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* ✨ feat(llm): 全面重构LLM服务模块，增强多模态与工具支持 🚀 核心功能增强 - 多模型链式调用：新增 `pipeline_chat` 支持复杂任务流处理 - 扩展提供商支持：新增 ARK(火山方舟)、SiliconFlow(硅基流动) 适配器 - 多模态处理增强：支持URL媒体文件下载转换，提升输入灵活性 - 历史对话支持：AI.analyze 方法支持历史消息上下文和可选 UniMessage 参数 - 文本嵌入功能：新增 `embed`、`analyze_multimodal`、`search_multimodal` 等API - 模型能力系统：新增 `ModelCapabilities` 统一管理模型特性（多模态、工具调用等） 🔧 架构重构与优化 - MCP工具系统重构：配置独立化至 `data/llm/mcp_tools.json`，预置常用工具 - API调用逻辑统一：提取通用 `_perform_api_call` 方法，消除代码重复 - 跨平台兼容：Windows平台MCP工具npx命令自动包装处理 - HTTP客户端增强：兼容不同版本httpx代理配置（0.28+版本适配） 🛠️ API与配置完善 - 统一返回类型：`AI.analyze` 统一返回 `LLMResponse` 类型 - 消息转换工具：新增 `message_to_unimessage` 转换函数 - Gemini适配器增强：URL图片下载编码、动态安全阈值配置 - 缓存管理：新增模型实例缓存和管理功能 - 配置预设：扩展 CommonOverrides 预设配置选项 - 历史管理优化：支持多模态内容占位符替换，提升效率 📚 文档与开发体验 - README全面重写：新增完整使用指南、API参考和架构概览 - 文档内容扩充：补充嵌入模型、缓存管理、工具注册等功能说明 - 日志记录增强：支持详细调试信息输出 - API简化：移除冗余函数，优化接口设计 * 🎨 feat(llm): 统一LLM服务函数文档格式 * ✨ feat(llm): 添加新模型并简化提供者配置加载 * 🚨 auto fix by pre-commit hooks --------- Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com> Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
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1.0 KiB
Python
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"""
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OpenAI API 适配器
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支持 OpenAI、DeepSeek、智谱AI 和其他 OpenAI 兼容的 API 服务。
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"""
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from typing import TYPE_CHECKING
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from .base import OpenAICompatAdapter
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if TYPE_CHECKING:
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from ..service import LLMModel
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class OpenAIAdapter(OpenAICompatAdapter):
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"""OpenAI兼容API适配器"""
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@property
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def api_type(self) -> str:
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return "openai"
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@property
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def supported_api_types(self) -> list[str]:
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return ["openai", "deepseek", "zhipu", "general_openai_compat", "ark"]
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def get_chat_endpoint(self, model: "LLMModel") -> str:
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"""返回聊天完成端点"""
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if model.api_type == "ark":
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return "/api/v3/chat/completions"
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if model.api_type == "zhipu":
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return "/api/paas/v4/chat/completions"
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return "/v1/chat/completions"
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def get_embedding_endpoint(self, model: "LLMModel") -> str:
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"""根据API类型返回嵌入端点"""
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if model.api_type == "zhipu":
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return "/v4/embeddings"
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return "/v1/embeddings"
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