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Python
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Python
"""
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LLM 故事生成服务 — 基于火山引擎豆包大模型
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"""
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import json
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import logging
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from django.conf import settings
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try:
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from openai import OpenAI
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OPENAI_AVAILABLE = True
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except ImportError:
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OPENAI_AVAILABLE = False
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logger = logging.getLogger(__name__)
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STORY_SYSTEM_PROMPT = """# 角色
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你是「卡皮巴拉故事工坊」的首席故事大师。你为 3-8 岁的小朋友创作原创童话故事。
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# 任务
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根据用户提供的**角色、场景、道具**素材，创作一个完整的儿童故事。
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# 输出格式
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你 **必须** 只返回如下 JSON，不要返回任何其他内容（不要 markdown 代码块，不要解释）：
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{"title": "故事标题（6字以内）", "content": "故事正文"}
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# 故事创作规范
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1. **字数**：正文 400-600 字，不要太短也不要太长
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2. **段落**：用 `\\n\\n` 分段，每段 2-4 句话
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3. **语言**：简单易懂，适合给小朋友朗读；可以包含拟声词（"哗啦啦"、"咕噜噜"）和语气词（"哇！"、"嘿嘿"）
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4. **结构**：开头引入角色和场景 → 中间遇到挑战或趣事 → 结尾温馨圆满
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5. **情感**：温暖、有趣、充满想象力，带一点小幽默
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6. **教育**：自然融入一个小道理（勇气、友谊、分享等），不要说教
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7. **创意**：即使收到相同的素材组合，每次也要创作全新的、不同的故事情节
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8. **角色融合**：所有用户选择的角色、场景、道具都必须在故事中出现并发挥作用
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9. **标题**：简短有趣，6 个字以内，能引起小朋友的好奇心"""
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def build_user_prompt(characters, scenes, props):
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"""构建用户提示词"""
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parts = []
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if characters:
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parts.append(f"角色：{', '.join(characters)}")
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if scenes:
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parts.append(f"场景：{', '.join(scenes)}")
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if props:
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parts.append(f"道具：{', '.join(props)}")
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return '请根据以下元素创作一个儿童故事：\n' + '\n'.join(parts)
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def generate_story_stream(characters, scenes, props):
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"""
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流式生成故事，yield SSE 事件字符串。
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使用火山引擎豆包大模型（OpenAI 兼容接口）。
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Yields:
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str: SSE 格式的事件数据行
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"""
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config = settings.LLM_CONFIG
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if not config.get('API_KEY'):
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yield _sse_event('error', {'message': 'Volcengine API Key 未配置'})
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return
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if not OPENAI_AVAILABLE:
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yield _sse_event('error', {'message': 'openai 库未安装，请运行 pip install openai'})
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return
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yield _sse_event('stage', {
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'stage': 'connecting',
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'progress': 0,
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'message': '正在收集灵感碎片...',
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})
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client = OpenAI(
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api_key=config['API_KEY'],
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base_url=config['API_BASE_URL'],
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)
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user_prompt = build_user_prompt(characters, scenes, props)
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try:
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yield _sse_event('stage', {
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'stage': 'generating',
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'progress': 10,
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'message': '故事正在诞生...',
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||
})
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stream = client.chat.completions.create(
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model=config['MODEL_NAME'],
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messages=[
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{'role': 'system', 'content': STORY_SYSTEM_PROMPT},
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||
{'role': 'user', 'content': user_prompt},
|
||
],
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max_tokens=2048,
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stream=True,
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||
)
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full_content = ''
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chunk_count = 0
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for chunk in stream:
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delta = chunk.choices[0].delta if chunk.choices else None
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if delta and delta.content:
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full_content += delta.content
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chunk_count += 1
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if chunk_count % 5 == 0:
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progress = min(10 + int(chunk_count * 0.5), 80)
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yield _sse_event('stage', {
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'stage': 'generating',
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||
'progress': progress,
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||
'message': '故事正在诞生...',
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||
})
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yield _sse_event('stage', {
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'stage': 'parsing',
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'progress': 85,
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'message': '正在编制最后的魔法...',
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||
})
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result = _parse_story_json(full_content)
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yield _sse_event('done', {
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||
'stage': 'done',
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'progress': 100,
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'message': '大功告成！',
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||
'title': result['title'],
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||
'content': result['content'],
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||
})
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except Exception as e:
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logger.error(f'LLM story generation failed: {e}')
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yield _sse_event('error', {'message': f'故事生成失败: {str(e)}'})
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def _parse_story_json(text):
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"""从 LLM 输出中解析故事 JSON"""
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text = text.strip()
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if text.startswith('```'):
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text = text.split('\n', 1)[1] if '\n' in text else text[3:]
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if text.endswith('```'):
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text = text[:-3]
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text = text.strip()
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try:
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data = json.loads(text)
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return {
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'title': data.get('title', '未命名故事'),
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'content': data.get('content', text),
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}
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except json.JSONDecodeError:
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return {
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'title': '新故事',
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'content': text,
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||
}
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def _sse_event(event, data):
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"""格式化 SSE 事件"""
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return f"event: {event}\ndata: {json.dumps(data, ensure_ascii=False)}\n\n"
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