[全量] 初始化项目代码、配置、文档及Agent协同harness

langchain-chat/server/chat/gen_paragraph.py

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+from fastapi import Body
+from configs import LLM_MODELS, TEMPERATURE, MAX_TOKENS
+from server.chat.policy_fun_iast import get_llm_model_response
+from typing import Optional
+from langchain.chains import LLMChain
+from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
+from server.chat.utils import History
+from server.utils import wrap_done, get_ChatOpenAI, get_prompt_template
+from langchain.callbacks import AsyncIteratorCallbackHandler
+import asyncio
+from server.knowledge_base.kb_service.base import TextRank
+from configs.basic_config import *
+
+async def gen_paragraph(
+    data: dict = Body(..., description="包含文件全文内容的JSON对象", example={"context": "文件的全文内容"})
+):
+    """
+    接收文件的全文内容生成章节速览。
+    """
+    context: Optional[str] = data.get("context")
+    if not context:
+        return {"error": "缺少必要参数 'context'"}
+
+    logger.info(f"开始生成章节速览...")
+
+    # 定义生成摘要的函数
+    def generate_summary(text: str) -> str:
+        """使用 TextRank 生成文本摘要"""
+        summary = TextRank(text, num_sentences=1)  # 生成80句话的摘要
+        return summary
+
+    # 根据正文长度决定是否生成摘要
+    # if len(context) >= 30000:
+    #     context_summary = generate_summary(context)
+    #     logger.info(f"生成撰写文稿的摘要: %s", context_summary)
+    # else:
+    #     context_summary = context  # 直接使用原文
+    #     logger.info(f"撰写文稿小于30000字符，使用原文")
+    if len(context) >= 40000:
+        context_summary = context[:40000]
+    else:
+        context_summary = context
+    # 调用模型生成生成摘要内容
+    try:
+        article_paragraph = get_llm_model_response(
+            strategy_name="gen_paragraph",
+            llm_model_name=LLM_MODELS[1],
+            template_prompt_name="gen_paragraph",
+            prompt_param_dict={
+                "context": context_summary,  # 使用摘要或原文
+            },
+            temperature=TEMPERATURE,
+            max_tokens=MAX_TOKENS
+        )
+    except Exception as e:
+        logger.error("生成章节速览时出错: %s", e)
+        return {"error": "生成章节速览时发生错误，请重试"}
+
+    logger.info("生成章节速览内容: %s", article_paragraph)
+    return article_paragraph