释说明3"}}
|
||
],
|
||
"kebab-case": [
|
||
{{"name": "变量名1", "description": "解释说明1"}},
|
||
{{"name": "变量名2", "description": "解释说明2"}},
|
||
{{"name": "变量名3", "description": "解释说明3"}}
|
||
],
|
||
"CONSTANT_CASE": [
|
||
{{"name": "变量名1", "description": "解释说明1"}},
|
||
{{"name": "变量名2", "description": "解释说明2"}},
|
||
{{"name": "变量名3", "description": "解释说明3"}}
|
||
]
|
||
}}
|
||
}}
|
||
|
||
只返回JSON格式的结果，不要包含其他文字。"""
|
||
|
||
messages = [
|
||
{"role": "user", "content": prompt}
|
||
]
|
||
|
||
# 使用DeepSeek进行分析
|
||
content, error = call_deepseek_api(messages)
|
||
|
||
if error:
|
||
return jsonify({'error': error}), 500
|
||
|
||
# 解析AI返回的JSON格式数据
|
||
try:
|
||
# 尝试直接解析JSON
|
||
ai_response = json.loads(content)
|
||
suggestions = ai_response.get('suggestions', {})
|
||
except json.JSONDecodeError:
|
||
# 如果直接解析失败，尝试提取JSON部分
|
||
import re
|
||
json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', content)
|
||
if json_match:
|
||
try:
|
||
ai_response = json.loads(json_match.group())
|
||
suggestions = ai_response.get('suggestions', {})
|
||
except json.JSONDecodeError:
|
||
return jsonify({'error': 'AI返回的数据格式无法解析'}), 500
|
||
else:
|
||
return jsonify({'error': 'AI返回的数据中未找到有效的JSON格式'}), 500
|
||
|
||
return jsonify({
|
||
'success': True,
|
||
'suggestions': suggestions,
|
||
'description': description,
|
||
'language': language,
|
||
'timestamp': datetime.now().isoformat()
|
||
})
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
return jsonify({'error': f'变量命名失败: {str(e)}'}), 500
|
||
|
||
@aimodelapp_bp.route('/poetry', methods=['POST'])
|
||
def poetry_assistant():
|
||
"""AI写诗助手接口"""
|
||
try:
|
||
data = request.get_json()
|
||
theme = data.get('theme', '').strip()
|
||
style = data.get('style', '现代诗').strip()
|
||
mood = data.get('mood', '').strip()
|
||
|
||
if not theme:
|
||
return jsonify({'error': '诗歌主题不能为空'}), 400
|
||
|
||
# 构建写诗的提示词
|
||
prompt = f"""你是一位才华横溢的诗人，请根据以下要求创作一首诗歌。
|
||
|
||
主题：{theme}
|
||
风格：{style}
|
||
情感基调：{mood if mood else '自由发挥'}
|
||
|
||
创作要求：
|
||
1. 紧扣主题，情感真挚
|
||
2. 语言优美，意境深远
|
||
3. 符合指定的诗歌风格
|
||
4. 长度适中，朗朗上口
|
||
5. 如果是古体诗，注意平仄和韵律
|
||
|
||
请直接输出诗歌作品，不需要额外的解释或分析。"""
|
||
|
||
messages = [
|
||
{"role": "user", "content": prompt}
|
||
]
|
||
|
||
# 使用DeepSeek进行创作
|
||
content, error = call_deepseek_api(messages)
|
||
|
||
if error:
|
||
return jsonify({'error': error}), 500
|
||
|
||
return jsonify({
|
||
'success': True,
|
||
'poem': content,
|
||
'theme': theme,
|
||
'style': style,
|
||
'mood': mood,
|
||
'timestamp': datetime.now().isoformat()
|
||
})
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
return jsonify({'error': f'诗歌创作失败: {str(e)}'}), 500
|
||
|
||
@aimodelapp_bp.route('/translation', methods=['POST'])
|
||
def translation():
|
||
"""AI语言翻译接口"""
|
||
try:
|
||
data = request.get_json()
|
||
source_text = data.get('source_text', '').strip()
|
||
target_language = data.get('target_language', 'zh-CN').strip()
|
||
|
||
if not source_text:
|
||
return jsonify({'error': '翻译内容不能为空'}), 400
|
||
|
||
# 语言映射
|
||
language_map = {
|
||
'zh-CN': '中文（简体）',
|
||
'zh-TW': '中文（繁体）',
|
||
'en': '英语',
|
||
'ja': '日语',
|
||
'ko': '韩语',
|
||
'fr': '法语',
|
||
'de': '德语',
|
||
'es': '西班牙语',
|
||
'it': '意大利语',
|
||
'pt': '葡萄牙语',
|
||
'ru': '俄语',
|
||
'ar': '阿拉伯语',
|
||
'hi': '印地语',
|
||
'th': '泰语',
|
||
