基于tweet_generator的结果修改了content_judger的结果提取
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fe1cbae9c8
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44c79ec8e5
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Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
@ -193,108 +193,66 @@ class ContentGenerator:
|
||||
self.logger.debug(f"原始内容: {content[:200]}...") # 仅显示前200个字符
|
||||
return content.strip() # 返回原始内容，让后续验证函数处理
|
||||
|
||||
def generate_posters(self,
|
||||
poster_num,
|
||||
content_data_list,
|
||||
system_prompt=None,
|
||||
api_url=None,
|
||||
model_name=None,
|
||||
api_key=None,
|
||||
timeout=60,
|
||||
max_retries=3):
|
||||
def _preprocess_for_json(self, text):
|
||||
"""预处理文本，将换行符转换为\\n形式，保证JSON安全"""
|
||||
if not isinstance(text, str):
|
||||
return text
|
||||
# 将所有实际换行符替换为\\n字符串
|
||||
return text.replace('\n', '\\n').replace('\r', '\\r')
|
||||
|
||||
def generate_posters(self, poster_num, content_data_list, system_prompt=None,
|
||||
api_url=None, model_name=None, api_key=None, timeout=120, max_retries=3):
|
||||
"""
|
||||
生成海报内容
|
||||
生成海报配置
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||||
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||||
参数:
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||||
poster_num: 海报数量
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||||
content_data_list: 内容数据列表（字典或字符串）
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||||
system_prompt: 系统提示，默认为None则使用预设提示
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||||
api_url: API基础URL
|
||||
model_name: 使用的模型名称
|
||||
api_key: API密钥
|
||||
timeout: 请求超时时间
|
||||
max_retries: 最大重试次数
|
||||
Args:
|
||||
poster_num: 生成的海报数量
|
||||
content_data_list: 内容数据列表
|
||||
system_prompt: 系统提示词（可选）
|
||||
api_url: API基础URL（可选）
|
||||
model_name: 模型名称（可选）
|
||||
api_key: API密钥（可选）
|
||||
|
||||
返回:
|
||||
生成的海报内容
|
||||
Returns:
|
||||
str: 生成的配置JSON字符串
|
||||
"""
|
||||
# 构建默认系统提示词
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||||
if not system_prompt:
|
||||
system_prompt = """
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||||
你是一名资深海报设计师，有丰富的爆款海报设计经验，你现在要为旅游景点做宣传，在小红书上发布大量宣传海报。你的主要工作目标有2个：
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||||
1、你要根据我给你的图片描述和笔记推文内容，设计图文匹配的海报。
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||||
2、为海报设计文案，文案的<第一个小标题>和<第二个小标题>之间你需要检查是否逻辑关系合理，你将通过先去生成<第二个小标题>关于景区亮点的部分，再去综合判断<第一个小标题>应该如何搭配组合更符合两个小标题的逻辑再生成<第一个小标题>。
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||||
# 更新API设置
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||||
if api_url:
|
||||
self.base_url = api_url
|
||||
if model_name:
|
||||
self.model_name = model_name
|
||||
if api_key:
|
||||
self.api_key = api_key
|
||||
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||||
其中，生成三类标题文案的通用性要求如下：
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||||
1、生成的<大标题>字数必须小于8个字符
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||||
2、生成的<第一个小标题>字数和<第二个小标题>字数，两者都必须小8个字符
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||||
3、标题和文案都应符合中国社会主义核心价值观
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||||
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||||
接下来先开始生成<大标题>部分，由于海报是用来宣传旅游景点，生成的海报<大标题>必须使用以下8种格式之一：
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||||
①地名＋景点名（例如福建厦门鼓浪屿/厦门鼓浪屿）；
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②地名+景点名+plog；
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③拿捏+地名+景点名；
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④地名+景点名+攻略；
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⑤速通+地名+景点名
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⑥推荐！+地名+景点名
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⑦勇闯！+地名+景点名
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⑧收藏！+地名+景点名
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你需要随机挑选一种格式生成对应景点的文案，但是格式除了上面8种不可以有其他任何格式；同时尽量保证每一种格式出现的频率均衡。
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||||
接下来先去生成<第二个小标题>，<第二个小标题>文案的创作必须遵循以下原则：
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||||
请根据笔记内容和图片识别，用极简的文字概括这篇笔记和图片中景点的特色亮点，其中你可以参考以下词汇进行创作，这段文案字数控制6-8字符以内；
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||||
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||||
特色亮点可能会出现的词汇不完全举例：非遗、古建、绝佳山水、祈福圣地、研学圣地、解压天堂、中国小瑞士、秘境竹筏游等等类型词汇
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||||
接下来再去生成<第一个小标题>，<第一个小标题>文案的创作必须遵循以下原则：
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||||
这部分文案创作公式有5种，分别为：
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①<受众人群画像>+<痛点词>
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||||
②<受众人群画像>
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||||
③<痛点词>
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||||
④<受众人群画像>+ | +<痛点词>
|
||||
⑤<痛点词>+ | +<受众人群画像>
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||||
请你根据实际笔记内容，结合这部分文案创作公式，需要结合<受众人群画像>和<痛点词>时，必须根据<第二个小标题>的景点特征和所对应的完整笔记推文内容主旨，特征挑选对应<受众人群画像>和<痛点词>。
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||||
|
||||
我给你提供受众人群画像库和痛点词库如下：
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||||
1、受众人群画像库：情侣党、亲子游、合家游、银发族、亲子研学、学生党、打工人、周边游、本地人、穷游党、性价比、户外人、美食党、出片
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||||
2、痛点词库：3天2夜、必去、看了都哭了、不能错过、一定要来、问爆了、超全攻略、必打卡、强推、懒人攻略、必游榜、小众打卡、狂喜等等。
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||||
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||||
你需要为每个请求至少生成{poster_num}个海报设计。请使用JSON格式输出结果，结构如下：
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||||
[
|
||||
{
|
||||
"index": 1,
|
||||
