feat: 实现CutThenThink P0阶段核心功能
项目初始化 - 创建完整项目结构（src/, data/, docs/, examples/, tests/） - 配置requirements.txt依赖 - 创建.gitignore P0基础框架 - 数据库模型：Record模型，6种分类类型 - 配置管理：YAML配置，支持AI/OCR/云存储/UI配置 - OCR模块：PaddleOCR本地识别，支持云端扩展 - AI模块：支持OpenAI/Claude/通义/Ollama，6种分类 - 存储模块：完整CRUD，搜索，统计，导入导出 - 主窗口框架：侧边栏导航，米白配色方案 - 图片处理：截图/剪贴板/文件选择/图片预览 - 处理流程整合：OCR→AI→存储串联，Markdown展示，剪贴板复制 - 分类浏览：卡片网格展示，分类筛选，搜索，详情查看 技术栈 - PyQt6 + SQLAlchemy + PaddleOCR + OpenAI/Claude SDK - 共47个Python文件，4000+行代码 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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congsh
359
examples/ai_example.py
Normal file
359
examples/ai_example.py
Normal file
@@ -0,0 +1,359 @@
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"""
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AI 模块使用示例
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演示如何使用 AI 模块进行文本分类
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"""
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import sys
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||||
import os
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# 添加项目根目录到 Python 路径
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sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
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from src.core.ai import (
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||||
CategoryType,
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||||
ClassificationResult,
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AIClassifier,
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classify_text,
|
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)
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def example_classify_with_openai():
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"""
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示例 1: 使用 OpenAI 进行分类
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注意：需要安装 openai 库并配置 API key
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pip install openai
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"""
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print("=" * 60)
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||||
print("示例 1: 使用 OpenAI 进行分类")
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||||
print("=" * 60)
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print()
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||||
# 创建 OpenAI 客户端
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||||
client = AIClassifier.create_client(
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||||
provider="openai",
|
||||
api_key="your-openai-api-key", # 替换为实际的 API key
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||||
model="gpt-4o-mini",
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||||
temperature=0.7,
|
||||
max_tokens=2000,
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)
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# 测试文本
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test_text = """
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今天要完成的任务：
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1. 完成项目文档
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2. 修复 Bug #123
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3. 参加团队会议
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4. 代码审查
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"""
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||||
print(f"输入文本:\n{test_text}\n")
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||||
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||||
# 进行分类
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||||
try:
|
||||
result = client.classify(test_text)
|
||||
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||||
print("分类结果:")
|
||||
print(f" 分类: {result.category}")
|
||||
print(f" 置信度: {result.confidence:.2f}")
|
||||
print(f" 标题: {result.title}")
|
||||
print(f" 标签: {', '.join(result.tags)}")
|
||||
print(f" 理由: {result.reasoning}")
|
||||
print(f"\n生成的 Markdown 内容:")
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||||
print(result.content)
|
||||
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||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"分类失败: {e}")
|
||||
print("提示：请确保已安装 openai 库并配置正确的 API key")
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||||
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||||
def example_classify_with_claude():
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||||
"""
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||||
示例 2: 使用 Claude 进行分类
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注意：需要安装 anthropic 库并配置 API key
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||||
pip install anthropic
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"""
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||||
print("\n" + "=" * 60)
|
||||
print("示例 2: 使用 Claude 进行分类")
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||||
print("=" * 60)
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||||
print()
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||||
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||||
# 创建 Claude 客户端
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||||
client = AIClassifier.create_client(
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||||
provider="anthropic",
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||||
api_key="your-anthropic-api-key", # 替换为实际的 API key
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||||
model="claude-3-5-sonnet-20241022",
|
||||
temperature=0.7,
|
||||
max_tokens=2000,
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||||
)
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||||
