GeneratePromptDialog.vue

<template>
  <el-dialog
    align-center
    :title="$t('views.application.generateDialog.generatePrompt')"
    v-model="dialogVisible"
    style="width: 600px"
    append-to-body
  >
    <div class="generate-prompt-dialog-bg border-r-8">
      <div class="scrollbar-height">
        <!-- 生成内容 -->
        <div class="p-16 pb-0 lighter">
          <el-scrollbar>
            <div v-if="answer" class="pre-wrap lighter" style="max-height: calc(100vh - 400px)">
              {{ answer }}
            </div>
            <p v-else-if="loading" shadow="always" style="margin: 0.5rem 0">
              <el-icon class="is-loading color-primary mr-4"><Loading /></el-icon>
              {{ $t('chat.tip.answerLoading') }}
              <span class="dotting"></span>
            </p>
            <p v-else class="flex align-center">
              <AppIcon iconName="app-generate-star" class="color-primary mr-4"></AppIcon>
              提示词显示在这里
            </p>
          </el-scrollbar>
          <div v-if="answer && !loading">
            <el-button type="primary" @click="() => emit('replace', answer)"> 替换 </el-button>
            <el-button @click="reAnswerClick" :disabled="!answer || loading" :loading="loading">
              重新生成
            </el-button>
          </div>
        </div>

        <!-- 文本输入框 -->

        <div class="generate-prompt-operate p-16">
          <div class="text-center mb-8" v-if="loading">
            <el-button class="border-primary video-stop-button" @click="stopChat">
              <app-icon iconName="app-video-stop" class="mr-8"></app-icon>
              {{ $t('chat.operation.stopChat') }}
            </el-button>
          </div>

          <div class="operate-textarea">
            <el-input
              ref="quickInputRef"
              v-model="inputValue"
              :autosize="{ minRows: 1, maxRows: 10 }"
              type="textarea"
              :placeholder="$t('views.application.generateDialog.placeholder')"
              :maxlength="100000"
              class="chat-operate-textarea"
            />

            <div class="operate">
              <div class="text-right">
                <el-button
                  text
                  class="sent-button"
                  :disabled="!inputValue.trim() || loading"
                  @click="handleSubmit"
                >
                  <img v-show="!inputValue.trim() || loading" src="@/assets/icon_send.svg" alt="" />
                  <SendIcon v-show="inputValue.trim() && !loading" />
                </el-button>
              </div>
            </div>
          </div>
        </div>
      </div>
    </div>
  </el-dialog>
</template>

<script setup lang="ts">
import { computed, reactive, ref } from 'vue'
import generatePromptAPI from '@/api/application/application'
import useStore from '@/stores'
const emit = defineEmits(['replace'])
const { user } = useStore()

const chatMessages = ref<Array<any>>([])

// 原始输入
const originalUserInput = ref<string>('')
const modelID = ref('')
const applicationID = ref('')
const dialogVisible = ref(false)
const inputValue = ref<string>('')
const loading = ref<boolean>(false)

const promptTemplates = {
  INIT_TEMPLATE: `
请根据用户描述生成一个完整的AI角色人设模板:

用户需求：{userInput}

请按以下格式生成：

# 角色: 


## 目标：
角色的工作目标,如果有多目标可以分点列出,但建议更聚焦1-2个目标

## 技能：
1. 为了实现目标,角色需要具备的技能1
2. 为了实现目标,角色需要具备的技能2
3. 为了实现目标,角色需要具备的技能3

## 工作流：
1. 描述角色工作流程的第一步
2. 描述角色工作流程的第二步
3. 描述角色工作流程的第三步

## 输出格式：
如果对角色的输出格式有特定要求，可以在这里强调并举例说明想要的输出格式


## 限制：
1. **严格限制回答范围**：仅回答与角色设定相关的问题。  
   - 如果用户提问与角色无关，必须使用以下固定格式回复：  
     “对不起，我只能回答与【角色设定】相关的问题，您的问题不在服务范围内。”  
   - 不得提供任何与角色设定无关的回答。  
2. 描述角色在互动过程中需要遵循的限制条件2
3. 描述角色在互动过程中需要遵循的限制条件3
  `,
}

