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Python
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from litellm import completion
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import os
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from dotenv import load_dotenv
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load_dotenv()
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class AIService:
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def __init__(self):
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"""
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初始化AI服务
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支持多个AI服务商：
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- OpenAI (gpt-3.5-turbo, gpt-4等)
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- Anthropic Claude (claude-3-opus, claude-3-sonnet等)
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- Google Gemini (gemini-pro等)
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- 自定义端点（兼容OpenAI格式的API）
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- 其他LiteLLM支持的所有模型
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"""
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# 获取AI配置
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self.model = os.getenv('AI_MODEL', 'gpt-3.5-turbo')
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self.api_key = os.getenv('AI_API_KEY', os.getenv('OPENAI_API_KEY')) # 兼容旧配置
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self.api_base = os.getenv('AI_API_BASE') # 可选：自定义API端点
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self.custom_llm_provider = os.getenv('AI_CUSTOM_PROVIDER') # 可选：自定义端点的API格式（如 'openai'）
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self.temperature = float(os.getenv('AI_TEMPERATURE', '0.7'))
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self.max_tokens = int(os.getenv('AI_MAX_TOKENS', '500'))
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# 设置环境变量供LiteLLM使用
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if self.api_key:
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# 如果使用自定义端点，优先使用OPENAI_API_KEY（兼容OpenAI格式的端点）
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if self.api_base and self.custom_llm_provider == 'openai':
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os.environ['OPENAI_API_KEY'] = self.api_key
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# 根据模型类型设置相应的环境变量
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elif self.model.startswith('gpt-'):
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os.environ['OPENAI_API_KEY'] = self.api_key
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elif self.model.startswith('claude-'):
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os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] = self.api_key
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elif self.model.startswith('gemini-'):
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# 如果没有设置自定义provider，使用默认的Gemini API Key
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if not self.custom_llm_provider:
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os.environ['GEMINI_API_KEY'] = self.api_key
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# LiteLLM会自动处理其他模型的API密钥
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def polish_description(self, description):
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"""
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使用AI润色任务描述
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支持多个AI服务商
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"""
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if not description or not description.strip():
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return description
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# 检查API密钥
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if not self.api_key or self.api_key == 'your_api_key_here':
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print(f"AI润色功能需要配置 AI_API_KEY (当前模型: {self.model})")
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return description
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try:
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# 构建请求参数
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kwargs = {
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"model": self.model,
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"messages": [
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{
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"role": "system",
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"content": "你是一个专业的工作任务描述润色助手。请将用户提供的工作任务描述润色得更加专业、清晰、具体。保持原意不变，但让描述更加规范和易于理解。"
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},
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{
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"role": "user",
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"content": f"请润色以下工作任务描述：\n\n{description}"
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}
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],
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"max_tokens": self.max_tokens,
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"temperature": self.temperature
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}
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# 如果设置了自定义API端点
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if self.api_base:
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kwargs["api_base"] = self.api_base
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# 如果设置了自定义provider（用于兼容OpenAI格式的自定义端点）
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if self.custom_llm_provider:
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kwargs["custom_llm_provider"] = self.custom_llm_provider
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# 使用LiteLLM统一接口调用
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response = completion(**kwargs)
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polished = response.choices[0].message.content.strip()
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return polished
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except Exception as e:
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print(f"AI润色失败 (模型: {self.model}): {e}")
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# 如果AI服务失败，返回原始描述
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return description
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def is_available(self):
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"""检查AI服务是否可用"""
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return bool(self.api_key and self.api_key != 'your_api_key_here')
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def get_model_info(self):
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"""获取当前使用的模型信息"""
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return {
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"model": self.model,
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"provider": self._get_provider(),
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"available": self.is_available()
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}
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def _get_provider(self):
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"""根据模型名称推断服务商"""
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if self.model.startswith('gpt-'):
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return 'OpenAI'
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elif self.model.startswith('claude-'):
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return 'Anthropic'
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elif self.model.startswith('gemini-'):
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return 'Google'
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elif self.model.startswith('command'):
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return 'Cohere'
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elif self.model.startswith('llama'):
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return 'Meta/Together'
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else:
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return 'Unknown'
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# 创建全局AI服务实例
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ai_service = AIService()
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if __name__=="__main__":
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ai_service.polish_description("你好，我是奶龙，我打开附件打开房间啊看回归程序。") |