'vi': '越南语'
|
||
}
|
||
|
||
target_language_name = language_map.get(target_language, target_language)
|
||
|
||
# 构建翻译的专业提示词
|
||
prompt = f"""你是一位专业的翻译专家，精通多种语言的翻译工作。请将以下文本翻译成{target_language_name}。
|
||
|
||
原文：{source_text}
|
||
|
||
翻译要求：
|
||
1. 【信】- 忠实原文，准确传达原意，不遗漏、不添加、不歪曲
|
||
2. 【达】- 译文通顺流畅，符合目标语言的表达习惯和语法规范
|
||
3. 【雅】- 用词优美得体，风格与原文相符，具有良好的可读性
|
||
|
||
特别注意：
|
||
- 自动检测源语言，无需用户指定
|
||
- 保持原文的语气、情感色彩和文体风格
|
||
- 对于专业术语，提供准确的对应翻译
|
||
- 对于文化特色词汇，在保持原意的基础上进行适当的本土化处理
|
||
- 如果是单词或短语，提供多个常用含义的翻译
|
||
- 如果是句子，确保语法正确、表达自然
|
||
|
||
请按以下JSON格式返回翻译结果：
|
||
{{
|
||
"detected_language": "检测到的源语言名称",
|
||
"target_language": "{target_language_name}",
|
||
"translation": "翻译结果",
|
||
"alternative_translations": [
|
||
"备选翻译1",
|
||
"备选翻译2",
|
||
"备选翻译3"
|
||
],
|
||
"explanation": "翻译说明（包括语境、用法、注意事项等）",
|
||
"pronunciation": "目标语言的发音指导（如适用）"
|
||
}}
|
||
|
||
只返回JSON格式的结果，不要包含其他文字。"""
|
||
|
||
messages = [
|
||
{"role": "user", "content": prompt}
|
||
]
|
||
|
||
# 使用DeepSeek进行翻译
|
||
content, error = call_deepseek_api(messages)
|
||
|
||
if error:
|
||
return jsonify({'error': error}), 500
|
||
|
||
return jsonify({
|
||
'success': True,
|
||
'translation_result': content,
|
||
'source_text': source_text,
|
||
'target_language': target_language,
|
||
'timestamp': datetime.now().isoformat()
|
||
})
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
return jsonify({'error': f'翻译失败: {str(e)}'}), 500
|
||
|
||
#现代文转文言文接口
|
||
@aimodelapp_bp.route('/classical_conversion', methods=['POST'])
|
||
def classical_conversion():
|
||
"""现代文转文言文接口"""
|
||
try:
|
||
data = request.get_json()
|
||
modern_text = data.get('modern_text', '').strip()
|
||
style = data.get('style', '古雅').strip()
|
||
article_type = data.get('article_type', '散文').strip()
|
||
|
||
if not modern_text:
|
||
return jsonify({'error': '现代文内容不能为空'}), 400
|
||
|
||
# 构建文言文转换的专业提示词
|
||
prompt = f"""你是一位精通古代文言文的文学大师，擅长将现代文转换为优美的文言文。请将以下现代文转换为文言文。
|
||
|
||
现代文：{modern_text}
|
||
|
||
转换要求：
|
||
1. 风格：{style}
|
||
2. 文体：{article_type}
|
||
3. 保持原文的核心意思和情感色彩
|
||
4. 使用恰当的文言文语法和词汇
|
||
5. 注重音韵美感和文字的雅致
|
||
6. 根据不同风格调整用词和句式
|
||
|
||
风格说明：
|
||
- 古雅：典雅庄重，用词考究，句式工整
|
||
- 简洁：言简意赅，删繁就简，朴实无华
|
||
- 华丽：辞藻华美，对仗工整，音韵和谐
|
||
- 朴实：平实自然，通俗易懂，贴近生活
|
||
|
||
文体特点：
|
||
- 散文：行文自由，情理并茂
|
||
- 诗歌：讲究韵律，意境深远
|
||
- 议论文：逻辑严密，论证有力
|
||
- 记叙文：叙事生动，描写细腻
|
||
- 书信：格式规范，情真意切
|
||
- 公文：庄重严肃，用词准确
|
||
|
||
请按以下JSON格式返回转换结果：
|
||
{{
|
||
"classical_text": "转换后的文言文",
|
||
"translation_notes": "转换说明，包括重要词汇的选择理由和语法特点",
|
||
"style_analysis": "风格分析，说明如何体现所选风格特点",
|
||
"difficulty_level": "难度等级（初级/中级/高级）",
|
||
"key_phrases": [
|
||
{{
|
||
"modern": "现代词汇",
|
||
"classical": "对应文言文词汇",
|
||
"explanation": "转换说明"
|
||
}}
|
||
],
|
||
"cultural_elements": "文化内涵说明，包含的典故、意象等"
|
||
}}
|
||
|
||
只返回JSON格式的结果，不要包含其他文字。"""
|
||
|
||
messages = [
|
||
{"role": "user", "content": prompt}
|
||
]
|
||
|
||
# 使用DeepSeek进行文言文转换
|
||
content, error = call_deepseek_api(messages)
|
||
|
||
if error:
|
||
return jsonify({'error': error}), 500
|
||
|
||
return jsonify({
|
||
'success': True,
|
||
'conversion_result': content,
|
||
'modern_text': modern_text,
|
||
'style': style,
|
||
'article_type': article_type,
|
||
'timestamp': datetime.now().isoformat()
|
||
})
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
return jsonify({'error': f'文言文转换失败: {str(e)}'}), 500
