# -*- coding:utf-8 -*- if __name__ == '__main__': import os os.chdir("..") import requests import random import json import time from tools.loglog import logger, simple_logger, log_err_e from tools.new_mysql import MySQLUploader from typing import Optional, Dict, Any, Union import httpx import asyncio m = MySQLUploader() def get_openai_model(model_text: str): """模糊获得模型名""" if "3.5" in model_text or "3.5-turbo" in model_text or "3.5turbo" in model_text: model = "gpt-3.5-turbo" elif "4o" in model_text or "gpt4o" in model_text: model = "gpt-4o" elif "4turbo" in model_text or "4-turbo" in model_text: model = "gpt-4-turbo" else: model = "gpt-4o" return model def insert_ip_token(ip, demo_name, gpt_content, prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens): sql = "insert into consumer_token (ip,demo_name,gpt_content,prompt_tokens,completion_tokens,total_tokens) values (%s,%s,%s,%s,%s,%s)" m.execute_(sql, (ip, demo_name, str(gpt_content), prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens)) def get_answer_from_gpt(question, real_ip="localhost", demo_name="无", model="gpt-4o", max_tokens=3500, temperature: float = 0, json_resp: Union[Dict[Any, Any], bool] = False, n=1, check_fucn=None, sys_prompt=None): model = get_openai_model(model) d2 = {"model": model, "messages": [], "max_tokens": max_tokens, "temperature": temperature, 'n': n} if sys_prompt: d2['messages'].append({"role": "system", "content": sys_prompt}) d2['messages'].append({"role": "user", "content": question}) if json_resp is True: d2["response_format"] = {"type": "json_object"} elif json_resp is False: pass else: d2["response_format"] = json_resp for num_count in range(3): try: response = requests.post(f'http://170.106.108.95/v1/chat/completions', json=d2) r_json = response.json() if r2 := r_json.get("choices", None): if n > 1: gpt_res = [] for i in r2: gpt_res.append(i["message"]["content"]) else: gpt_res = r2[0]["message"]["content"] gpt_content = str(gpt_res) prompt_tokens = r_json["usage"]["prompt_tokens"] completion_tokens = r_json["usage"]["completion_tokens"] total_tokens = r_json["usage"]["total_tokens"] insert_ip_token(real_ip, demo_name, gpt_content, prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens) simple_logger.info(f"问题日志：\n{question}\n回答日志：\n{gpt_res}") if not check_fucn: return gpt_res check_result = check_fucn(str(gpt_res)) if check_result: return gpt_res else: raise Exception(f"第{num_count + 1}次共3次，GPT的校验没有通过，校验函数:{check_fucn.__name__}") elif r_json.get("message") == "IP address blocked": print("IP address blocked") raise Exception("IP address blocked") else: print(f"小错误:{question[:10]}") logger.error(response.text) except Exception as e: logger.info(f"小报错忽略{e}") time.sleep(10) logger.critical("get_answer_from_gpt 严重错误，3次后都失败了") def get_article_gpt_pydantic(question, real_ip="localhost", demo_name="无", model="gpt-4.1", max_tokens=3500, temperature: float = 0, n=1, check_fucn=None, sys_prompt=None, task_id=0, exercise_id=0): """ 异步获取文章 :param question: 问题 :param real_ip: 真实IP :param demo_name: 项目名称 :param model: 模型名称 :param max_tokens: 最大token数 :param temperature: 温度 :param n: 生成数量 :param check_fucn: 校验函数 :param sys_prompt: 系统提示 :param task_id: 任务id :param exercise_id: 学案id :return: 文章内容 """ d2 = {"model": model, "messages": [], "max_tokens": max_tokens, "temperature": temperature, "n": n, "response_format": {"type": "json_schema", 'json_schema': {'name': 'Article', 'schema': {'$defs': {'Candidate': { 'properties': {'label': {'description': 'ABCD序号的一种', 'title': '序号', 'type': 'string'}, 'text': {'description': '英文，ABCD选项的文本', 'title': '选项文本', 'type': 'string'}, 'isRight': {'description': '1是正确，0是错误', 'title': '是否是正确答案', 'type': 'integer'}}, 'required': ['label', 'text', 'isRight'], 'title': 'Candidate', 'type': 'object'}, 'DifficultSentence': { 'properties': {'english': {'description': '文章中的一句难句', 'title': '英语难句', 'type': 'string'}, 'chinese': {'description': '对英语难句的翻译', 'title': '中文难句', 'type': 'string'}}, 'required': ['english', 'chinese'], 'title': 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__name__ == '__main__': def get_article(): """可以在这里测试提示词的好坏""" sys_prompt = "你是一个专业的英语老师，擅长根据用户提供的词汇生成对应的英语文章和中文翻译和4个配套选择题。注意:生成的文章用到提供的单词，其词义一定要是提供的中文词义，不要使用同个单词，与提供词义不同的单词。例如：单词might的词义可能有[1.可能 2.强大力量]两种词义，不要混用同个单词的词义，一定要按照提供词义来使用。" q = """下面我会为你提供一组数据，[单词组]（里面包含词义id，英语单词，中文词义），请根据这些单词的中文词义，生成一篇带中文翻译的考场英语文章，英语文章和中文翻译要有[标题]。注意这个单词有多个词义时，生成的英语文章一定要用提供的中文词义。并挑选一句复杂的句子和其中文翻译，放入difficultSentences。英语文章，放入"englishArticle"中。中文翻译，放入"chineseArticle"中。最终文中使用到的单词id放入"usedMeanIds"中。4个选择题，放入questions字段。questions结构下有4个选择题对象，其中trunk是[英语]问题文本，analysis是[中文]的问题分析，candidates是4个ABCD选项，内部有label是指选项序号A B C D ，text是[英语]选项文本，isRight是否正确答案1是正确0是错误。 要求: 1.必须用提供的这个词义的单词，其他单词使用最简单最容易没有难度的单词。文章整体非常简洁，通俗易懂，适合初学者，刚入门，单词全是最常见的，语句通顺即可。选择题难度尽可能简单，参考中国小学生水平 2.优先保证文章语句通顺，意思不要太生硬。不要为了使用特定的单词，造成文章语义前后不搭，允许不使用个别词义。 3.文章中使用提供单词，一定要和提供单词的中文词义匹配，尤其是一词多义时，务必使用提供单词的词义。必须要用提供单词的词义。如果用到的词义与提供单词词义不一致，请不要使用这个单词。 4.生成的文章要求70词左右，可以用\\n\\n字符分段，一般1-2个段落左右。第一段是文章标题。 5.允许不使用[单词组]的个别单词，优先保证文章整体意思通顺连贯和故事完整。 6.注意回复字段的中英文，englishArticle是英文，chineseArticle是中文，其中trunk是英文，analysis是中文，text是英文。 提供[单词组]：[260 important 重要的]; [287 off 离开, 从…下去]; [74 get 变得]; [251 change 零钱]; [219 put 放]; [212 feel 触, 摸]; [239 few 很少的, 几乎没有的]; [262 still 仍然]; [283 country 国家]; [270 part 部分, 部件]; """ gpt_resp = get_article_gpt_pydantic(question=q, temperature=1.2, sys_prompt=sys_prompt, model="gpt-4.1", task_id=888, exercise_id=999, n=4) return_json = {"articles": []} for choice in gpt_resp["choices"]: single_article_dict = json.loads(choice["message"]["content"]) return_json["articles"].append(single_article_dict) return return_json