"main_title": "主标题内容",
|
||||
"texts": ["第一个小标题", "第二个小标题"]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"index": 2,
|
||||
"main_title": "主标题内容",
|
||||
"texts": ["第一个小标题", "第二个小标题"]
|
||||
},
|
||||
// ... 更多海报
|
||||
]
|
||||
确保生成的数量与用户要求的数量一致。只生成上述JSON格式内容，不要有其他任何额外内容。
|
||||
"""
|
||||
# 使用系统提示或默认提示
|
||||
if system_prompt:
|
||||
self.system_prompt = system_prompt
|
||||
elif not self.system_prompt:
|
||||
self.system_prompt = """你是一名专业的旅游景点海报文案创作专家。你的任务是根据提供的旅游景点信息和推文内容，生成海报文案配置。你的回复必须是一个JSON数组，每一项表示一个海报配置，包含'index'、'main_title'和'texts'三个字段，其中'texts'是一个字符串数组。海报文案要简洁有力，突出景点特色和吸引力。"""
|
||||
|
||||
# 提取内容文本（如果是列表内容数据）
|
||||
tweet_content = ""
|
||||
if isinstance(content_data_list, list):
|
||||
for item in content_data_list:
|
||||
if isinstance(item, dict):
|
||||
title = item.get('title', '')
|
||||
content = item.get('content', '')
|
||||
# 对标题和内容进行预处理，替换换行符
|
||||
title = self._preprocess_for_json(item.get('title', ''))
|
||||
content = self._preprocess_for_json(item.get('content', ''))
|
||||
tweet_content += f"<title>\n{title}\n</title>\n<content>\n{content}\n</content>\n\n"
|
||||
elif isinstance(item, str):
|
||||
tweet_content += item + "\n\n"
|
||||
tweet_content += self._preprocess_for_json(item) + "\n\n"
|
||||
elif isinstance(content_data_list, str):
|
||||
tweet_content = content_data_list
|
||||
tweet_content = self._preprocess_for_json(content_data_list)
|
||||
|
||||
# 构建用户提示
|
||||
if self.add_description:
|
||||
# 预处理景点描述
|
||||
processed_description = self._preprocess_for_json(self.add_description)
|
||||
user_content = f"""
|
||||
以下是需要你处理的信息：
|
||||
|
||||
关于景点的描述:
|
||||
{self.add_description}
|
||||
{processed_description}
|
||||
|
||||
推文内容:
|
||||
{tweet_content}
|
||||
@ -326,7 +284,7 @@ class ContentGenerator:
|
||||
# 使用AI_Agent的non-streaming方法
|
||||
self.logger.info(f"调用AI生成海报配置，模型: {self.model_name}")
|
||||
full_response, tokens, time_cost = ai_agent.work(
|
||||
system_prompt,
|
||||
self.system_prompt,
|
||||
user_content,
|
||||
"", # 历史消息（空）
|
||||
self.temperature,
|
||||
@ -409,118 +367,105 @@ class ContentGenerator:
|
||||
|
||||
def _validate_and_fix_data(self, data):
|
||||
"""
|
||||
验证并修复数据格式，确保符合预期结构
|
||||
验证并修复从AI返回的数据，确保其符合期望的结构
|
||||
|
||||
参数:
|
||||
Args:
|
||||
data: 需要验证的数据
|
||||
|
||||
返回:
|
||||
修复后的数据
|
||||
Returns:
|
||||
list: 修复后的数据列表
|
||||
"""
|
||||
fixed_data = []
|
||||
self.logger.info(f"验证并修复数据: {type(data)}")
|
||||
|
||||
# 记录原始数据格式信息
|
||||
self.logger.info(f"验证和修复数据，原始数据类型: {type(data)}")
|
||||
if isinstance(data, list):
|
||||
self.logger.info(f"原始数据是列表，长度: {len(data)}")
|
||||
if len(data) > 0:
|
||||
self.logger.info(f"第一个元素类型: {type(data[0])}")
|
||||
elif isinstance(data, str):
|
||||
self.logger.info(f"原始数据是字符串: {data[:100]}")
|
||||
else:
|
||||
self.logger.info(f"原始数据是其他类型: {data}")
|
||||
# 尝试处理字符串类型 (通常是JSON字符串)
|
||||
if isinstance(data, str):
|
||||
try:
|
||||
# 尝试将字符串解析为JSON对象
|
||||
parsed_data = json.loads(data)
|
||||
# 递归调用本函数处理解析后的数据
|
||||
return self._validate_and_fix_data(parsed_data)
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
self.logger.warning(f"JSON解析失败: {e}")
|
||||
# 可以选择尝试清理和再次解析
|
||||
try:
|
||||
# 寻找字符串中第一个 [ 和最后一个 ] 之间的内容
|
||||
start_idx = data.find('[')
|
||||
end_idx = data.rfind(']')
|
||||
if start_idx >= 0 and end_idx > start_idx:
|
||||
json_part = data[start_idx:end_idx+1]
|
||||
self.logger.info(f"尝试从字符串中提取JSON部分: {json_part[:100]}...")
|
||||
parsed_data = json.loads(json_part)
|
||||
return self._validate_and_fix_data(parsed_data)
|
||||
except:
|
||||
self.logger.warning("无法从字符串中提取有效的JSON部分")
|
||||
fixed_data.append({
|
||||
"index": 1,
|
||||
"main_title": self._preprocess_for_json("默认标题"), # 应用预处理
|
||||
"texts": [self._preprocess_for_json("默认副标题1"), self._preprocess_for_json("默认副标题2")] # 应用预处理
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 如果数据是列表
|
||||
if isinstance(data, list):
|
||||
for i, item in enumerate(data):
|
||||
# 检查项目是否为字典
|
||||
# 处理列表类型
|
||||
elif isinstance(data, list):
|
||||
for idx, item in enumerate(data):
|
||||
# 如果是字典，检查必须字段
|
||||
if isinstance(item, dict):
|
||||
# 确保必需字段存在
|
||||
fixed_item = {
|
||||
"index": item.get("index", i + 1),
|
||||
"main_title": item.get("main_title", ""),
|
||||
"texts": item.get("texts", ["", ""])
|
||||
}
|
||||
fixed_item = {}
|
||||
# 设置索引
|
||||
fixed_item["index"] = item.get("index", idx + 1)
|
||||
|
||||
# 确保texts是列表格式
|
||||
if not isinstance(fixed_item["texts"], list):
|
||||
if isinstance(fixed_item["texts"], str):
|
||||
fixed_item["texts"] = [fixed_item["texts"], ""]
|
||||
# 处理主标题
|
||||
if "main_title" in item and item["main_title"]:
|
||||
# 应用预处理，确保所有换行符被正确转义
|
||||
fixed_item["main_title"] = self._preprocess_for_json(item["main_title"])
|
||||
else:
|
||||
fixed_item["texts"] = ["", ""]
|
||||
fixed_item["main_title"] = "默认标题"
|
||||
|
||||
# 限制texts最多包含两个元素
|
||||
if len(fixed_item["texts"]) > 2:
|
||||
fixed_item["texts"] = fixed_item["texts"][:2]
|
||||
elif len(fixed_item["texts"]) < 2:
|
||||
# 处理文本列表
|
||||
if "texts" in item and isinstance(item["texts"], list) and len(item["texts"]) > 0:
|
||||
# 对文本列表中的每个元素应用预处理
|
||||
fixed_item["texts"] = [self._preprocess_for_json(text) if text else "" for text in item["texts"]]
|
||||
# 确保至少有两个元素
|
||||
while len(fixed_item["texts"]) < 2:
|
||||
fixed_item["texts"].append("")
|
||||
else:
|
||||
fixed_item["texts"] = ["默认副标题1", "默认副标题2"]
|
||||
|
||||
fixed_data.append(fixed_item)
|
||||
|
||||
# 如果项目是字符串（可能是错误格式的texts值）
|
||||
# 如果是字符串，转换为默认格式
|
||||
