增加后台管理项目;

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karlcarlo
2025-12-12 03:29:09 +08:00
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@@ -1 +1 @@
177144
285640

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@@ -24,8 +24,27 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
) # 批量注册模型
print(f"🗄️ 数据库连接成功: {database_name}")
# 初始化GLM服务,确保默认角色存在
try:
from app.services.glm_service import get_glm_service
glm_service = get_glm_service()
await glm_service.ensure_default_role()
print(f"✅ GLM角色配置初始化完成")
except Exception as e:
print(f"⚠️ GLM角色配置初始化失败: {e}")
yield # 应用在此处进入正常运行状态,接收请求
# 关闭GLM服务
try:
from app.services.glm_service import close_glm_service
close_glm_service()
print(f"GLM服务已关闭")
except Exception as e:
print(f"关闭GLM服务时出错: {e}")
# 关闭数据库连接
await client.close()
print(f"数据库连接关闭")

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@@ -1,7 +1,8 @@
from .base import BaseOut
from .message import Message
from .glm_role import GLMRole
models = [Message]
models = [Message, GLMRole]
# 在所有模型导入后调用 model_rebuild 来解决循环导入问题
# Message.model_rebuild()

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@@ -0,0 +1,56 @@
from datetime import datetime
from typing import Optional
from pydantic import Field
from beanie import Document
import arrow
class GLMRole(Document):
"""GLM角色配置模型"""
# 基本信息
name: str = Field(..., description="角色名称")
description: str = Field(..., description="角色描述")
skills: str = Field(default="", description="技能列表(多行文本字符串)")
restrictions: str = Field(default="", description="限制列表(多行文本字符串)")
# 状态管理
is_active: bool = Field(default=True, description="是否激活")
is_default: bool = Field(default=False, description="是否为默认角色")
# 时间戳
created_at: datetime = Field(default_factory=lambda: arrow.now().datetime)
updated_at: datetime = Field(default_factory=lambda: arrow.now().datetime)
class Settings:
name = "glm_roles" # MongoDB集合名称
indexes = [
[("is_active", 1)], # 按激活状态查询
[("is_default", 1)], # 按默认状态查询
[("created_at", -1)], # 按创建时间排序
]
def update_timestamp(self):
"""更新更新时间戳"""
self.updated_at = arrow.now().datetime
@classmethod
def from_role_config(cls, role_config: dict) -> "GLMRole":
"""从角色配置字典创建GLMRole实例"""
return cls(
name=role_config.get("name", ""),
description=role_config.get("description", ""),
skills=role_config.get("skills", ""),
restrictions=role_config.get("restrictions", ""),
is_active=True,
is_default=True,
)
def to_role_config_dict(self) -> dict:
"""转换为角色配置字典"""
return {
"name": self.name,
"description": self.description,
"skills": self.skills,
"restrictions": self.restrictions,
}

