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import asyncio
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import json
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import re
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from CommonUtil import *
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# 流式生成数据的函数
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async def generate_stream_markdown(course_name: str):
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|
|
"""
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|
流式生成 Markdown 数据，并在控制台输出完整的 Markdown 内容
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|
|
"""
|
|
|
# 调用阿里云 API，启用流式响应
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|
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': '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。'}
|
|
|
],
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stream=True, # 启用流式响应
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timeout=6000,
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)
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|
# 初始化完整的 Markdown 内容
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full_markdown = ""
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|
# 逐字返回数据
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|
for chunk in stream:
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|
if chunk.choices[0].delta.content:
|
|
|
chunk_content = chunk.choices[0].delta.content
|
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|
full_markdown += chunk_content # 拼接 Markdown 内容
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|
|
for char in chunk_content:
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|
|
yield char.encode("utf-8")
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await asyncio.sleep(0.05) # 控制逐字输出的速度
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# 在控制台输出完整的 Markdown 内容
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print("\n完整的 Markdown 内容：")
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print(full_markdown)
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|
def extract_level1_title(markdown_content):
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|
|
"""
|
|
|
从 Markdown 字符串中提取一级目录的文本内容
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|
|
"""
|
|
|
# 使用正则表达式匹配一级目录的标题
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|
match = re.search(r'^#\s+(.+)$', markdown_content, re.MULTILINE)
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|
|
if match:
|
|
|
return match.group(1) # 返回一级目录的文本内容
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|
|
return None
|
|
|
|
|
|
|
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|
def extract_level2_titles(markdown_content):
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|
|
"""
|
|
|
从 Markdown 字符串中提取所有二级目录的文本内容，返回一个数组
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|
|
"""
|
|
|
# 使用正则表达式匹配所有二级目录的标题
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|
|
matches = re.findall(r'^##\s+(.+)$', markdown_content, re.MULTILINE)
|
|
|
# 去重，确保每个二级目录标题只出现一次
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|
unique_matches = list(dict.fromkeys(matches))
|
|
|
return unique_matches # 返回去重后的二级目录标题数组
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|
|
|
|
|
|
|
|
def extract_level2_and_level3(markdown_content):
|
|
|
"""
|
|
|
遍历 Markdown 内容，记录所有二级目录、三级目录及其下的 - 内容
|
|
|
"""
|
|
|
lines = markdown_content.splitlines() # 将内容按行分割
|
|
|
current_level3 = None
|
|
|
level3_items = []
|
|
|
result = [] # 用于存储最终的结构化数据
|
|
|
|
|
|
def save_level3():
|
|
|
"""保存当前三级目录及其内容"""
|
|
|
nonlocal current_level3, level3_items
|
|
|
if current_level3:
|
|
|
result[-1]["children"].append({
|
|
|
"title": current_level3,
|
|
|
"items": level3_items.copy()
|
|
|
})
|
|
|
level3_items.clear()
|
|
|
|
|
|
for line in lines:
|
|
|
line = line.strip() # 去掉前后空格
|
|
|
if not line: # 跳过空行
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|
|
continue
|
|
|
|
|
|
if line.startswith("## "): # 二级目录
|
|
|
# 先处理之前未完成的三级目录
|
|
|
if current_level3:
|
|
|
save_level3()
|
|
|
current_level3 = None
|
|
|
|
|
|
# 处理二级目录
|
|
|
current_level2 = line[3:].strip() # 去掉 "## " 取标题
|
|
|
result.append({
|
|
|
"title": current_level2,
|
|
|
"children": [] # 用于存储三级目录
|
|
|
})
|
|
|
|
|
|
elif line.startswith("### "): # 三级目录
|
|
|
# 遇到新三级目录时，先处理前一个
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|
|
if current_level3:
|
|
|
save_level3()
|
|
|
current_level3 = line[4:].strip() # 去掉 "### " 取标题
|
|
|
level3_items = []
|
|
|
|
|
|
elif line.startswith("- "): # 三级目录下的内容项
|
|