elif isinstance(item, str):
|
||||
self.logger.warning(f"配置项 {i+1} 是字符串格式: '{item}'，将转换为标准格式")
|
||||
|
||||
# 尝试解析字符串格式，例如"性价比|必打卡"
|
||||
texts = []
|
||||
if "|" in item:
|
||||
texts = item.split("|")
|
||||
else:
|
||||
texts = [item, ""]
|
||||
|
||||
fixed_item = {
|
||||
"index": i + 1,
|
||||
"main_title": "",
|
||||
"texts": texts
|
||||
}
|
||||
fixed_data.append(fixed_item)
|
||||
else:
|
||||
self.logger.warning(f"配置项 {i+1} 格式不支持: {type(item)}，将使用默认值")
|
||||
fixed_data.append({
|
||||
"index": i + 1,
|
||||
"main_title": "",
|
||||
"index": idx + 1,
|
||||
"main_title": self._preprocess_for_json(item), # 应用预处理
|
||||
"texts": ["", ""]
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 如果数据是字典
|
||||
# 其他类型，使用默认值
|
||||
else:
|
||||
fixed_data.append({
|
||||
"index": idx + 1,
|
||||
"main_title": "默认标题",
|
||||
"texts": ["", ""]
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 处理字典类型 (单个配置项)
|
||||
elif isinstance(data, dict):
|
||||
fixed_item = {
|
||||
"index": data.get("index", 1),
|
||||
"main_title": data.get("main_title", ""),
|
||||
"texts": data.get("texts", ["", ""])
|
||||
}
|
||||
# 处理主标题
|
||||
main_title = self._preprocess_for_json(data.get("main_title", "默认标题")) # 应用预处理
|
||||
|
||||
# 确保texts是列表格式
|
||||
if not isinstance(fixed_item["texts"], list):
|
||||
if isinstance(fixed_item["texts"], str):
|
||||
fixed_item["texts"] = [fixed_item["texts"], ""]
|
||||
else:
|
||||
fixed_item["texts"] = ["", ""]
|
||||
|
||||
# 限制texts最多包含两个元素
|
||||
if len(fixed_item["texts"]) > 2:
|
||||
fixed_item["texts"] = fixed_item["texts"][:2]
|
||||
elif len(fixed_item["texts"]) < 2:
|
||||
while len(fixed_item["texts"]) < 2:
|
||||
fixed_item["texts"].append("")
|
||||
|
||||
fixed_data.append(fixed_item)
|
||||
|
||||
# 如果数据是字符串
|
||||
elif isinstance(data, str):
|
||||
self.logger.warning(f"数据是字符串格式: '{data}'，尝试转换为标准格式")
|
||||
|
||||
# 尝试解析字符串格式，例如"性价比|必打卡"
|
||||
# 处理文本列表
|
||||
texts = []
|
||||
if "|" in data:
|
||||
texts = data.split("|")
|
||||
else:
|
||||
texts = [data, ""]
|
||||
if "texts" in data and isinstance(data["texts"], list):
|
||||
texts = [self._preprocess_for_json(text) if text else "" for text in data["texts"]] # 应用预处理
|
||||
|
||||
# 确保文本列表至少有两个元素
|
||||
while len(texts) < 2:
|
||||
texts.append("")
|
||||
|
||||
fixed_data.append({
|
||||
"index": 1,
|
||||
"main_title": "",
|
||||
"index": data.get("index", 1),
|
||||
"main_title": main_title,
|
||||
"texts": texts
|
||||
})
|
||||
|
||||
|
||||
@ -4,13 +4,14 @@
|
||||
内容审核模块：检查生成的内容是否符合产品资料要求并提供修改建议
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import simplejson as json
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
import os
|
||||
import time
|
||||
import traceback
|
||||
import sys
|
||||
import base64
|
||||
import re
|
||||
sys.path.append('/root/autodl-tmp/TravelContentCreator') # 添加项目根目录
|
||||
from core.ai_agent import AI_Agent
|
||||
|
||||
@ -107,18 +108,8 @@ class ContentJudger:
|
||||
}
|
||||
|
||||
输出结果:
|
||||
{ "analysis" : "
|
||||
1、观察文案标题和内容，可以看出此文案主要面向亲子出游人群，因此修改后的文案也应该围绕亲子出游这一主题。
|
||||
2、文章标题字数为28个字，超过19个字，因此属于不符内容。由于要求中提到尽量保留emoji，并且标题中数字后面的"元"字应删去，所以修改为：五一遛娃👶必囤！喜来登1088景观房
|
||||
3、产品资料中未提及儿童乐园开放时间和儿童乐园配置，但文案中提到儿童乐园10:00-20:00全程开放，滑梯/积木/绘本一应俱全，因此属于不符内容。应修改为：儿童乐园：免费儿童乐园和丰富的游乐设施，让孩子们可以尽情玩耍。
|
||||
4、产品材料中未提及户外泳池开放时间和消毒频次，但文案中提到户外泳池：9:00-18:00恒温开放（五一期间每日消毒3次），因此属于不符内容。应修改为：户外泳池：酒店配有户外无边泳池，供大人小孩一同享受清凉时光。
|
||||
5、产品材料中未提及健身房开放时间与具体细节，但文案中提到健身房：8:00-22:00配备亲子瑜伽课程（需提前预约），因此属于不符内容。应修改为：健身房：酒店提供免费健身中心，方便您和家人一起强身健体。
|
||||
6、产品材料中未提及餐厅硬件配置，但文案中提到自助晚餐隐藏彩蛋：儿童餐区设独立洗手台+热食保温柜，因此属于虚构内容。应修改为：自助餐厅：供应鲜美海鲜、精美甜品等任君选择，大人小孩都爱吃！
|
||||
7、产品材料中未提及酒店安保措施，但文案中提到安全保障：全区域监控+24小时安保巡逻，因此属于不符内容。应修改为：安全保障：酒店设有完善的监控系统和安保措施，无需担心您与家人的安全。
|
||||
8、产品材料中未提及房内配有加厚床垫/卡通洗漱杯/尿布台（无需额外购买），因此属于不符内容。应回顾产品资料中关于房内配置的内容，修改为：房内配置：55英寸超大纯平电视+独立的浴缸+超大的落地玻璃窗，尽览蕉门河风景，尽享亲子度假时光。
|
||||
9、产品材料中未提及五一专属加码，但文案中提到5月1-5日期间入住，凭房卡可免费领取儿童防晒冰袖+湿巾礼包，因此属于不符内容。应回顾产品资料，找到现有文案未提及的产品特色，修改为：套餐专属福利：1、豪华客房一间一晚(周一至四只开放双床房) 2、2大1小自助早晚餐 3、赠送2大1小水鸟世界门票（酒店前台领取），无需额外购买
|
||||
10、产品资料中未提及水鸟世界门票领取有时间限制，但文案中提到水鸟世界门票需提前1小时至前台领取纸质票，因此属于不符内容。应修改为：酒店前台领取水鸟世界纸质门票
|
||||
综合以上分析结果，将修改应用到原文案中，得到修改后的文案。",
|
||||
{
|
||||
"analysis" : "1、观察文案标题和内容，可以看出此文案主要面向亲子出游人群，因此修改后的文案也应该围绕亲子出游这一主题。\n2、文章标题字数为28个字，超过19个字，因此属于不符内容。由于要求中提到尽量保留emoji，并且标题中数字后面的"元"字应删去，所以修改为：五一遛娃👶必囤！喜来登1088景观房\n3、产品资料中未提及儿童乐园开放时间和儿童乐园配置，但文案中提到儿童乐园10:00-20:00全程开放，滑梯/积木/绘本一应俱全，因此属于不符内容。应修改为：儿童乐园：免费儿童乐园和丰富的游乐设施，让孩子们可以尽情玩耍。\n4、产品材料中未提及户外泳池开放时间和消毒频次，但文案中提到户外泳池：9:00-18:00恒温开放（五一期间每日消毒3次），因此属于不符内容。应修改为：户外泳池：酒店配有户外无边泳池，供大人小孩一同享受清凉时光。 \n5、产品材料中未提及健身房开放时间与具体细节，但文案中提到健身房：8:00-22:00配备亲子瑜伽课程（需提前预约），因此属于不符内容。应修改为：健身房：酒店提供免费健身中心，方便您和家人一起强身健体。\n6、产品材料中未提及餐厅硬件配置，但文案中提到自助晚餐隐藏彩蛋：儿童餐区设独立洗手台+热食保温柜，因此属于虚构内容。应修改为：自助餐厅：供应鲜美海鲜、精美甜品等任君选择，大人小孩都爱吃！\n7、产品材料中未提及酒店安保措施，但文案中提到安全保障：全区域监控+24小时安保巡逻，因此属于不符内容。应修改为：安全保障：酒店设有完善的监控系统和安保措施，无需担心您与家人的安全。\n8、产品材料中未提及房内配有加厚床垫/卡通洗漱杯/尿布台（无需额外购买），因此属于不符内容。应回顾产品资料中关于房内配置的内容，修改为：房内配置：55英寸超大纯平电视+独立的浴缸+超大的落地玻璃窗，尽览蕉门河风景，尽享亲子度假时光。\n9、产品材料中未提及五一专属加码，但文案中提到5月1-5日期间入住，凭房卡可免费领取儿童防晒冰袖+湿巾礼包，因此属于不符内容。应回顾产品资料，找到现有文案未提及的产品特色，修改为：套餐专属福利：1、豪华客房一间一晚(周一至四只开放双床房) 2、2大1小自助早晚餐 3、赠送2大1小水鸟世界门票（酒店前台领取），无需额外购买。\n10、产品资料中未提及水鸟世界门票领取有时间限制，但文案中提到水鸟世界门票需提前1小时至前台领取纸质票，因此属于不符内容。应修改为：酒店前台领取水鸟世界纸质门票\n综合以上分析结果，将修改应用到原文案中，得到修改后的文案。",
|
||||
"title": "五一遛娃👶必囤！喜来登1088景观房",
|
||||