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@@ -1,12 +1,18 @@
from fastapi import APIRouter, HTTPException
from fastapi import APIRouter, HTTPException, Depends
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional
import httpx
import os
import logging
from app.services.glm_service import get_glm_service, GLMService
from app.models.base import BaseOut
# 创建API路由,使用/glm前缀
router = APIRouter(prefix="/glm", tags=["GLM聊天"])
logger = logging.getLogger(__name__)
# 数据模型
class Message(BaseModel):
@@ -27,73 +33,79 @@ class ChatResponse(BaseModel):
class RoleConfig(BaseModel):
name: str
description: str
skills: List[str]
restrictions: List[str]
skills: str # 多行文本字符串
restrictions: str # 多行文本字符串
# 默认角色配置
# 默认角色配置(使用字符串格式)
DEFAULT_ROLE_CONFIG = RoleConfig(
name="兜兜",
description="你是兜兜,1989年出生,有一个5岁的女儿(2018年出生)。你是一位对用户负责、选品严格的宝妈客服。当用户给你发来疑问时,你总能第一时间回复,并以亲切温暖的风格与用户交流。",
skills=[
"亲切温暖的沟通",
"轻松友好的语气",
"简洁明了的描述",
"亲昵且口语化的用词",
"乱码话术重复问询",
],
restrictions=[
"回复必须基于提供的知识库中的内容",
"每条回复应保持在80字以内,使用口语化语言",
"回复中可以适当加入表情符号,但不要过度使用",
"只讨论与宝妈相关的主题,如育儿、选品、团购等",
"始终以用户的需求和满意度为优先",
],
skills="亲切温暖的沟通\n轻松友好的语气\n简洁明了的描述\n亲昵且口语化的用词\n乱码话术重复问询",
restrictions="回复必须基于提供的知识库中的内容\n每条回复应保持在80字以内,使用口语化语言\n回复中可以适当加入表情符号,但不要过度使用\n只讨论与宝妈相关的主题,如育儿、选品、团购等\n始终以用户的需求和满意度为优先",
)
# 全局变量存储角色配置和对话历史
current_role_config = DEFAULT_ROLE_CONFIG
# 全局变量存储对话历史(暂时保持内存存储,根据用户要求不持久化)
conversations = {}
def build_system_prompt(role_config: RoleConfig) -> str:
"""构建系统提示词"""
def build_system_prompt(role_config: dict) -> str:
"""构建系统提示词
Args:
role_config: 角色配置字典,包含name, description, skills, restrictions字段
Returns:
系统提示词字符串
"""
# 解析技能字符串为列表
skills_list = [
skill.strip() for skill in role_config["skills"].split("\n") if skill.strip()
]
restrictions_list = [
restriction.strip()
for restriction in role_config["restrictions"].split("\n")
if restriction.strip()
]
# 构建技能部分
skills_section = ""
for i, skill in enumerate(skills_list, 1):
skills_section += f"\n### 技能 {i}: {skill}"
# 添加技能描述(这里可以根据技能名称添加不同的描述)
if "亲切温暖" in skill:
skills_section += '\n- **风格**:你的风格非常亲切,像是一个知心朋友在和大家聊天,给人一种温暖的感觉。你经常使用"宝"、"美妈"等亲昵的称呼,拉近了与用户的距离。'
skills_section += "\n- **耐心细致**:你总是耐心解答用户的问题,尤其是对于新用户或不熟悉流程的用户,你会反复提醒他们查看群公告,保持安静等待开团。"
skills_section += "\n- **负责靠谱**:你给人一种非常靠谱的感觉,尤其是在售后问题上,你会主动承担责任,承诺包处理满意,给用户很强的信任感。"
elif "轻松友好" in skill:
skills_section += '\n- **轻松友好**:你的语气非常轻松,像是在和朋友聊天,不会给人压力。比如"不着急哦"、"爱你!"等表达方式,让人感到轻松愉快。'
skills_section += '\n- **安抚性**:当用户有疑问或遇到问题时,你的语气总是充满安抚性,比如"美妈不用担心"、"兜兜来处理哈",给人一种安心感。'
skills_section += '\n- **鼓励性**:你经常用"不着急"、"等开团的时候会有统一说明"等话语,鼓励用户耐心等待,保持积极的心态。'
elif "简洁明了" in skill:
skills_section += '\n- **简洁明了**:你的描述非常简洁,直接回答用户的问题,不会绕弯子。比如"贝亲是咱们深度合作品牌,经常上团的",直接给出了明确的答案。'
skills_section += '\n- **细节丰富**:在回答问题时,你会提供一些细节信息,比如"一般2天左右就会来"、"奶粉类的,贝亲,世喜,赫根,等常见品牌都有",让用户对情况有更清晰的了解。'
skills_section += '\n- **引导性**:你经常引导用户查看群公告,保持安静等待开团,比如"不熟悉的可以看一下群公告哦"、"现在安静的等开团就行啦",帮助用户更好地参与活动。'
elif "亲昵且口语化" in skill:
skills_section += '\n- **亲昵称呼**:你经常使用"宝"、"美妈"、"大家"等亲昵的称呼,拉近与用户的距离,给人一种亲切感。'
skills_section += '\n- **口语化**:你的用词非常口语化,像是日常聊天,比如"不着急哦"、"爱你!"、"兜兜来处理哈",给人一种轻松自然的感觉,称呼自己为"兜兜"或者"我"。'
skills_section += '\n- **积极正面**:你的用词总是积极正面的,比如"不用担心"、"包处理满意"、"很快"、"常见品牌都有",给用户传递了积极的信息。'
elif "乱码话术" in skill:
skills_section += '\n- **确认问题**:用户说的看不懂的情况来进行再次确认,比如 "45615465" "分隔符规划规范的" "8分隔符公司的"等跟常规问题没关联的话术来重复确认,例如:"宝看不懂你说的是什么啊,能在具体点嘛"'
else:
skills_section += f"\n- **{skill}**:请根据这个技能特点来回答问题。"
# 构建限制部分
restrictions_section = "\n".join(
[f"- {restriction}" for restriction in restrictions_list]
)
prompt = f"""# 角色
{role_config.description}
{role_config["description"]}
## 技能
### 技能 1: 亲切温暖的沟通
- **风格**:你的风格非常亲切,像是一个知心朋友在和大家聊天,给人一种温暖的感觉。你经常使用"宝"、"美妈"等亲昵的称呼,拉近了与用户的距离。
- **耐心细致**:你总是耐心解答用户的问题,尤其是对于新用户或不熟悉流程的用户,你会反复提醒他们查看群公告,保持安静等待开团。
- **负责靠谱**:你给人一种非常靠谱的感觉,尤其是在售后问题上,你会主动承担责任,承诺包处理满意,给用户很强的信任感。
### 技能 2: 轻松友好的语气
- **轻松友好**:你的语气非常轻松,像是在和朋友聊天,不会给人压力。比如"不着急哦"、"爱你!"等表达方式,让人感到轻松愉快。
- **安抚性**:当用户有疑问或遇到问题时,你的语气总是充满安抚性,比如"美妈不用担心"、"兜兜来处理哈",给人一种安心感。
- **鼓励性**:你经常用"不着急"、"等开团的时候会有统一说明"等话语,鼓励用户耐心等待,保持积极的心态。
### 技能 3: 简洁明了的描述
- **简洁明了**:你的描述非常简洁,直接回答用户的问题,不会绕弯子。比如"贝亲是咱们深度合作品牌,经常上团的",直接给出了明确的答案。
- **细节丰富**:在回答问题时,你会提供一些细节信息,比如"一般2天左右就会来"、"奶粉类的,贝亲,世喜,赫根,等常见品牌都有",让用户对情况有更清晰的了解。
- **引导性**:你经常引导用户查看群公告,保持安静等待开团,比如"不熟悉的可以看一下群公告哦"、"现在安静的等开团就行啦",帮助用户更好地参与活动。
### 技能 4: 亲昵且口语化的用词
- **亲昵称呼**:你经常使用"宝"、"美妈"、"大家"等亲昵的称呼,拉近与用户的距离,给人一种亲切感。
- **口语化**:你的用词非常口语化,像是日常聊天,比如"不着急哦"、"爱你!"、"兜兜来处理哈",给人一种轻松自然的感觉,称呼自己为"兜兜"或者"我"。
- **积极正面**:你的用词总是积极正面的,比如"不用担心"、"包处理满意"、"很快"、"常见品牌都有",给用户传递了积极的信息。
### 技能 5: 乱码话术重复问询
- **确认问题**:用户说的看不懂的情况来进行再次确认,比如 "45615465" "分隔符规划规范的" "8分隔符公司的"等跟常规问题没关联的话术来重复确认,例如:"宝看不懂你说的是什么啊,能在具体点嘛"
## 技能{skills_section}
## 限制
- 回复必须基于提供的知识库中的内容。
- 每条回复应保持在80字以内,使用口语化语言。
- 回复中可以适当加入表情符号,但不要过度使用。
- 只讨论与宝妈相关的主题,如育儿、选品、团购等。
- 始终以用户的需求和满意度为优先。
- 在回答问题时,确保信息准确无误,避免误导用户。
- 保持沟通的亲切性和温暖感,但不要过度使用亲昵称呼,以免显得过于随意。
{restrictions_section}
请按照以上角色设定和限制来回答用户的问题。"""
return prompt
@@ -145,22 +157,42 @@ async def root():
return {"message": "DeepSeek AI Chat Assistant API"}
@router.get("/role")
async def get_role_config():
@router.get("/role", response_model=BaseOut)
async def get_role_config(service: GLMService = Depends(get_glm_service)):
"""获取当前角色配置"""
return current_role_config
try:
role = await service.get_current_role()
return BaseOut(code=200, message="ok", result=role.to_role_config_dict())
except Exception as e:
logger.error(f"获取角色配置失败: {e}")
return BaseOut(code=500, message=f"获取角色配置失败: {str(e)}", result=None)
@router.put("/role")
async def update_role_config(role_config: RoleConfig):
@router.put("/role", response_model=BaseOut)
async def update_role_config(
role_config: RoleConfig, service: GLMService = Depends(get_glm_service)
):
"""更新角色配置"""
global current_role_config
current_role_config = role_config
return {"message": "角色配置已更新", "role_config": current_role_config}
try:
# 将Pydantic模型转换为字典
role_data = role_config.dict()
updated_role = await service.update_role(role_data)
return BaseOut(
code=200,
message="角色配置已更新",
result={
"message": "角色配置已更新",
"role_config": updated_role.to_role_config_dict(),
},
)
except Exception as e:
logger.error(f"更新角色配置失败: {e}")
return BaseOut(code=500, message=f"更新角色配置失败: {str(e)}", result=None)
@router.post("/chat", response_model=ChatResponse)
async def chat(request: ChatRequest):
async def chat(request: ChatRequest, service: GLMService = Depends(get_glm_service)):
"""处理聊天请求"""
# 创建或获取对话历史
if request.conversation_id and request.conversation_id in conversations:
@@ -170,8 +202,16 @@ async def chat(request: ChatRequest):
request.conversation_id = f"conv_{len(conversations) + 1}"
conversations[request.conversation_id] = conversation_history
# 获取当前角色配置
try:
role = await service.get_current_role()
system_prompt = build_system_prompt(role.to_role_config_dict())
except Exception as e:
logger.error(f"获取角色配置失败: {e}")
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"获取角色配置失败: {str(e)}")
# 构建消息列表
messages = [{"role": "system", "content": build_system_prompt(current_role_config)}]
messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
# 添加历史消息
for msg in conversation_history[-10:]: # 保留最近10条历史
@@ -204,3 +244,24 @@ async def get_conversation(conversation_id: str):
"conversation_id": conversation_id,
"messages": conversations[conversation_id],
}
@router.post("/role/reset", response_model=BaseOut)
async def reset_role_config(service: GLMService = Depends(get_glm_service)):
"""重置角色配置为默认值"""
try:
# 使用 DEFAULT_ROLE_CONFIG 更新角色
role_data = DEFAULT_ROLE_CONFIG.dict()
updated_role = await service.update_role(role_data)
return BaseOut(
code=200,
message="角色配置已重置为默认值",
result={
"message": "角色配置已重置为默认值",
"role_config": updated_role.to_role_config_dict(),
},
)
except Exception as e:
logger.error(f"重置角色配置失败: {e}")
return BaseOut(code=500, message=f"重置角色配置失败: {str(e)}", result=None)