# 测试文本 - 笔记类型
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test_text = """
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Python 装饰器是一种强大的功能，它允许在不修改原函数代码的情况下增强函数功能。
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基本语法：
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@decorator_name
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def function():
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||||
pass
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常见用途：
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- 日志记录
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||||
- 性能测试
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||||
- 权限验证
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||||
- 缓存
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"""
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||||
print(f"输入文本:\n{test_text}\n")
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||||
|
||||
# 进行分类
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||||
try:
|
||||
result = client.classify(test_text)
|
||||
|
||||
print("分类结果:")
|
||||
print(f" 分类: {result.category}")
|
||||
print(f" 置信度: {result.confidence:.2f}")
|
||||
print(f" 标题: {result.title}")
|
||||
print(f" 标签: {', '.join(result.tags)}")
|
||||
print(f" 理由: {result.reasoning}")
|
||||
print(f"\n生成的 Markdown 内容:")
|
||||
print(result.content)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"分类失败: {e}")
|
||||
print("提示：请确保已安装 anthropic 库并配置正确的 API key")
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||||
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||||
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||||
def example_classify_with_qwen():
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||||
"""
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||||
示例 3: 使用通义千问进行分类
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注意：需要阿里云 API key
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"""
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print("\n" + "=" * 60)
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||||
print("示例 3: 使用通义千问进行分类")
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||||
print("=" * 60)
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||||
print()
|
||||
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||||
# 创建通义千问客户端
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||||
client = AIClassifier.create_client(
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||||
provider="qwen",
|
||||
api_key="your-qwen-api-key", # 替换为实际的 API key
|
||||
model="qwen-turbo",
|
||||
temperature=0.7,
|
||||
max_tokens=2000,
|
||||
)
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||||
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||||
# 测试文本 - 灵感类型
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||||
test_text = """
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突然想到一个产品创意：做一个智能截图管理工具！
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核心功能：
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- 自动 OCR 识别截图文字
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- AI 智能分类整理
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||||
- 自动生成待办事项
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||||
- 云端同步多设备
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||||
技术栈：
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- Python + PyQt6 桌面应用
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||||
- PaddleOCR 本地识别
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||||
- OpenAI/Claude AI 分类
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||||
- SQLite 本地存储
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||||
"""
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||||
|
||||
print(f"输入文本:\n{test_text}\n")
|
||||
|
||||
# 进行分类
|
||||
try:
|
||||
result = client.classify(test_text)
|
||||
|
||||
print("分类结果:")
|
||||
print(f" 分类: {result.category}")
|
||||
print(f" 置信度: {result.confidence:.2f}")
|
||||
print(f" 标题: {result.title}")
|
||||
print(f" 标签: {', '.join(result.tags)}")
|
||||
print(f" 理由: {result.reasoning}")
|
||||
print(f"\n生成的 Markdown 内容:")
|
||||
print(result.content)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"分类失败: {e}")
|
||||
print("提示：请确保已配置正确的通义千问 API key")
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||||
|
||||
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||||
def example_classify_with_ollama():
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||||
"""
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||||
示例 4: 使用本地 Ollama 进行分类
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||||
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||||
注意：需要先安装并运行 Ollama
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||||
https://ollama.ai/
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||||
"""
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||||
print("\n" + "=" * 60)
|
||||
print("示例 4: 使用本地 Ollama 进行分类")
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||||
print("=" * 60)
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 创建 Ollama 客户端
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||||
client = AIClassifier.create_client(
|
||||
provider="ollama",
|
||||
api_key="", # Ollama 不需要 API key
|
||||
model="llama3.2", # 或其他已下载的模型
|
||||
temperature=0.7,
|
||||
max_tokens=2000,
|
||||
timeout=120, # 本地模型可能需要更长时间
|
||||
)
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||||
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||||
# 测试文本 - 搞笑类型
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||||
test_text = """
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||||
程序员最讨厌的四件事：
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1. 写注释