"content": "五一不想挤人潮？南沙这家酒店直接承包遛娃+度假双重快乐‼️\n地铁直达！2大1小1088r住景观房，含双早+自助晚餐+水鸟世界门票，儿童乐园/泳池/健身房全开放！\n🌟【遛娃刚需全配齐】\n✅ 儿童乐园：酒店设有免费儿童乐园，提供丰富的游乐设施，让孩子们尽情玩耍\n✅ 户外泳池：酒店配有户外无边泳池，供大人小孩一同享受清凉时光 \n✅ 健身房：酒店提供免费健身中心，适合家庭成员共同锻炼。\n\n📍【1小时玩转南沙】\n① 南沙天后宫（车程20分钟）：穿汉服拍大片，听妈祖传说涨知识\n② 南沙湿地公园（40分钟）：5月芦苇摇曳，带娃认鸟类+乘船探秘\n③ 十九涌海鲜街（45分钟）：现捞现煮生猛海鲜，人均50r吃到撑 \n\n🍽️【家长友好细节】 \n• 自助餐厅：供应鲜美海鲜、精美甜品等任君选择，大人小孩都爱吃 \n• 房内配置：55英寸超大纯平电视+独立的浴缸+超大的落地玻璃窗，尽览蕉门河风景，尽享亲子度假时光 \n• 安全保障：酒店设有完善的监控系统和安保措施，全力保障您与家人的安全 \n\n🎁【套餐专属福利】\n1、豪华客房一间一晚(周一至四只开放双床房) \n2、2大1小自助早晚餐 \n3、赠送2大1小水鸟世界门票（酒店前台领取），无需额外购买 \n\n📌Tips： \n1. 周一至周四仅限双床房型，周五起可选大床房 \n2. 酒店前台领取水鸟世界纸质门票 \n3. 地铁四号线金洲站下车，打车15分钟直达酒店 \n\n这个五一，南沙喜来登让你躺着遛娃！不用长途跋涉，家门口就能玩出仪式感～\n"
|
||||
}
|
||||
@ -163,124 +154,156 @@ class ContentJudger:
|
||||
logging.error(f"从PromptManager获取系统提示词失败: {e}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def judge_content(self, product_info, content, temperature=0.2, top_p=0.5, presence_penalty=0.0):
|
||||
def _split_content(self, result):
|
||||
"""
|
||||
审核内容是否符合产品资料并提供修改建议
|
||||
参考tweet_generator的处理方式，解析AI返回的内容
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
product_info: 产品资料信息字符串
|
||||
content_json: 需要审核的内容JSON对象或JSON字符串
|
||||
temperature: 温度参数，控制随机性
|
||||
top_p: 核采样参数
|
||||
presence_penalty: 存在惩罚参数
|
||||
result: AI返回的原始结果
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
dict: 审核后的结果JSON，包含修改后的title和content以及judge_success状态
|
||||
dict: 解析后的JSON数据
|
||||
"""
|
||||
logging.info("开始内容审核流程")
|
||||
# 构建用户提示词
|
||||
user_prompt = self._build_user_prompt(product_info, content)
|
||||
try:
|
||||
# 处理AI可能返回的思考部分
|
||||
processed_result = result
|
||||
if "</think>" in result:
|
||||
processed_result = result.split("</think>")[1] # 取</think>标签后的内容
|
||||
|
||||
# 直接尝试解析JSON
|
||||
json_data = json.loads(processed_result)
|
||||
json_data["error"] = False
|
||||
json_data["judge_success"] = True
|
||||
return json_data
|
||||
|
||||
except json.JSONDecodeError as json_err:
|
||||
# JSON解析失败，记录错误并尝试更基本的处理方法
|
||||
logging.warning(f"解析内容时出错: {json_err}, 尝试提取JSON部分")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# 调用AI模型进行内容审核
|
||||
logging.info("调用AI模型进行内容审核")
|
||||
start_time = time.time()
|
||||
# 尝试找到JSON部分（从第一个{到最后一个}）
|
||||
json_start = processed_result.find('{')
|
||||
json_end = processed_result.rfind('}') + 1
|
||||
|
||||
# 使用AI_Agent的工作方法
|
||||
if json_start >= 0 and json_end > json_start:
|
||||
json_str = processed_result[json_start:json_end]
|
||||
json_data = json.loads(json_str)
|
||||
json_data["error"] = False
|
||||
json_data["judge_success"] = True
|
||||
return json_data
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"尝试提取JSON部分失败: {e}")
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"解析内容时出错: {e}")
|
||||
|
||||
# 所有解析方法都失败，返回一个默认结果
|
||||
return {
|
||||
"title": "",
|
||||
"content": "",
|
||||
"error": True,
|
||||
"judge_success": False,
|
||||
"analysis": f"内容解析失败，错误信息: {str(e)}"
|
||||
}
|
||||
|
||||
def judge_content(self, product_info, content, temperature=0.2, top_p=0.5, presence_penalty=0.0):
|
||||
"""审核内容"""
|
||||
logging.info("开始内容审核流程")
|
||||
|
||||
# 构建用户提示词
|
||||
user_prompt = self._build_user_prompt(product_info, content)
|
||||
response_id = int(time.time())
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# 调用AI模型
|
||||
result, _, _ = self.ai_agent.work(
|
||||
system_prompt=self._system_prompt,
|
||||
user_prompt=user_prompt,
|
||||
file_folder=None, # 不使用文件夹
|
||||
file_folder=None,
|
||||
temperature=self._temperature,
|
||||
top_p=self._topp,
|
||||
presence_penalty=self._presence_penatly,
|
||||
)
|
||||
|
||||
end_time = time.time()
|
||||
logging.info(f"AI模型响应完成，耗时：{end_time - start_time:.2f}秒")
|
||||
# 保存原始响应以便调试
|
||||
self._save_response(result, response_id)
|
||||
|
||||
# 保存原始响应用于调试
|
||||
response_log_dir = "/root/autodl-tmp/TravelContentCreator/log/judge_responses"
|
||||
os.makedirs(response_log_dir, exist_ok=True)
|
||||
response_log_file = f"{response_log_dir}/response_{int(time.time())}.txt"
|
||||
with open(response_log_file, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(result)
|
||||
logging.info(f"原始响应已保存到: {response_log_file}")
|
||||
# 使用简化的解析方法处理响应
|
||||
content_json = self._split_content(result)
|
||||
|
||||
# 提取修改后的内容
|
||||
modified_content = self._extract_modified_content(result)
|
||||
if modified_content:
|
||||
logging.info("成功提取修改后的内容")
|
||||
# 添加judge_success字段
|
||||
modified_content["judge_success"] = True
|
||||
# 检查解析结果是否有错误
|
||||
if content_json.get("error", False):
|
||||
logging.warning(f"内容解析失败，使用原内容")
|
||||
return self._create_fallback_result(content)
|
||||
|
||||
# 对内容进行最终清理，确保可以安全序列化为JSON
|
||||
modified_content = self._prepare_content_for_serialization(modified_content)
|
||||
# 检查必要字段是否存在
|
||||
if "title" not in content_json or "content" not in content_json:
|
||||
logging.warning(f"解析结果缺少必要字段 'title' 或 'content'")
|
||||
content_json["judge_success"] = False
|
||||
return self._create_fallback_result(content)
|
||||
|
||||
# 记录处理后的内容用于调试
|
||||
debug_log_file = f"{response_log_dir}/processed_{int(time.time())}.json"
|
||||
try:
|
||||
serialized_content = json.dumps(modified_content, ensure_ascii=False, allow_nan=True, indent=2)
|
||||
with open(debug_log_file, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(serialized_content)
|
||||
logging.info(f"处理后的内容已保存到: {debug_log_file}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"尝试记录处理后内容时序列化失败: {e}")
|
||||
with open(debug_log_file, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(f"序列化失败: {str(e)}\n\n")
|
||||
f.write(f"title: {modified_content.get('title', 'N/A')}\n")
|
||||
f.write(f"content前100字符: {str(modified_content.get('content', 'N/A'))[:100]}")
|
||||
|
||||
# 验证序列化是否成功
|
||||
try:
|
||||
json.dumps(modified_content, ensure_ascii=False, allow_nan=True)
