完成世界书、骰子、apiconfig页面处理

backend/utils/__init__.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+"""
+工具类包
+
+提供通用的工具函数和辅助类，如文件操作、LLM 调用封装等。
+"""
+from .file_utils import get_all_roles_and_chats, read_jsonl_file, write_jsonl_file
+from .llm_client import get_llm, get_fast_llm, get_creative_llm, get_streaming_llm
+
+__all__ = [
+    'get_all_roles_and_chats',
+    'read_jsonl_file',
+    'write_jsonl_file',
+    'get_llm',
+    'get_fast_llm',
+    'get_creative_llm',
+    'get_streaming_llm',
+]

backend/utils/file_utils.py

@@ -0,0 +1,130 @@
+"""
+文件操作工具函数
+
+提供文件和目录操作的通用工具
+"""
+from pathlib import Path
+from typing import Dict, List
+import json
+import logging
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def get_all_roles_and_chats(data_path: Path) -> Dict[str, List[str]]:
+    """
+    获取所有角色和聊天列表
+    
+    Args:
+        data_path: 数据目录路径
+        
+    Returns:
+        Dict[str, List[str]]: 字典结构，键是角色名称，值是该角色的聊天列表
+    """
+    chat_dir = data_path / "chat"
+    result = {}
+    
+    if not chat_dir.exists():
+        logger.warning(f"聊天目录不存在: {chat_dir}")
+        return result
+    
+    for entry in chat_dir.iterdir():
+        try:
+            if entry.is_dir():
+                jsonl_files = []
+                
+                for file in entry.iterdir():
+                    if file.is_file() and file.suffix == '.jsonl':
+                        jsonl_files.append(file.stem)
+                
+                if jsonl_files:
+                    result[entry.name] = jsonl_files
+                    
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"处理文件夹 {entry.name} 时出错: {str(e)}")
+            continue
+    
+    return result
+
+
+def ensure_directory_exists(path: Path) -> None:
+    """
+    确保目录存在,如果不存在则创建
+    
+    Args:
+        path: 目录路径
+    """
+    path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+
+def read_json_file(file_path: Path) -> dict:
+    """
+    读取 JSON 文件
+    
+    Args:
+        file_path: 文件路径
+        
+    Returns:
+        dict: JSON 数据
+    """
+    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        return json.load(f)
+
+
+def write_json_file(file_path: Path, data: dict) -> None:
+    """
+    写入 JSON 文件
+    
+    Args:
+        file_path: 文件路径
+        data: 要写入的数据
+    """
+    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+
+def read_jsonl_file(file_path: Path) -> List[dict]:
+    """
+    读取 JSONL 文件
+    
+    Args:
+        file_path: 文件路径
+        
+    Returns:
+        List[dict]: JSONL 数据列表
+    """
+    lines = []
+    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        for line in f:
+            line = line.strip()
+            if line:
+                try:
+                    lines.append(json.loads(line))
+                except json.JSONDecodeError as e:
+                    logger.warning(f"解析 JSONL 行失败: {e}")
+    return lines
+
+
+def append_to_jsonl_file(file_path: Path, data: dict) -> None:
+    """
+    追加数据到 JSONL 文件
+    
+    Args:
+        file_path: 文件路径
+        data: 要追加的数据
+    """
+    with open(file_path, 'a', encoding='utf-8') as f:
+        f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False) + '\n')
+
+
+def write_jsonl_file(file_path: Path, data_list: List[dict]) -> None:
+    """
+    写入 JSONL 文件 (覆盖模式)
+    
+    Args:
+        file_path: 文件路径
+        data_list: 数据列表
+    """
+    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        for data in data_list:
+            f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False) + '\n')

backend/utils/llm_client.py

@@ -0,0 +1,88 @@
+"""
+LLM 客户端工具
+
+提供统一的 LLM 接口,支持多种模型提供商。
+使用 LangChain 的 ChatModel 抽象,简化不同厂商 API 的调用。
+"""
+from typing import Optional
+from langchain_core.language_models.chat_models import BaseChatModel
+from core.config import settings
+
+
+def get_llm(
+    provider: str = "openai",
+    model: Optional[str] = None,
+    temperature: float = 0.7,
+    streaming: bool = False,
+    **kwargs
+) -> BaseChatModel:
+    """
+    获取 LLM 实例
+    
+    Args:
+        provider: 模型提供商 ("openai", "anthropic", "ollama")
+        model: 模型名称 (如果不指定则使用配置中的默认值)
+        temperature: 温度参数 (0-2)
+        streaming: 是否启用流式输出
+        **kwargs: 其他参数传递给模型
+        
+    Returns:
+        BaseChatModel: LangChain 的聊天模型实例
+    """
+    
+    if provider == "openai":
+        from langchain_openai import ChatOpenAI
+        
+        return ChatOpenAI(
+            model=model or settings.OPENAI_MODEL or "gpt-4",
+            temperature=temperature,
+            api_key=settings.OPENAI_API_KEY,
+            streaming=streaming,
+            **kwargs
+        )
+    
+    elif provider == "anthropic":
+        from langchain_anthropic import ChatAnthropic
+        
+        return ChatAnthropic(
+            model=model or settings.ANTHROPIC_MODEL or "claude-3-opus-20240229",
+            temperature=temperature,
+            api_key=settings.ANTHROPIC_API_KEY,
+            max_tokens=kwargs.pop("max_tokens", 4096),
+            streaming=streaming,
+            **kwargs
+        )
+    
+    elif provider == "ollama":
+        try:
+            from langchain_ollama import ChatOllama
+            
+            return ChatOllama(
+                model=model or settings.OLLAMA_MODEL or "llama3",
+                base_url=settings.OLLAMA_BASE_URL or "http://localhost:11434",
+                temperature=temperature,
+                **kwargs
+            )
+        except ImportError:
+            raise ImportError(
+                "langchain-ollama not installed. Run: pip install langchain-ollama"
+            )
+    
+    else:
+        raise ValueError(f"Unsupported provider: {provider}. Use 'openai', 'anthropic', or 'ollama'")
+
+
+# 便捷函数 - 常用配置
+def get_fast_llm(provider: str = "openai") -> BaseChatModel:
+    """获取快速响应的 LLM (低温度,适合事实性问题)"""
+    return get_llm(provider, temperature=0.3)
+
+
+def get_creative_llm(provider: str = "openai") -> BaseChatModel:
+    """获取创造性 LLM (高温度,适合创意写作)"""
+    return get_llm(provider, temperature=0.9)
+
+
+def get_streaming_llm(provider: str = "openai") -> BaseChatModel:
+    """获取支持流式输出的 LLM"""
+    return get_llm(provider, streaming=True)