AI对话模块生成提示词

模块概述

请实现一个完整的AI对话模块，集成阿里云百炼平台（DashScope），支持流式/非流式对话、会话管理、消息记录和费用计算功能。

技术栈

后端框架：FastAPI
ORM：SQLAlchemy 2.0
数据库：PostgreSQL（schema: aigcspace）
AI平台：阿里云百炼平台（dashscope SDK）
认证：JWT Token（已有auth中间件）

功能需求

1. DashScope客户端封装

创建 app/services/dashscope_client.py：

封装阿里云百炼平台API调用
支持非流式调用（Generation.call）
支持流式调用（stream=True, incremental_output=True）
参数支持：model、messages、temperature、top_p、max_tokens
API密钥从用户数据动态获取，不使用全局配置

2. LLM服务层

创建 app/services/llm_service.py：

初始化时接收db、api_key、user_id参数
模型验证：检查模型是否存在且category=0（LLM类型）
非流式对话：调用DashScope，返回完整响应
流式对话：返回SSE格式的AsyncGenerator
- 使用 incremental_output=True，每次返回增量内容
- 累积完整内容用于保存：full_content += chunk.content
- 流结束时发送 data: [DONE]\n\n
消息记录：对话完成后自动保存用户消息和助手消息到数据库
获取LLM模型列表

3. 会话管理

创建 app/models/conversation.py：

AIConversation表（ai_conversation）：

id: 主键
user_id: 用户ID（外键关联users表）
title: 会话标题
total_input_tokens: 输入token总量
total_output_tokens: 输出token总量
total_tokens: token总量
bill: 会话费用（Numeric(12,4)）
created_at, updated_at: 时间戳

AIMessage表（ai_message）：

id: 主键
conversation_id: 会话ID（外键，级联删除）
role: 消息角色（user/assistant/system）
content: 消息内容（Text类型）
input_tokens, output_tokens, total_tokens: token统计
model_id: 模型ID（外键，允许为空）
model_name: 模型名称
created_at: 创建时间

4. 会话服务层

创建 app/services/conversation_service.py：

create_conversation: 创建新会话
get_conversation: 根据ID获取会话
get_user_conversations: 获取用户所有会话（按更新时间倒序）
update_token_stats: 累加更新token统计
update_bill: 累加更新费用
delete_conversation: 删除会话（级联删除消息）
update_title: 更新会话标题

5. 消息服务层

创建 app/services/message_service.py：

create_message: 创建消息并自动更新会话统计
- user角色：仅记录input_tokens
- assistant角色：仅记录output_tokens
- 自动调用BillingCalculator计算费用
get_conversation_messages: 获取会话所有消息

6. 计费计算器

创建 app/services/billing_calculator.py：

支持两种计费模式：
- simple（简单计费）：费用 = (input_tokens × input_price + output_tokens × output_price) / 1000
- tier（阶梯计费）：根据token数量匹配对应阶梯价格
通过model_id获取关联的price_info
费用精度：4位小数，使用Decimal类型

7. API路由

创建 app/routers/llm_router.py：

POST /api/llm/chat
- 统一对话端点，支持流式和非流式
- 需要用户认证
- 请求体：model, messages, stream, temperature, top_p, max_tokens, conversation_id
- 流式返回：StreamingResponse (text/event-stream)
- 非流式返回：ApiResponse包装

GET /api/llm/models
- 获取所有LLM模型列表（category=0）

创建 app/routers/conversation_router.py：

POST /api/conversations - 创建会话
GET /api/conversations - 获取用户会话列表
GET /api/conversations/{id} - 获取会话详情（含消息）
PUT /api/conversations/{id} - 更新会话标题
DELETE /api/conversations/{id} - 删除会话
GET /api/conversations/{id}/messages - 获取会话消息

8. Schema定义

创建 app/schemas/llm_schema.py：

ChatMessage: role(Literal["system","user","assistant"]), content
ChatRequest: model, messages, stream, temperature, top_p, max_tokens, conversation_id
UsageInfo: input_tokens, output_tokens, total_tokens
ChatResponse: content, finish_reason, usage
StreamChunk: content, finish_reason, usage(Optional)

创建 app/schemas/conversation_schema.py：

ConversationCreate: title
ConversationUpdate: title
ConversationResponse: id, user_id, title, tokens统计, bill, 时间戳
MessageResponse: id, conversation_id, role, content, tokens统计, model_id, model_name, created_at
ConversationDetailResponse: 会话信息 + messages列表

数据库迁移

创建迁移文件：

011_create_ai_conversation_table.sql：

创建ai_conversation表
添加user_id外键约束
创建索引

012_create_ai_message_table.sql：

创建ai_message表
添加conversation_id外键约束（级联删除）
添加model_id外键约束
添加role检查约束
创建索引

关键实现细节

流式响应累积内容

full_content = ""
for response in self.client.call_stream(...):
    if choice.message.content:
        full_content += choice.message.content  # 累加，不是覆盖
    yield f"data: {chunk.model_dump_json()}\n\n"
# 流结束后保存full_content到数据库

SSE格式

data: {"content":"你好","finish_reason":null}\n\n
data: {"content":"！","finish_reason":"stop","usage":{...}}\n\n
data: [DONE]\n\n

权限控制

对话API需要用户认证
会话只能被创建者访问/修改/删除
API密钥从当前用户的apikey字段获取

注册路由

在 main.py 中注册：

from app.routers import llm_router, conversation_router
app.include_router(llm_router.router)
app.include_router(conversation_router.router)

依赖关系

依赖已有的Model、ModelPrice、ModelPriceTier模型
依赖已有的User模型和认证中间件
依赖已有的ApiResponse响应格式

LLM_chat_generate.md 5.9 KB Link permanente Histórico Em bruto