feat: 初始化考培练系统项目
- 从服务器拉取完整代码 - 按框架规范整理项目结构 - 配置 Drone CI 测试环境部署 - 包含后端(FastAPI)、前端(Vue3)、管理端 技术栈: Vue3 + TypeScript + FastAPI + MySQL
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111
604
docs/规划/瑞小美AI接入规范.md
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604
docs/规划/瑞小美AI接入规范.md
Normal file
@@ -0,0 +1,604 @@
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# 瑞小美 AI 接入规范
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> 适用于瑞小美全团队所有 AI 相关项目
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> **最后更新**：2026-01-20
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## 核心原则
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| 原则 | 要求 |
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|------|------|
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| **优先最强** | 所有 AI 任务**默认使用 Claude Opus 4.5**，失败后自动降级 |
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| **智能降级** | Claude → Gemini Pro → Gemini Flash（每级重试 2 次） |
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| **多 Key 策略** | **通用 Key**（Gemini/DeepSeek）+ **Anthropic Key**（Claude 专属） |
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| **服务商策略** | **首选 4sapi.com → 备选 OpenRouter.ai**（自动降级） |
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| **统一配置** | 从**门户系统**统一获取 Key，各模块**禁止独立配置** |
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| **统一服务** | 通过 `shared_backend.AIService` 调用，禁止直接请求 API |
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### 瑞小美 SCRM 配置入口
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- **配置管理**：https://scrm.ireborn.com.cn → AI 配置
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- **调用统计**：查看各模块 Token 使用量、成本、服务商分布
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- **调用日志**：按模块、服务商、状态筛选历史调用
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## 服务商配置
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### 降级策略（强制）
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```
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请求流程：4sapi.com → (失败) → OpenRouter.ai
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```
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| 优先级 | 服务商 | API 地址 | 说明 |
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|--------|--------|----------|------|
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| **1（首选）** | 4sapi.com | `https://4sapi.com/v1/chat/completions` | 国内优化，延迟低 |
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||||
| **2（备选）** | OpenRouter.ai | `https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions` | 模型全，稳定性好 |
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**降级触发条件**（宽松策略，首选失败就尝试备选）：
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- 连接超时（默认 30s）
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- 服务端错误（5xx）
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- 客户端错误（4xx）：余额不足、Key 无效、模型不存在等
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- 网络异常
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> ✅ **说明**：只要首选服务商调用失败，就会自动尝试备选服务商
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### 4sapi.com 配置
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||||
**API 端点**：
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```
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||||
https://4sapi.com/v1/chat/completions
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||||
```
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||||
|
||||
**测试阶段 Key**（仅限开发环境）：
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```
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||||
sk-9yMCXjRGANbacz20kJY8doSNy6Rf446aYwmgGIuIXQ7DAyBw
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||||
```
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||||
> ⚠️ **注意**：
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||||
> - 测试 Key 仅用于开发调试，正式环境 Key 在门户后台配置
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||||
> - 通用 Key 不能调用 Anthropic 模型，生产环境需配置 Anthropic 专属 Key
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||||
**官方文档**：
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||||
- [图片生成](https://4sapi.apifox.cn/359535008e0)