|
||
|
||
#AI表情制作器接口
|
||
@aimodelapp_bp.route('/expression-maker', methods=['POST'])
|
||
def expression_maker():
|
||
"""AI表情制作器接口"""
|
||
try:
|
||
data = request.get_json()
|
||
text = data.get('text', '').strip()
|
||
style = data.get('style', 'mixed').strip()
|
||
|
||
if not text:
|
||
return jsonify({'error': '文字内容不能为空'}), 400
|
||
|
||
# 风格映射
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||
style_prompts = {
|
||
'mixed': '混合使用Emoji表情和颜文字',
|
||
'emoji': '仅使用Emoji表情符号',
|
||
'kaomoji': '仅使用颜文字（日式表情符号）',
|
||
'cute': '使用可爱风格的表情符号',
|
||
'cool': '使用酷炫风格的表情符号'
|
||
}
|
||
|
||
style_description = style_prompts.get(style, style_prompts['mixed'])
|
||
|
||
# 构建表情制作的提示词
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||
prompt = f"""你是一个专业的表情符号专家，擅长为文字内容生成合适的表情符号。请根据以下文字内容生成相应的表情符号：
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||
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||
文字内容：{text}
|
||
表情风格：{style_description}
|
||
|
||
请为这个文字内容生成表情符号，要求：
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||
1. 准确表达文字的情感和含义
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||
2. 符合指定的表情风格
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||
3. 提供多样化的选择
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||
4. 包含使用场景说明
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||
|
||
请按以下分类生成表情符号：
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1. Emoji表情（使用Unicode表情符号）
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2. 颜文字（使用ASCII字符组成的表情）
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3. 组合表情（多个符号组合使用）
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||
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||
每个分类提供5个不同的表情选项，每个选项包含：
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- 表情符号本身
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||
- 适用场景说明
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||
- 情感强度（轻微/中等/强烈）
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||
|
||
请按以下JSON格式返回：
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||
{{
|
||
"expressions": {{
|
||
"emoji": [
|
||
{{
|
||
"symbol": "😊",
|
||
"description": "适用场景和情感说明",
|
||
"intensity": "中等",
|
||
"usage": "使用建议"
|
||
}}
|
||
],
|
||
"kaomoji": [
|
||
{{
|
||
"symbol": "(^_^)",
|
||
"description": "适用场景和情感说明",
|
||
"intensity": "轻微",
|
||
"usage": "使用建议"
|
||
}}
|
||
],
|
||
"combination": [
|
||
{{
|
||
"symbol": "🎉✨",
|
||
"description": "适用场景和情感说明",
|
||
"intensity": "强烈",
|
||
"usage": "使用建议"
|
||
}}
|
||
]
|
||
}},
|
||
"summary": {{
|
||
"emotion_analysis": "对输入文字的情感分析",
|
||
"recommended_usage": "推荐的使用场景",
|
||
"style_notes": "风格特点说明"
|
||
}}
|
||
}}
|
||
|
||
只返回JSON格式的结果，不要包含其他文字。"""
|
||
|
||
messages = [
|
||
{"role": "user", "content": prompt}
|
||
]
|
||
|
||
# 使用DeepSeek进行分析
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||
content, error = call_deepseek_api(messages)
|
||
|
||
if error:
|
||
return jsonify({'error': error}), 500
|
||
|
||
# 解析AI返回的JSON格式数据
|
||
try:
|
||
# 尝试直接解析JSON
|
||
ai_response = json.loads(content)
|
||
expressions = ai_response.get('expressions', {})
|
||
summary = ai_response.get('summary', {})
|
||
except json.JSONDecodeError:
|
||
# 如果直接解析失败，尝试提取JSON部分
|
||
import re
|
||
json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', content)
|
||
if json_match:
|
