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AI/AiService/MarkdownToJsonConverter.py

@@ -1,3 +1,4 @@
+import asyncio
 import json
 import re
 from CommonUtil import *
@@ -107,30 +108,31 @@ class MarkdownToJsonConverter:
 
         return result
 
-    def generate_descriptions_for_json_batch(self, json_data):
+    async def generate_descriptions_for_json_batch(self, json_data):
         """
         批量生成描述语句，并替换 JSON 中的 text 属性
         """
         for item in json_data:
             if "data" in item and "title" in item["data"]:
                 title = item["data"]["title"]
-                description = self.generate_description(title)
+                description = await self.generate_description(title)
                 item["data"]["text"] = description
 
             if "data" in item and "items" in item["data"]:
                 for sub_item in item["data"]["items"]:
                     if "title" in sub_item:
                         title = sub_item["title"]
-                        description = self.generate_description(title)
+                        description = await self.generate_description(title)
                         sub_item["text"] = description
-            print(item)
+            yield json.dumps(item, ensure_ascii=False)
+            await asyncio.sleep(0.5)  # 控制逐行输出的速度
 
-    def generate_description(self, title):
+    async def generate_description(self, title):
         """
         调用 AI 接口，生成描述语句（限制在 20 个字以内）
         """
         try:
-            response = self.client.chat.completions.create(
+            response = await self.client.chat.completions.create(
                 model=MODEL_NAME,
                 messages=[
                     {"role": "system", "content": "你是一个专业的助手，能够根据上下文生成简洁的描述信息。"},
@@ -151,7 +153,7 @@ class MarkdownToJsonConverter:
             print(f"调用 AI 生成描述信息时出错：{e}")
             return title
 
-    def convert_markdown_to_json(self, markdown_content):
+    async def convert_markdown_to_json(self, markdown_content):
         """
         将 Markdown 内容转换为 JSON 格式
         """
@@ -174,17 +176,5 @@ class MarkdownToJsonConverter:
             listAll.append(item)
 
         # 生成描述
-        self.generate_descriptions_for_json_batch(listAll)
+        async for item in self.generate_descriptions_for_json_batch(listAll):
-
+            yield item
-
-if __name__ == "__main__":
-    # 读取 Sample.md 内容
-    with open("Sample.md", "r", encoding="utf-8") as file:
-        markdown_content = file.read()
-
-    # 创建转换器实例
-    converter = MarkdownToJsonConverter(client)
-
-    # 转换 Markdown 为 JSON
-    converter.convert_markdown_to_json(markdown_content)
-

AI/AiService/Start.py

@@ -10,6 +10,8 @@ import markdown_to_json
 import json
 import asyncio
 
+from AiService.MarkdownToJsonConverter import MarkdownToJsonConverter
+
 # 阿里云中用来调用 deepseek v3 的密钥
 MODEL_API_KEY = "sk-01d13a39e09844038322108ecdbd1bbc"
 MODEL_NAME = "qwen-plus"
@@ -143,37 +145,13 @@ def expand_text_with_ai(json_dict):
     return json_dict
 
 
-async def ConvertMarkdownToJson(markdown_content):
+async def convertMarkdownToJson(markdown_content):
-    """
+    # 创建转换器实例
-    生成一个 AsyncIterable，逐行返回 JSON 字符串
+    converter = MarkdownToJsonConverter(client)
-    """
+    # 转换 Markdown 为 JSON
-    # 将 Markdown 转换为字典
+    async for item in converter.convert_markdown_to_json(markdown_content):
-    json_dict = markdown_to_dict(markdown_content)
+        yield item
-
+     # 添加结束标记
-    # 调用 AI 扩写每个有 title 属性的节点
-    json_dict = expand_text_with_ai(json_dict)
-
-    # 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
-
-    # 生成目录部分
-    contents_json = extract_contents(json_dict)
-    print(contents_json)
-    yield json.dumps(contents_json, ensure_ascii=False)
-    await asyncio.sleep(0.5)
-
-    # 提取二级目录及其三级目录内容
-    level2_and_level3_json = extract_level2_and_level3(json_dict)
-    print(level2_and_level3_json)
-    for item in level2_and_level3_json:
-        yield json.dumps(item, ensure_ascii=False)
-        await asyncio.sleep(0.5)
-
-    # 添加结束标记
     yield '{"type": "end" }'
 
 
@@ -265,7 +243,7 @@ async def aippt_outline(
 @app.post("/api/tools/aippt")  # 修改为 POST 方法
 async def aippt(content: str = Body(..., embed=True, description="Markdown 内容")):  # 使用 Body 接收请求体参数
     return StreamingResponse(
-        ConvertMarkdownToJson(content),  # 传入 content
+        convertMarkdownToJson(content),  # 传入 content
         media_type="text/plain",  # 使用 text/plain 格式
         headers={
             "Cache-Control": "no-cache",
@@ -279,26 +257,16 @@ async def aippt(content: str = Body(..., embed=True, description="Markdown 内
 
 # 运行应用
 if __name__ == "__main__":
-    # # 获取本机所有 IPv4 地址
+    # 获取本机所有 IPv4 地址
-    # ips = get_local_ips()
+    ips = get_local_ips()
-    # if not ips:
+    if not ips:
-    #     print("无法获取本机 IP 地址，使用默认地址 127.0.0.1")
+        print("无法获取本机 IP 地址，使用默认地址 127.0.0.1")
-    #     ips = ["127.0.0.1"]
+        ips = ["127.0.0.1"]
-    #
+
-    # # 打印所有 IP 地址
+    # 打印所有 IP 地址
-    # print("服务将在以下 IP 地址上运行：")
+    print("服务将在以下 IP 地址上运行：")
-    # for ip in ips:
+    for ip in ips:
-    #     print(f"http://{ip}:5173")
+        print(f"http://{ip}:5173")
-    #
+
-    # # 启动 FastAPI 应用，绑定到所有 IP 地址
+    # 启动 FastAPI 应用，绑定到所有 IP 地址
-    # uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=5173)
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=5173)
-
-    # 读取Sample.md
-    with open("Sample.md", "r", encoding="utf-8") as f:
-        markdown_content = f.read()
-    json_dict = markdown_to_dict(markdown_content)
-
-    # 调用 AI 扩写每个有 title 属性的节点
-    json_dict = expand_text_with_ai(json_dict)
-
-    print(json_dict)