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||||
- [图片修改](https://4sapi.apifox.cn/359535009e0)
|
||||
- [音频理解](https://4sapi.apifox.cn/359535011e0)
|
||||
- [视频理解](https://4sapi.apifox.cn/359535012e0)
|
||||
- [文档理解](https://4sapi.apifox.cn/359535013e0)
|
||||
- [TTS 语音合成](https://4sapi.apifox.cn/382937873e0)
|
||||
- [语音转文字](https://4sapi.apifox.cn/382936341e0)
|
||||
- [Embeddings](https://4sapi.apifox.cn/359535014e0)
|
||||
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||||
### OpenRouter.ai 配置（备选）
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||||
|
||||
**API 端点**：
|
||||
```
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||||
https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions
|
||||
```
|
||||
|
||||
**测试阶段 Key**（仅限开发环境）：
|
||||
```
|
||||
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
|
||||
```
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||||
|
||||
**官方文档**：[Images](https://openrouter.ai/docs/guides/overview/multimodal/images) | [PDFs](https://openrouter.ai/docs/guides/overview/multimodal/pdfs) | [Audio](https://openrouter.ai/docs/guides/overview/multimodal/audio) | [Videos](https://openrouter.ai/docs/guides/overview/multimodal/videos)
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---
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## Key 管理规范
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### ⚠️ 强制要求
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||||
1. **禁止**在代码中硬编码 API Key
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||||
2. **必须**从门户系统统一获取配置
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||||
3. **必须**同时配置两个服务商的 Key（支持降级）
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||||
> 测试阶段 Key 见上方「服务商配置」章节
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### 配置架构（瑞小美 SCRM）
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```
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┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ 门户系统 (scrm.ireborn.com.cn) │
|
||||
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||
│ │ AI 配置页面（仅超管可访问） │ │
|
||||
│ │ - 首选服务商：4sapi.com（API Key + Base URL） │ │
|
||||
│ │ - 备选服务商：OpenRouter（API Key + Base URL） │ │
|
||||
│ │ - 默认模型 │ │
|
||||
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ ▼ │
|
||||
│ GET /api/ai/internal/config （内部 API，无需鉴权） │
|
||||
└──────────────────────────────┬────────────────────────────────┘
|
||||
│
|
||||
┌───────────────────────┼───────────────────────────────┐
|
||||
│ │ │
|
||||
▼ ▼ ▼
|
||||
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
|
||||
│ 会话存档 │ │ 智能回复 │ │ 撩回搭子 │
|
||||
│ AIService │ │ AIService │ │ AIService │
|
||||
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
|
||||
```
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||||
|
||||
### 配置 API（门户系统已实现）
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||||
|
||||
**端点**：`GET http://portal-backend:8000/api/ai/internal/config`
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||||
|
||||
**返回格式**：
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||||
```json
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||||
{
|
||||
"code": 0,
|
||||
"data": {
|
||||
"primary": {
|
||||
"provider": "4sapi",
|
||||
"api_key": "sk-xxx...",
|
||||
"base_url": "https://4sapi.com/v1"
|
||||
},
|
||||
"fallback": {
|
||||
"provider": "openrouter",
|
||||
"api_key": "sk-or-v1-xxx...",
|
||||
"base_url": "https://openrouter.ai/api/v1"
|
||||
},
|
||||
"anthropic_api_key": "sk-xxx...",
|
||||
"models": {
|
||||
"primary": "claude-opus-4-5-20251101-thinking",
|
||||
"standard": "gemini-3-pro-preview",
|
||||
"fast": "gemini-3-flash-preview",
|
||||
"image": "gemini-2.5-flash-image-preview",
|
||||
"video": "veo3.1-pro"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
**说明**：
|
||||
- 各模块通过 Docker 内网访问 `portal-backend:8000`
|
||||
- 配置有 **5 分钟缓存**，避免频繁调用
|
||||
- 如需自定义端点，设置环境变量：`PORTAL_CONFIG_API=http://...`
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||||
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---
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||||
## 支持的能力
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||||
