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life-echo/api/app/core/dependencies.py

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Python
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"""
全局共享依赖
- 认证get_current_user / get_optional_user
- Port DI factoryget_sms_sender / get_llm_provider / get_tts_provider / ...
"""
from functools import lru_cache
from typing import Optional
from fastapi import Depends
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.core.config import settings
from app.core.eval_judge_spec import EvalJudgeLlmSpec, EvalJudgeProvider
from app.core.runtime_constants import asr_defaults, llm_defaults, misc_defaults, tts_defaults
from app.features.memoir.constants import memoir
from app.ports.asr import ASRProvider
from app.ports.embedding import EmbeddingProvider
from app.ports.image_gen import ImageGenerator
from app.ports.llm import LLMProvider
from app.ports.sms import SmsSender
from app.ports.storage import ObjectStorage
from app.ports.tts import TTSProvider
# ── Port DI factories ───────────────────────────────────────
@lru_cache
def get_sms_sender() -> SmsSender:
from app.adapters.sms.tencent import TencentSmsSender
return TencentSmsSender(
secret_id=settings.tencent_secret_id,
secret_key=settings.tencent_secret_key,
sdk_app_id=settings.tencent_sms_sdk_app_id,
sign_name=settings.tencent_sms_sign_name,
template_id=settings.tencent_sms_template_id,
template_param_count=misc_defaults.tencent_sms_template_param_count,
)
@lru_cache
def get_llm_provider() -> LLMProvider:
from app.adapters.llm.deepseek import DeepSeekLLMProvider
api_key = settings.deepseek_api_key or ""
base_url = llm_defaults.deepseek_base_url or ""
model = llm_defaults.deepseek_model or "deepseek-v4-flash"
return DeepSeekLLMProvider(
api_key=api_key,
base_url=base_url,
model=model,
temperature=llm_defaults.temperature,
extra_body={
"thinking": {
"type": "enabled" if llm_defaults.deepseek_thinking_enabled else "disabled"
}
},
)
refactor(agents): 抽取阶段常量与对话上下文;快档 LLM;图片 prompt 可禁止回退 访谈与阶段 - 新增 app/agents/stage_constants.py:集中 CHAT_STAGES、章节分类/顺序、阶段到默认 memoir 类别等,与 MemoirState 默认槽位顺序对齐;减少散落在 prompts 内的重复常量。 - 新增 app/agents/chat/prompt_context.py:以 ChatPromptContext 汇总 guided 系统提示所需字段(阶段、槽位、轮次、人设、记忆证据、回复长度模式、背景声线、职业等),统一走 get_guided_conversation_prompt。 - 大幅收敛 app/agents/chat/prompts_conversation.py;调整 prompts.py、stage_prompts.py、stage_detection.py;同步 interview_agent、profile_agent、helpers 与 state_schema,使对话侧构造提示的方式一致、可测。 回忆录流水线 - memoir/prompts.py 删除已迁至 stage_constants / 独立模板的大段常量与图片占位相关逻辑;classification / extraction / fidelity / narrative agents 与 orchest(全量历史仍可用于计数,注入模型时按轮次与字符上限截断)、image_prompt_fallback_disabled。 - dependencies 增加 get_llm_provider_fast(LRU 缓存,可与默认共用密钥与 base_url)。 任务与编排 - memoir_tasks:prepare_batches 注入 llm_fast;开启独立快档模型时打结构化日志。 - chapter_cover_tasks、story_image_tasks:与图片 prompt / JSON 工具路径或策略变更对齐(import 与行为一致)。 - story_pipeline_sync 等小处同步。 其它核心 - langchain_llm、text_normalize 随上述调用链微调。 开发者体验 - .cursor/settings.json:启用 redis-development、postman 插件。 测试 - 新增 test_image_prompt_policy:覆盖「禁止回退」等图片 prompt 策略。 - 更新 test_interview_prompts、test_interview_reply_length、test_experience_regressions、test_json_and_memory_utils,匹配新常量位置、json_utils 与对话/长度行为。
2026-04-02 12:00:00 +08:00
@lru_cache
def get_llm_provider_fast() -> LLMProvider:
"""快档位:与默认共用密钥与 base_url仅模型名可单独配置。"""
fast = (llm_defaults.fast_model or "").strip()
