From 3037984fbe93dfd7d6210ec2927a15032be73bc2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jinye_huang Date: Wed, 23 Apr 2025 18:10:12 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E4=BF=AE=E6=94=B9=E4=BA=86=E6=A0=87=E9=A2=98re?= =?UTF-8?q?fer=E6=96=87=E6=A1=A3?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- core/async_content_generator.py | 451 ++++++++ examples/async_content_api.py | 288 +++++ genPrompts/Refer/标题参考格式.txt | 1030 +---------------- .../tweet_generator.cpython-312.pyc | Bin 29250 -> 29250 bytes 4 files changed, 757 insertions(+), 1012 deletions(-) create mode 100644 core/async_content_generator.py create mode 100644 examples/async_content_api.py diff --git a/core/async_content_generator.py b/core/async_content_generator.py new file mode 100644 index 0000000..8ce8851 --- /dev/null +++ b/core/async_content_generator.py @@ -0,0 +1,451 @@ +#!/usr/bin/env python3 +# -*- coding: utf-8 -*- + +""" +异步内容生成器 + +基于AI_Agent的async_generate_text_stream方法实现的异步内容生成器类， +支持异步API调度和流式输出，适合集成到高并发应用中。 +""" + +import os +import sys +import json +import asyncio +import logging +from datetime import datetime +from typing import List, Dict, Any, Optional, AsyncGenerator, Callable, Union + +# 确保可以导入核心模块 +current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) +parent_dir = os.path.dirname(current_dir) +if parent_dir not in sys.path: + sys.path.insert(0, parent_dir) + +from core.ai_agent import AI_Agent + +class AsyncContentGenerator: + """异步内容生成器类，支持流式输出和异步调度""" + + def __init__(self, + model_name: str = "qwen2-7b-instruct", + api_base_url: str = "vllm", + api_key: str = "EMPTY", + output_dir: str = "/root/autodl-tmp/poster_generate_result", + timeout: int = 60, + max_retries: int = 3, + stream_chunk_timeout: int = 10): + """ + 初始化异步内容生成器 + + 参数: + model_name: 使用的模型名称 + api_base_url: API基础URL或预设名称 ('deepseek', 'vllm') + api_key: API密钥 + output_dir: 输出结果保存目录 + timeout: API请求超时时间(秒) + max_retries: 最大重试次数 + stream_chunk_timeout: 流块超时时间(秒) + """ + self.output_dir = output_dir + self.model_name = model_name + self.api_base_url = api_base_url + self.api_key = api_key + self.timeout = timeout + self.max_retries = max_retries + self.stream_chunk_timeout = stream_chunk_timeout + + # 参数设置 + self.temperature = 0.7 + self.top_p = 0.9 + self.presence_penalty = 0.0 + + # 上下文管理 + self.add_description = "" + + # 设置日志 + logging.basicConfig(level=logging.INFO, + format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') + self.logger = logging.getLogger(__name__) + + self.logger.info(f"已初始化异步内容生成器: model={model_name}, api_url={api_base_url}") + + async def create_agent(self) -> AI_Agent: + """ + 创建AI_Agent实例 + + 返回: + AI_Agent: AI代理实例 + """ + agent = AI_Agent( + base_url=self.api_base_url, + model_name=self.model_name, + api=self.api_key, + timeout=self.timeout, + max_retries=self.max_retries, + stream_chunk_timeout=self.stream_chunk_timeout + ) + return agent + + async def load_information(self, info_paths: List[str]) -> None: + """ + 异步加载额外描述文件 + + 参数: + info_paths: 信息文件路径列表 + """ + self.add_description = "" + + for path in info_paths: + try: + # 使用异步文件读取 + async with asyncio.open_file(path, 'r') as f: + content = await f.read() + self.add_description += content + self.logger.info(f"已加载信息文件: {path}") + except Exception as e: + self.logger.warning(f"无法加载信息文件 {path}: {e}") + + async def load_information_sync(self, info_paths: List[str]) -> None: + """ + 同步加载额外描述文件(兼容不支持异步文件操作的环境) + + 参数: + info_paths: 信息文件路径列表 + """ + self.add_description = "" + + for path in info_paths: + try: + with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: + self.add_description += f.read() + self.logger.info(f"已加载信息文件: {path}") + except Exception as e: + self.logger.warning(f"无法加载信息文件 {path}: {e}") + + def prepare_prompt(self, tweet_content: str) -> tuple: + """ + 准备生成内容所需的提示词 + + 参数: + tweet_content: 推文内容 + + 返回: + tuple: (system_prompt, user_prompt) + """ + # 系统提示词 + system_prompt = """ + 你是一个专业的文案处理专家，擅长从文章中提取关键信息并生成吸引人的标题和简短描述。 + 请根据提供的文章内容，提取关键信息并整理成易于理解的格式。 + """ + + # 用户提示词 + if self.add_description: + user_prompt = f""" + 以下是需要你处理的信息： + + 关于景点的描述: + {self.add_description} + + 推文内容: + {tweet_content} + + 请根据这些信息，生成简洁明了的旅游内容，突出景点特色和旅行建议。 + """ + else: + user_prompt = f""" + 以下是需要你处理的推文内容: + {tweet_content} + + 请根据这些信息，生成简洁明了的旅游内容，突出景点特色和旅行建议。 + """ + + return system_prompt, user_prompt + + async def generate_content_stream(self, + tweet_content: str, + system_prompt: Optional[str] = None) -> AsyncGenerator[str, None]: + """ + 异步生成内容流 + + 参数: + tweet_content: 推文内容 + system_prompt: 自定义系统提示词(可选) + + Yields: + str: 生成的文本块 + """ + self.logger.info("开始异步生成内容") + + # 如果没有提供系统提示词，使用默认提示词 + if system_prompt is None: + system_prompt, user_prompt = self.prepare_prompt(tweet_content) + else: + _, user_prompt = self.prepare_prompt(tweet_content) + + # 创建AI_Agent实例 + agent = await self.create_agent() + + try: + # 使用异步流式方法生成内容 + async for chunk in agent.async_generate_text_stream( + system_prompt, + user_prompt, + temperature=self.temperature, + top_p=self.top_p, + presence_penalty=self.presence_penalty + ): + yield chunk + + except Exception as e: + self.logger.error(f"内容生成出错: {e}") + yield f"\n[生成内容出错: {str(e)}]" + finally: + # 确保资源被释放 + agent.close() + + async def generate_poster_stream(self, + tweet_content: str, + poster_num: int = 3, + system_prompt: Optional[str] = None) -> AsyncGenerator[str, None]: + """ + 异步生成海报配置流 + + 参数: + tweet_content: 推文内容 + poster_num: 需要生成的海报数量 + system_prompt: 自定义系统提示词(可选) + + Yields: + str: 生成的文本块 + """ + self.logger.info(f"开始异步生成{poster_num}个海报配置") + + # 如果没有提供系统提示词，创建默认系统提示词 + if system_prompt is None: + system_prompt = f""" + 你是一个专业的文案处理专家，擅长从文章中提取关键信息并生成吸引人的标题和简短描述。 + 现在，我需要你根据提供的文章内容，生成{poster_num}个海报的文案配置。 + + 每个配置包含： + 1. main_title：主标题，简短有力，突出景点特点 + 2. texts：两句简短文本，每句不超过15字，描述景点特色或游玩体验 + + 以JSON数组格式返回配置，示例： + [ + {{ + "main_title": "泰宁古城", + "texts": ["千年古韵","匠心独运"] + }}, + ... + ] + + 仅返回JSON数据，不需要任何额外解释。确保生成的标题和文本能够准确反映文章提到的景点特色。 + """ + + # 准备用户提示词 + if self.add_description: + user_prompt = f""" + 以下是需要你处理的信息： + + 关于景点的描述: + {self.add_description} + + 推文内容: + {tweet_content} + + 请根据这些信息，生成{poster_num}个海报文案配置，以JSON数组格式返回。 + 确保主标题(main_title)简短有力，每个text不超过15字，并能准确反映景点特色。 + """ + else: + user_prompt = f""" + 以下是需要你处理的推文内容: + {tweet_content} + + 请根据这些信息，生成{poster_num}个海报文案配置，以JSON数组格式返回。 + 确保主标题(main_title)简短有力，每个text不超过15字，并能准确反映景点特色。 + """ + + # 创建AI_Agent实例 + agent = await self.create_agent() + + try: + # 使用异步流式方法生成内容 + async for chunk in agent.async_generate_text_stream( + system_prompt, + user_prompt, + temperature=self.temperature, + top_p=self.top_p, + presence_penalty=self.presence_penalty + ): + yield chunk + + except Exception as e: + self.logger.error(f"海报配置生成出错: {e}") + yield f"\n[生成内容出错: {str(e)}]" + finally: + # 确保资源被释放 + agent.close() + + async def parse_json_stream(self, content_stream: AsyncGenerator[str, None]) -> AsyncGenerator[Dict[str, Any], None]: + """ + 解析JSON流，尝试从流中提取JSON对象 + + 参数: + content_stream: 内容流生成器 + + Yields: + Dict: 解析出的JSON对象 + """ + full_response = "" + + # 收集完整响应 + async for chunk in content_stream: + full_response += chunk + + # 尝试解析当前累积的内容 + try: + # 查找可能的JSON部分 + if "[" in full_response and "]" in full_response: + start_idx = full_response.find("[") + end_idx = full_response.rfind("]") + 1 + json_str = full_response[start_idx:end_idx] + + # 尝试解析JSON + json_data = json.loads(json_str) + if isinstance(json_data, list) and json_data: + yield {"type": "partial_json", "data": json_data} + except json.JSONDecodeError: + pass # 继续收集更多内容 + except Exception as e: + self.logger.warning(f"JSON解析尝试出错: {e}") + + # 发送原始块 + yield {"type": "chunk", "content": chunk} + + # 最终解析 + try: + # 尝试直接解析 + result = json.loads(full_response) + yield {"type": "final_json", "data": result} + return + except json.JSONDecodeError: + pass + + # 尝试从文本中提取JSON + try: + # 查找常见的格式模式 + if "```json" in full_response: + json_str = full_response.split("```json")[1].split("```")[0].strip() + result = json.loads(json_str) + yield {"type": "final_json", "data": result} + return + + # 查找方括号包围的内容 + if "[" in full_response and "]" in full_response: + start_idx = full_response.find("[") + end_idx = full_response.rfind("]") + 1 + json_str = full_response[start_idx:end_idx] + + result = json.loads(json_str) + yield {"type": "final_json", "data": result} + return + except Exception as e: + self.logger.error(f"最终JSON解析失败: {e}") + yield {"type": "error", "message": f"JSON解析失败: {str(e)}"} + + async def save_result(self, content: Union[str, Dict, List]) -> str: + """ + 异步保存生成结果 + + 参数: + content: 要保存的内容(字符串或JSON对象) + + 返回: + str: 保存的文件路径 + """ + # 生成时间戳文件名 + date_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S") + result_path = os.path.join(self.output_dir, f"{date_time}.json") + + # 确保目录存在 + os.makedirs(os.path.dirname(result_path), exist_ok=True) + + try: + # 如果是字符串，尝试解析为JSON + if isinstance(content, str): + try: + # 尝试解析JSON + json_content = json.loads(content) + except