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||||
| 能力 | 方法 | 说明 |
|
||||
|------|------|------|
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||||
| 文本聊天 | `chat()` | 基础对话，支持多轮 |
|
||||
| 图片理解 | `vision()` | PNG/JPEG/WebP/GIF |
|
||||
| PDF 分析 | `analyze_pdf()` | 文档理解、OCR |
|
||||
| 音频分析 | `analyze_audio()` | 语音转文字 |
|
||||
| 视频分析 | `analyze_video()` | 视频内容理解 |
|
||||
| 图像生成 | `generate_image()` | 文生图 |
|
||||
| 流式输出 | `chat_stream()` | 逐字返回 |
|
||||
|
||||
> 官方文档见上方「服务商配置」章节
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||||
## 模型策略（智能降级）
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||||
### 核心原则：优先使用最强模型
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||||
**所有 AI 调用默认使用 Claude Opus 4.5，失败后在 4sapi 内部降级，4sapi 全部失败才切换 OpenRouter**
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||||
|
||||
```
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||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ 4sapi (首选服务商) │
|
||||
│ Claude → 2次失败 → Gemini Pro → 2次失败 → Gemini Flash │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
↓ 全部失败
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ OpenRouter (备选服务商) - 不支持 Claude │
|
||||
│ Gemini Pro → 2次失败 → Gemini Flash │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
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||||
|
||||
### 降级触发条件
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||||
|
||||
| 条件 | 说明 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| **首字超时** | 流式输出 **10 秒**内没有收到首字 |
|
||||
| **请求失败** | 网络错误、API 错误、余额不足等 |
|
||||
| **重试次数** | 每个模型最多 **2 次**，然后降级到下一个模型 |
|
||||
| **服务商切换** | **4sapi 全部模型都失败后**才切换到 OpenRouter |
|
||||
|
||||
### 模型配置
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||||
|
||||
| 等级 | 模型 | 4sapi | OpenRouter | 说明 |
|
||||
|------|-----|-------|------------|------|
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||||
| 🥇 **首选** | `claude-opus-4-5-20251101-thinking` | ✅ | ❌ 不支持 | 所有任务首先尝试 |
|
||||
| 🥈 **标准** | `gemini-3-pro-preview` | ✅ | ✅ | Claude 失败后降级 |
|
||||
| 🥉 **快速** | `gemini-3-flash-preview` | ✅ | ✅ | 最终保底 |
|
||||
| 🖼️ **生图** | `gemini-2.5-flash-image-preview` | ✅ | ✅ | 图像生成（不参与降级） |
|
||||
| 🎬 **视频** | `veo3.1-pro` | ✅ | - | 视频生成（不参与降级） |
|
||||
|
||||
> ✅ 已验证可用（2026-01-20）
|
||||
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||||
### 代码中使用
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||||
|
||||
```python
|
||||
from shared_backend.services.ai_service import (
|
||||
MODEL_PRIMARY, # Claude Opus 4.5（默认）
|
||||
MODEL_STANDARD, # Gemini 3 Pro
|
||||
MODEL_FAST, # Gemini 3 Flash
|
||||
MODEL_IMAGE, # 生图
|
||||
MODEL_VIDEO, # 视频
|
||||
DEFAULT_MODEL, # = MODEL_PRIMARY
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 默认调用（自动智能降级）
|
||||
response = await ai.chat(messages, prompt_name="analysis")
|
||||
# 4sapi: Claude → Gemini Pro → Gemini Flash
|
||||
# 全部失败 → OpenRouter: Gemini Pro → Gemini Flash
|
||||
|
||||
# 指定从某个等级开始降级
|
||||
response = await ai.chat(messages, model=MODEL_STANDARD, prompt_name="reply")
|
||||
# 从 Gemini Pro 开始
|
||||
|
||||
# 禁用智能降级（只做简单服务商降级）
|
||||
response = await ai.chat(messages, model=MODEL_FAST, auto_fallback=False, prompt_name="quick")
|
||||
|
||||
# 流式输出（同样支持智能降级 + 首字超时检测）
|
||||
async for chunk in ai.chat_stream(messages, prompt_name="stream"):
|
||||
print(chunk, end="", flush=True)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 降级日志示例
|
||||
|
||||
```
|
||||
[archive] 4sapi claude-opus-4-5-20251101-thinking 第1次失败: timeout
|
||||
[archive] 4sapi claude-opus-4-5-20251101-thinking 第2次失败: timeout
|
||||
[archive] 4sapi claude-opus-4-5-20251101-thinking 失败2次，降级
|
||||
[archive] 4sapi gemini-3-pro-preview 第1次失败: 502
|
||||
[archive] 4sapi gemini-3-pro-preview 第2次失败: 502
|
||||
[archive] 4sapi gemini-3-pro-preview 失败2次，降级
|
||||
[archive] 4sapi gemini-3-flash-preview 第1次失败: 502
|
||||
[archive] 4sapi gemini-3-flash-preview 第2次失败: 502
|
||||
[archive] 4sapi 全部失败，切换到 OpenRouter
|
||||
[archive] OpenRouter google/gemini-3-pro-preview 调用成功
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 调用示例
|
||||
|
||||
### 基础用法
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from shared_backend.services.ai_service import AIService
