From 4108ea882e3c2ee8d775ee5b5ea482c8447a09a2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: geyun <854914462@qq.com> Date: Fri, 21 Aug 2026 08:47:57 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=8D=A2=20ai=20apikey?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- server2.js | 525 +++++++++++++++++++++++++++-------------------------- 1 file changed, 267 insertions(+), 258 deletions(-) diff --git a/server2.js b/server2.js index 921fe30..0e6089f 100755 --- a/server2.js +++ b/server2.js @@ -121,9 +121,13 @@ app.use(express.urlencoded({ extended: true })); // 支持 form-data 字段 // 初始化客户端 const client = new OpenAI({ + //apiKey: "4pJOKPLhkW7qJQOeQBe9ACXyBrcu7A8bAjTgo2auV5lSUZbmcn1rJQQJ99CEACHYHv6XJ3w3AAAAACOGk1hV", + //baseURL: "https://tech-mp6cvddb-eastus2.cognitiveservices.azure.com/", + //apiKey: "DxvRiQWROzLTapiSHcK0FXKAAXDBlhci1XaqTTpr50sgUsAkmxfUJQQJ99BIACYeBjFXJ3w3AAABACOGZdHp", apiKey: "DxvRiQWROzLTapiSHcK0FXKAAXDBlhci1XaqTTpr50sgUsAkmxfUJQQJ99BIACYeBjFXJ3w3AAABACOGZdHp", - baseURL: "https://satabot.openai.azure.com/openai/deployments/gpt-4.1", - defaultQuery: { "api-version": "2024-04-01-preview" }, + baseURL: "https://satabot.services.ai.azure.com/openai/v1/", + //baseURL: "https://satabot.openai.azure.com/openai/deployments/gpt-4.1", + //defaultQuery: { "api-version": "2024-04-01-preview" }, timeout: 120000, fetch: fetchIPv4, // 关键点：把自定义 fetch 注入 SDK // 确保底层也传 agent（可选，但保险） @@ -132,9 +136,14 @@ const client = new OpenAI({ } }); const client1 = new OpenAI({ + //apiKey: "4pJOKPLhkW7qJQOeQBe9ACXyBrcu7A8bAjTgo2auV5lSUZbmcn1rJQQJ99CEACHYHv6XJ3w3AAAAACOGk1hV", + //baseURL: "https://tech-mp6cvddb-eastus2.cognitiveservices.azure.com/", + //apiKey: "DxvRiQWROzLTapiSHcK0FXKAAXDBlhci1XaqTTpr50sgUsAkmxfUJQQJ99BIACYeBjFXJ3w3AAABACOGZdHp", apiKey: "DxvRiQWROzLTapiSHcK0FXKAAXDBlhci1XaqTTpr50sgUsAkmxfUJQQJ99BIACYeBjFXJ3w3AAABACOGZdHp", - baseURL: "https://satabot.openai.azure.com/openai/deployments/gpt-5-mini/", - defaultQuery: { "api-version": "2024-04-01-preview" }, + baseURL: "https://satabot.services.ai.azure.com/openai/v1/", + + //baseURL: "https://satabot.openai.azure.com/openai/deployments/gpt-5-mini/", + //defaultQuery: { "api-version": "2024-04-01-preview" }, timeout: 120000, fetch: fetchIPv4, // 关键点：把自定义 fetch 注入 SDK // 确保底层也传 agent（可选，但保险） @@ -160,8 +169,8 @@ async function directCall() { console.timeEnd("directCall"); } -test1(); -directCall(); +//test1(); +//directCall(); // 获取 access_token // getAccessToken(); @@ -1391,7 +1400,7 @@ app.post("/refreshAiChatNum", async (req, res) => { // return res.status(400).json({ error: "对话次数已用完，请完成账号注册" }); // } // } - + // console.log("====== 开始图像分析11... ======"); // const { requestId } = req.body; @@ -1445,7 +1454,7 @@ app.post("/refreshAiChatNum", async (req, res) => { // "SELECT role, content, image_base64 FROM ai_chat_messages WHERE session_id = ? 