#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import json
import logging
import traceback
from datetime import datetime
import sys
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
from core.ai_agent import AI_Agent
class ContentGenerator:
"""
海报文本内容生成器
使用AI_Agent代替直接管理OpenAI客户端，简化代码结构
"""
def __init__(self,
output_dir="/root/autodl-tmp/poster_generate_result",
model_name="qwenQWQ",
base_url="http://localhost:8000/v1",
api_key="EMPTY",
temperature=0.7,
top_p=0.8,
presence_penalty=1.2):
"""
初始化内容生成器
参数:
output_dir: 输出结果保存目录
temperature: 生成温度参数
top_p: top_p参数
presence_penalty: 惩罚参数
"""
self.output_dir = output_dir
self.temperature = temperature
self.top_p = top_p
self.presence_penalty = presence_penalty
self.add_description = ""
self.model_name = model_name
self.base_url = base_url
self.api_key = api_key
# 设置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
self.logger = logging.getLogger(__name__)
def load_infomation(self, info_directory_path):
"""
加载额外描述文件
参数:
info_directory_path: 信息目录路径列表
"""
self.add_description = "" # 重置描述文本
for path in info_directory_path:
try:
with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
self.add_description += f.read()
self.logger.info(f"成功加载描述文件: {path}")
except Exception as e:
self.logger.warning(f"加载描述文件失败: {path}, 错误: {e}")
self.add_description = ""
def split_content(self, content):
"""
分割结果, 返回去除
```json
```的json内容
参数:
content: 需要分割的内容
返回:
分割后的json内容
"""
try:
# 记录原始内容的前200个字符（用于调试）
self.logger.debug(f"解析内容，原始内容前200字符: {content[:200]}")
# 首先尝试直接解析整个内容，以防已经是干净的 JSON
try:
parsed_data = json.loads(content)
# 验证解析后的数据格式
if isinstance(parsed_data, list):
# 如果是列表，验证每个元素是否符合预期结构
for item in parsed_data:
if isinstance(item, dict) and ('main_title' in item or 'texts' in item):
# 至少有一个元素符合海报配置结构
self.logger.info("成功直接解析为JSON格式列表，符合预期结构")
return parsed_data
# 如果到这里，说明列表内没有符合结构的元素
if len(parsed_data) > 0 and isinstance(parsed_data[0], str):
self.logger.warning(f"解析到JSON列表，但内容是字符串列表: {parsed_data}")
# 将字符串列表返回供后续修复
return parsed_data
self.logger.warning("解析到JSON列表，但结构不符合预期")
elif isinstance(parsed_data, dict) and ('main_title' in parsed_data or 'texts' in parsed_data):
# 单个字典结构符合预期
self.logger.info("成功直接解析为JSON字典，符合预期结构")
return parsed_data
# 如果结构不符合预期，记录但仍返回解析结果，交给后续函数修复
self.logger.warning(f"解析到JSON，但结构不完全符合预期: {parsed_data}")
return parsed_data
except json.JSONDecodeError:
# 不是完整有效的JSON，继续尝试提取
self.logger.debug("直接JSON解析失败，尝试提取结构化内容")
# 常规模式：查找 ```json 和 ``` 之间的内容
if "```json" in content:
json_str = content.split("```json")[1].split("```")[0].strip()
try:
parsed_json = json.loads(json_str)
self.logger.info("成功从```json```代码块提取JSON")
return parsed_json
except json.JSONDecodeError as e:
self.logger.warning(f"从```json```提取的内容解析失败: {e}, 尝试其他方法")
# 备用模式1：查找连续的 [ 开头和 ] 结尾的部分
import re
json_pattern = r'(\[(?:\s*\{.*?\}\s*,?)+\s*\])' # 更严格的模式，要求[]内至少有一个{}对象
json_matches = re.findall(json_pattern, content, re.DOTALL)
for match in json_matches:
try:
result = json.loads(match)
if isinstance(result, list) and len(result) > 0:
# 验证结构
for item in result:
if isinstance(item, dict) and ('main_title' in item or 'texts' in item):
self.logger.info("成功从正则表达式提取JSON数组")
return result
self.logger.warning("从正则表达式提取的JSON数组不符合预期结构")
except Exception as e:
self.logger.warning(f"解析正则匹配的内容失败: {e}")
continue
# 备用模式2：查找 [ 开头 和 ] 结尾，并尝试解析
content = content.strip()
square_bracket_start = content.find('[')
square_bracket_end = content.rfind(']')
if square_bracket_start != -1 and square_bracket_end != -1 and square_bracket_end > square_bracket_start:
potential_json = content[square_bracket_start:square_bracket_end + 1]
try:
result = json.loads(potential_json)
if isinstance(result, list):
# 检查列表内容
self.logger.info(f"成功从方括号内容提取列表: {result}")
return result
except Exception as e:
self.logger.warning(f"尝试提取方括号内容失败: {e}")
# 最后一种尝试：查找所有可能的 JSON 结构并尝试解析
json_structures = re.findall(r'({.*?})', content, re.DOTALL)
if json_structures:
items = []
for i, struct in enumerate(json_structures):
try:
item = json.loads(struct)
# 验证结构包含预期字段
if isinstance(item, dict) and ('main_title' in item or 'texts' in item):
items.append(item)
except Exception as e:
self.logger.warning(f"解析可能的JSON结构 {i+1} 失败: {e}")
continue
if items:
self.logger.info(f"成功从文本中提取 {len(items)} 个JSON对象")
return items
# 如果以上所有方法都失败，尝试简单字符串处理
if "|" in content or "必打卡" in content or "性价比" in content:
# 这可能是一个简单的标签字符串
self.logger.warning(f"无法提取标准JSON，但发现可能的标签字符串: {content}")
return content.strip()
# 都失败了，打印错误并引发异常
self.logger.error(f"无法解析内容，返回原始文本: {content[:200]}...")
