Zi&UdZddlZddlmZmZmZmZmZddlm Z ddl m Z e GddZ e Gdd Z Gd d Zdaeeed <d efdZy)uLLM 客户端 - DeepSeek 集成N)AsyncGeneratorOptionalDictAnyList) dataclass) get_settingscDeZdZUdZeed<eed<eeefed<eed<y) LLMResponseu LLM 响应contentmodelusagecostN) __name__ __module__ __qualname____doc__str__annotations__rintfloat@/home/jang/Projects/ai-researcher/src/integrations/llm_client.pyr r s" L J S> Krr c:eZdZUdZeed<eeefed<eed<y) LLMChoiceu LLM 选择indexmessage finish_reasonN)rrrrrrrrrrrrrs J #s(^rrc eZdZdZdZ ddeeeefdede e de de f d Z ddeeeefdede e deedffd Z dd ed e edeeeffd Z dd edeeefd e edefdZy)DeepSeekClientuDeepSeek LLM 客户端ct}t|dd|_t|dd|_t|dd|_t |j|_y)NDEEPSEEK_API_KEYDEEPSEEK_BASE_URLzhttps://api.deepseek.com/v1DEEPSEEK_MODELz deepseek-chat)r getattrapi_keybase_urlr boolenabled)selfsettingss r__init__zDeepSeekClient.__init__sM>x);R@ *=?\] X'7I DLL) rNmessages temperature max_tokensstreamreturncK|js td|jd}d|jdd}|j|||d}|r||d<t j 4d{}|j|||d d{} | j| j} dddd{ jd i} | jd d } | jdd } | dz| dzz}t| dd dd| jd|j| |S777~#1d{7swYxYww)u5 发送聊天完成请求 Args: messages: 消息列表，格式 [{"role": "user", "content": "..."}] temperature: 采样温度 max_tokens: 最大生成token数 stream: 是否流式返回 Returns: LLMResponse 对象 DeepSeek API key not configured/chat/completionsBearer application/json Authorizationz Content-Typer r/r0r2r1NN@headersjsontimeoutr prompt_tokensrcompletion_tokensgư>g>choicesrr r )r r rr) r+ ValueErrorr)r(r httpx AsyncClientpostraise_for_statusr?getr )r,r/r0r1r2urlr>payloadclientresponsedatarrArBrs rchat_completionzDeepSeekClient.chat_completion#sb&||>? ?01&t||n5.  ZZ &   $.GL !$$& # #&#[[gGUY[ZZH  % % '==?D # # "% /15 !II&91=(+rKrLrMlinerNr?chunkrSs rchat_completion_streamz%DeepSeekClient.chat_completion_streamZs"||>? ?01&t||n5.  ZZ &   $.GL !$$& % %&}}W7D% % %))+"*"6"6"8 % %$x0#ABx8+!#%$(JJt$4E$))$4Q$7$;$;GR$HE(E1&+I&6 6 % % % % % % %!% 4 4h?%$%#9  % % % % % % % %sA)F+D2,F/E. D4 E.!E/E3D6 4E7E E5D8E E.EE.! F,E,-F4E.6E8E EE EE.E) E E) %E.,F.F4E7 5F<FquerycontextcdKddddd|d|xsidg}|j|dd {}|j}d d l}d d l} |j d ||j }|r!|j |j} | S d gd gd|vxsd|vddS7k#|j$rY$wxYww)u 分析用户查询意图 Args: query: 用户查询 context: 上下文信息 Returns: 分析结果：intent, entities, required_skills, confidence systemub你是一个企业智能助手，负责分析用户的查询意图。 请分析以下查询，返回JSON格式的结果： { "intent": "查询意图（query_employee/query_department/analyze_data/other）", "entities": ["提取的实体"], "required_skills": ["需要的技能"], "needs_reasoning": true/false, "confidence": 0.0-1.0 }roler useru 查询： 上下文：g333333?r0Nrz\{.*\}other data_queryu分析u建议g?)intententitiesrequired_skillsneeds_reasoning confidence) rOr r?researchDOTALLrVgrouprW) r,r\r]r/rMr r?rl json_matchresults r analyze_queryzDeepSeekClient.analyze_querys"! &ug^GMr?K  &--hC-HH""  9gryyAJJ$4$4$67  ,~'50EH4E   !I##   s3+B0BB0?BB0B-*B0,B--B0rNc Kddddd|d|d|xsidg}|j|d d {}|jS7w) u 基于查询和数据生成回复 Args: query: 原始查询 data: 查询到的数据 context: 上下文信息 Returns: 生成的回复文本 r_u你是一个专业的企业智能助手。请基于提供的数据回答用户的问题。 要求： 1. 回答简洁明了 2. 如果是数据分析，给出关键洞察 3. 标注数据来源 4. 如果涉及推断，明确标注[基于数据推断]r`rbu 问题：u 数据：rcffffff?rdN)rOr )r,r\rNr]r/rMs rgenerate_responsez DeepSeekClient.generate_responsesm&!< &ug[nW]XZO\   --hC-HHIs.AAA)rtNF)rtN)N)rrrrr.rrrrrrr*r rOrr[rrrrurrrr!r!s *!$( 5 tCH~&5 5 SM 5  5  5 t!$( 3%tCH~&3%3%SM 3% T " 3%p#'8 8 $8  c3h 8 |#' " " 38n" $ " " rr! _llm_clientr3c.t tatS)u&获取全局 LLM 客户端（单例）)rvr!rrrget_llm_clientrxs$& r)rrEtypingrrrrr dataclassesr src.configr r rr!rvrrxrrrr|ss% <<!#    R R l)- Xn %,r