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+ } - // ------------------ 保存用户提问 ------------------ - await pool.query( - "INSERT INTO ai_chat_messages (session_id, user_id, role, content, image_base64) VALUES (?, ?, 'user', ?, ?)", - [sessId, userId || null, userPrompt || "", imageBase64 || null] - ); + return message; + }); - // ------------------ 图像分析（核心修改：输出精准场景描述） ------------------ - let sceneText = ""; - - console.log("====== 开始图像分析55... ======"); + console.log("====== 开始图像分析33... ======"); - if (imageBase64) - { - const imageAnalysisMessages = [ - { - role: "system", - content: + // ------------------ 保存用户提问 ------------------ + await pool.query( + "INSERT INTO ai_chat_messages (session_id, user_id, role, content, image_base64) VALUES (?, ?, 'user', ?, ?)", + [sessId, userId || null, userPrompt || "", imageBase64 || null] + ); + + // ------------------ 图像分析（核心修改：输出精准场景描述） ------------------ + let sceneText = ""; + + console.log("====== 开始图像分析55... ======"); + + if (imageBase64) { + const imageAnalysisMessages = [ + { + role: "system", + content: // ` // 你是图像场景描述助手，严格按指定格式输出1次图片描述，绝不重复、无多余内容、无分析建议。 // 输出格式（固定话术，仅替换【】内容，必须1句完整文本）： @@ -2333,7 +2341,7 @@ app.post("/analyze", upload.single("file"), async (req, res) => { // 3. 【标注特征】：方阵编号和绿色边界线/地块编号和边界标注（按图实际） // 强制要求：仅输出1次上述格式文本，无重复、无追加、无解释 // ` // 核心：引导精准场景描述，摒弃泛化内容 - ` + ` 你是图像场景描述助手，任务是根据用户上传的图片内容，输出一段自然且详细的描述。根据图片内容判断场景类型和任务需求，并结合图片的特征进行分析和推理。确保输出的描述自然流畅，符合图片中的实际情况。 输出格式（固定话术，仅替换【】内容，必须1句完整文本）： 用户上传了一张【图片类型】的图片，从图片描述来看，这明显是一个【场景属性】的图片，有【标注特征】的特点。 @@ -2345,13 +2353,14 @@ app.post("/analyze", upload.single("file"), async (req, res) => { 强制要求：输出一次自然流畅、无死板格式的描述，并根据图片分析作业计划的可行性。要避免固定模板输出，更多地展现图片内容与作业任务的关联，并基于推理得出任务可能的实施方式。 ` - }, - ...historyMessages, - { - role: "user", - content: [ - { type: "text", text: - ` + }, + ...historyMessages, + { + role: "user", + content: [ + { + type: "text", text: + ` 输出格式要求（固定话术，仅替换【】内容，必须1句完整文本）： 用户上传了一张【图片类型】的图片，从图片描述来看，这明显是一个【场景属性】的图片，有【标注特征】的特点。 1. 【图片类型】：根据图片内容，判断为如光伏场站、农业梯田、坡地、森林、生态保护区、矿区等（根据实际场景推断）。 @@ -2363,57 +2372,57 @@ app.post("/analyze", upload.single("file"), async (req, res) => { 强制要求：输出一次自然流畅、无死板格式的描述，并根据图片分析作业计划的可行性。要避免固定模板输出，更多地展现图片内容与作业任务的关联，并基于推理得出任务可能的实施方式。 ` }, // 贴合用户想要的描述风格 - imageBase64 ? { - type: "image_url", - image_url: { - url: imageBase64.startsWith("data:") ? imageBase64 : `data:image/png;base64,${imageBase64}`, - }, - } : null, - ].filter(Boolean), - }, - ]; - - // 去掉max_tokens限制，保证描述完整 - const completion = await client.chat.completions.create({ - model: "gpt-4.1", - stream: true, - messages: imageAnalysisMessages - }); + imageBase64 ? { + type: "image_url", + image_url: { + url: imageBase64.startsWith("data:") ? imageBase64 : `data:image/png;base64,${imageBase64}`, + }, + } : null, + ].filter(Boolean), + }, + ]; - console.log("====== 开始图像分析... ======"); - for await (const chunk of completion) { - if (stopFlags.get(requestId)) { - console.log("⛔ 