|
||||
|
||||
# module_code 标识你的模块，用于统计
|
||||
ai = AIService(module_code="your_module", db_session=db)
|
||||
|
||||
# Key 自动从系统后台获取，无需手动指定
|
||||
response = await ai.chat(
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": "你是助手"},
|
||||
{"role": "user", "content": "你好"}
|
||||
],
|
||||
prompt_name="greeting" # 必填，用于调用统计
|
||||
)
|
||||
print(response.content)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 图片理解
|
||||
|
||||
```python
|
||||
response = await ai.vision(
|
||||
prompt="描述这张图片",
|
||||
images=["https://example.com/image.jpg"], # URL / base64 / bytes
|
||||
prompt_name="image_analysis"
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### PDF 分析
|
||||
|
||||
```python
|
||||
response = await ai.analyze_pdf(
|
||||
prompt="总结要点",
|
||||
pdf="https://example.com/doc.pdf",
|
||||
pdf_engine="pdf-text", # 免费 | "mistral-ocr" 收费
|
||||
prompt_name="pdf_summary"
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 音频/视频
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 音频
|
||||
response = await ai.analyze_audio(
|
||||
prompt="转录并总结", audio=audio_bytes, mime_type="audio/mp3"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 视频
|
||||
response = await ai.analyze_video(
|
||||
prompt="描述内容", video="https://example.com/video.mp4"
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 图像生成
|
||||
|
||||
```python
|
||||
response = await ai.generate_image(
|
||||
prompt="一只橘猫",
|
||||
model=MODEL_IMAGE, # 图像生成专用模型
|
||||
prompt_name="cat_gen"
|
||||
)
|
||||
for img in response.images:
|
||||
print(img)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 流式输出
|
||||
|
||||
```python
|
||||
async for chunk in ai.chat_stream(messages, prompt_name="stream_test"):
|
||||
print(chunk, end="", flush=True)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 多模态消息格式
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 图片
|
||||
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://..." or "data:image/jpeg;base64,..."}}
|
||||
|
||||
# PDF
|
||||
{"type": "file", "file": {"filename": "doc.pdf", "file_data": "..."}}
|
||||
|
||||
# 音频
|
||||
{"type": "input_audio", "input_audio": {"url": "..."}}
|
||||
|
||||
# 视频
|
||||
{"type": "input_video", "input_video": {"url": "..."}}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 工具函数
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from shared_backend.services.ai_service import (
|
||||
file_to_base64, # 文件转 base64
|
||||
make_data_url, # 构建 data URL
|
||||
get_mime_type, # 获取 MIME 类型
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 返回结构
|
||||
|
||||
所有调用返回 `AIResponse` 对象（对服务商原始响应的统一封装）：
|
||||
|
||||
```python
|
||||
@dataclass
|
||||
class AIResponse:
|
||||
content: str # ← choices[0].message.content
|
||||
model: str # ← model
|
||||
provider: str # ← 实际使用的服务商（4sapi / openrouter）
|
||||
input_tokens: int # ← usage.prompt_tokens
|
||||
output_tokens: int # ← usage.completion_tokens
|
||||
total_tokens: int # ← 计算值
|
||||
cost: float # ← usage.total_cost（如有）
|
||||
latency_ms: int # ← 本地计算
|
||||
raw_response: dict # ← 完整原始响应
|
||||
images: List[str] # ← 图像生成结果
|
||||
annotations: dict # ← PDF 解析注释
|
||||
```
|
||||
|
||||
**使用示例**：
|
||||
```python
|
||||
response = await ai.chat(messages, prompt_name="test")
|
||||
|
||||
print(response.content) # AI 回复
|
||||
print(response.provider) # 实际服务商（4sapi / openrouter）
|
||||
print(response.total_tokens) # 消耗 token
|
||||
print(response.cost) # 费用（美元）
|
||||
print(response.latency_ms) # 延迟（毫秒）
|
||||
|
||||
# 需要原始响应时
|
||||
print(response.raw_response) # 服务商完整返回
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 提示词规范
|
||||
|
||||
### 文件位置（强制）
|
||||
|
||||
```
|
||||
{模块}/后端服务/prompts/{功能名}_prompts.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 文件结构（强制）
|
||||
|
||||
```python
|
||||
"""功能描述"""
|
||||
|
||||
PROMPT_META = {
|
||||
"name": "policy_analysis", # 唯一标识，用于统计
|
||||
"display_name": "政策解读", # 后台显示名称
|
||||
"description": "解析政策文档", # 功能描述
|
||||
"module": "your_module", # 所属模块
|
||||
"variables": ["content"], # 变量列表
|
||||
}
|
||||
|
||||
SYSTEM_PROMPT = """你是专业分析师..."""
