feat: 初始化工程

.gitignore

@@ -0,0 +1,68 @@
+# Python 字节码文件
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+
+# C 扩展
+*.so
+
+# 分发/打包
+.Python
+build/
+develop-eggs/
+dist/
+downloads/
+eggs/
+.eggs/
+lib/
+lib64/
+parts/
+sdist/
+var/
+wheels/
+*.egg-info/
+.installed.cfg
+*.egg
+
+# 虚拟环境
+venv/
+env/
+ENV/
+.env
+.venv
+
+# 测试
+htmlcov/
+.tox/
+.nox/
+.coverage
+.coverage.*
+.cache
+nosetests.xml
+coverage.xml
+*.cover
+.hypothesis/
+
+# Django 相关
+*.log
+local_settings.py
+db.sqlite3
+db.sqlite3-journal
+media/
+
+# PyCharm IDE
+.idea/
+*.iml
+*.iws
+*.ipr
+
+# VS Code
+.vscode/
+*.code-workspace
+.history/
+
+# 其他
+.DS_Store
+
+logs/
+packages/

Dockerfile

@@ -0,0 +1,11 @@
+FROM python:3.12-slim
+WORKDIR /app
+RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
+RUN echo 'Asia/Shanghai' > /etc/timezone
+COPY ./packages /app/packages
+COPY requirements.txt /app/
+RUN pip install --no-cache-dir --no-index --find-links=/app/packages -r requirements.txt
+COPY . /app/
+EXPOSE 8000
+CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
+# pip download -r requirements.txt -d ./packages --only-binary=:all: --platform manylinux2014_x86_64 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

agent/health.py

@@ -0,0 +1,9 @@
+from langchain.agents import create_agent
+
+from agent.model import model
+from agent.prompt import tip_prompt
+
+tip_agent = create_agent(
+    model=model,
+    system_prompt=tip_prompt
+)

agent/model.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+import os
+
+from dotenv import load_dotenv
+from langchain.chat_models import init_chat_model
+
+load_dotenv()
+
+model = init_chat_model(
+    model=os.getenv('MODEL_NAME'),
+    model_provider="openai",
+    base_url=os.getenv('MODEL_BASE_URL'),
+    api_key=os.getenv('MODEL_API_KEY')
+)
+
+# MODEL_NAME=deepseek-v4-flash
+# MODEL_BASE_URL=https://api.deepseek.com
+# MODEL_API_KEY=sk-0b237d41f6bc44fc9732ea66bd7eade0
+
+# MODEL_NAME="glm-5.2"
+# MODEL_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
+# MODEL_API_KEY="sk-52bcd98e9c1d45908437c4e8706eefff"

agent/prompt.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+tip_prompt = """
+你是一个专业的健康科普作者。请一次性生成5篇健康科普文章，分别对应以下5个分类，每个分类各1篇。
+
+【分类】
+1. 饮食营养
+2. 运动健身
+3. 睡眠作息
+4. 心理健康
+5. 常见病预防
+
+【选题要求】
+请你从每个分类中自行选择一个具体、实用的细分主题，5篇文章的主题互不重复。选题应贴近日常生活，适合普通大众阅读。
+
+【每篇文章要求】
+1. 标题简洁有力，吸引普通读者点击，控制在10字以内
+2. 概要控制在50字以内，概括文章核心观点
+3. 正文500字左右，语言通俗易懂，适合大众阅读，避免过多专业术语
+4. 内容需有科学依据，给出3-5条可操作的实用建议
+5. 正文结尾附一句总结金句
+6. 文末附免责声明："本文仅供科普参考，不构成医疗建议。"
+7. 不要使用Markdown格式，正文中的换行用\n表示
+8. 5篇文章的主题和内容互不重复
+
+请严格按以下JSON数组格式输出，不要输出任何其他内容：
+
+[
+  {
+    "title": "文章标题",
+    "summary": "50字以内的概要",
+    "category": "分类名称",
+    "content": "正文内容，500字左右"
+  },
+  {
+    "title": "文章标题",
+    "summary": "50字以内的概要",
+    "category": "分类名称",
+    "content": "正文内容，500字左右"
+  },
+  {
+    "title": "文章标题",
+    "summary": "50字以内的概要",
+    "category": "分类名称",
+    "content": "正文内容，500字左右"
+  },
+  {
+    "title": "文章标题",
+    "summary": "50字以内的概要",
+    "category": "分类名称",
+    "content": "正文内容，500字左右"
+  },
+  {
+    "title": "文章标题",
+    "summary": "50字以内的概要",
+    "category": "分类名称",
+    "content": "正文内容，500字左右"
+  }
+]
+"""