json.JSONDecodeError: + # 如果解析失败，将原始字符串封装为JSON + json_content = {"content": content, "type": "raw_text"} + else: + # 已经是字典或列表 + json_content = content + + # 使用同步方式写入文件(异步文件写入可能不是所有环境都支持) + with open(result_path, "w", encoding="utf-8") as f: + json.dump(json_content, f, ensure_ascii=False, indent=2) + + self.logger.info(f"结果已保存到: {result_path}") + return result_path + except Exception as e: + self.logger.error(f"保存结果失败: {e}") + return "" + + # 参数设置方法 + def set_temperature(self, temperature: float) -> None: + """设置温度参数""" + self.temperature = temperature + + def set_top_p(self, top_p: float) -> None: + """设置top_p参数""" + self.top_p = top_p + + def set_presence_penalty(self, presence_penalty: float) -> None: + """设置存在惩罚参数""" + self.presence_penalty = presence_penalty + + def set_model_params(self, temperature: float, top_p: float, presence_penalty: float) -> None: + """设置所有模型参数""" + self.temperature = temperature + self.top_p = top_p + self.presence_penalty = presence_penalty + + +# 演示代码 +async def demo(): + """演示异步内容生成器的用法""" + # 创建异步内容生成器实例 + generator = AsyncContentGenerator( + model_name="qwenQWQ", + api_base_url="http://localhost:8000/v1", + api_key="EMPTY" + ) + + # 示例推文内容 + tweet_content = """ + 清明假期带娃哪里玩？泰宁甘露寺藏着明代建筑奇迹！一柱擎天的悬空阁楼+状元祈福传说，让孩子边玩边涨知识✨ + + 🎒行程亮点： + ✅ 安全科普第一站：讲解"一柱插地"千年不倒的秘密，用乐高积木模型让孩子理解力学原理 + ✅ 文化沉浸体验：穿汉服听"叶状元还愿建寺"故事，触摸3.38米粗的"状元柱"许愿 + ✅ 自然探索路线：连接金湖栈道徒步，观察丹霞地貌与古建筑的巧妙融合 + """ + + print("\n===== 测试异步海报生成 =====\n") + + # 生成海报配置 + full_response = "" + async for chunk in generator.generate_poster_stream(tweet_content, poster_num=3): + print(chunk, end="", flush=True) + full_response += chunk + + # 保存结果 + result_path = await generator.save_result(full_response) + print(f"\n\n结果已保存到: {result_path}") + +if __name__ == "__main__": + # 运行演示 + asyncio.run(demo()) \ No newline at end of file diff --git a/examples/async_content_api.py b/examples/async_content_api.py new file mode 100644 index 0000000..789c0db --- /dev/null +++ b/examples/async_content_api.py @@ -0,0 +1,288 @@ +#!/usr/bin/env python3 +# -*- coding: utf-8 -*- + +""" +异步内容生成API示例 + +演示如何使用AI_Agent的async_generate_text_stream方法实现异步内容生成API， +支持实时流式输出，适合集成到Web服务或其他异步应用中。 +""" + +import os +import sys +import json +import time +import asyncio +from pathlib import Path +from fastapi import FastAPI, Request, WebSocket, WebSocketDisconnect +from fastapi.responses import StreamingResponse +from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware +import uvicorn + +# 添加项目根目录到Python路径 +project_root = str(Path(__file__).parent.parent) +if project_root not in sys.path: + sys.path.insert(0, project_root) + +from core.ai_agent import AI_Agent + +# 创建FastAPI实例 +app = FastAPI(title="Travel Content Generator API", + description="提供异步内容生成的API服务") + +# 添加CORS中间件 +app.add_middleware( + CORSMiddleware, + allow_origins=["*"], # 允许所有来源，生产环境中应限制 + allow_credentials=True, + allow_methods=["*"], + allow_headers=["*"], +) + +# 全局配置 +CONFIG = { + "base_url": "vllm", # 使用本地vLLM服务 + "model_name": "qwen2-7b-instruct", # 