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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

@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

# 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

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

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

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

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

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

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：

@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：

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

# 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。