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@@ -2,8 +2,6 @@
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本文档记录基于华为云 MetaStudio 智能交互 + 第三方大脑（华为云官方称为"第三方大模型"）的交互数字人配置方案，智能大脑使用 Dify 平台。
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> **重要公告**：华为云 MetaStudio **3D 数字人产品已停售**；**Flexus 分身数字人仅支持视频制作，不支持智能交互**。本文档智能交互部分仅涵盖 **分身数字人** 相关配置。
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## 目录
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@@ -334,7 +332,7 @@ Dify 是交互数字人的"大脑"，负责知识库检索和大语言模型对
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| 分身数字人 | 基于真人形象采集打造，交互自然，推荐正式客服场景 |
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| 照片数字人 | 上传照片即可生成，适合快速验证 |
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> **重要**：Flexus 分身数字人仅支持视频制作，**不支持智能交互**，详见 [Flexus 分身数字人限制说明](https://support.huaweicloud.com/productdesc-metastudio/metastudio_01_0022.html)。3D 数字人产品已停售，均不在可选范围内。
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> **重要**：Flexus 分身数字人仅支持视频制作，**不支持智能交互**，详见 [Flexus 分身数字人限制说明](https://support.huaweicloud.com/productdesc-metastudio/metastudio_01_0022.html)。
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@@ -1,258 +0,0 @@
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数字人对接中转服务
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-----------------
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作为客户端与 Dify LLM 平台之间的中间转发层，处理请求路由、
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认证转发及 Redis 缓存，提升响应效率并保护后端 API Key。
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环境变量：
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DIFY_URL - Dify 服务地址，如 https://atwdify.antiwearvalve.com/v1
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DIFY_API_KEY - Dify API 密钥，如 app-PDkSHiHZsZIluoZF7N2OlNZM
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REDIS_HOST - Redis 主机地址，默认 localhost
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REDIS_PORT - Redis 端口，默认 6379
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"""
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import os
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import json
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import hashlib
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import logging
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from contextlib import asynccontextmanager
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from typing import Any, Dict, Optional
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import httpx
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import redis
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from redis.exceptions import ConnectionError as RedisConnectionError
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from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request
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from fastapi.responses import JSONResponse
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# ──────────────────────────────────────────────────────────────
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# 日志配置
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# ──────────────────────────────────────────────────────────────
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logging.basicConfig(
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level=logging.INFO,
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format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s - %(message)s",
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)
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logger = logging.getLogger("digital-human")
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# ──────────────────────────────────────────────────────────────
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# 应用配置（从环境变量读取）
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# ──────────────────────────────────────────────────────────────
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DIFY_URL: str = os.getenv("DIFY_URL", "")
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DIFY_API_KEY: str = os.getenv("DIFY_API_KEY", "")
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REDIS_HOST: str = os.getenv("REDIS_HOST", "localhost")
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REDIS_PORT: int = int(os.getenv("REDIS_PORT", "6379"))
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# 验证必填配置
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if not DIFY_URL or not DIFY_API_KEY:
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logger.warning(
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"DIFY_URL 或 DIFY_API_KEY 未配置，"
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||||
"部分功能可能不可用。请通过环境变量设置。"
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)
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# ──────────────────────────────────────────────────────────────
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# Redis 客户端（懒加载）
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# ──────────────────────────────────────────────────────────────
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_redis_client: Optional[redis.Redis] = None
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def get_redis() -> redis.Redis:
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||||
"""获取 Redis 客户端实例（延迟初始化）。"""
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global _redis_client
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||||
if _redis_client is None:
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||||
_redis_client = redis.Redis(
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||||
host=REDIS_HOST,
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||||
port=REDIS_PORT,
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||||
decode_responses=True,
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||||
socket_connect_timeout=5,
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)
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||||
return _redis_client
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||||
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||||
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||||
def get_cache_key(payload: Dict[str, Any]) -> str:
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||||
"""根据请求体生成 Redis 缓存键。"""
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||||
raw = json.dumps(payload, sort_keys=True)
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||||
return f"dh:cache:{hashlib.md5(raw.encode()).hexdigest()}"
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# ──────────────────────────────────────────────────────────────
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# FastAPI 应用生命周期
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# ──────────────────────────────────────────────────────────────
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@asynccontextmanager
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||||
async def lifespan(app: FastAPI):
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||||
"""应用启动 / 关闭钩子。"""
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||||
logger.info("数字人对接服务启动中...")