raise ValueError("无法从响应中提取有效的 JSON 格式")
except Exception as e:
self.logger.error(f"解析内容时出错: {e}")
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):
"""
生成海报内容
参数:
poster_num: 海报数量
content_data_list: 内容数据列表（字典或字符串）
system_prompt: 系统提示，默认为None则使用预设提示
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
返回:
生成的海报内容
"""
# 构建默认系统提示词
if not system_prompt:
system_prompt = """
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：
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。
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>。
其中，生成三类标题文案的通用性要求如下：
1、生成的<大标题>字数必须小于8个字符
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
3、标题和文案都应符合中国社会主义核心价值观
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：
①地名＋景点名（例如福建厦门鼓浪屿/厦门鼓浪屿）；
②地名+景点名+plog；
③拿捏+地名+景点名；
④地名+景点名+攻略；
⑤速通+地名+景点名
⑥推荐！+地名+景点名
⑦勇闯！+地名+景点名
⑧收藏！+地名+景点名
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。
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：
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；
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
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：
这部分文案创作公式有5种，分别为：
①<受众人群画像>+<痛点词>
②<受众人群画像>
③<痛点词>
④<受众人群画像>+ | +<痛点词>
⑤<痛点词>+ | +<受众人群画像>
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>。
我给你提供受众人群画像库和痛点词库如下：
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
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。
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：
[
{
"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。
"""
# 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', '')
tweet_content += f"\n{title}\n\n\n{content}\n\n\n"
elif isinstance(item, str):
tweet_content += item + "\n\n"
elif isinstance(content_data_list, str):
tweet_content = content_data_list
# 构建用户提示
if 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}
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。
"""
else:
user_content = 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。
"""
self.logger.info(f"正在生成{poster_num}个海报文案配置")
# 创建AI_Agent实例
ai_agent = AI_Agent(
self.base_url,
self.model_name,
self.api_key,
timeout=timeout,
max_retries=max_retries,
stream_chunk_timeout=30 # 流式块超时时间
)
full_response = ""
try:
# 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,
user_content,
"", # 历史消息（空）
self.temperature,
self.top_p,
self.presence_penalty
)
self.logger.info(f"AI生成完成，耗时: {time_cost:.2f}s, 预估令牌数: {tokens}")
if not full_response:
self.logger.warning("AI返回空响应，使用备用内容")
full_response = self._generate_fallback_content(poster_num)
except Exception as e:
self.logger.exception(f"AI生成过程发生错误: {e}")
full_response = self._generate_fallback_content(poster_num)
finally:
# 确保关闭AI Agent
ai_agent.close()
return full_response
def _generate_fallback_content(self, poster_num):
"""生成备用内容，当API调用失败时使用"""
self.logger.info("生成备用内容")
default_configs = []
for i in range(poster_num):
default_configs.append({
"index": i + 1,
"main_title": "",
"texts": ["", ""]
})
return json.dumps(default_configs, ensure_ascii=False)
def save_result(self, full_response, custom_output_dir=None):
"""
保存生成结果到文件
参数:
full_response: 生成的完整响应内容
custom_output_dir: 自定义输出目录（可选）
返回:
结果文件路径
"""
# 生成时间戳
date_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
output_dir = custom_output_dir or self.output_dir
try:
# 解析内容为JSON格式
parsed_data = self.split_content(full_response)
# 验证内容格式并修复
validated_data = self._validate_and_fix_data(parsed_data)
# 创建结果文件路径
result_path = os.path.join(output_dir, f"{date_time}.json")
os.makedirs(os.path.dirname(result_path), exist_ok=True)
