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1.7 KiB
TypeScript
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TypeScript
import express from "express";
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import u from "@/utils";
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import { z } from "zod";
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import { v4 as uuidv4 } from "uuid";
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import { success } from "@/lib/responseFormat";
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import { validateFields } from "@/middleware/middleware";
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import { Output } from "ai";
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const router = express.Router();
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export default router.post(
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"/",
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validateFields({
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list: z.array(
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z.object({
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prompt: z.string(),
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videoId: z.number(),
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}),
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),
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}),
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async (req, res) => {
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const { list } = req.body;
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const data = await Promise.all(
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list.map(async (item: any) => {
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const output = await getLines(item.prompt);
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return { ...item, prompt: output };
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}),
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);
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res.status(200).send(success(data));
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},
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);
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async function getLines(prompt: string) {
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const resText = await u.Ai.Text("eventExtractAgent").invoke({
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messages: [
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{
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role: "system",
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content: `
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你是一个专业的文本分析助手，请从以下文本中提取所有台词（对话内容）。
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## 提取规则：
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1. 提取所有人物说话的内容，包括：
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- 引号内的对话（"..."、'...'、「...」、『...』）
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- 旁白式独白
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2. 忽略说话者、叙述性文字、动作描写
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3. 保留台词的原始语气和标点
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4. 忽略非对话的叙述性文字
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5. 直接以 JSON 数组格式输出，不要任何额外说明
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示例输出格式：
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["台词1", "台词2", "台词3"]
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`,
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},
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{
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role: "user",
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content: prompt,
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},
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],
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output: Output.array({
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element: z.object({
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lines: z.string().describe("台词内容"),
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}),
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}),
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});
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const parseLines = JSON.parse(resText.text);
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const chatLines = parseLines.elements.map((i: any) => i.lines);
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return chatLines;
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}
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