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4.3 KiB
Python
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Python
from dataclasses import dataclass, field
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from .config_base import ConfigBase
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@dataclass
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class APIProvider(ConfigBase):
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"""API提供商配置类"""
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name: str
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"""API提供商名称"""
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base_url: str
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"""API基础URL"""
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api_key: str = field(default_factory=str, repr=False)
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"""API密钥列表"""
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client_type: str = field(default="openai")
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"""客户端类型（如openai/google等，默认为openai）"""
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max_retry: int = 2
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"""最大重试次数（单个模型API调用失败，最多重试的次数）"""
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timeout: int = 10
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"""API调用的超时时长（超过这个时长，本次请求将被视为"请求超时"，单位：秒）"""
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retry_interval: int = 10
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"""重试间隔（如果API调用失败，重试的间隔时间，单位：秒）"""
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enable_content_obfuscation: bool = field(default=False)
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"""是否启用内容混淆（用于特定场景下的内容处理）"""
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obfuscation_intensity: int = field(default=1)
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"""混淆强度（1-3级，数值越高混淆程度越强）"""
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def get_api_key(self) -> str:
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return self.api_key
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def __post_init__(self):
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"""确保api_key在repr中不被显示"""
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if not self.api_key:
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raise ValueError("API密钥不能为空，请在配置中设置有效的API密钥。")
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if not self.base_url and self.client_type != "gemini":
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raise ValueError("API基础URL不能为空，请在配置中设置有效的基础URL。")
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if not self.name:
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raise ValueError("API提供商名称不能为空，请在配置中设置有效的名称。")
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@dataclass
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class ModelInfo(ConfigBase):
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"""单个模型信息配置类"""
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model_identifier: str
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"""模型标识符（用于URL调用）"""
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name: str
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"""模型名称（用于模块调用）"""
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api_provider: str
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"""API提供商（如OpenAI、Azure等）"""
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price_in: float = field(default=0.0)
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"""每M token输入价格"""
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price_out: float = field(default=0.0)
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"""每M token输出价格"""
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force_stream_mode: bool = field(default=False)
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"""是否强制使用流式输出模式"""
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extra_params: dict = field(default_factory=dict)
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"""额外参数（用于API调用时的额外配置）"""
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def __post_init__(self):
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if not self.model_identifier:
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raise ValueError("模型标识符不能为空，请在配置中设置有效的模型标识符。")
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if not self.name:
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raise ValueError("模型名称不能为空，请在配置中设置有效的模型名称。")
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if not self.api_provider:
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raise ValueError("API提供商不能为空，请在配置中设置有效的API提供商。")
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@dataclass
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class TaskConfig(ConfigBase):
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"""任务配置类"""
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model_list: list[str] = field(default_factory=list)
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"""任务使用的模型列表"""
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max_tokens: int = 1024
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"""任务最大输出token数"""
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temperature: float = 0.3
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"""模型温度"""
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@dataclass
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class ModelTaskConfig(ConfigBase):
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"""模型配置类"""
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utils: TaskConfig
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"""组件模型配置"""
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utils_small: TaskConfig
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"""组件小模型配置"""
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replyer_1: TaskConfig
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"""normal_chat首要回复模型模型配置"""
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replyer_2: TaskConfig
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"""normal_chat次要回复模型配置"""
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emotion: TaskConfig
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"""情绪模型配置"""
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vlm: TaskConfig
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"""视觉语言模型配置"""
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voice: TaskConfig
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"""语音识别模型配置"""
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tool_use: TaskConfig
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"""专注工具使用模型配置"""
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planner: TaskConfig
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"""规划模型配置"""
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embedding: TaskConfig
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"""嵌入模型配置"""
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lpmm_entity_extract: TaskConfig
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"""LPMM实体提取模型配置"""
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lpmm_rdf_build: TaskConfig
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"""LPMM RDF构建模型配置"""
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lpmm_qa: TaskConfig
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"""LPMM问答模型配置"""
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schedule_generator: TaskConfig
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"""日程生成模型配置"""
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utils_video: TaskConfig = field(default_factory=lambda: TaskConfig(
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model_list=["qwen2.5-vl-72b"],
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max_tokens=1500,
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temperature=0.3
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))
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"""视频分析模型配置"""
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def get_task(self, task_name: str) -> TaskConfig:
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"""获取指定任务的配置"""
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if hasattr(self, task_name):
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return getattr(self, task_name)
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raise ValueError(f"任务 '{task_name}' 未找到对应的配置")
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