View File

@@ -0,0 +1,125 @@
"""
GLM聊天服务,包含角色配置管理
"""
import logging
from typing import Optional
from app.models.glm_role import GLMRole
logger = logging.getLogger(__name__)
class GLMService:
"""GLM聊天服务,包含角色配置管理"""
def __init__(self):
self._current_role: Optional[GLMRole] = None
async def get_current_role(self) -> GLMRole:
"""获取当前激活的角色配置"""
if self._current_role is None:
self._current_role = await self._load_or_create_role()
return self._current_role
async def update_role(self, role_data: dict) -> GLMRole:
"""更新角色配置
Args:
role_data: 角色配置数据,包含name, description, skills, restrictions字段
Returns:
更新后的GLMRole实例
"""
role = await self.get_current_role()
# 更新字段
if "name" in role_data:
role.name = role_data["name"]
if "description" in role_data:
role.description = role_data["description"]
if "skills" in role_data:
role.skills = role_data["skills"]
if "restrictions" in role_data:
role.restrictions = role_data["restrictions"]
role.update_timestamp()
await role.save()
# 更新缓存
self._current_role = role
logger.info(f"角色配置已更新: {role.name}")
return role
async def _load_or_create_role(self) -> GLMRole:
"""加载或创建默认角色"""
# 1. 尝试获取激活的角色
active_role = await GLMRole.find_one(GLMRole.is_active == True)
if active_role:
logger.info(f"加载激活角色: {active_role.name}")
return active_role
# 2. 尝试获取默认角色
default_role = await GLMRole.find_one(GLMRole.is_default == True)
if default_role:
default_role.is_active = True
await default_role.save()
logger.info(f"加载默认角色并激活: {default_role.name}")
return default_role
# 3. 创建默认角色
logger.info("创建默认角色配置")
return await self._create_default_role()
async def _create_default_role(self) -> GLMRole:
"""创建默认角色配置"""
# 导入DEFAULT_ROLE_CONFIG
from app.routes.glm_routes import DEFAULT_ROLE_CONFIG
role = GLMRole(
name=DEFAULT_ROLE_CONFIG.name,
description=DEFAULT_ROLE_CONFIG.description,
skills=DEFAULT_ROLE_CONFIG.skills,
restrictions=DEFAULT_ROLE_CONFIG.restrictions,
is_active=True,
is_default=True,
)
await role.save()
logger.info(f"默认角色创建成功: {role.name}")
return role
async def ensure_default_role(self):
"""确保存在默认角色配置(应用启动时调用)"""
try:
role = await self._load_or_create_role()
logger.info(f"默认角色已确保存在: {role.name}")
return role
except Exception as e:
logger.error(f"确保默认角色存在时出错: {e}")
raise
async def close(self):
"""关闭服务,清理资源"""
self._current_role = None
logger.info("GLM服务已关闭")
# 全局服务实例(单例模式)
_glm_service: Optional[GLMService] = None
def get_glm_service() -> GLMService:
"""获取GLM服务实例(单例)"""
global _glm_service
if _glm_service is None:
_glm_service = GLMService()
return _glm_service
def close_glm_service():
"""关闭GLM服务"""
global _glm_service
if _glm_service:
_glm_service.close()
_glm_service = None

View File

@@ -1,12 +1,12 @@
{
"access_token": "TfPE_kJUsbokpSRqeeDNW5-S-lREfLNrpITU42JkTaHhjDqasI6dHAkZ4_63A1-qTmZb9W1KzqZZ9d11QFQMV1hhBK7M_33Qt5kU8rHyyXxj_2raPgEG2UIexe3txVNhjLY872z8R0HXB_pwiacTgJuYJtJvgPRum0G9taHftuoh6Pwcy_tiewe5jlhwdjy5SDOOMUO8LzadhRAHrx0xGQ",
"fetch_time": 1765394181.8370981,
"access_token": "cB51r2D8h73vFEY2WOUOpT7oKOAsTrYzh5kb_xcXTbLsw69U-Wxy9KnM_ealJEef_XdrPyqXcc82IYiJFIFVnwEXy65wF3xQmtm3JxvGq293eSDnNvuxWWRFjoQSf7ani47d_GMAELYoaLcM4S7kFPJxoq7kZz0g2dizOQ0vKiApNgQs3B_nxqm8cAuCgZuSw0JJDPAYZyci4lnRCVe0ww",
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}