或其他配置的模型名称 + "api_key": "EMPTY", # vLLM不需要API key + "timeout": 60, # 整体请求超时时间(秒) + "stream_chunk_timeout": 10, # 流式块超时时间(秒) + "max_retries": 3 # 最大重试次数 +} + +# API路由 + +@app.get("/") +async def root(): + """API根路径，返回简单的欢迎信息""" + return { + "message": "Travel Content Generator API", + "version": "1.0.0", + "docs_url": "/docs" + } + +@app.post("/generate/text") +async def generate_text(request: Request): + """ + 生成内容的API端点，支持流式响应 + + 请求体示例: + { + "system_prompt": "你是一个专业的旅游内容创作助手", + "user_prompt": "请为我生成一篇关于福建泰宁古城的旅游攻略", + "temperature": 0.7, + "top_p": 0.9, + "presence_penalty": 0.0 + } + """ + # 解析请求体 + data = await request.json() + + # 提取参数 + system_prompt = data.get("system_prompt", "你是一个专业的旅游内容创作助手") + user_prompt = data.get("user_prompt", "") + temperature = data.get("temperature", 0.7) + top_p = data.get("top_p", 0.9) + presence_penalty = data.get("presence_penalty", 0.0) + + # 创建响应生成器 + async def response_generator(): + # 创建AI_Agent实例 + agent = AI_Agent( + base_url=CONFIG["base_url"], + model_name=CONFIG["model_name"], + api=CONFIG["api_key"], + timeout=CONFIG["timeout"], + max_retries=CONFIG["max_retries"], + stream_chunk_timeout=CONFIG["stream_chunk_timeout"] + ) + + try: + # 使用异步流式方法生成内容 + async for chunk in agent.async_generate_text_stream( + system_prompt, + user_prompt, + temperature=temperature, + top_p=top_p, + presence_penalty=presence_penalty + ): + # 每个块都作为SSE事件发送 + yield f"data: {json.dumps({'chunk': chunk})}\n\n" + + # 流结束标记 + yield f"data: {json.dumps({'done': True})}\n\n" + + except Exception as e: + # 发送错误信息 + yield f"data: {json.dumps({'error': str(e)})}\n\n" + finally: + # 确保资源被释放 + agent.close() + + # 返回流式响应 + return StreamingResponse( + response_generator(), + media_type="text/event-stream" + ) + +# WebSocket路由 + +@app.websocket("/ws/generate") +async def websocket_generate(websocket: WebSocket): + """ + 通过WebSocket生成内容，支持实时双向通信 + """ + await websocket.accept() + + try: + # 接收客户端参数 + data = await websocket.receive_json() + + # 提取参数 + system_prompt = data.get("system_prompt", "你是一个专业的旅游内容创作助手") + user_prompt = data.get("user_prompt", "") + temperature = data.get("temperature", 0.7) + top_p = data.get("top_p", 0.9) + presence_penalty = data.get("presence_penalty", 0.0) + + # 创建AI_Agent实例 + agent = AI_Agent( + base_url=CONFIG["base_url"], + model_name=CONFIG["model_name"], + api=CONFIG["api_key"], + timeout=CONFIG["timeout"], + max_retries=CONFIG["max_retries"], + stream_chunk_timeout=CONFIG["stream_chunk_timeout"] + ) + + try: + # 发送开始生成的消息 + await websocket.send_json({"status": "generating"}) + + # 使用异步流式方法生成内容 + full_response = "" + async for chunk in agent.async_generate_text_stream( + system_prompt, + user_prompt, + temperature=temperature, + top_p=top_p, + presence_penalty=presence_penalty + ): + # 累积完整响应 + full_response += chunk + + # 发送每个文本块 + await websocket.send_json({ + "type": "chunk", + "content": chunk + }) + + # 模拟处理客户端中断请求 + # 这里可以添加处理客户端发送的控制命令，如暂停、停止等 + + # 发送完成消息 + await