refactor(agents): 抽取阶段常量与对话上下文;快档 LLM;图片 prompt 可禁止回退 访谈与阶段 - 新增 app/agents/stage_constants.py:集中 CHAT_STAGES、章节分类/顺序、阶段到默认 memoir 类别等,与 MemoirState 默认槽位顺序对齐;减少散落在 prompts 内的重复常量。 - 新增 app/agents/chat/prompt_context.py:以 ChatPromptContext 汇总 guided 系统提示所需字段(阶段、槽位、轮次、人设、记忆证据、回复长度模式、背景声线、职业等),统一走 get_guided_conversation_prompt。 - 大幅收敛 app/agents/chat/prompts_conversation.py;调整 prompts.py、stage_prompts.py、stage_detection.py;同步 interview_agent、profile_agent、helpers 与 state_schema,使对话侧构造提示的方式一致、可测。 回忆录流水线 - memoir/prompts.py 删除已迁至 stage_constants / 独立模板的大段常量与图片占位相关逻辑;classification / extraction / fidelity / narrative agents 与 orchest(全量历史仍可用于计数,注入模型时按轮次与字符上限截断)、image_prompt_fallback_disabled。 - dependencies 增加 get_llm_provider_fast(LRU 缓存,可与默认共用密钥与 base_url)。 任务与编排 - memoir_tasks:prepare_batches 注入 llm_fast;开启独立快档模型时打结构化日志。 - chapter_cover_tasks、story_image_tasks:与图片 prompt / JSON 工具路径或策略变更对齐(import 与行为一致)。 - story_pipeline_sync 等小处同步。 其它核心 - langchain_llm、text_normalize 随上述调用链微调。 开发者体验 - .cursor/settings.json:启用 redis-development、postman 插件。 测试 - 新增 test_image_prompt_policy:覆盖「禁止回退」等图片 prompt 策略。 - 更新 test_interview_prompts、test_interview_reply_length、test_experience_regressions、test_json_and_memory_utils,匹配新常量位置、json_utils 与对话/长度行为。
2026-04-02 12:00:00 +08:00
if not fast:
return get_llm_provider()
from app.adapters.llm.deepseek import DeepSeekLLMProvider
api_key = settings.deepseek_api_key or ""
base_url = llm_defaults.deepseek_base_url or ""
refactor(agents): 抽取阶段常量与对话上下文;快档 LLM;图片 prompt 可禁止回退 访谈与阶段 - 新增 app/agents/stage_constants.py:集中 CHAT_STAGES、章节分类/顺序、阶段到默认 memoir 类别等,与 MemoirState 默认槽位顺序对齐;减少散落在 prompts 内的重复常量。 - 新增 app/agents/chat/prompt_context.py:以 ChatPromptContext 汇总 guided 系统提示所需字段(阶段、槽位、轮次、人设、记忆证据、回复长度模式、背景声线、职业等),统一走 get_guided_conversation_prompt。 - 大幅收敛 app/agents/chat/prompts_conversation.py;调整 prompts.py、stage_prompts.py、stage_detection.py;同步 interview_agent、profile_agent、helpers 与 state_schema,使对话侧构造提示的方式一致、可测。 回忆录流水线 - memoir/prompts.py 删除已迁至 stage_constants / 独立模板的大段常量与图片占位相关逻辑;classification / extraction / fidelity / narrative agents 与 orchest(全量历史仍可用于计数,注入模型时按轮次与字符上限截断)、image_prompt_fallback_disabled。 - dependencies 增加 get_llm_provider_fast(LRU 缓存,可与默认共用密钥与 base_url)。 任务与编排 - memoir_tasks:prepare_batches 注入 llm_fast;开启独立快档模型时打结构化日志。 - chapter_cover_tasks、story_image_tasks:与图片 prompt / JSON 工具路径或策略变更对齐(import 与行为一致)。 - story_pipeline_sync 等小处同步。 其它核心 - langchain_llm、text_normalize 随上述调用链微调。 开发者体验 - .cursor/settings.json:启用 redis-development、postman 插件。 测试 - 新增 test_image_prompt_policy:覆盖「禁止回退」等图片 prompt 策略。 - 更新 test_interview_prompts、test_interview_reply_length、test_experience_regressions、test_json_and_memory_utils,匹配新常量位置、json_utils 与对话/长度行为。
2026-04-02 12:00:00 +08:00
return DeepSeekLLMProvider(
api_key=api_key,
base_url=base_url,
model=fast,
temperature=llm_defaults.temperature,
extra_body={
"thinking": {
"type": "enabled" if llm_defaults.deepseek_thinking_enabled else "disabled"
}
},