|
if current_level3 is None:
|
|
|
current_level3 = "未命名章节" # 兜底处理
|
|
|
level3_items.append(line[2:].strip()) # 去掉 "- " 取内容
|
|
|
|
|
|
# 处理最后一个三级目录
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|
|
if current_level3:
|
|
|
save_level3()
|
|
|
|
|
|
return result
|
|
|
|
|
|
|
|
|
def convert_structure_to_json(structure):
|
|
|
"""
|
|
|
将结构化数据转换为指定的 JSON 格式
|
|
|
"""
|
|
|
result = []
|
|
|
|
|
|
for level2 in structure:
|
|
|
# 处理二级目录
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|
|
level2_title = level2["title"]
|
|
|
level2_json = {
|
|
|
"type": "transition",
|
|
|
"data": {
|
|
|
"title": level2_title,
|
|
|
"text": level2_title
|
|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
result.append(level2_json)
|
|
|
|
|
|
# 处理三级目录
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|
|
for level3 in level2["children"]:
|
|
|
level3_title = level3["title"]
|
|
|
items = [{"title": item, "text": item} for item in level3["items"]]
|
|
|
level3_json = {
|
|
|
"type": "content",
|
|
|
"data": {
|
|
|
"title": level3_title,
|
|
|
"text": level3_title,
|
|
|
"items": items
|
|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
result.append(level3_json)
|
|
|
|
|
|
return result
|
|
|
def generate_descriptions_for_json_batch(client, json_data):
|
|
|
"""
|
|
|
批量生成描述语句，并替换 JSON 中的 text 属性
|
|
|
"""
|
|
|
# 遍历 JSON 数据，逐项生成描述
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|
|
for item in json_data:
|
|
|
if "data" in item and "title" in item["data"]:
|
|
|
# 生成一级或二级标题的描述
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|
|
title = item["data"]["title"]
|
|
|
description = generate_description(client, title)
|
|
|
item["data"]["text"] = description
|
|
|
|
|
|
if "data" in item and "items" in item["data"]:
|
|
|
# 生成三级标题及其子项的描述
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|
|
for sub_item in item["data"]["items"]:
|
|
|
if "title" in sub_item:
|
|
|
title = sub_item["title"]
|
|
|
description = generate_description(client, title)
|
|
|
sub_item["text"] = description
|
|
|
print(item)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
def generate_description(client, title):
|
|
|
"""
|
|
|
调用 AI 接口，生成描述语句（限制在 16 个字以内）
|
|
|
"""
|
|
|
try:
|
|
|
# 调用 AI 模型
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|
|
response = client.chat.completions.create(
|
|
|
model=MODEL_NAME, # 根据需要选择合适的模型
|
|
|
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。"},
|
|
|
{"role": "user", "content": f"请为以下标题生成一句话的描述信息，描述信息应简洁明了，且与标题内容相关，不要包含任何序号（如 1.、2. 等）或 Markdown 语法（如 #、- 等），且描述长度不超过 20 个字：\n- {title}"}
|
|
|
],
|
|
|
max_tokens=20 # 限制生成描述的长度
|
|
|
)
|
|
|
|
|
|
# 提取生成的描述信息
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|
|
if response.choices and response.choices[0].message.content:
|
|
|
description = response.choices[0].message.content.strip()
|
|
|
# 去除序号和 Markdown 语法（如 1.、#、- 等）
|
|
|
description = re.sub(r'[\d.]+', '', description).strip()
|
|
|
description = re.sub(r'[#-]', '', description).strip()
|
|
|
return description
|
|
|
else:
|
|
|
print(f"AI 未返回有效描述信息：{title}")
|
|
|
return title # 如果 AI 未返回有效描述，则返回标题本身
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|
|
except Exception as e:
|
|
|
print(f"调用 AI 生成描述信息时出错：{e}")
|
|
|
return title # 如果调用失败，则返回标题本身
|
|
|
# 运行应用
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|
|
if __name__ == "__main__":
|
|
|
# 使用 asyncio.run 运行异步函数
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|
# asyncio.run(test_generate_stream_markdown())
|
|
|
|
|
|
# 读取Sample.md内容
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|
|
with open("Sample.md", "r", encoding="utf-8") as file:
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|
|
markdown_content = file.read()
|
|
|
|
|
|
listAll = []
|
|
|
# 一级名称
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|
level1_title = extract_level1_title(markdown_content)
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|
|
json_obj = {"type": "cover", "data": {"title": level1_title, "text": ""}}
|
|
|
listAll.append(json_obj)
|
|
|
|
|
|
# 二级名称列表
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|
contents = extract_level2_titles(markdown_content)
|
|
|
json_obj = {"type": "contents", "data": {"items": contents}}
|
|
|
listAll.append(json_obj)
|
|
|
|
|
|
# 二级目录和三级目录
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|
|
result = extract_level2_and_level3(markdown_content)
|
|
|
json_obj = convert_structure_to_json(result)
|
|
|
# 遍历结果并一个对象一行打印
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|
|
for item in json_obj:
|
|
|
listAll.append(item)
|
|
|
|
|
|
generate_descriptions_for_json_batch(client, listAll)
|