main.py

@@ -0,0 +1,50 @@
+from contextlib import asynccontextmanager
+from datetime import datetime
+
+from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
+from fastapi import FastAPI
+from starlette.middleware.cors import CORSMiddleware
+
+from routers import routers
+from service import agent_service
+
+scheduler = BackgroundScheduler()
+
+
+def job_task():
+    """定时执行的任务"""
+    try:
+        print(f"定时任务执行: {datetime.now()}")
+        agent_service.generate_tip_agent()
+    except Exception as e:
+        print(f"定时任务异常: {e}")
+
+
+scheduler.add_job(job_task, trigger="cron", hour=2, minute=0, second=0, id="daily_gen_tips", replace_existing=True)
+
+
+@asynccontextmanager
+async def lifespan(app: FastAPI):
+    # ========== 服务启动阶段 ==========
+    if not scheduler.running:
+        scheduler.start()
+        print("调度器已启动")
+
+    yield  # 此处服务正常运行，接收请求
+
+    # ========== 服务关闭阶段 ==========
+    scheduler.shutdown()
+    print("调度器已关闭")
+
+
+app = FastAPI(title="AI Health Service", lifespan=lifespan)
+
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=["*"],
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+
+for router in routers:
+    app.include_router(router)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,12 @@
+fastapi~=0.140.0
+python-dotenv~=1.2.2
+requests~=2.34.2
+langchain~=1.3.14
+langchain-core~=1.5.1
+langchain-openai~=1.4.1
+starlette~=1.3.1
+pydantic~=2.13.4
+SQLAlchemy~=2.0.51
+asyncpg~=0.30.0
+uvicorn~=0.23.0
+APScheduler~=3.11.3

routers/__init__.py

@@ -0,0 +1,5 @@
+from .agent import router as agent_router
+
+routers = [
+    agent_router
+]

routers/agent.py

@@ -0,0 +1,15 @@
+from fastapi import APIRouter
+
+from service import agent_service
+
+router = APIRouter(prefix="/agent", tags=["Agent"])
+
+
+@router.post("/tip/generate")
+def generate_tip():
+    return agent_service.generate_tip_agent()
+
+
+@router.get("/tip/latest")
+def latest_tip():
+    return agent_service.get_latest_tip()

service/agent_service.py

@@ -0,0 +1,38 @@
+import json
+from typing import Dict, Any
+
+from langchain_core.messages import HumanMessage
+
+from agent.health import tip_agent
+
+memory_store: Dict[str, Any] = {
+    "articles": []
+}
+
+def generate_tip_agent():
+    try:
+        print("开始生成今日5篇健康科普文章")
+        resp = tip_agent.invoke({
+            "messages": [HumanMessage(content="请生成今日5篇健康科普文章")]
+        })
+        last_msg = resp["messages"][-1]
+        raw_text = last_msg.content.strip()
+
+        # 解析大模型返回的json字符串
+        articles = json.loads(raw_text)
+        # 写入内存缓存
+        memory_store["articles"] = articles
+        print("结束生成今日5篇健康科普文章")
+        return True
+    except json.JSONDecodeError as je:
+        print(f"[JSON解析错误] {str(je)}")
+        memory_store["articles"] = []
+        return False
+
+    except Exception as e:
+        print(f"\n[错误]: {str(e)}")
+        memory_store["articles"] = []
+        return False
+
+def get_latest_tip():
+    return memory_store["articles"]