|
||||
|
||||
USER_PROMPT = """请分析：{content}"""
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 元数据自动注册（可视化）
|
||||
|
||||
`PROMPT_META` 会**自动注册到数据库**，实现后台可视化管理：
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 模块启动时扫描并注册
|
||||
from shared_backend.services.ai_service import scan_and_register_prompts
|
||||
|
||||
scan_and_register_prompts(
|
||||
module_path="/path/to/your_module",
|
||||
module_code="your_module"
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**注册流程**：
|
||||
```
|
||||
prompts/*_prompts.py → PROMPT_META → ai_prompts 表 → 后台可视化
|
||||
```
|
||||
|
||||
**后台功能**：
|
||||
- 查看所有已注册的提示词
|
||||
- 按模块筛选
|
||||
- 查看变量定义
|
||||
- 点击"同步"手动刷新
|
||||
|
||||
> 提示词**内容**由开发维护（Git 版本控制），后台**仅展示元数据**，不支持在线编辑
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 调用日志与统计
|
||||
|
||||
### ⚠️ 强制要求
|
||||
|
||||
**必须传入 `db_session`** 才能记录调用日志到 `ai_call_logs` 表：
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# ❌ 错误：无法记录日志，统计页面无数据
|
||||
ai = AIService(module_code="my_module")
|
||||
|
||||
# ✅ 正确：日志会写入数据库
|
||||
ai = AIService(module_code="my_module", db_session=db)
|
||||
```
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### 独立模块配置
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如果模块运行在独立容器中，无法直接获取数据库会话，需配置环境变量：
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```bash
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# docker-compose.yml
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environment:
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- DATABASE_URL=mysql+pymysql://user:pass@scrm-mysql:3306/scrm_content?charset=utf8mb4
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```
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然后在代码中自动创建会话：
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```python
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from sqlalchemy import create_engine
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from sqlalchemy.orm import sessionmaker
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import os
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def get_db_session():
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database_url = os.getenv("DATABASE_URL")
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if not database_url:
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return None
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engine = create_engine(database_url, pool_pre_ping=True)
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Session = sessionmaker(bind=engine)
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return Session()
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# 使用
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db = get_db_session()
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ai = AIService(module_code="my_module", db_session=db)
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```
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### 查看统计
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**入口**：https://scrm.ireborn.com.cn → AI 配置 → 调用统计
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**统计维度**：
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- 按模块：各模块调用次数、Token 消耗、成本
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- 按服务商：4sapi / OpenRouter 使用分布（观察降级频率）
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- 按日期：调用趋势图
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**自动记录字段**（`ai_call_logs` 表）：
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| 字段 | 说明 |
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|------|------|
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| `module_code` | 模块标识 |
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| `prompt_name` | 提示词名称 |
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| `provider` | **实际使用的服务商**（4sapi / openrouter） |
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| `model` | 使用的模型 |
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| `input_tokens` / `output_tokens` | Token 消耗 |
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| `cost` | 费用（美元） |
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| `latency_ms` | 响应延迟 |
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| `status` | 调用状态（success / error） |
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| `error_message` | 错误信息（失败时） |
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| `created_at` | 调用时间 |
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**降级监控**：通过 `provider` 字段筛选，可观察降级发生频率，评估首选服务商稳定性
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## AI 响应解析规范（2026-01-18 新增）
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### 公共解析函数（强制使用）
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各模块解析 AI JSON 响应时，**必须**使用公共函数，禁止自行编写解析逻辑：
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```python
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from shared_backend.services.ai_service import parse_ai_json_response, safe_parse_ai_json
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# 方式1：会抛异常（需 try-catch）
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try:
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result, thinking = parse_ai_json_response(ai_response.content)
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except json.JSONDecodeError:
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# 处理解析失败
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pass
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# 方式2：不抛异常（返回默认值）
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||||
result, thinking = safe_parse_ai_json(ai_response.content, default={"status": "error"})
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```
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### 处理能力
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| 输入格式 | 示例 | 能否处理 |
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|---------|------|---------|
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| thinking 标签 | `<thinking>分析中...</thinking>{"key": "value"}` | ✅ |
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| JSON 代码块 | ` ```json {"key": "value"} ``` ` | ✅ |
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| 普通代码块 | ` ``` {"key": "value"} ``` ` | ✅ |
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| 混合文本 | `分析结果如下：{"key": "value"}` | ✅ |
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| 纯 JSON | `{"key": "value"}` | ✅ |
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### 返回值
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```python
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result, thinking = parse_ai_json_response(content)
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# result: dict - 解析后的 JSON 对象
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# thinking: str - thinking 标签中的内容（可用于调试/展示）
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```
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## 检查清单
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### 配置检查（门户系统）
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- [ ] 配置 **4sapi.com 通用 Key**（用于 Gemini/DeepSeek 等）
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- [ ] 配置 **Anthropic 专属 Key**（用于 Claude 模型）
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- [ ] 配置 **OpenRouter API Key**（备选服务商）
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- [ ] 配置**按用途的模型**（测试/分析/创意/生图/视频）
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- [ ] 确认所有 Key 都有效（门户页面显示"已配置"）
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### 代码检查（各模块）
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- [ ] 使用 `shared_backend.AIService`，未直接调用 API
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- [ ] 未硬编码 API Key
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- [ ] 创建 `prompts/{功能}_prompts.py`
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- [ ] 包含 `PROMPT_META`（name, display_name, module, variables）
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- [ ] 调用时传入 `prompt_name`（用于统计）
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- [ ] 初始化时传入 `db_session`（记录日志）
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### 验证
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```bash
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# 检查门户配置 API 是否可访问
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curl http://portal-backend:8000/api/ai/internal/config
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# 检查 AI 调用日志是否记录
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SELECT * FROM ai_call_logs ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;
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```
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*瑞小美 AI 团队 · 2026-01-20*
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Reference in New Issue
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