图像分析被中断"); - res.end(); - stopFlags.delete(requestId); - return; - } - const delta = chunk.choices[0]?.delta?.content || ""; - sceneText += delta; - if (delta) { - res.write(`data: ${JSON.stringify({ type: "thinking", content: delta })}\n\n`); - } - } - console.log(sceneText); - console.log("====== 图像分析结束 ======"); - } + // 去掉max_tokens限制，保证描述完整 + const completion = await client.chat.completions.create({ + model: "gpt-5.6-luna", + stream: true, + messages: imageAnalysisMessages + }); - // ------------------ 思路阶段（核心修改：先呼应场景，再展开思考） ------------------ - const thinkingMessages = [ - { - role: "system", - content: - // ` - // 你是新能源领域专业分析人员，以第一人称模拟自然思考，基于图片场景和用户需求切入，开头不重复图片描述，直接顺延展开深度思考，不输出最终结论和具体方案。 - // 规则： - // 1. 思考开头直接承接图片场景（光伏场站/梯田+割草需求），不重复完整描述句，自然切入需求解读 - // 2. 思考逻辑：先解读用户要割草计划的表面诉求，再深挖背后核心顾虑，最后梳理需确认的基础信息，贴合场景属性 - // 3. 语气：自然口语化，连贯段落，无列表、无具体步骤/工具/人员安排、无泛化表述 - // 4. 必须结合图片标注特征（方阵编号/边界线）展开思考，体现场景关联性 - // 示例（参考风格，无重复描述）： - // 用户要制定详细的割草计划，表面是想要一套可执行的作业流程，说白了就是希望在保障场站发电效率、作业安全的同时，平衡好长期运维成本，不过我得先琢磨他们真正担心的点。背后大概率在意割草会不会损伤光伏方阵或支架、作业时的安全风险管控，还有不同编号方阵和边界区域的作业能不能全覆盖、无死角，以及割草后植被反弹遮光影响发电收益的问题。再往深层想，他们还会关心草屑处理会不会堵塞排水或影响设备通风、是否符合环保监管要求、季节和天气对作业时机的影响，还有一次性清理和周期性维护的成本权衡。图里的方阵编号和绿色边界线，说明需要按区作业，还要关注场内通道和设施位置来规避风险，所以我会先梳理场站地形、植被类型、关键设施分布这些基础信息，明确作业优先级和潜在风险点。 - // ` // 给示例，锚定用户想要的风格 - ` + console.log("====== 开始图像分析... ======"); + for await (const chunk of completion) { + if (stopFlags.get(requestId)) { + console.log("⛔ 图像分析被中断"); + res.end(); + stopFlags.delete(requestId); + return; + } + const delta = chunk.choices[0]?.delta?.content || ""; + sceneText += delta; + if (delta) { + res.write(`data: ${JSON.stringify({ type: "thinking", content: delta })}\n\n`); + } + } + console.log(sceneText); + console.log("====== 图像分析结束 ======"); + } + + // ------------------ 思路阶段（核心修改：先呼应场景，再展开思考） ------------------ + const thinkingMessages = [ + { + role: "system", + content: + // ` + // 你是新能源领域专业分析人员，以第一人称模拟自然思考，基于图片场景和用户需求切入，开头不重复图片描述，直接顺延展开深度思考，不输出最终结论和具体方案。 + // 规则： + // 1. 思考开头直接承接图片场景（光伏场站/梯田+割草需求），不重复完整描述句，自然切入需求解读 + // 2. 思考逻辑：先解读用户要割草计划的表面诉求，再深挖背后核心顾虑，最后梳理需确认的基础信息，贴合场景属性 + // 3. 语气：自然口语化，连贯段落，无列表、无具体步骤/工具/人员安排、无泛化表述 + // 4. 必须结合图片标注特征（方阵编号/边界线）展开思考，体现场景关联性 + // 示例（参考风格，无重复描述）： + // 用户要制定详细的割草计划，表面是想要一套可执行的作业流程，说白了就是希望在保障场站发电效率、作业安全的同时，平衡好长期运维成本，不过我得先琢磨他们真正担心的点。背后大概率在意割草会不会损伤光伏方阵或支架、作业时的安全风险管控，还有不同编号方阵和边界区域的作业能不能全覆盖、无死角，以及割草后植被反弹遮光影响发电收益的问题。再往深层想，他们还会关心草屑处理会不会堵塞排水或影响设备通风、是否符合环保监管要求、季节和天气对作业时机的影响，还有一次性清理和周期性维护的成本权衡。图里的方阵编号和绿色边界线，说明需要按区作业，还要关注场内通道和设施位置来规避风险，所以我会先梳理场站地形、植被类型、关键设施分布这些基础信息，明确作业优先级和潜在风险点。 + // ` // 给示例，锚定用户想要的风格 + ` 你是新能源领域的专业分析人员，以第一人称模拟自然思考。基于用户提供的图片场景，直奔用户需求，避免重复场景描述，直接通过场景细节展开深度思考，不输出最终结论和具体方案。 规则： 1. 思考开始时直接切入用户的实际需求，结合图片中的内容，避免不必要的描述，准确把握用户核心诉求。 @@ -2424,23 +2433,23 @@ app.post("/analyze", upload.single("file"), async (req, res) => { 示例： 用户希望制定一份割草计划，表面上看，是为了确保割草作业高效、安全，并控制运维成本。但从我对场站的理解来看，他们更深层次的顾虑是割草时是否会影响到光伏方阵的正常运作，或者是否会对设备的支架产生影响。