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TypeScript
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import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai"
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import { z } from "zod"
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import db from "../db"
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/**
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* 获取Deepseek模型
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* @param temperature 温度
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*/
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const getDeepseekModel = async (temperature = 0) => {
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const model = "deepseek-chat"
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const apiKey = await db.appConfig.getDeepseekApiKey()
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const baseURL = "https://api.deepseek.com"
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return new ChatOpenAI({ apiKey, temperature, model }, { baseURL })
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}
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const timeConfig = z.object({
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startTime: z.string().describe("开始时间，格式为 YYYY-MM-DD HH:mm:ss"),
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endTime: z.string().describe("结束时间，格式为 YYYY-MM-DD HH:mm:ss"),
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|
})
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/**
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* 解析时间
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* @param userInput 用户输入
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* @returns
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*/
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const parseTime = async (userInput: string) => {
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const model = await getDeepseekModel()
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const structuredLlm = model.withStructuredOutput(timeConfig, { name: "time" })
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return await structuredLlm.invoke(
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`
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当前时间为 ${new Date().toLocaleString("zh-CN", { timeZone: "Asia/Shanghai" })}
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你是一个专业的语义解析工程师，给定以下用户输入，帮我解析出开始时间和结束时间
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如果不包含时间信息，请返回当天的起始时间到当前时间
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用户输入：
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\`\`\`
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${userInput.replaceAll("`", " ")}
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\`\`\`
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`
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)
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}
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/**
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* 根据聊天历史回答用户的问题
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* @param userInput 用户输入
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* @param chatHistory 聊天历史
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* @returns
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*/
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const queryWithChatHistory = async (userInput: string, chatHistory: string) => {
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const model = await getDeepseekModel(0.5)
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return await model.invoke(
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|
`
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当前时间为 ${new Date().toLocaleString("zh-CN", { timeZone: "Asia/Shanghai" })}
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你是一个专业的聊天记录分析工程师，给定以下用户输入和聊天历史，帮我回答用户的问题
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如果无法回答或者用户的问题不清晰，请引导用户问出更具体的问题
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用户输入：
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\`\`\`
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${userInput.replaceAll("`", " ")}
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|
\`\`\`
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聊天历史：
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\`\`\`
|
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${chatHistory.replaceAll("`", " ")}
|
|
\`\`\`
|
|
`
|
|
)
|
|
}
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const llm = {
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getDeepseekModel,
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parseTime,
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queryWithChatHistory,
|
|
}
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export default llm
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