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logger.info(f" Dify URL : {DIFY_URL}")
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logger.info(f" Redis : {REDIS_HOST}:{REDIS_PORT}")
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# 尝试连接 Redis（仅记录，不阻塞启动）
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try:
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get_redis().ping()
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||||
logger.info("Redis 连接成功")
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||||
except RedisConnectionError as e:
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||||
logger.warning(f"Redis 连接失败（服务将继续运行）: {e}")
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||||
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||||
yield
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||||
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||||
logger.info("数字人对接服务已关闭")
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||||
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||||
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||||
app = FastAPI(
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||||
title="数字人对接中转服务",
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||||
version="1.0.0",
|
||||
description="对接 Dify LLM 平台的数字人应用中转服务",
|
||||
lifespan=lifespan,
|
||||
)
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||||
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||||
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||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────
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||||
# 健康检查
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# ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
@app.get("/")
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||||
async def root():
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||||
"""服务健康检查端点。"""
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||||
return {
|
||||
"status": "ok",
|
||||
"service": "digital-human-relay",
|
||||
"version": "1.0.0",
|
||||
}
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||||
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||||
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||||
@app.get("/health")
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||||
async def health_check():
|
||||
"""详细健康检查（包含 Redis 状态）。"""
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||||
redis_ok = False
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||||
try:
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||||
get_redis().ping()
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||||
redis_ok = True
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||||
except Exception:
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||||
pass
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||||
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||||
return {
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||||
"status": "healthy" if redis_ok else "degraded",
|
||||
"redis": "connected" if redis_ok else "disconnected",
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||||
"dify_configured": bool(DIFY_URL and DIFY_API_KEY),
|
||||
}
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||||
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||||
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# ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
# Dify 响应格式转 OpenAI 兼容格式
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# ──────────────────────────────────────────────────────────────
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||||
def dify_to_openai(dify_resp: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
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||||
"""
|
||||
将 Dify /chat-messages 的响应转换为 OpenAI /chat/completions 兼容格式。
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||||
Dify 响应示例: { answer: "...", conversation_id: "...", task_id: "..." }
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||||
OpenAI 目标格式: { id, model, choices: [{ message: { role: "assistant", content: "..." } }] }
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||||
"""
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||||
return {
|
||||
"id": f"chatcmpl-{dify_resp.get('task_id', 'unknown')}",
|
||||
"object": "chat.completion",
|
||||
"created": 0,
|
||||
"model": "dify",
|
||||
"choices": [
|
||||
{
|
||||
"index": 0,
|
||||
"message": {
|
||||
"role": "assistant",
|
||||
"content": dify_resp.get("answer", ""),
|
||||
},
|
||||
"finish_reason": "stop",
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"usage": {
|
||||
"prompt_tokens": 0,
|
||||
"completion_tokens": 0,
|
||||
"total_tokens": 0,
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
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||||
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||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
# 核心转发接口
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||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────
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||||
@app.post("/v1/chat/completions")
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||||
async def chat_completions(request: Request):
|
||||
"""
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||||
接收 OpenAI 兼容格式请求，转换为 Dify /chat-messages 格式后转发。
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||||
OpenAI 格式: { model, messages: [{role, content}], stream }
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||||
Dify 格式: { query, user, response_mode, inputs }
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"""
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body = await request.json()
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# ── 格式转换：OpenAI -> Dify ──────────────────────────────
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||||
# 提取用户最新消息
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||||
user_content = ""
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||||
for msg in reversed(body.get("messages", [])):
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||||
if msg.get("role") == "user":
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||||
user_content = msg.get("content", "")
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||||
break
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||||
if not user_content:
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raise HTTPException(status_code=400, detail="未找到用户消息")
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# 生成或复用 user 标识（用于 Dify 会话上下文）
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dify_user = body.get("user", "anonymous")
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||||
response_mode = "blocking" if not body.get("stream", False) else "streaming"
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||||
# 构建 Dify 请求体
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dify_payload = {
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||||
"query": user_content,
|
||||
"user": dify_user,
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"response_mode": response_mode,
|
||||
"inputs": body.get("inputs", {}),
|
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}
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||||
# 若应用要求 inputs 字段但为空，补上空对象
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if "inputs" not in dify_payload or dify_payload["inputs"] is None:
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||||
dify_payload["inputs"] = {}
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# ── 检查 Redis 缓存（基于 OpenAI 原始请求体）──────────────
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cache_key = get_cache_key(body)
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try:
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||||
cached = get_redis().get(cache_key)
|
||||
if cached:
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||||
logger.info(f"缓存命中: {cache_key}")
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||||
return dify_to_openai(json.loads(cached))
|
||||
except RedisConnectionError:
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||||
logger.warning("Redis 不可用，跳过缓存读取")
|
||||
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||||
# ── 转发到 Dify ─────────────────────────────────────────
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||||
headers = {
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||||
"Authorization": f"Bearer {DIFY_API_KEY}",
|
||||
"Content-Type": "application/json",
|
||||
}
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||||
dify_endpoint = f"{DIFY_URL.rstrip('/')}/chat-messages"
|
||||
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||||
try:
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||||
async with httpx.AsyncClient(timeout=120.0) as client:
|
||||
resp = await client.post(dify_endpoint, json=dify_payload, headers=headers)
|
||||
resp.raise_for_status()
|
||||
result = resp.json()
|
||||
except httpx.HTTPStatusError as e:
|
||||
logger.error(f"Dify 返回错误 {e.response.status_code}: {e.response.text}")
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=e.response.status_code,
|
||||
detail=f"Dify 请求失败: {e.response.text}",
|
||||
)
|
||||
except httpx.RequestError as e:
|
||||
logger.error(f"无法连接 Dify 服务: {e}")
|
||||
raise HTTPException(status_code=502, detail=f"无法连接 Dify 服务: {e}")
|
||||
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||||
# ── 写入缓存（存 Dify 原始格式）───────────────────────────
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||||
try:
|
||||
get_redis().setex(cache_key, 300, json.dumps(result))
|
||||
except RedisConnectionError:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
# ── 响应转 OpenAI 兼容格式 ─────────────────────────────────
|
||||
return dify_to_openai(result)
|
||||
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||||
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||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
# 错误处理器
|
||||
# ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
@app.exception_handler(Exception)
|
||||
async def global_exception_handler(request: Request, exc: Exception):
|
||||
logger.exception(f"未处理的异常: {exc}")
|
||||
return JSONResponse(
|
||||
status_code=500,
|
||||
content={"error": "Internal Server Error", "detail": str(exc)},
|
||||
)
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