再者，割草过程中需要特别注意的是，不同区域、不同编号方阵的处理，可能需要差异化的作业策略，确保每个区域都能得到充分覆盖，且不留死角。我还需要思考割草后的草屑是否会影响场站的排水系统、设备的通风散热，甚至环保合规问题。基于这些疑虑，我需要进一步确认场站的地形特点、植被情况、方阵分布，以及重要设施的位置，以便更好地评估潜在的作业风险与优先级。 ` - }, - ...historyMessages, - { role: "user", content: userPrompt || "请分析图片并制定计划" }, - { role: "assistant", content: sceneText } // 传入精准场景描述 - ]; - const thinkingStream = await client.chat.completions.create({ - model: "gpt-4", - stream: true, - messages: thinkingMessages, - max_completion_tokens: 1500, // 根据需要调整 - }); + }, + ...historyMessages, + { role: "user", content: userPrompt || "请分析图片并制定计划" }, + { role: "assistant", content: sceneText } // 传入精准场景描述 + ]; + const thinkingStream = await client.chat.completions.create({ + model: "gpt-5.6-luna", + stream: true, + messages: thinkingMessages, + max_completion_tokens: 1500, // 根据需要调整 + }); - res.write(`data: ${JSON.stringify({ type: "phase", content: "thinking" })}\n\n`); - let thinkingText = ""; + res.write(`data: ${JSON.stringify({ type: "phase", content: "thinking" })}\n\n`); + let thinkingText = ""; - console.log("====== 开始思路输出 ======"); - for await (const chunk of thinkingStream) { + console.log("====== 开始思路输出 ======"); + for await (const chunk of thinkingStream) { if (stopFlags.get(requestId)) { console.log("⛔ 思路阶段被中断"); res.end(); @@ -2463,14 +2472,14 @@ app.post("/analyze", upload.single("file"), async (req, res) => { } } } - console.log(thinkingText); - console.log("====== 思路输出结束 ======"); + console.log(thinkingText); + console.log("====== 思路输出结束 ======"); - // ------------------ 结论阶段（无修改，保持原有逻辑） ------------------ - const answerMessages = [ - { - role: "system", - content: ` + // ------------------ 结论阶段（无修改，保持原有逻辑） ------------------ + const answerMessages = [ + { + role: "system", + content: ` 你是一名新能源项目分析AI。 请基于【思路概览】，输出【最终结论】。 要求： @@ -2479,23 +2488,23 @@ app.post("/analyze", upload.single("file"), async (req, res) => { - 不描述图片 - 不出现“分析过程”“推理”"thinking""answer"等字眼 ` - }, - ...historyMessages, - { role: "user", content: userPrompt || "请给出最终分析建议" }, - { role: "assistant", content: thinkingText } - ]; + }, + ...historyMessages, + { role: "user", content: userPrompt || "请给出最终分析建议" }, + { role: "assistant", content: thinkingText } + ]; - const answerStream = await client.chat.completions.create({ - model: "gpt-4", - stream: true, - messages: answerMessages - }); + const answerStream = await client.chat.completions.create({ + model: "gpt-5.6-luna", + stream: true, + messages: answerMessages + }); - res.write(`data: ${JSON.stringify({ type: "phase", content: "answer" })}\n\n`); - let llmText = ""; + res.write(`data: ${JSON.stringify({ type: "phase", content: "answer" })}\n\n`); + let llmText = ""; - console.log("====== 开始最终分析 ======"); - for await (const chunk of answerStream) { + console.log("====== 开始最终分析 ======"); + for await (const chunk of answerStream) { if (stopFlags.get(requestId)) { console.log("⛔ 最终分析被中断"); res.end(); @@ -2504,7 +2513,7 @@ app.post("/analyze", upload.single("file"), async (req, res) => { } const delta = chunk.choices[0]?.delta?.content || ""; - + // 如果 delta 为空，不处理 if (delta) { // 逐字输出 @@ -2520,64 +2529,64 @@ app.post("/analyze", upload.single("file"), async (req, res) => { } } } - console.log(llmText); - console.log("====== 最终分析结束 ======"); + console.log(llmText); + console.log("====== 最终分析结束 ======"); - // ------------------ 保存结果到数据库（无修改） ------------------ - sceneText += thinkingText; - if (existingTitle) { - await pool.query( - "INSERT INTO ai_chat_messages (session_id, user_id, role, content,thinking) VALUES (?, ?, 'assistant', ?,?)", - [sessId, userId || null, llmText,sceneText] - ); - } else { - try { - const titlePrompt = `请根据以下对话内容生成一个简短的标题（不超过15字）：\n用户问题: ${userPrompt}\nAI回答: ${llmText}`; - const titleResp = await client1.chat.completions.create({ - model: "gpt-5-mini", - messages: [ - { role: "system", content: "你是标题生成助手，只返回标题，不要解释。" }, - { role: "user", content: titlePrompt } - ] - }); - const title = titleResp.choices[0]?.message?.content?.trim() || "未命名会话"; - res.write(`data: ${JSON.stringify({ type: "title", content: title })}\n\n`); - console.log("生成的标题:", title); - await pool.query( - "INSERT INTO ai_chat_messages (session_id, user_id, role, content, title,thinking) VALUES (?, ?, 'assistant', ?, ?,?)", - [sessId, userId || null, llmText, title,sceneText] - ); - } catch (err) { - console.error("生成标题失败:", err.message); - } - } + // ------------------ 保存结果到数据库（无修改） ------------------ + sceneText += thinkingText; + if (existingTitle) { + await pool.query( + "INSERT INTO ai_chat_messages (session_id, user_id, role, content,thinking) VALUES (?, ?, 'assistant', ?,?)", + [sessId, userId || null, llmText, sceneText] + ); 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+ } + console.log("====== 分析完成 ======"); - } catch (err) { + } catch (err) { console.error("❌ 调用失败:", err.message); if (!res.headersSent) { res.status(500).json({ error: err.message }); } else { - res.write(`data: ${JSON.stringify({type: "error",message: err.message})}\n\n`); + res.write(`data: ${JSON.stringify({ type: "error", message: err.message })}\n\n`); res.end(); } } finally { - let userChatNum = await getQuota(userId); - if (userChatNum !== -1 && userChatNum !== undefined) { - userChatNum = Math.max(0, userChatNum - 1); - await setQuota(userId, userChatNum); - await pool.query("update sys_user set ai_chat_num = ? where user_id= ?",[userChatNum, userId]); - console.log("更新用户对话次数:", userId, userChatNum); - } - } + let userChatNum = await getQuota(userId); + if (userChatNum !== -1 && userChatNum !== undefined) { + userChatNum = Math.max(0, userChatNum - 1); + await setQuota(userId, userChatNum); + await pool.query("update sys_user set ai_chat_num = ? where user_id= ?", [userChatNum, userId]); 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