'commit'

AI/AiService/CallDeepSeekStream.py

@@ -18,17 +18,48 @@ client = OpenAI(
     api_key=MODEL_API_KEY,
     base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
 )
+import re
+import re
+
 def markdown_to_dict(markdown_content):
     """
-    将 Markdown 内容转换为 Python 字典
+    将 Markdown 内容转换为 Python 字典，并处理【】中的文字
     """
     # 将 Markdown 转换为 JSON 字符串
     json_content = markdown_to_json.jsonify(markdown_content)
     # 解码 Unicode 转义
     json_content = json_content.encode('utf-8').decode('unicode_escape')
     # 将 JSON 字符串转换为字典
-    return json.loads(json_content)
+    json_dict = json.loads(json_content)
+
+    # 提取【】中的文字
+    def extract_brackets(text):
+        match = re.search(r'【(.*?)】', text)
+        return match.group(1) if match else None
 
+    # 递归处理字典，提取并赋值 title 和 text 属性
+    def process_dict(d):
+        if isinstance(d, dict):
+            for key, value in d.items():
+                if isinstance(value, str):
+                    # 提取【】中的文字作为 text
+                    text = extract_brackets(value)
+                    if text:
+                        # title 是【】左侧的文字
+                        d[key] = value.split("【")[0].strip()
+                        # text 是【】中的内容
+                        d[f"{key}_text"] = text
+                elif isinstance(value, dict):
+                    process_dict(value)
+                elif isinstance(value, list):
+                    for item in value:
+                        process_dict(item)
+        elif isinstance(d, list):
+            for item in d:
+                process_dict(item)
+
+    process_dict(json_dict)
+    return json_dict
 
 def extract_level1(json_dict):
     """
@@ -37,10 +68,11 @@ def extract_level1(json_dict):
     # 获取第一个一级目录的名称
     level1_title = next(iter(json_dict.keys()), None)
     if level1_title:
-        return [{"type": "cover", "data": {"title": level1_title, "text": level1_title}}]
+        # 提取 text 属性
+        level1_text = json_dict.get(f"{level1_title}_text", "")
+        return [{"type": "cover", "data": {"title": level1_title, "text": level1_text}}]
     return []
 
-
 def extract_level2_and_level3(json_dict, level1_title=None):
     """
     提取指定一级目录下的二级目录及其三级目录内容，生成指定格式的 JSON 对象列表
@@ -52,11 +84,14 @@ def extract_level2_and_level3(json_dict, level1_title=None):
     if level1_title and level1_title in json_dict:
         result = []
         for level2_title, level2_content in json_dict[level1_title].items():
-            # 输出二级目录
-            result.append({"type": "transition", "data": {"title": level2_title, "text": level2_title}})
+            # 提取二级目录的 text 属性
+            level2_text = json_dict[level1_title].get(f"{level2_title}_text", "")
+            result.append({"type": "transition", "data": {"title": level2_title, "text": level2_text}})
             # 输出三级目录内容
             if isinstance(level2_content, dict):
                 for level3_title, level3_items in level2_content.items():
+                    # 提取三级目录的 text 属性
+                    level3_text = level2_content.get(f"{level3_title}_text", "")
                     # 确保 level3_items 是列表
                     if isinstance(level3_items, list):
                         items = [{"title": item, "text": item} for item in level3_items]
@@ -66,6 +101,7 @@ def extract_level2_and_level3(json_dict, level1_title=None):
                         "type": "content",
                         "data": {
                             "title": level3_title,
+                            "text": level3_text,
                             "items": items
                         }
                     })
@@ -97,6 +133,7 @@ async def ConvertMarkdownToJson(markdown_content):
 
     # 提取一级目录
     level1_json = extract_level1(json_dict)
+    print(level1_json)
     for item in level1_json:
         yield json.dumps(item, ensure_ascii=False)
         await asyncio.sleep(0.5)  # 控制逐行输出的速度
@@ -109,6 +146,7 @@ async def ConvertMarkdownToJson(markdown_content):
     # 提取二级目录及其三级目录内容
     level2_and_level3_json = extract_level2_and_level3(json_dict)
     for item in level2_and_level3_json:
+        print(item)
         yield json.dumps(item, ensure_ascii=False)
         await asyncio.sleep(0.5)
 
@@ -139,7 +177,7 @@ async def generate_stream_markdown(course_name: str):
         model=MODEL_NAME,
         messages=[
             {'role': 'system', 'content': '你是一个教学经验丰富的基础教育教师'},
-            {'role': 'user', 'content': '帮我设计一下' + course_name + '的课件提纲，用markdown格式返回。强调1、标签只能返回 #,##,###,-,其它标签一率不可以返回，这个非常重要！2、不要返回 ```markdown 或者 ```  这样的内容！ 3、每部分都有生成完整的一、二、三级内容，不能省略。4、一级、二级、三级都要同步生成一个对于当前部分的一句话描述。以【】包裹起来。'}
+            {'role': 'user', 'content': '帮我设计一下' + course_name + '的课件提纲，用markdown格式返回。强调1、标签只能返回 #,##,###,-,其它标签一率不可以返回，这个非常重要！2、不要返回 ```markdown 或者 ```  这样的内容！ 3、每部分都有生成完整的一、二、三级内容，不能省略。4、必须做到：一级、二级、三级都要同步生成一个对于当前部分的一句话描述，尽量简短，不要出现标点符号,与当前级别换行后输出，放到【】这两个符号内部。'}
         ],
         stream=True,  # 启用流式响应
         timeout=6000,