# 保存结果到文件
with open(result_path, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(validated_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
self.logger.info(f"结果已保存到: {result_path}")
return result_path
except Exception as e:
self.logger.error(f"保存结果到文件时出错: {e}")
# 尝试创建一个简单的备用配置
fallback_data = [{"main_title": "", "texts": ["", ""], "index": 1}]
# 保存备用数据
result_path = os.path.join(output_dir, f"{date_time}_fallback.json")
os.makedirs(os.path.dirname(result_path), exist_ok=True)
with open(result_path, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(fallback_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
self.logger.info(f"出错后已保存备用数据到: {result_path}")
return result_path
def _validate_and_fix_data(self, data):
"""
验证并修复数据格式，确保符合预期结构
参数:
data: 需要验证的数据
返回:
修复后的数据
"""
fixed_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}")
# 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
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", ["", ""])
}
# 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)
# 如果项目是字符串（可能是错误格式的texts值）
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": "",
"texts": ["", ""]
})
# 如果数据是字典
elif isinstance(data, dict):
fixed_item = {
"index": data.get("index", 1),
"main_title": data.get("main_title", ""),
"texts": data.get("texts", ["", ""])
}
# 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"
texts = []
if "|" in data:
texts = data.split("|")
else:
texts = [data, ""]
fixed_data.append({
"index": 1,
"main_title": "",
"texts": texts
})
# 如果数据是其他格式
else:
self.logger.warning(f"数据格式不支持: {type(data)}，将使用默认值")
fixed_data.append({
"index": 1,
"main_title": "",
"texts": ["", ""]
})
# 确保至少有一个配置项
if not fixed_data:
fixed_data.append({
"index": 1,
"main_title": "",
"texts": ["", ""]
})
self.logger.info(f"修复后的数据: {fixed_data}")
return fixed_data
def run(self, info_directory, poster_num, content_data, system_prompt=None,
api_url="http://localhost:8000/v1", model_name="qwenQWQ", api_key="EMPTY", timeout=120):
"""
运行海报内容生成流程，并返回生成的配置数据。
参数:
info_directory: 信息目录路径列表 (e.g., ['/path/to/description.txt'])
poster_num: 需要生成的海报配置数量
content_data: 用于生成内容的文章内容（可以是字符串或字典列表）
system_prompt: 系统提示词，默认为None使用内置提示词
api_url: API基础URL
model_name: 使用的模型名称
api_key: API密钥
返回:
list | dict | None: 生成的海报配置数据 (通常是列表)，如果生成或解析失败则返回 None。
"""
try:
# 加载描述信息
self.load_infomation(info_directory)
# 生成海报内容
self.logger.info(f"开始生成海报内容，数量: {poster_num}")
full_response = self.generate_posters(
poster_num,
content_data,
system_prompt,
api_url,
model_name,
api_key,
timeout=timeout,
)
# 检查生成是否失败
if not isinstance(full_response, str) or not full_response.strip():
self.logger.error("海报内容生成失败或返回空响应")
return None
# 从原始响应字符串中提取JSON数据
result_data = self.split_content(full_response)
# 验证并修复数据
fixed_data = self._validate_and_fix_data(result_data)
self.logger.info(f"成功生成并修复海报配置数据，包含 {len(fixed_data) if isinstance(fixed_data, list) else 1} 个项目")
return fixed_data
except Exception as e:
self.logger.exception(f"海报内容生成过程中发生错误: {e}")
traceback.print_exc()
# 失败后创建一个默认配置
self.logger.info("创建默认海报配置数据")
default_configs = []
for i in range(poster_num):
default_configs.append({
"index": i + 1,
"main_title": "",
"texts": ["", ""]
})
return default_configs
def set_temperature(self, temperature):
"""设置温度参数"""
self.temperature = temperature
def set_top_p(self, top_p):
"""设置top_p参数"""
self.top_p = top_p
def set_presence_penalty(self, presence_penalty):
"""设置存在惩罚参数"""
self.presence_penalty = presence_penalty
def set_model_para(self, temperature, top_p, presence_penalty):
"""一次性设置所有模型参数"""
self.temperature = temperature
self.top_p = top_p
self.presence_penalty = presence_penalty