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Python
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import re
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import traceback
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import json
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def call_ai_api(system_prompt, user_prompt, model="glm-4.5", base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/", api_key="ce39bdd4fcf34ec0aec75072bc9ff988.hAp7HZTVUwy7vImn", stream=False):
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"""
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调用AI API生成Markdown
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"""
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try:
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# 尝试导入OpenAI客户端
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try:
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from openai import OpenAI
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except ImportError:
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print("OpenAI库未安装，返回模拟数据")
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if stream:
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# 返回模拟流式数据
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def mock_stream():
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mock_content = f"""# {user_prompt}
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## 概述
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{user_prompt}是一个重要的概念和领域。
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## 核心要素
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- 要素1
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- 要素2
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- 要素3
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## 应用场景
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- 场景1
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- 场景2
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- 场景3
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## 发展趋势
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- 趋势1
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- 趋势2
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- 趋势3"""
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for char in mock_content:
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yield char
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return mock_stream()
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else:
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return f"""# {user_prompt}
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## 概述
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{user_prompt}是一个重要的概念和领域。
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||
## 核心要素
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- 要素1
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- 要素2
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||
- 要素3
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## 应用场景
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- 场景1
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- 场景2
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||
- 场景3
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## 发展趋势
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- 趋势1
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- 趋势2
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- 趋势3"""
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# 构建消息
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messages = [
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{"role": "system", "content": system_prompt},
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{"role": "user", "content": user_prompt}
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]
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print(f"发送AI API请求到: {base_url}")
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print(f"模型: {model}")
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print(f"流式模式: {stream}")
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# 创建OpenAI客户端
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client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
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# 根据stream参数决定是否使用流式调用
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try:
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response = client.chat.completions.create(
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model=model,
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messages=messages,
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temperature=0.7,
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max_tokens=4000, # 减少token限制，提高响应速度
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stream=stream
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)
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except Exception as e:
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print(f"API调用失败: {e}")
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# 如果API调用失败，抛出异常而不是返回模拟数据
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raise Exception(f"AI API调用失败: {e}")
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if stream:
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# 流式响应处理
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def generate_stream():
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full_content = ""
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try:
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for chunk in response:
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if chunk.choices[0].delta.content is not None:
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content_chunk = chunk.choices[0].delta.content
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full_content += content_chunk
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yield content_chunk
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print(f"流式响应完成，总长度: {len(full_content)}")
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except Exception as e:
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print(f"流式响应处理失败: {e}")
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raise e
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return full_content
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return generate_stream()
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else:
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# 非流式响应处理
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content = response.choices[0].message.content
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print(f"AI原始响应: {content}")
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# 处理可能的JSON格式响应
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try:
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# 尝试解析为JSON
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json_data = json.loads(content)
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if 'answer' in json_data:
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content = json_data['answer']
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print(f"从JSON中提取answer: {content[:100]}...")
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elif 'content' in json_data:
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content = json_data['content']
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||
print(f"从JSON中提取content: {content[:100]}...")
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||
elif 'markdown' in json_data:
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content = json_data['markdown']
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print(f"从JSON中提取markdown: {content[:100]}...")
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except json.JSONDecodeError:
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# 不是JSON格式，直接使用内容
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print("响应不是JSON格式，直接使用内容")
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# 清理内容
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content = content.strip()
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# 如果返回的内容包含代码块标记，提取其中的内容
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markdown_match = re.search(r"```(?:markdown)?\n(.*?)```", content, re.DOTALL)
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if markdown_match:
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content = markdown_match.group(1).strip()
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||
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||
# 如果内容为空，返回模拟数据
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if not content:
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print("AI返回内容为空，使用模拟数据")
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return f"""# {user_prompt}
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## 概述
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{user_prompt}是一个重要的概念和领域。
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## 核心要素
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- 要素1
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- 要素2
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- 要素3
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## 应用场景
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- 场景1
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- 场景2
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||
- 场景3
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||
## 发展趋势
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- 趋势1
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- 趋势2
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- 趋势3"""
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return content
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except Exception as e:
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print(f"AI API调用异常: {e}")
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traceback.print_exc()
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return None
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def generate_markdown_from_text(text):
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"""
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从文本生成Markdown的便捷函数
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"""
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system_prompt = """你是一位Markdown格式转换专家。你的任务是将用户提供的文章内容精确转换为结构化的Markdown格式。请遵循以下步骤：
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提取主标题： 识别文章最顶层的主标题（通常为文章题目或书名），并使用Markdown的 # 级别表示。
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识别层级标题： 从文章内容中提取所有层级的内容标题（从主标题后的第一个标题开始，Level 1 至 Level 4）。判断层级依据：
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视觉与结构特征： 如独立成行/段、位置（行首）、格式（加粗、编号如 1., 1.1, (1), - 等）。
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语义逻辑： 标题之间的包含和并列关系。
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在Markdown中，使用相应标题级别：
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Level 1 标题用 ##
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Level 2 标题用 ###
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Level 3 标题用 ####
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Level 4 标题用 #####
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精确保留原文标题文字，不得修改、概括或润色。
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处理正文内容： 对于每个标题下的正文内容区块（从该标题后开始，直到下一个同级或更高级别标题前）：
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直接保留原文文本，但根据内容结构适当格式化为Markdown。
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如果内容是列表（如项目符号或编号列表），使用Markdown列表语法（例如 - 用于无序列表，1. 用于有序列表）。
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保持段落和换行不变。
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输出格式： 输出必须是纯Markdown格式的文本，不得包含任何额外说明、JSON或非Markdown元素。确保输出与示例风格一致。"""
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user_prompt = f"请将以下内容转换为结构化的Markdown格式：\n\n{text}"
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return call_ai_api(system_prompt, user_prompt)
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