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import json
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import requests
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reasoning_content = "" # 定义完整思考过程
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answer_content = "" # 定义完整回复
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is_answering = False # 判断是否结束思考过程并开始回复
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"""
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【1】GLM会有错误的信息输出，比如说：
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等腰直角三角形△DEF（由线段DE绕点E顺时针旋转45°得到线段EF后形成的三角形，满足DE=EF且夹角∠DEF=45°，是旋转生成的辅助主体小三角形）。
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这很明显是错误的，因为顶角是 45°的等边三角形不是等腰直角三角形！
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【2】响应速度
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对于阿里QVQ秒回的响应速度，此模型响应的速度在10秒以上。
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"""
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prompt = """
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你是一个严谨的数学可视化描述专家，需要对初中几何图形进行结构化解析。请严格按照以下格式输出，确保不遗漏关键几何信息：
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# 几何图形解析报告
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## 1. 主体元素清单（按包含关系排序）
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- [主要图形类型]：[具体特征描述]（如：直角等腰三角形ABC，∠C=90°，AC=BC）
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- [次要图形类型]：[具体特征描述]（位于[父图形名称]的[位置描述]）
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（注：所有几何类型判断需满足：①题目明确给出的直接特征 ②可通过SSS/SAS/ASA等定理严格推导的隐含特征）
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## 2. 基准边选择优先级
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- 从左向右，从下向上，第一个看到的点做为坐标原点，此点向右水平的边视为X轴。
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## 3. 坐标验证机制
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必须包含以下校验步骤：
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1. 计算所有边的长度（使用两点间距离公式：√[(x2-x1)²+(y2-y1)²]）
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2. 输出边长比较表：[边标识]:[长度数值]（如：AB:5, AC:4, BC:3）
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3. 明确说明基准边选择依据："选择AB边作为基准，因其长度5为最长（AC=4, BC=3）"
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## 4. 特殊图形处理
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- 直角三角形：强制校验斜边是否为最长边（c²=a²+b²）
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- 等腰/等边三角形：标注对称轴与基准边关系
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## 5. 辅助元素详细说明
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- [元素类型]：[数量]个，分别为[具体标识]，作用是[几何功能描述]
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- 特殊点：[点标识]（[几何意义]，如：△ABC的重心/外心/垂足）
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- 连接线：[线段标识]（连接[起点]与[终点]，是否为中线/垂线/角平分线）
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## 6. 关键几何关系验证
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- 全等关系：△[标识] ≌ △[标识]（依据[判定定理]）
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- 相似关系：△[标识] ~ △[标识]（相似比为[数值]）
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- 位置约束：[图形A]在[图形B]的[方位描述]，相距[距离描述]
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"""
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from Config.Config import GLM_API_KEY, GLM_MODEL_NAME, GLM_BASE_URL
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url = GLM_BASE_URL
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headers = {
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"Authorization": "Bearer " + GLM_API_KEY,
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"Content-Type": "application/json"
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}
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data = {
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"model": GLM_MODEL_NAME,
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"messages": [
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{
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"role": "user",
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"content":
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[
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{
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"type": "text",
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"text": prompt
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},
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{
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"type": "image_url",
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"image_url": {
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"url": "https://dsideal.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/HuangHai/Backup/23.jpg"
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}
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}
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]
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}
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],
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"stream": True # 启用流式调用
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}
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with requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True) as response:
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for chunk in response.iter_lines():
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if chunk:
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decoded = chunk.decode('utf-8')
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if decoded.startswith('[DONE]'):
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print("完成！")
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break
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try:
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decoded = decoded[5:]
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json_data = json.loads(decoded)
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content = json_data["choices"][0]["delta"]['content']
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if content and len(content) > 0:
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print(content, end="")
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except Exception as e:
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print(e)
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