refactor(agents): 抽取阶段常量与对话上下文;快档 LLM;图片 prompt 可禁止回退 访谈与阶段 - 新增 app/agents/stage_constants.py:集中 CHAT_STAGES、章节分类/顺序、阶段到默认 memoir 类别等,与 MemoirState 默认槽位顺序对齐;减少散落在 prompts 内的重复常量。 - 新增 app/agents/chat/prompt_context.py:以 ChatPromptContext 汇总 guided 系统提示所需字段(阶段、槽位、轮次、人设、记忆证据、回复长度模式、背景声线、职业等),统一走 get_guided_conversation_prompt。 - 大幅收敛 app/agents/chat/prompts_conversation.py;调整 prompts.py、stage_prompts.py、stage_detection.py;同步 interview_agent、profile_agent、helpers 与 state_schema,使对话侧构造提示的方式一致、可测。 回忆录流水线 - memoir/prompts.py 删除已迁至 stage_constants / 独立模板的大段常量与图片占位相关逻辑;classification / extraction / fidelity / narrative agents 与 orchest(全量历史仍可用于计数,注入模型时按轮次与字符上限截断)、image_prompt_fallback_disabled。 - dependencies 增加 get_llm_provider_fast(LRU 缓存,可与默认共用密钥与 base_url)。 任务与编排 - memoir_tasks:prepare_batches 注入 llm_fast;开启独立快档模型时打结构化日志。 - chapter_cover_tasks、story_image_tasks:与图片 prompt / JSON 工具路径或策略变更对齐(import 与行为一致)。 - story_pipeline_sync 等小处同步。 其它核心 - langchain_llm、text_normalize 随上述调用链微调。 开发者体验 - .cursor/settings.json:启用 redis-development、postman 插件。 测试 - 新增 test_image_prompt_policy:覆盖「禁止回退」等图片 prompt 策略。 - 更新 test_interview_prompts、test_interview_reply_length、test_experience_regressions、test_json_and_memory_utils,匹配新常量位置、json_utils 与对话/长度行为。
2026-04-02 12:00:00 +08:00
)
@lru_cache
def get_tts_provider() -> TTSProvider:
if tts_defaults.provider == "tencent":
from app.adapters.tts.tencent_tts import TencentTTSProvider
return TencentTTSProvider(
secret_id=settings.tencent_secret_id,
secret_key=settings.tencent_secret_key,
voice_type=tts_defaults.voice_type,
codec=tts_defaults.codec,
voice_type_en=tts_defaults.voice_type_en,
)
from app.adapters.tts.openai_tts import OpenAITTSProvider
return OpenAITTSProvider(api_key="")
@lru_cache
def get_asr_provider() -> ASRProvider:
from app.adapters.asr.tencent_asr import TencentASRProvider
return TencentASRProvider(
secret_id=settings.tencent_secret_id,
secret_key=settings.tencent_secret_key,
engine_type=asr_defaults.engine_type,
)
@lru_cache
def get_image_generator() -> ImageGenerator:
from app.adapters.image_gen.liblib import LiblibImageGenerator
return LiblibImageGenerator(
access_key=settings.liblib_access_key,
secret_key=settings.liblib_secret_key,
base_url=misc_defaults.liblib_base_url,
template_uuid=settings.liblib_template_uuid,
poll_interval=memoir.image_poll_interval,
max_attempts=memoir.image_max_attempts,
)
@lru_cache
def get_object_storage() -> ObjectStorage:
from app.adapters.storage.tencent_cos import TencentCosStorage
return TencentCosStorage(
secret_id=settings.tencent_secret_id,
secret_key=settings.tencent_secret_key,
region=misc_defaults.tencent_cos_region,
bucket=settings.tencent_cos_bucket,
base_url=settings.tencent_cos_base_url,
token="",
)
@lru_cache
def get_embedding_provider() -> EmbeddingProvider:
from app.adapters.embedding.zhipu import ZhipuEmbeddingProvider
return ZhipuEmbeddingProvider(
api_key=settings.zhipu_api_key,
base_url=llm_defaults.embedding_base_url or None,
model=llm_defaults.embedding_model,
)
# Re-export auth deps for backward compatibility
from app.core.auth_deps import get_current_user, get_optional_user # noqa: F401
# ── Eval judge ───────────────────────────────────────────────
def build_eval_judge_llm_spec(
provider: EvalJudgeProvider = "zhipu",
judge_model: str | None = None,
) -> EvalJudgeLlmSpec | None:
"""按供应商装配 ChatOpenAI密钥缺失时返回 Nonellm 为 None"""
from app.adapters.llm.deepseek_eval_judge import build_deepseek_eval_judge_spec
from app.adapters.llm.zhipu_eval_judge import build_zhipu_eval_judge_spec
if provider == "deepseek":
return build_deepseek_eval_judge_spec(judge_model)
return build_zhipu_eval_judge_spec(judge_model)
def get_eval_judge_langchain_llm():
"""兼容:等价于智谱供应商下的 `build_eval_judge_llm_spec(\"zhipu\", None).llm`。"""
spec = build_eval_judge_llm_spec("zhipu", None)
return spec.llm if spec else None