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Python
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#!/usr/bin/env python3
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"""
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AI服务配置测试脚本
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测试不同的AI服务配置是否正确工作，包括自定义端点支持
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"""
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import os
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import sys
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from dotenv import load_dotenv
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# 添加backend目录到路径
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sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'backend'))
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from ai_service import AIService
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def test_configuration():
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"""测试AI服务配置"""
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print("=" * 60)
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print("AI服务配置测试")
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print("=" * 60)
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# 加载环境变量
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load_dotenv()
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# 创建AI服务实例
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ai = AIService()
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# 显示配置信息
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print(f"\n当前配置:")
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print(f" 模型: {ai.model}")
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print(f" API密钥: {'已配置' if ai.api_key and ai.api_key != 'your_api_key_here' else '未配置'}")
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print(f" 自定义端点: {ai.api_base if ai.api_base else '未设置'}")
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print(f" 自定义Provider: {ai.custom_llm_provider if ai.custom_llm_provider else '未设置'}")
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print(f" 温度: {ai.temperature}")
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print(f" 最大Token数: {ai.max_tokens}")
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# 获取模型信息
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model_info = ai.get_model_info()
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print(f"\n模型信息:")
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print(f" 服务商: {model_info['provider']}")
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print(f" 可用性: {'是' if model_info['available'] else '否'}")
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# 显示使用场景说明
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print(f"\n配置说明:")
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if ai.custom_llm_provider == 'openai' and ai.api_base:
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print(" ✓ 检测到自定义OpenAI格式端点配置")
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print(" → 将使用OpenAI兼容格式调用API")
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print(f" → 端点: {ai.api_base}")
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print(f" → 模型: {ai.model}")
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elif ai.model.startswith('gemini-') and not ai.custom_llm_provider:
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print(" ✓ 使用原生Gemini API")
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print(" → 需要设置 GEMINI_API_KEY 或 AI_API_KEY")
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elif ai.model.startswith('claude-'):
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print(" ✓ 使用原生Claude API")
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print(" → 需要设置 ANTHROPIC_API_KEY 或 AI_API_KEY")
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elif ai.model.startswith('gpt-'):
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print(" ✓ 使用原生OpenAI API")
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print(" → 需要设置 OPENAI_API_KEY 或 AI_API_KEY")
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# 环境变量检查
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print(f"\n环境变量检查:")
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env_vars = {
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'AI_MODEL': os.getenv('AI_MODEL'),
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'AI_API_KEY': '已设置' if os.getenv('AI_API_KEY') else '未设置',
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||
'AI_API_BASE': os.getenv('AI_API_BASE', '未设置'),
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||
'AI_CUSTOM_PROVIDER': os.getenv('AI_CUSTOM_PROVIDER', '未设置'),
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||
'OPENAI_API_KEY': '已设置' if os.getenv('OPENAI_API_KEY') else '未设置',
|
||
'ANTHROPIC_API_KEY': '已设置' if os.getenv('ANTHROPIC_API_KEY') else '未设置',
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||
'GEMINI_API_KEY': '已设置' if os.getenv('GEMINI_API_KEY') else '未设置',
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}
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for key, value in env_vars.items():
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print(f" {key}: {value}")
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print("\n" + "=" * 60)
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# 测试AI功能（如果配置了API密钥）
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if ai.is_available():
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print("\n是否要测试AI润色功能? (y/n): ", end='')
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try:
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choice = input().strip().lower()
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if choice == 'y':
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test_text = "完成项目文档"
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print(f"\n测试文本: {test_text}")
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print("正在调用AI服务...")
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try:
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result = ai.polish_description(test_text)
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print(f"\n润色结果: {result}")
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print("\n✓ AI服务测试成功!")
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except Exception as e:
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print(f"\n✗ AI服务测试失败: {e}")
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except KeyboardInterrupt:
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print("\n跳过测试")
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else:
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print("\nAI服务未配置或配置不正确，跳过功能测试")
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print("\n配置示例:")
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print("\n1. 使用原生Gemini API:")
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print(" AI_MODEL=gemini-pro")
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print(" AI_API_KEY=your_gemini_api_key")
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print("\n2. 使用OpenAI格式的自定义端点调用Gemini:")
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print(" AI_MODEL=gemini-pro")
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print(" AI_API_KEY=your_api_key")
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print(" AI_API_BASE=https://your-endpoint.com/v1")
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print(" AI_CUSTOM_PROVIDER=openai")
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print("\n3. 使用原生OpenAI API:")
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print(" AI_MODEL=gpt-3.5-turbo")
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print(" AI_API_KEY=your_openai_api_key")
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print("\n" + "=" * 60)
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if __name__ == '__main__':
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test_configuration()
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