|
||||
logging.info("内容可以安全序列化为JSON")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"验证序列化时出错: {e}")
|
||||
# 找出导致错误的字段
|
||||
for key, value in modified_content.items():
|
||||
if isinstance(value, str):
|
||||
try:
|
||||
json.dumps(value, ensure_ascii=False)
|
||||
except Exception as sub_e:
|
||||
logging.error(f"字段 '{key}' 无法序列化: {sub_e}")
|
||||
# 尝试定位问题字符
|
||||
for i, char in enumerate(value):
|
||||
try:
|
||||
json.dumps(char, ensure_ascii=False)
|
||||
except:
|
||||
logging.error(f"位置 {i}, 字符 '{char}' (Unicode: U+{ord(char):04X}) 导致错误")
|
||||
|
||||
modified_content["raw_result"] = str(e)
|
||||
modified_content["error"] = True
|
||||
|
||||
return modified_content
|
||||
else:
|
||||
logging.error("无法从响应中提取有效内容")
|
||||
# 尝试使用原始内容并标记审核失败
|
||||
if isinstance(content, dict) and "title" in content and "content" in content:
|
||||
result_content = {
|
||||
"title": content.get("title", "提取失败"),
|
||||
"content": content.get("content", "无法从响应中提取有效内容"),
|
||||
"judge_success": False
|
||||
# 添加Base64编码内容
|
||||
result_dict = {
|
||||
"judge_success": content_json.get("judge_success", True),
|
||||
"judged": True,
|
||||
"title": content_json["title"],
|
||||
"content": content_json["content"],
|
||||
"title_base64": base64.b64encode(content_json["title"].encode('utf-8')).decode('utf-8'),
|
||||
"content_base64": base64.b64encode(content_json["content"].encode('utf-8')).decode('utf-8')
|
||||
}
|
||||
# 确保可以序列化
|
||||
return self._prepare_content_for_serialization(result_content)
|
||||
result_content = {
|
||||
"title": "提取失败",
|
||||
"content": "无法从响应中提取有效内容",
|
||||
"judge_success": False
|
||||
}
|
||||
return self._prepare_content_for_serialization(result_content)
|
||||
|
||||
# 如果有analysis字段，也包含
|
||||
if "analysis" in content_json:
|
||||
result_dict["analysis"] = content_json["analysis"]
|
||||
result_dict["analysis_base64"] = base64.b64encode(content_json["analysis"].encode('utf-8')).decode('utf-8')
|
||||
|
||||
return result_dict
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.exception(f"审核过程中出错: {e}")
|
||||
result_content = {
|
||||
"title": "审核失败",
|
||||
"content": f"审核过程中出错: {str(e)}",
|
||||
"judge_success": False
|
||||
return self._create_fallback_result(content, error_msg=str(e))
|
||||
|
||||
def _save_response(self, response, response_id):
|
||||
"""保存原始响应"""
|
||||
try:
|
||||
response_log_dir = "/root/autodl-tmp/TravelContentCreator/log/judge_responses"
|
||||
os.makedirs(response_log_dir, exist_ok=True)
|
||||
with open(f"{response_log_dir}/response_{response_id}.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(response)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"保存原始响应失败: {e}")
|
||||
|
||||
def _create_fallback_result(self, content, error_msg="解析失败"):
|
||||
"""创建回退结果"""
|
||||
if isinstance(content, str):
|
||||
# 尝试解析内容字符串看是否是JSON字符串
|
||||
try:
|
||||
content_obj = json.loads(content)
|
||||
title = content_obj.get("title", "")
|
||||
content_text = content_obj.get("content", "")
|
||||
except:
|
||||
# 不是JSON字符串，视为纯文本内容
|
||||
title = "审核失败"
|
||||
content_text = content
|
||||
elif isinstance(content, dict):
|
||||
# 已经是字典对象
|
||||
title = content.get("title", "")
|
||||
content_text = content.get("content", "")
|
||||
else:
|
||||
# 其他类型，创建空内容
|
||||
title = "审核失败"
|
||||
content_text = f"无法解析内容: {error_msg}"
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"judge_success": False,
|
||||
"judged": True,
|
||||
"title": title,
|
||||
"content": content_text,
|
||||
"title_base64": base64.b64encode(title.encode('utf-8')).decode('utf-8'),
|
||||
"content_base64": base64.b64encode(content_text.encode('utf-8')).decode('utf-8'),
|
||||
"analysis": f"内容审核失败: {error_msg}",
|
||||
"analysis_base64": base64.b64encode(f"内容审核失败: {error_msg}".encode('utf-8')).decode('utf-8')
|
||||
}
|
||||
return self._prepare_content_for_serialization(result_content)
|
||||
|
||||
def _build_user_prompt(self, product_info, content_gen):
|
||||
"""
|
||||
@ -293,367 +316,16 @@ class ContentJudger:
|
||||
Returns:
|
||||
str: 构建好的用户提示词
|
||||
"""
|
||||
# 确保content_gen为字符串格式
|
||||
if isinstance(content_gen, dict):
|
||||
content_str = f"title: {content_gen.get('title', '')}\n\ncontent: {content_gen.get('content', '')}"
|
||||
else:
|
||||
content_str = str(content_gen)
|
||||
|
||||
return f"""
|
||||
## 产品资料（真实信息，作为判断依据）:
|
||||
{product_info}
|
||||
|
||||
## 运营生成的文案（需要审核的内容）:
|
||||
{content_gen}
|
||||
{content_str}
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def _extract_modified_content(self, result_text):
|
||||
"""从检测结果文本中提取修改后的文案内容"""
|
||||
try:
|
||||
processed_text = result_text # Work on a copy of the input text
|
||||
# 记录原始文本前100个字符用于调试
|
||||
logging.debug(f"原始响应文本前100字符: {result_text[:100]}")
|
||||
|
||||
# 尝试方法1: 使用</think>标签分离内容
|
||||
if "</think>" in processed_text:
|
||||
processed_text = processed_text.split("</think>", 1)[1].strip()
|
||||
logging.debug("检测到</think>标签并分离内容")
|
||||
|
||||
# 尝试方法2: 预处理文本并尝试解析JSON
|
||||
try:
|
||||
# 彻底清理文本，去除所有可能影响JSON解析的控制字符
|
||||
cleaned_text = self._sanitize_json_text(processed_text)
|
||||
logging.debug(f"清理后文本前100字符: {cleaned_text[:100]}")
|
||||
|
||||
content_json = json.loads(cleaned_text)
|
||||
if "title" in content_json and "content" in content_json:
|
||||
logging.info("成功通过JSON解析提取内容")
|
||||
title = content_json.get("title", "").strip()
|
||||
content = content_json.get("content", "").strip()
|
||||
analysis = content_json.get("analysis", "")
|
||||
logging.debug(f"提取到标题: {title[:30]}...")