/**
 * 获取一个递归函数,处理流式数据
 * @param chat    每一条对话记录
 * @param reader  流数据
 * @param stream  是否是流式数据
 */
const getWrite = (reader: any) => {
  let tempResult = ''
  const answer = reactive({ content: '', role: 'ai' })
  chatMessages.value.push(answer)
  /**
   *
   * @param done  是否结束
   * @param value 值
   */
  const write_stream = ({ done, value }: { done: boolean; value: any }) => {
    try {
      if (done) {
        loading.value = false
        // console.log('结束')
        return
      }
      const decoder = new TextDecoder('utf-8')
      let str = decoder.decode(value, { stream: true })
      // 这里解释一下 start 因为数据流返回流并不是按照后端chunk返回 我们希望得到的chunk是data:{xxx}\n\n 但是它获取到的可能是 data:{ -> xxx}\n\n 总而言之就是 fetch不能保证每个chunk都说以data:开始 \n\n结束
      tempResult += str
      const split = tempResult.match(/data:.*}\n\n/g)
      if (split) {
        str = split.join('')
        tempResult = tempResult.replace(str, '')
      } else {
        return reader.read().then(write_stream)
      }
      // 这里解释一下 end
      if (str && str.startsWith('data:')) {
        if (split) {
          for (const index in split) {
            const chunk = JSON?.parse(split[index].replace('data:', ''))
            if (!chunk.is_end) {
              answer.content += chunk.content
            }
            if (chunk.is_end) {
              // 流处理成功 返回成功回调
              loading.value = false
              return Promise.resolve()
            }
          }
        }
      }
    } catch (e) {
      loading.value = false
      return Promise.reject(e)
    }
    return reader.read().then(write_stream)
  }

  return write_stream
}

const answer = computed(() => {
  const result = chatMessages.value[chatMessages.value.length - 1]

  if (result && result.role == 'ai') {
    return result.content
  }
  return ''
})

function generatePrompt(inputValue: any) {
  loading.value = true
  const workspaceId = user.getWorkspaceId() || 'default'
  chatMessages.value.push({ content: inputValue, role: 'user' })
  const requestData = {
    messages: chatMessages.value,
    prompt: promptTemplates.INIT_TEMPLATE,
  }
  generatePromptAPI.generate_prompt(workspaceId, modelID.value, applicationID.value,requestData).then((response) => {
    const reader = response.body.getReader()
    reader.read().then(getWrite(reader))
  })
}

// 重新生成点击
const reAnswerClick = () => {
  if (originalUserInput.value) {
    generatePrompt('结果不满意,请按照格式,重新生成')
  }
}

const handleSubmit = () => {
  if (!originalUserInput.value) {
    originalUserInput.value = inputValue.value
  }
  generatePrompt(inputValue.value)
  inputValue.value = ''
}

const stopChat = () => {
  loading.value = false
  chatMessages.value = []
}

const open = (modelId: string, applicationId: string) => {
  modelID.value = modelId
  applicationID.value = applicationId
  dialogVisible.value = true
  originalUserInput.value = ''
  chatMessages.value = []
}

defineExpose({
  open,
})
</script>

<style lang="scss" scoped>
.generate-prompt-dialog-bg {
  background: var(--dialog-bg-gradient-color);
  overflow: hidden;
  box-sizing: border-box;
}

.generate-prompt-operate {
  position: relative;
  width: 100%;
  box-sizing: border-box;
  z-index: 10;

  :deep(.operate-textarea) {
    box-shadow: 0px 6px 24px 0px rgba(31, 35, 41, 0.08);
    background-color: #ffffff;
    border-radius: var(--app-border-radius-large);
    border: 1px solid #ffffff;
    box-sizing: border-box;

    &:has(.el-textarea__inner:focus) {
      border: 1px solid var(--el-color-primary);
    }

    .el-textarea__inner {
      border-radius: var(--app-border-radius-large) !important;
      box-shadow: none;
      resize: none;
      padding: 13px 16px;
      box-sizing: border-box;
      min-height: 47px !important;
      height: 0;
    }

    .operate {
      padding: 6px 10px;

      .el-icon {
        font-size: 20px;
      }

      .sent-button {
        max-height: none;

        .el-icon {
          font-size: 24px;
        }
      }

      .el-loading-spinner {
        margin-top: -15px;

        .circular {
          width: 31px;
          height: 31px;
        }
      }
    }
  }
  .video-stop-button {
    box-shadow: 0px 6px 24px 0px rgba(31, 35, 41, 0.08);

    &:hover {
      background: #ffffff;
    }
  }
}
</style>