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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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def update_json_with_ai(client, markdown_content, json_obj):
|
|
|
"""
|
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更新 JSON 对象，将 title 属性生成描述信息填充到 text 属性中
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|
|
"""
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# 如果 json_obj 是字符串，则将其解析为字典
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if isinstance(json_obj, str):
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json_obj = json.loads(json_obj)
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# 检查是否存在嵌套的 data 对象
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if "data" in json_obj and isinstance(json_obj["data"], dict):
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data = json_obj["data"]
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if "title" in data:
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title = data["title"]
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description = generate_description_with_ai(client, markdown_content, title)
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data["text"] = description # 将生成的描述信息填充到 text 属性中
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elif "title" in json_obj:
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|
# 如果 title 直接存在于 json_obj 中
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title = json_obj["title"]
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|
description = generate_description_with_ai(client, markdown_content, title)
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|
json_obj["text"] = description
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# 递归处理 items 中的子对象
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if "items" in json_obj:
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for item in json_obj["items"]:
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|
update_json_with_ai(client, markdown_content, item)
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|
|
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return json_obj
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|
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|
|
def generate_description_with_ai(client, markdown_content, title):
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|
|
"""
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使用 AI 生成一句话的描述信息
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|
"""
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# 构造提示词
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prompt = f"以下是 Markdown 内容：\n{markdown_content}\n\n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）,也一定不要重复标题：\n{title}"
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try:
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# 调用 AI 模型
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response = client.chat.completions.create(
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model=MODEL_NAME, # 根据需要选择合适的模型
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messages=[
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{"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。"},
|
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{"role": "user", "content": prompt}
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|
],
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max_tokens=50 # 限制生成内容的长度
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)
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# 提取生成的描述信息
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if response.choices and response.choices[0].message.content:
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|
description = response.choices[0].message.content.strip()
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|
# 去除序号和 Markdown 语法（如 1.、#、- 等）
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description = re.sub(r'[\d.]+', '', description).strip() # 去除序号
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description = re.sub(r'[#-]', '', description).strip() # 去除 Markdown 语法
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return description
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|
|
else:
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|
print(f"AI 未返回有效描述信息，标题：{title}")
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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:
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|
|
print(f"调用 AI 生成描述信息时出错：{e}")
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|
|
return title # 如果调用失败，则返回标题本身
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|
|
|
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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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|
"""
|
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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,
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|
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。'}
|
|
|
],
|
|
|
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:
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|
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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|
|
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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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# 测试函数
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async def test_generate_stream_markdown():
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async for chunk in generate_stream_markdown("三角形面积"):
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print(chunk.decode("utf-8"), end="", flush=True)
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def extract_level1_title(markdown_content):
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|
"""
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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+(.+)$', markdown_content, re.MULTILINE)
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|
if match:
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return match.group(1) # 返回一级目录的文本内容
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return None
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|
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def extract_level2_titles(markdown_content):
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|
|
"""
|
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|
从 Markdown 字符串中提取所有二级目录的文本内容，返回一个数组
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|
|
"""
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|
# 使用正则表达式匹配所有二级目录的标题
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matches = re.findall(r'^##\s+(.+)$', 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):
|
|
|
"""
|
|
|
遍历输出所有二级目录及其三级目录，并生成指定格式的 JSON 对象
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|
|
"""
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|
lines = markdown_content.splitlines() # 将内容按行分割
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|
current_level2 = None
|
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current_level3 = None
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level3_items = []
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|
def print_level3():
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|
"""生成并打印三级目录的 JSON 对象"""
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|
nonlocal current_level3, level3_items
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|
|
if current_level3:
|
|
|
level3_json = {
|
|
|
"type": "content",
|
|
|
"data": {
|
|
|
"title": current_level3,
|
|
|
"text": generate_description_with_ai(client, markdown_content, current_level3),
|
|
|
"items": level3_items.copy()
|
|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
updated_json = update_json_with_ai(client, markdown_content, level3_json)
|
|
|
print(json.dumps(updated_json, ensure_ascii=False, indent=2))
|
|
|
level3_items.clear()
|
|
|
|
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|
for line in lines:
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line = line.strip() # 去掉前后空格
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|
if not line: # 跳过空行
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|
continue
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|
if line.startswith("## "): # 二级目录
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|
# 先处理之前未完成的三级目录
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|
if current_level3:
|
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|
print_level3()
|
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|
current_level3 = None
|
|
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|
|
|
# 处理二级目录
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if current_level2:
|
|
|
print() # 不同二级目录间添加空行
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|
|
|
|
|
current_level2 = line[3:].strip() # 去掉 "## " 取标题
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|
|
level2_json = {
|
|
|
"type": "transition",
|
|
|
"data": {
|
|
|
"title": current_level2,
|
|
|
"text": generate_description_with_ai(client, markdown_content, current_level2)
|
|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
updated_json = update_json_with_ai(client, markdown_content, level2_json)
|
|
|
print(json.dumps(updated_json, ensure_ascii=False, indent=2))
|
|
|
|
|
|
elif line.startswith("### "): # 三级目录
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|
# 遇到新三级目录时，先处理前一个
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if current_level3:
|
|
|
print_level3()
|
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current_level3 = line[4:].strip() # 去掉 "### " 取标题
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|
|
level3_items = []
|
|
|
|
|
|
elif line.startswith("- "): # 三级目录下的内容项
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|
if current_level3 is None:
|
|
|
current_level3 = "未命名章节" # 兜底处理
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|
|
level3_items.append({
|
|
|
"title": line[2:].strip(), # 去掉 "- " 取内容
|
|
|
"text": line[2:].strip()
|
|
|
})
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|
|
# 处理最后一个三级目录
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|
print_level3()
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|
# 运行应用
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if __name__ == "__main__":
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# 使用 asyncio.run 运行异步函数
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# asyncio.run(test_generate_stream_markdown())
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# 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()
|
|
|
|
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|
# 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": ""}}
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|
|
# print(json.dumps(json_obj, ensure_ascii=False))
|
|
|
# 更新 JSON 对象
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|
updated_json = update_json_with_ai(client, markdown_content, json_obj)
|
|
|
print(json.dumps(updated_json, ensure_ascii=False, indent=2))
|
|
|
|
|
|
# 二级名称列表
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|
contents = extract_level2_titles(markdown_content)
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|
json_obj = {"type": "contents", "data": {"items": contents}}
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|
|
print(json.dumps(json_obj, ensure_ascii=False))
|
|
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|
|
|
# 二级目录和三级目录
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|
#extract_level2_and_level3(markdown_content)
|