|
||||
return {
|
||||
"title": title,
|
||||
"content": content,
|
||||
"analysis": analysis
|
||||
}
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
logging.warning(f"JSON解析失败: {e}，将尝试其他提取方法")
|
||||
# 记录更多错误信息以便调试
|
||||
error_position = e.pos
|
||||
error_context = cleaned_text[max(0, error_position-30):min(len(cleaned_text), error_position+30)]
|
||||
logging.debug(f"错误位置附近的文本: {error_context}")
|
||||
logging.debug(f"错误行列: 行 {e.lineno}, 列 {e.colno}")
|
||||
|
||||
# 尝试方法3: 从文本中提取JSON格式部分
|
||||
json_start = processed_text.find('{')
|
||||
json_end = processed_text.rfind('}') + 1
|
||||
if json_start >= 0 and json_end > json_start:
|
||||
json_str = processed_text[json_start:json_end]
|
||||
logging.debug(f"找到JSON字符串，长度: {len(json_str)}，前100字符: {json_str[:100]}")
|
||||
|
||||
# 清理可能破坏JSON解析的控制字符
|
||||
json_str_cleaned = self._sanitize_json_text(json_str)
|
||||
try:
|
||||
content_json = json.loads(json_str_cleaned)
|
||||
if "title" in content_json and "content" in content_json:
|
||||
logging.info("成功从文本中提取JSON部分并解析")
|
||||
return {
|
||||
"title": content_json.get("title", "").strip(),
|
||||
"content": content_json.get("content", "").strip(),
|
||||
"analysis": content_json.get("analysis", "")
|
||||
}
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
logging.warning(f"JSON子串解析失败: {e}，将尝试正则表达式提取")
|
||||
# 保存导致错误的JSON字符串到文件
|
||||
self._save_problematic_json(json_str_cleaned, e)
|
||||
|
||||
# 尝试方法4: 手动解析JSON格式的关键字段
|
||||
try:
|
||||
logging.debug("尝试手动解析JSON结构")
|
||||
manual_result = self._manual_json_extract(processed_text)
|
||||
if manual_result and "title" in manual_result and "content" in manual_result:
|
||||
logging.info("成功通过手动解析JSON提取内容")
|
||||
return manual_result
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.warning(f"手动解析JSON失败: {e}")
|
||||
|
||||
# 尝试方法5: 使用正则表达式提取
|
||||
logging.debug("尝试使用正则表达式提取")
|
||||
# 更强大的正则表达式，处理多行内容
|
||||
title_match = re.search(r'"title"\s*:\s*"((?:[^"\\]|\\.|[\r\n])+)"', processed_text, re.DOTALL)
|
||||
content_match = re.search(r'"content"\s*:\s*"((?:[^"\\]|\\.|[\r\n])+)"', processed_text, re.DOTALL)
|
||||
analysis_match = re.search(r'"analysis"\s*:\s*"((?:[^"\\]|\\.|[\r\n])+)"', processed_text, re.DOTALL)
|
||||
|
||||
if title_match and content_match:
|
||||
logging.info("成功使用正则表达式提取标题和内容")
|
||||
return {
|
||||
"title": title_match.group(1).replace('\\"', '"').strip(),
|
||||
"content": content_match.group(1).replace('\\"', '"').strip(),
|
||||
"analysis": analysis_match.group(1).replace('\\"', '"').strip() if analysis_match else ""
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 尝试方法6: 查找使用单引号的内容
|
||||
logging.debug("尝试查找使用单引号的内容")
|
||||
title_match = re.search(r'"title"\s*:\s*\'((?:[^\'\\]|\\.|[\r\n])+)\'', processed_text, re.DOTALL)
|
||||
content_match = re.search(r'"content"\s*:\s*\'((?:[^\'\\]|\\.|[\r\n])+)\'', processed_text, re.DOTALL)
|
||||
analysis_match = re.search(r'"analysis"\s*:\s*\'((?:[^\'\\]|\\.|[\r\n])+)\'', processed_text, re.DOTALL)
|
||||
|
||||
if title_match and content_match:
|
||||
logging.info("成功使用单引号正则表达式提取内容")
|
||||
return {
|
||||
"title": title_match.group(1).strip(),
|
||||
"content": content_match.group(1).strip(),
|
||||
"analysis": analysis_match.group(1).strip() if analysis_match else ""
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 尝试方法7: 使用非标准格式提取
|
||||
logging.debug("尝试非标准格式提取")
|
||||
title_pattern = re.compile(r'["""]?title["""]?[:：]\s*["""]([^"""]+)["""]', re.IGNORECASE | re.DOTALL)
|
||||
content_pattern = re.compile(r'["""]?content["""]?[:：]\s*["""]([^"""]+)["""]', re.IGNORECASE | re.DOTALL)
|
||||
analysis_pattern = re.compile(r'["""]?analysis["""]?[:：]\s*["""]([^"""]+)["""]', re.IGNORECASE | re.DOTALL)
|
||||
|
||||
title_match = title_pattern.search(processed_text)
|
||||
content_match = content_pattern.search(processed_text)
|
||||
analysis_match = analysis_pattern.search(processed_text)
|
||||
|
||||
if title_match and content_match:
|
||||
logging.info("成功使用灵活模式匹配提取内容")
|
||||
return {
|
||||
"title": title_match.group(1).strip(),
|
||||
"content": content_match.group(1).strip(),
|
||||
"analysis": analysis_match.group(1).strip() if analysis_match else ""
|
||||
}
|
||||
|
||||
logging.warning(f"所有提取方法失败，响应前300字符: {processed_text[:300]}...")
