cutThenThink/docs/P0-4-verification.md

# P0-4: AI 模块验证文档

## 实现概述

已完成 AI 模块的实现，提供了文本分类功能，支持多个 AI 提供商。

## 实现的功能

### 1. 核心文件

- **`src/core/ai.py`** (584 行)：完整的 AI 分类模块实现
- **`tests/test_ai.py`**：模块测试脚本
- **`src/core/__init__.py`**：已更新，导出 AI 模块相关类和函数

### 2. 支持的 AI 提供商

| 提供商 | 客户端类 | 模型示例 | 说明 |
|--------|----------|----------|------|
| OpenAI | `OpenAIClient` | gpt-4o-mini, gpt-4o | 官方 OpenAI API |
| Anthropic | `AnthropicClient` | claude-3-5-sonnet-20241022 | Claude API |
| 通义千问 | `QwenClient` | qwen-turbo, qwen-plus | 阿里云通义千问（兼容 OpenAI API） |
| Ollama | `OllamaClient` | llama3.2, qwen2.5 | 本地部署的模型 |

### 3. 分类类型

支持 6 种分类类型：

| 类型 | 说明 | 颜色标识 |
|------|------|----------|
| TODO | 待办事项 | 红色 (#ff6b6b) |
| NOTE | 笔记 | 蓝色 (#4dabf7) |
| IDEA | 灵感 | 黄色 (#ffd43b) |
| REF | 参考资料 | 绿色 (#51cf66) |
| FUNNY | 搞笑文案 | 橙色 (#ff922b) |
| TEXT | 纯文本 | 灰色 (#adb5bd) |

### 4. 数据结构

#### ClassificationResult

```python
@dataclass
class ClassificationResult:
    category: CategoryType           # 分类类型
    confidence: float                 # 置信度 (0-1)
    title: str                        # 生成的标题
    content: str                      # 生成的 Markdown 内容
    tags: List[str]                   # 提取的标签
    reasoning: str                    # AI 的分类理由
    raw_response: str                # 原始响应（调试用）
```

### 5. 错误处理

实现了完善的错误处理机制：

| 异常类型 | 说明 |
|----------|------|
| `AIError` | AI 调用错误基类 |
| `AIAPIError` | AI API 调用错误 |
| `AIRateLimitError` | 速率限制错误 |
| `AIAuthenticationError` | 认证错误 |
| `AITimeoutError` | 请求超时错误 |

### 6. 重试机制

- 指数退避策略
- 默认最大重试 3 次
- 可配置重试延迟和次数

### 7. 分类提示词模板

提供了详细的分类提示词，包括：

- 每种分类类型的详细说明
- JSON 输出格式要求
- 针对 TODO、NOTE、IDEA 等不同类型的格式化指导
- 标签提取要求
- 置信度评分要求

### 8. 核心类和函数

#### AIClientBase

所有 AI 客户端的基类，提供：
- 初始化参数管理
- 分类接口定义
- JSON 响应解析
- 重试机制实现

#### AIClassifier

AI 分类器主类，提供：
- 客户端工厂方法 `create_client()`
- 便捷分类方法 `classify()`
- 支持的提供商管理

#### 便捷函数

```python
# 从配置创建分类器
create_classifier_from_config(ai_config) -> AIClientBase

# 直接分类文本
classify_text(text: str, ai_config) -> ClassificationResult
```

## 测试结果

### 运行测试

```bash
python3 tests/test_ai.py
```

### 测试覆盖

✅ **分类结果数据结构测试**
- ClassificationResult 创建和属性访问
- 转换为字典和从字典恢复
- 所有字段类型验证

✅ **分类类型枚举测试**
- 6 种分类类型定义
- 分类验证功能
- 获取所有分类列表

✅ **AI 分类器创建测试**
- 所有 4 个提供商客户端创建
- 依赖库检查和友好错误提示

✅ **模拟分类测试**
- 5 种典型文本样例
- 预期分类标注

✅ **错误处理测试**
- 不支持的提供商检测
- 异常正确抛出和捕获

## 使用示例

### 1. 使用 OpenAI

```python
from src.core.ai import AIClassifier

client = AIClassifier.create_client(
    provider="openai",
    api_key="your-api-key",
    model="gpt-4o-mini"
)

result = client.classify("今天要完成的任务：\n1. 完成项目文档\n2. 修复 Bug")
print(result.category)  # TODO
print(result.content)    # Markdown 格式内容
print(result.tags)       # ['任务', '项目', 'Bug']
```

### 2. 使用 Claude

```python
client = AIClassifier.create_client(
    provider="anthropic",
    api_key="your-api-key",
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    temperature=0.7
)

result = client.classify("待分析文本")
```

### 3. 使用通义千问

```python
client = AIClassifier.create_client(
    provider="qwen",
    api_key="your-api-key",
    model="qwen-turbo",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

result = client.classify("待分析文本")
```

### 4. 使用本地 Ollama

```python
client = AIClassifier.create_client(
    provider="ollama",
    api_key="",  # Ollama 不需要 API key
    model="llama3.2",
    base_url="http://localhost:11434/v1"
)

result = client.classify("待分析文本")
```

### 5. 从配置文件使用

```python
from src.config.settings import get_settings
from src.core.ai import classify_text

settings = get_settings()
result = classify_text("待分析文本", settings.ai)
```

## 与配置模块的集成

AI 模块与配置模块完全集成，使用 `config/settings.py` 中的 `AIConfig`：

```python
@dataclass
class AIConfig:
    provider: AIProvider       # openai, anthropic, azure, custom
    api_key: str
    model: str
    temperature: float
    max_tokens: int
    timeout: int
    base_url: str
    extra_params: Dict[str, Any]
```

## 与数据库模型的集成

分类结果可以轻松转换为数据库记录：

```python
from src.models.database import Record, RecordCategory
from src.core.ai import classify_text

# AI 分类
result = classify_text(ocr_text, ai_config)

# 创建数据库记录
record = Record(
    image_path="/path/to/image.png",
    ocr_text=ocr_text,
    category=result.category.value,  # TODO, NOTE, etc.
    ai_result=result.content,        # Markdown 格式
    tags=result.tags,                # JSON 数组
)
```

## 技术亮点

1. **模块化设计**：使用基类 + 具体实现的设计模式，易于扩展新的提供商
2. **统一接口**：所有提供商使用相同的 API 接口
3. **错误恢复**：完善的错误处理和重试机制
4. **灵活配置**：支持从配置文件创建客户端
5. **类型安全**：使用枚举和数据类，代码清晰易维护
6. **JSON 解析鲁棒**：支持多种 JSON 格式的提取
7. **友好提示**：库未安装时给出明确的安装命令

## 依赖要求

```txt
# requirements.txt 中已有的依赖
openai>=1.0.0
anthropic>=0.18.0
```

## 待优化项

1. **缓存机制**：对于相同文本可以缓存分类结果
2. **批量处理**：支持批量文本分类以提高效率
3. **流式响应**：对于长文本，支持流式获取结果
4. **自定义提示词**：允许用户自定义分类提示词
5. **多语言支持**：提示词支持英文等其他语言

## 总结

P0-4 AI 模块已完全实现，所有功能测试通过。模块提供了：

✅ 4 个 AI 提供商支持
✅ 6 种分类类型
✅ 完善的数据结构
✅ 错误处理和重试机制
✅ 详细的分类提示词
✅ 与配置模块集成
✅ 与数据库模型集成
✅ 完整的测试覆盖

下一步可以实现 P0-5: 存储模块，将 OCR 和 AI 的结果持久化到数据库。