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P0-4: AI 模块实现总结

实现完成时间

2026-02-11

实现内容

核心文件

文件	行数	说明
src/core/ai.py	584	AI 分类模块核心实现
tests/test_ai.py	260	AI 模块测试脚本
examples/ai_example.py	350	AI 模块使用示例
docs/P0-4-verification.md	-	验证文档
docs/ai_module.md	-	AI 模块使用文档

功能实现

✅ 1. 创建 src/core/ai.py

实现了完整的 AI 分类模块，包含：

• 基类设计: AIClientBase 提供通用接口和功能
• 具体实现: 4 个 AI 提供商客户端
  • OpenAIClient: OpenAI GPT 模型
  • AnthropicClient: Claude 模型
  • QwenClient: 通义千问（兼容 OpenAI API）
  • OllamaClient: 本地 Ollama 模型

✅ 2. 实现 OpenAI API 调用

• 使用 OpenAI SDK v1.0+
• 支持所有 OpenAI 模型（gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-3.5-turbo 等）
• 可配置温度、最大 tokens、超时等参数
• 完善的错误处理（认证、速率限制、超时等）

✅ 3. 支持其他 AI 提供商

提供商	实现方式	优势
OpenAI	官方 SDK	稳定、快速、便宜
Claude	官方 SDK	准确率高、上下文长
通义千问	兼容 OpenAI API	国内访问快
Ollama	兼容 OpenAI API	隐私保护、免费

✅ 4. 实现分类提示词模板

创建了详细的 CLASSIFICATION_PROMPT_TEMPLATE：

• 6 种分类类型说明：每种类型都有明确的定义和特征
• 输出格式要求：JSON 格式，包含所有必需字段
• 格式化指导：针对不同类型的 Markdown 格式要求
• 标签提取：自动提取 3-5 个相关标签
• 置信度评分：0-1 之间的分类置信度

✅ 5. 定义分类结果数据结构

@dataclass
class ClassificationResult:
    category: CategoryType           # 分类类型枚举
    confidence: float                 # 置信度
    title: str                        # 生成的标题
    content: str                      # Markdown 内容
    tags: List[str]                   # 标签列表
    reasoning: str                    # 分类理由
    raw_response: str                # 原始响应

提供的方法：

• to_dict(): 转换为字典
• from_dict(): 从字典恢复

✅ 6. 实现错误处理和重试机制

异常类型：

• AIError: 基类
• AIAPIError: API 调用错误
• AIRateLimitError: 速率限制
• AIAuthenticationError: 认证失败
• AITimeoutError: 请求超时

重试机制：

• 指数退避策略（delay * 2^attempt）
• 默认重试 3 次
• 可配置重试次数和延迟
• 智能错误识别和处理

✅ 7. 支持 6 种分类类型

类型	枚举值	说明	Markdown 格式
待办事项	CategoryType.TODO	任务列表	- [ ] 任务
笔记	CategoryType.NOTE	学习记录	标题 + 分段
灵感	CategoryType.IDEA	创意想法	突出重点
参考资料	CategoryType.REF	文档片段	保留结构
搞笑文案	CategoryType.FUNNY	娱乐内容	保留趣味
纯文本	CategoryType.TEXT	其他类型	原文

测试验证

所有测试通过：

✅ 分类结果数据结构测试

• 创建和属性访问
• 转换为字典和恢复
• 字段类型验证

✅ 分类类型枚举测试

• 6 种类型定义
• 验证功能
• 获取所有分类

✅ AI 分类器创建测试

• 4 个提供商客户端
• 依赖库检查
• 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

集成与兼容性

与配置模块集成

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

settings = get_settings()
result = classify_text(text, settings.ai)

与数据库模型集成

from src.models.database import Record

record = Record(
    image_path=path,
    ocr_text=ocr_result.text,
    category=ai_result.category.value,
    ai_result=ai_result.content,
    tags=ai_result.tags
)

与 OCR 模块集成

from src.core.ocr import recognize_text
from src.core.ai import classify_text

# OCR 识别
ocr_result = recognize_text(image_path)

# AI 分类
ai_result = classify_text(ocr_result.text, settings.ai)

代码质量

• 类型安全: 使用枚举和数据类
• 文档完整: 详细的 docstring
• 错误友好: 明确的错误消息和解决建议
• 易于扩展: 基类 + 具体实现的设计
• 统一接口: 所有提供商使用相同 API

文档完整性

创建了完整的文档：

1. 验证文档 (P0-4-verification.md): 实现详情和测试结果
2. 使用文档 (ai_module.md): API 参考和使用指南
3. 示例代码 (examples/ai_example.py): 6 个实际使用示例
4. 测试脚本 (tests/test_ai.py): 完整的测试覆盖

技术亮点

1. 模块化设计: 易于添加新的 AI 提供商
2. 智能解析: 支持多种 JSON 响应格式
3. 重试机制: 指数退避策略提高可靠性
4. 配置驱动: 支持从配置文件创建客户端
5. 错误处理: 细粒度的异常类型便于捕获处理
6. 依赖检查: 库未安装时给出友好的安装命令

依赖要求

openai>=1.0.0
anthropic>=0.18.0

下一步

P0-4 已完成，可以继续实现：

P0-5: 存储模块

• 创建 core/storage.py
• 实现 CRUD 操作
• 实现按分类查询
• 与数据库模型集成

验收标准

✅ 代码运行无错误 ✅ 功能按预期工作 ✅ 代码符合项目规范 ✅ 测试全部通过 ✅ 文档完整

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状态: ✅ 已完成 验证: 全部通过 文档: 完整