import asyncio import socket import time import uvicorn from fastapi import FastAPI, Body from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware from fastapi.responses import StreamingResponse, PlainTextResponse from openai import OpenAI 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" # 初始化 OpenAI 客户端 client = OpenAI( api_key=MODEL_API_KEY, base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) def convertMarkdownToJson(markdown_content: str, language: str): # 创建转换器实例 converter = MarkdownToJsonConverter(client, language) # 转换 Markdown 为 JSON for item in converter.convert_markdown_to_json(markdown_content, language): # 使用普通 for 循环 yield f"{item}\n" # 每行数据后添加换行符 # 添加结束标记 yield '{"type": "end" }\n' # 结束标记后也添加换行符 # 获取本机所有 IPv4 地址 def get_local_ips(): ips = [] hostname = socket.gethostname() try: # 获取所有 IP 地址 addrs = socket.getaddrinfo(hostname, None, family=socket.AF_INET) # 只获取 IPv4 地址 for addr in addrs: ip = addr[4][0] if ip not in ips: ips.append(ip) except Exception as e: print(f"获取 IP 地址失败: {e}") return ips # 流式生成数据的函数 async def generate_stream_markdown(course_name: str, language: str): """ 流式生成 Markdown 数据,并在控制台输出完整的 Markdown 内容 """ prompt = '' if language == 'cn': prompt = '请使用中文回答' elif language == 'en': prompt = 'Please answer in English。' # 调用阿里云 API,启用流式响应 stream = client.chat.completions.create( 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': prompt + ',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。'} ], stream=True, # 启用流式响应 timeout=6000, ) # 初始化完整的 Markdown 内容 full_markdown = "" # 逐字返回数据 for chunk in stream: if chunk.choices[0].delta.content: chunk_content = chunk.choices[0].delta.content full_markdown += chunk_content # 拼接 Markdown 内容 for char in chunk_content: yield char.encode("utf-8") await asyncio.sleep(0.05) # 控制逐字输出的速度 # 在控制台输出完整的 Markdown 内容 print("\n完整的 Markdown 内容:") print(full_markdown) app = FastAPI() # 添加 CORS 中间件 app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=["*"], allow_credentials=True, allow_methods=["*"], allow_headers=["*"], ) # 根路由,返回提示信息 @app.get("/") def root(): return PlainTextResponse("Hello ApiStream") @app.post("/api/tools/aippt_outline") # 仅支持 POST 方法 async def aippt_outline( course_name: str = Body(..., embed=True, description="课程名称"), # 从请求体中获取 course_name language: str = Body(..., embed=True, description="语言"), ): # 返回流式响应 return StreamingResponse( generate_stream_markdown(course_name, language), media_type="text/event-stream", headers={ "Cache-Control": "no-cache", "Connection": "keep-alive", "Access-Control-Allow-Origin": "*", "X-Accel-Buffering": "no" } ) @app.post("/api/tools/aippt") # 修改为 POST 方法 def aippt(content: str = Body(..., embed=True, description="Markdown 内容"), language: str = Body(..., embed=True, description="语言")): # 使用 Body 接收请求体参数 return StreamingResponse( convertMarkdownToJson(content, language), # 传入 content media_type="text/plain", # 使用 text/plain 格式 headers={ "Cache-Control": "no-cache", "Connection": "keep-alive", "Access-Control-Allow-Origin": "*", "X-Accel-Buffering": "no", "Content-Type": "text/plain; charset=utf-8" # 明确设置 Content-Type } ) # 运行应用 if __name__ == "__main__": # 获取本机所有 IPv4 地址 ips = get_local_ips() if not ips: 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"] # 打印所有 IP 地址 print("服务将在以下 IP 地址上运行:") for ip in ips: print(f"http://{ip}:5173") # 启动 FastAPI 应用,绑定到所有 IP 地址 uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=5173)