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||||
2. 写文档
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||||
3. 别人不写注释
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||||
4. 别人不写文档
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||||
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||||
为什么程序员总是分不清万圣节和圣诞节？
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||||
因为 Oct 31 == Dec 25
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"""
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||||
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||||
print(f"输入文本:\n{test_text}\n")
|
||||
|
||||
# 进行分类
|
||||
try:
|
||||
result = client.classify(test_text)
|
||||
|
||||
print("分类结果:")
|
||||
print(f" 分类: {result.category}")
|
||||
print(f" 置信度: {result.confidence:.2f}")
|
||||
print(f" 标题: {result.title}")
|
||||
print(f" 标签: {', '.join(result.tags)}")
|
||||
print(f" 理由: {result.reasoning}")
|
||||
print(f"\n生成的 Markdown 内容:")
|
||||
print(result.content)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"分类失败: {e}")
|
||||
print("提示：请确保已安装并运行 Ollama 服务")
|
||||
|
||||
|
||||
def example_classify_with_config():
|
||||
"""
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||||
示例 5: 使用配置文件进行分类
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||||
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||||
从配置文件读取 AI 配置
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"""
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||||
print("\n" + "=" * 60)
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||||
print("示例 5: 使用配置文件进行分类")
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||||
print("=" * 60)
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||||
print()
|
||||
|
||||
try:
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||||
from src.config.settings import get_settings
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||||
|
||||
# 加载配置
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||||
settings = get_settings()
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||||
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||||
# 检查配置
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||||
print("当前 AI 配置:")
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||||
print(f" 提供商: {settings.ai.provider}")
|
||||
print(f" 模型: {settings.ai.model}")
|
||||
print(f" 温度: {settings.ai.temperature}")
|
||||
print(f" 最大 tokens: {settings.ai.max_tokens}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 测试文本
|
||||
test_text = """
|
||||
API 接口文档
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||||
|
||||
GET /api/users
|
||||
获取用户列表
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||||
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||||
参数：
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||||
- page: 页码（默认 1）
|
||||
- limit: 每页数量（默认 20）
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||||
|
||||
返回：
|
||||
{
|
||||
"users": [...],
|
||||
"total": 100,
|
||||
"page": 1
|
||||
}
|
||||
"""
|
||||
|
||||
print(f"输入文本:\n{test_text}\n")
|
||||
|
||||
# 使用配置进行分类
|
||||
result = classify_text(test_text, settings.ai)
|
||||
|
||||
print("分类结果:")
|
||||
print(f" 分类: {result.category}")
|
||||
print(f" 置信度: {result.confidence:.2f}")
|
||||
print(f" 标题: {result.title}")
|
||||
print(f" 标签: {', '.join(result.tags)}")
|
||||
print(f" 理由: {result.reasoning}")
|
||||
print(f"\n生成的 Markdown 内容:")
|
||||
print(result.content)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"分类失败: {e}")
|
||||
print("提示：请确保已在配置文件中正确设置 AI 配置")
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||||
|
||||
|
||||
def example_batch_classification():
|
||||
"""
|
||||
示例 6: 批量分类多个文本
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||||
"""
|
||||
print("\n" + "=" * 60)
|
||||
print("示例 6: 批量分类多个文本")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print()
|
||||
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||||
# 测试文本列表
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||||
test_texts = [
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||||
("今天要完成：写代码、测试、部署", "待办类型"),
|
||||
("Python 列表推导式的用法示例", "笔记类型"),
|
||||
("产品创意：做一个 AI 写作助手", "灵感类型"),
|
||||
("API 接口：POST /api/create", "参考资料"),
|
||||
("程序员的 10 个搞笑瞬间", "搞笑类型"),
|
||||
]
|
||||
|
||||
print("批量分类结果:\n")
|
||||
|
||||
for text, description in test_texts:
|
||||
print(f"文本: {description}")
|
||||
print(f"内容: {text[:40]}...")
|
||||
print(f"预期分类: {description.split('类型')[0]}")
|
||||
print(f"实际分类: 需要调用 AI 服务")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
"""主函数"""
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||||
print("\n")
|
||||
print("╔" + "═" * 58 + "╗")
|
||||
print("║" + " " * 15 + "AI 模块使用示例" + " " * 15 + "║")
|
||||
print("╚" + "═" * 58 + "╝")
|
||||
print()
|
||||
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||||
# 运行示例（注释掉需要 API key 的示例）
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||||
# example_classify_with_openai()
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||||
# example_classify_with_claude()
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||||
# example_classify_with_qwen()
|
||||
# example_classify_with_ollama()
|
||||
# example_classify_with_config()
|
||||
example_batch_classification()
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 60)
|
||||
print("提示")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print()
|
||||
print("1. 取消注释上面的示例函数来运行特定示例")
|
||||
print("2. 替换 'your-api-key' 为实际的 API 密钥")
|
||||
print("3. 确保已安装所需的依赖库:")
|
||||
print(" pip install openai anthropic")
|
||||
print("4. Ollama 需要单独安装和运行")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
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