websocket.send_json({ + "type": "complete", + "full_content": full_response + }) + + except Exception as e: + # 发送错误信息 + await websocket.send_json({ + "type": "error", + "message": str(e) + }) + finally: + # 确保资源被释放 + agent.close() + + except WebSocketDisconnect: + print("WebSocket客户端断开连接") + except Exception as e: + print(f"WebSocket错误: {e}") + +# 命令行界面，用于测试 + +async def test_async_generation(): + """测试异步内容生成功能""" + print("\n===== 测试异步内容生成 =====\n") + + # 创建AI_Agent实例 + agent = AI_Agent( + base_url=CONFIG["base_url"], + model_name=CONFIG["model_name"], + api=CONFIG["api_key"], + timeout=CONFIG["timeout"], + max_retries=CONFIG["max_retries"], + stream_chunk_timeout=CONFIG["stream_chunk_timeout"] + ) + + # 示例提示词 + system_prompt = "你是一个专业的旅游内容创作助手，请根据用户的提示生成相关内容。" + user_prompt = "请为我生成一篇关于福建泰宁古城的旅游攻略，包括著名景点、美食推荐和最佳游玩季节。字数控制在300字以内。" + + print("开始生成内容...") + start_time = time.time() + full_response = "" + + try: + # 使用异步流式方法 + async for chunk in agent.async_generate_text_stream( + system_prompt, + user_prompt, + temperature=0.7, + top_p=0.9, + presence_penalty=0.0 + ): + # 累积完整响应 + full_response += chunk + # 实时打印内容 + print(chunk, end="", flush=True) + + except Exception as e: + print(f"\n生成过程中出错: {e}") + finally: + # 确保资源被释放 + agent.close() + + end_time = time.time() + print(f"\n\n生成完成! 耗时: {end_time - start_time:.2f}秒") + +def start_api_server(): + """启动API服务器""" + # 使用uvicorn启动FastAPI服务 + uvicorn.run( + "async_content_api:app", + host="0.0.0.0", + port=8800, + reload=True + ) + +async def main(): + """主函数，提供命令行界面""" + if len(sys.argv) > 1: + command = sys.argv[1] + if command == "server": + # 启动API服务器 + print("启动API服务器...") + start_api_server() + elif command == "test": + # 测试异步生成 + await test_async_generation() + else: + print(f"未知命令: {command}") + print("可用命令: server, test") + else: + # 默认测试异步生成 + await test_async_generation() + +if __name__ == "__main__": + # 检查依赖 + try: + import fastapi + import uvicorn + except ImportError: + print("请先安装依赖: pip install fastapi uvicorn") + sys.exit(1) + + # 运行主函数 + asyncio.run(main()) \ No newline at end of file diff --git a/genPrompts/Refer/标题参考格式.txt b/genPrompts/Refer/标题参考格式.txt index 745ceee..5892841 100644 --- a/genPrompts/Refer/标题参考格式.txt +++ b/genPrompts/Refer/标题参考格式.txt @@ -1,12 +1,21 @@ -东莞亲子一日游｜春节遛娃🧨动物园➕游乐场‼️, -在北海❗️打开亲子游的正确方式…, +被问爆的99元海景房，刷到就闭眼入‼ +599住进森林温泉别墅🏡淡季爽到飞起！ +深圳周边！希尔顿一晚➕️温泉才不到500 +599住进豪华温泉酒店🏡淡季爽到飞起！ +谁懂！99住进270°全海景房，值哭😭 +帐篷房+温泉+泳池！599解锁遛娃天堂 +广东本地人爱去的温泉酒店被我挖到了！ +谁懂啊！！在惠州发现了温泉酒店卷王！ +在惠州！和男朋友住了6次的温泉私汤酒店 +谁懂啊！！在惠州发现了温泉酒店卷王！ +和男朋友去了5次惠州...温泉锁死这家♨️ +99元住海景房🤯淡季海岛捡漏秘籍‼ +来聊聊我心中广东内最好的温泉酒店 +没有人敢说惠州希尔顿酒店的事吗？ +谁懂啊！！在惠州发现了温泉酒店卷王！ +惠州南昆山♨️藏在广东的日式温泉 +99元住海景王座房‼错过等下辈子 周末遛娃｜安利冬日淡季两天一夜湖州亲子游, -人生建议：暑假一定要带娃来22℃的乌兰布统, -2024蕞喜欢的17个遛娃瞬间～温州及周边游, -旅行碎碎念｜青岛两天三晚亲子游（不费妈版）, -和老公去了崇左，这度假村后劲太大了，强推, -国家地理没骗我！3月带娃去看全国最美春天, -带娃旅居2年收获8个年度亲子游，我的建议是, 人生建议：带娃去敦煌，一定要6-8月去❗️, 高铁亲子游🚄带娃在北海的三天两夜，附攻略, 1～3岁亲子游城市推荐❗️❗️遛娃不费妈系列, @@ -14,131 +23,36 @@ 暑假遛娃来青甘亲子游，听听这5条良心建议, 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