|
||||
return None # 所有方法失败时的回退选项
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"内容提取过程中发生意外错误: {e}\n{traceback.format_exc()}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def _sanitize_json_text(self, text):
|
||||
"""彻底清理文本，确保可以安全解析为JSON，同时保留换行符"""
|
||||
# 步骤1: 处理控制字符，但保留换行符、回车和制表符
|
||||
cleaned = re.sub(r'[\x00-\x08\x0B\x0C\x0E-\x1F\x7F]', '', text)
|
||||
|
||||
# 不再将实际换行符转换为\n字符串，保留原始换行符
|
||||
# cleaned = cleaned.replace('\n', '\\n').replace('\r', '\\r')
|
||||
|
||||
# 步骤3: 处理内容字段中开始或结束可能存在的多余空格或引号
|
||||
cleaned = re.sub(r'"content"\s*:\s*"\s*', '"content":"', cleaned)
|
||||
cleaned = re.sub(r'"\s*,', '",', cleaned)
|
||||
|
||||
# 步骤4: 处理未转义的引号和反斜杠
|
||||
cleaned = re.sub(r'(?<!\\)"(?=(?:(?:[^"\\]|\\.)*"(?:[^"\\]|\\.)*")*[^"\\]*$)', '\\"', cleaned)
|
||||
|
||||
# 步骤5: 处理可能的Unicode转义
|
||||
cleaned = re.sub(r'\\u([0-9a-fA-F]{4})', lambda m: chr(int(m.group(1), 16)), cleaned)
|
||||
|
||||
return cleaned
|
||||
|
||||
def _manual_json_extract(self, text):
|
||||
"""手动解析JSON结构，提取关键字段"""
|
||||
try:
|
||||
# 使用状态机方式手动解析
|
||||
result = {}
|
||||
# 查找title字段
|
||||
title_start = text.find('"title"')
|
||||
if title_start >= 0:
|
||||
colon_pos = text.find(':', title_start)
|
||||
if colon_pos > 0:
|
||||
quote_pos = text.find('"', colon_pos)
|
||||
if quote_pos > 0:
|
||||
end_quote_pos = text.find('"', quote_pos + 1)
|
||||
while end_quote_pos > 0 and text[end_quote_pos-1] == '\\':
|
||||
end_quote_pos = text.find('"', end_quote_pos + 1)
|
||||
if end_quote_pos > 0:
|
||||
result['title'] = text[quote_pos+1:end_quote_pos].replace('\\"', '"').strip()
|
||||
|
||||
# 查找content字段
|
||||
content_start = text.find('"content"')
|
||||
if content_start >= 0:
|
||||
colon_pos = text.find(':', content_start)
|
||||
if colon_pos > 0:
|
||||
quote_pos = text.find('"', colon_pos)
|
||||
if quote_pos > 0:
|
||||
# 查找非转义双引号
|
||||
pos = quote_pos + 1
|
||||
content_end = -1
|
||||
while pos < len(text):
|
||||
if text[pos] == '"' and (pos == 0 or text[pos-1] != '\\'):
|
||||
content_end = pos
|
||||
break
|
||||
pos += 1
|
||||
|
||||
if content_end > 0:
|
||||
content = text[quote_pos+1:content_end].replace('\\"', '"')
|
||||
# 处理反斜杠转义的换行符，如果字符串中有'\n'，将其转换为实际换行符
|
||||
# 但如果已经是实际的换行符，则保留
|
||||
if '\\n' in content:
|
||||
content = content.replace('\\n', '\n')
|
||||
if '\\r' in content:
|
||||
content = content.replace('\\r', '\r')
|
||||
result['content'] = content.strip()
|
||||
|
||||
# 查找analysis字段
|
||||
analysis_start = text.find('"analysis"')
|
||||
if analysis_start >= 0:
|
||||
colon_pos = text.find(':', analysis_start)
|
||||
if colon_pos > 0:
|
||||
quote_pos = text.find('"', colon_pos)
|
||||
if quote_pos > 0:
|
||||
pos = quote_pos + 1
|
||||
analysis_end = -1
|
||||
while pos < len(text):
|
||||
if text[pos] == '"' and (pos == 0 or text[pos-1] != '\\'):
|
||||
analysis_end = pos
|
||||
break
|
||||
pos += 1
|
||||
|
||||
if analysis_end > 0:
|
||||
analysis = text[quote_pos+1:analysis_end].replace('\\"', '"')
|
||||
# 处理反斜杠转义的换行符
|
||||
if '\\n' in analysis:
|
||||
analysis = analysis.replace('\\n', '\n')
|
||||
if '\\r' in analysis:
|
||||
analysis = analysis.replace('\\r', '\r')
|
||||
result['analysis'] = analysis.strip()
|
||||
|
||||
return result if 'title' in result and 'content' in result else None
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"手动解析过程中出错: {e}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def _save_problematic_json(self, json_text, error):
|
||||
"""保存导致解析错误的JSON字符串，用于调试"""
|
||||
try:
|
||||
error_log_dir = "/root/autodl-tmp/TravelContentCreator/log/json_errors"
|
||||
os.makedirs(error_log_dir, exist_ok=True)
|
||||
error_log_file = f"{error_log_dir}/error_{int(time.time())}.json"
|
||||
|
||||
with open(error_log_file, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(f"# 错误信息: {str(error)}\n")
|
||||
f.write(f"# 错误位置: 行 {error.lineno}, 列 {error.colno}\n")
|
||||
f.write(json_text)
|
||||
|
||||
logging.info(f"已保存问题JSON到: {error_log_file}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"保存问题JSON时出错: {e}")
|
||||
|
||||
def test_extraction_from_file(self, response_file_path):
|
||||
"""
|
||||
从文件中读取响应并测试提取功能
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
response_file_path: 响应文件路径
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
dict: 提取结果
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
logging.info(f"从文件测试提取: {response_file_path}")
|
||||
with open(response_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||
response_text = f.read()
|
||||
|
||||
result = self._extract_modified_content(response_text)
|
||||
if result:
|
||||
logging.info(f"成功从文件提取内容: {result.get('title', '')[:30]}...")
|
||||
return {"success": True, "result": result}
|
||||
else:
|
||||
logging.error(f"从文件中提取内容失败")
|
||||
return {"success": False, "error": "提取失败"}
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.exception(f"测试提取时发生错误: {e}")
|
||||
return {"success": False, "error": str(e)}
|
||||
|
||||
def _prepare_content_for_serialization(self, content_dict):
|
||||
"""
|
||||
对内容进行处理，确保可以安全序列化为JSON，同时保留emoji字符和换行符
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
content_dict: 内容字典
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
dict: 处理后的内容字典
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
# 创建一个新字典，避免修改原始内容
|
||||
safe_dict = {}
|
||||
|
||||
for key, value in content_dict.items():
|
||||
# 处理字符串类型的值
|
||||
if isinstance(value, str):
|
||||
# 第一步：清理控制字符，但保留换行符、回车和制表符
|
||||
safe_value = re.sub(r'[\x00-\x08\x0B\x0C\x0E-\x1F\x7F]', '', value)
|
||||
|
||||
# 确保文本中的反斜杠换行符(如\\n)被转换为实际换行符
|
||||
if '\\n' in safe_value:
|
||||
safe_value = safe_value.replace('\\n', '\n')
|
||||
if '\\r' in safe_value:
|
||||
safe_value = safe_value.replace('\\r', '\r')
|
||||
|
||||
# 第二步：将emoji字符和其他非ASCII字符转换为相应的Unicode转义序列
|
||||
char_list = []
|
||||
for char in safe_value:
|
||||
# 保留常见的控制字符（换行符、回车、制表符）
|
||||
if char in '\n\r\t':
|
||||
char_list.append(char)
|
||||
elif ord(char) > 127: # 非ASCII字符
|
||||
# 尝试保留高位字符（包括emoji）
|
||||
try:
|
||||
# 验证这个字符是否可以安全序列化
|
||||
json.dumps(char, ensure_ascii=False)
|
||||
char_list.append(char)
|
||||
except:
|
||||
# 如果这个字符无法序列化，使用其Unicode码点的字符串表示
|
||||
char_list.append(f"\\u{ord(char):04x}")
|
||||
else:
|
||||
char_list.append(char)
|
||||
|
||||
processed_value = ''.join(char_list)
|
||||
|
||||
# 最终验证这个值是否可以安全序列化
|
||||
try:
|
||||
json.dumps(processed_value, ensure_ascii=False)
|
||||
safe_dict[key] = processed_value