||
try:
|
||
ai_response = json.loads(json_match.group())
|
||
expressions = ai_response.get('expressions', {})
|
||
summary = ai_response.get('summary', {})
|
||
except json.JSONDecodeError:
|
||
return jsonify({'error': 'AI返回的数据格式无法解析'}), 500
|
||
else:
|
||
return jsonify({'error': 'AI返回的数据中未找到有效的JSON格式'}), 500
|
||
|
||
return jsonify({
|
||
'success': True,
|
||
'expressions': expressions,
|
||
'summary': summary,
|
||
'text': text,
|
||
'style': style,
|
||
'timestamp': datetime.now().isoformat()
|
||
})
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
return jsonify({'error': f'表情制作失败: {str(e)}'}), 500
|
||
|
||
#Linux命令生成接口
|
||
@aimodelapp_bp.route('/linux-command', methods=['POST'])
|
||
def linux_command_generator():
|
||
"""Linux命令生成接口"""
|
||
try:
|
||
data = request.get_json()
|
||
task_description = data.get('task_description', '').strip()
|
||
difficulty_level = data.get('difficulty_level', 'beginner').strip()
|
||
|
||
if not task_description:
|
||
return jsonify({'error': '任务描述不能为空'}), 400
|
||
|
||
# 构建Linux命令生成的专业提示词
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||
prompt = f"""你是一位Linux系统专家，请根据用户的任务描述生成相应的Linux命令。
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||
|
||
任务描述：{task_description}
|
||
用户水平：{difficulty_level}
|
||
|
||
请为这个任务生成合适的Linux命令，要求：
|
||
1. 命令准确可用，符合Linux标准
|
||
2. 根据用户水平提供适当的复杂度
|
||
3. 提供多种实现方式（如果有的话）
|
||
4. 包含安全提示和注意事项
|
||
5. 解释每个命令的作用和参数
|
||
|
||
用户水平说明：
|
||
- beginner（初学者）：提供基础命令，详细解释
|
||
- intermediate（中级）：提供常用命令和选项
|
||
- advanced（高级）：提供高效命令和高级用法
|
||
|
||
请按以下JSON格式返回：
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||
{{
|
||
"commands": [
|
||
{{
|
||
"command": "具体的Linux命令",
|
||
"description": "命令的详细说明",
|
||
"safety_level": "safe/caution/dangerous",
|
||
"explanation": "命令各部分的解释",
|
||
"example_output": "预期的命令输出示例",
|
||
"alternatives": ["替代命令1", "替代命令2"]
|
||
}}
|
||
],
|
||
"safety_warnings": ["安全提示1", "安全提示2"],
|
||
"prerequisites": ["前置条件1", "前置条件2"],
|
||
"related_concepts": ["相关概念1", "相关概念2"]
|
||
}}
|
||
|
||
只返回JSON格式的结果，不要包含其他文字。"""
|
||
|
||
messages = [
|
||
{"role": "user", "content": prompt}
|
||
]
|
||
|
||
# 使用DeepSeek进行命令生成
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||
content, error = call_deepseek_api(messages)
|
||
|
||
if error:
|
||
return jsonify({'error': error}), 500
|
||
|
||
return jsonify({
|
||
'success': True,
|
||
'command_result': content,
|
||
'task_description': task_description,
|
||
'difficulty_level': difficulty_level,
|
||
'timestamp': datetime.now().isoformat()
|
||
})
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
return jsonify({'error': f'Linux命令生成失败: {str(e)}'}), 500
|
||
|
||
#获取可用的AI模型列表
|
||
@aimodelapp_bp.route('/models', methods=['GET'])
|
||
def get_available_models():
|
||
"""获取可用的AI模型列表"""
|
||
try:
|
||
config = load_ai_config()
|
||
if not config:
|
||
return jsonify({'error': 'AI配置加载失败'}), 500
|
||
|
||
models = {}
|
||
for provider, provider_config in config.items():
|
||
if 'model' in provider_config:
|
||
models[provider] = provider_config['model']
|
||
|
||
return jsonify({
|
||
'success': True,
|
||
'models': models,
|
||
'default_provider': 'deepseek',
|
||
'default_model': 'deepseek-chat'
|
||
})
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
return jsonify({'error': f'获取模型列表失败: {str(e)}'}), 500 |