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.warning(f"处理后的'{key}'值仍无法序列化: {e}，将进行更严格处理")
|
||||
# 更严格的处理：保留ASCII字符和基本控制字符
|
||||
safe_value = ''
|
||||
for c in processed_value:
|
||||
if c in '\n\r\t' or (32 <= ord(c) < 127):
|
||||
safe_value += c
|
||||
safe_dict[key] = safe_value
|
||||
else:
|
||||
safe_dict[key] = value
|
||||
|
||||
# 最终验证整个字典是否可序列化
|
||||
try:
|
||||
# 使用ensure_ascii=False允许非ASCII字符直接出现在JSON中
|
||||
# 使用allow_nan=True允许特殊浮点数值
|
||||
json_str = json.dumps(safe_dict, ensure_ascii=False, allow_nan=True)
|
||||
# 验证生成的JSON是否有效
|
||||
json.loads(json_str)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"最终字典序列化验证失败: {e}")
|
||||
# 如果依然失败，返回一个绝对安全的结果，但保留换行符
|
||||
safe_content = ''
|
||||
original_content = content_dict.get("content", "内容包含无法安全序列化的字符")
|
||||
for c in original_content:
|
||||
if c in '\n\r\t' or (32 <= ord(c) < 127):
|
||||
safe_content += c
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"title": re.sub(r'[^\x20-\x7E]', '', content_dict.get("title", "序列化处理失败")),
|
||||
"content": safe_content,
|
||||
"judge_success": content_dict.get("judge_success", False),
|
||||
"error": True,
|
||||
"raw_result": str(e)
|
||||
}
|
||||
|
||||
return safe_dict
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"序列化准备过程中发生意外错误: {e}")
|
||||
return {
|
||||
"title": "序列化处理失败",
|
||||
"content": "处理内容时发生意外错误",
|
||||
"judge_success": False,
|
||||
"error": True,
|
||||
"raw_result": str(e)
|
||||
}
|
||||
@ -281,17 +281,65 @@ class FileSystemOutputHandler(OutputHandler):
|
||||
return ""
|
||||
return ''.join(c for c in text if 32 <= ord(c) <= 126)
|
||||
|
||||
def _preprocess_for_json(self, text):
|
||||
"""预处理文本，将换行符转换为\\n形式，保证JSON安全"""
|
||||
if not isinstance(text, str):
|
||||
return text
|
||||
# 将所有实际换行符替换为\\n字符串
|
||||
return text.replace('\n', '\\n').replace('\r', '\\r')
|
||||
|
||||
def handle_poster_configs(self, run_id: str, topic_index: int, config_data: list | dict):
|
||||
"""Saves the complete poster configuration list/dict for a topic."""
|
||||
run_dir = self._get_run_dir(run_id)
|
||||
config_path = os.path.join(run_dir, f"topic_{topic_index}_poster_configs.json")
|
||||
"""处理海报配置数据"""
|
||||
# 处理海报配置数据
|
||||
try:
|
||||
with open(config_path, 'w', encoding='utf-8') as f_cfg_topic:
|
||||
# 不使用自定义编码器，使用标准json
|
||||
json.dump(config_data, f_cfg_topic, ensure_ascii=False, indent=4, ignore_nan=True)
|
||||
logging.info(f"Saved complete poster configurations for topic {topic_index} to: {config_path}")
|
||||
except Exception as save_err:
|
||||
logging.error(f"Failed to save complete poster configurations for topic {topic_index} to {config_path}: {save_err}")
|
||||
# 创建目标目录
|
||||
variant_dir = os.path.join(self._get_run_dir(run_id), f"{topic_index}_1")
|
||||
os.makedirs(variant_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
# 确保配置数据是可序列化的
|
||||
processed_configs = []
|
||||
if isinstance(config_data, list):
|
||||
for config in config_data:
|
||||
processed_config = {}
|
||||
# 处理索引字段
|
||||
processed_config["index"] = config.get("index", 0)
|
||||
|
||||
# 处理标题字段，应用JSON预处理
|
||||
main_title = config.get("main_title", "")
|
||||
processed_config["main_title"] = self._preprocess_for_json(main_title)
|
||||
|
||||
# 处理文本字段列表，对每个文本应用JSON预处理
|
||||
texts = config.get("texts", [])
|
||||
processed_texts = []
|
||||
for text in texts:
|
||||
processed_texts.append(self._preprocess_for_json(text))
|
||||
processed_config["texts"] = processed_texts
|
||||
|
||||
processed_configs.append(processed_config)
|
||||
else:
|
||||
# 如果不是列表，可能是字典或其他格式，尝试转换
|
||||
if isinstance(config_data, dict):
|
||||
# 处理单个配置字典
|
||||
processed_config = {}
|
||||
processed_config["index"] = config_data.get("index", 0)
|
||||
processed_config["main_title"] = self._preprocess_for_json(config_data.get("main_title", ""))
|
||||
|
||||
texts = config_data.get("texts", [])
|
||||
processed_texts = []
|
||||
for text in texts:
|
||||
processed_texts.append(self._preprocess_for_json(text))
|
||||
processed_config["texts"] = processed_texts
|
||||
|
||||
processed_configs.append(processed_config)
|
||||
|
||||
# 保存配置到JSON文件
|
||||
config_file_path = os.path.join(variant_dir, f"topic_{topic_index}_poster_configs.json")
|
||||
with open(config_file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(processed_configs, f, ensure_ascii=False, indent=4, cls=self.SafeJSONEncoder)
|
||||
logging.info(f"Successfully saved poster configs to {config_file_path}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"Error saving poster configs: {e}")
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
|
||||
def handle_generated_image(self, run_id: str, topic_index: int, variant_index: int, image_type: str, image_data, output_filename: str, metadata: dict = None):
|
||||
"""处理生成的图像，对于笔记图像和额外配图保存到image目录，其他类型保持原有路径结构"""
|
||||
|
||||
@ -620,6 +620,38 @@ def generate_posters_for_topic(topic_item: dict,
|
||||
if os.path.exists(content_path):
|
||||
with open(content_path, 'r', encoding='utf-8') as f_content:
|
||||
content_data = json.load(f_content)
|
||||
|
||||
# 支持Base64编码格式的文件
|
||||
if 'title_base64' in content_data and 'content_base64' in content_data:
|
||||
import base64
|
||||
logging.info(f"检测到Base64编码的内容文件: {content_path}")
|
||||
|
||||
# 解码Base64内容
|
||||
try:
|
||||
title = base64.b64decode(content_data.get('title_base64', '')).decode('utf-8')
|
||||
content = base64.b64decode(content_data.get('content_base64', '')).decode('utf-8')
|
||||
|
||||
# 创建包含解码内容的新数据对象
|
||||
decoded_data = {
|
||||
'title': title,
|
||||
'content': content,
|
||||
'judge_success': content_data.get('judge_success', True),
|
||||
'judged': content_data.get('judged', True)
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 如果有标签，也解码
|
||||
if 'tags_base64' in content_data:
|
||||
tags = base64.b64decode(content_data.get('tags_base64', '')).decode('utf-8')
|
||||
decoded_data['tags'] = tags
|
||||
|
||||
loaded_content_list.append(decoded_data)
|
||||
logging.debug(f" 已成功解码并加载Base64内容: {content_path}")
|
||||
continue
|
||||
except Exception as decode_error:
|
||||
logging.error(f" 解码Base64内容时出错: {decode_error}，跳过此文件")
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 常规JSON格式检查
|
||||
if isinstance(content_data, dict) and 'title' in content_data and 'content' in content_data:
|
||||
loaded_content_list.append(content_data)
|
||||
logging.debug(f" Successfully loaded content from: {content_path}")
|
||||
|
||||
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