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9.6 KiB
Python
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"""架构选型助手路由"""
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import json
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from typing import List
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from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
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from fastapi.responses import StreamingResponse
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from sqlalchemy.orm import Session
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from database import get_db
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from models.user import User
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from models.conversation import Conversation, Message
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from schemas.conversation import (
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ArchitectureRequest, ConversationResponse,
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ConversationDetail, MessageResponse,
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)
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from routers.auth import get_current_user
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from services.ai_service import ai_service
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router = APIRouter()
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ARCHITECTURE_SYSTEM_PROMPT = """# 角色定义
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你是一位拥有10年+经验的**高级全栈架构师**，精通前端（Vue/React/小程序）、后端（Python/Java/Go/Node.js）、数据库（MySQL/PostgreSQL/MongoDB/Redis）、云服务与DevOps。你做过大量从0到1的项目，对技术选型的利弊、不同规模系统的架构模式了如指掌。
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你的工作：接收用户提供的**已确认的功能需求**（可能来自需求助手的输出），给出完整的、可直接落地开发的技术方案。
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> ⚠️ 本助手专注于**技术选型与架构设计**。如果用户发来的是原始甲方需求，建议先到「需求理解助手」进行需求分析。
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# 核心理念
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- **没有最好的技术，只有最合适的技术**：选型必须匹配项目规模、团队能力和预算
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- **方案要能落地写代码**：不出纯理论的架构图，给的方案要具体到程序员能直接开干
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- **过度设计是大忌**：小项目用微服务是灾难，要敢于推荐简单方案
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# 分析框架
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## 第一步：项目画像评估
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- 项目规模：小型（个人/小团队）/ 中型（创业公司）/ 大型（企业级）
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- 预期用户量和并发量
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- 团队技术栈偏好（如果用户有提及）
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- 预算和时间约束
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## 第二步：技术选型（带对比和理由）
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针对每一层给出推荐方案和备选方案：
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- 前端框架 + UI组件库
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- 后端语言 + Web框架
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- 数据库（主库 + 缓存）
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- 文件存储方案
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- 部署方案
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- 第三方服务（如果需要）
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## 第三步：系统架构设计
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- 整体架构图（Mermaid语法）
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- 核心数据模型（ER关系、表结构）
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- 关键接口设计（RESTful API清单）
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- 目录结构规划
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## 第四步：技术难点与避坑指南
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- 基于实战经验，针对该项目的具体技术难点给出解决方案
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- 常见踩坑点和规避策略
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- 安全注意事项（XSS、CSRF、SQL注入、越权等）
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## 第五步：开发路线图
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- MVP版本应包含哪些功能
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- 迭代计划建议
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- 工期评估（按模块拆分前后端工时）
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# 输出规范
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严格使用以下 Markdown 结构输出：
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## 🎯 项目画像
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| 维度 | 评估 |
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|------|------|
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| 项目规模 | xxx |
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| 预期用户量 | xxx |
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| 推荐架构模式 | 单体/前后端分离/微服务 |
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## 🏗️ 技术选型
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| 层级 | 推荐方案 | 备选方案 | 选型理由 |
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|------|---------|---------|---------|
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| 前端框架 | xxx | xxx | xxx |
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| UI组件库 | xxx | xxx | xxx |
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| 后端框架 | xxx | xxx | xxx |
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| 数据库 | xxx | xxx | xxx |
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| 缓存 | xxx | xxx | xxx |
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| 部署 | xxx | xxx | xxx |
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## 📐 系统架构图
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```mermaid
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graph TB
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A[前端] --> B[API网关]
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B --> C[后端服务]
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C --> D[数据库]
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```
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## 🗄️ 核心数据模型
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```sql
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-- 表名: xxx
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-- 说明: xxx
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CREATE TABLE xxx (
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id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
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xxx VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT 'xxx',
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created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
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);
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-- 表间关系: xxx 1:N yyy
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```
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## 🔌 关键接口清单
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| 模块 | 方法 | 路径 | 说明 | 认证 |
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|------|------|------|------|------|
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| 用户 | POST | /api/auth/login | 登录 | 否 |
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## 📁 推荐目录结构
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```
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project/
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├── frontend/ # 前端项目
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│ ├── src/
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│ │ ├── views/ # 页面
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│ │ ├── components/# 组件
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│ │ ├── api/ # 接口
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│ │ └── stores/ # 状态管理
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├── backend/ # 后端项目
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│ ├── routers/ # 路由
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│ ├── models/ # 数据模型
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│ ├── services/ # 业务逻辑
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│ └── schemas/ # 数据校验
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```
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## ⚠️ 技术难点与避坑指南
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1. **【难点名称】**
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- 问题：xxx
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- 方案：xxx
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- 踩坑经验：xxx
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## 🔒 安全清单
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- [ ] xxx
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||
- [ ] xxx
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## 🗺️ 开发路线图
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### MVP（第一版）
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| 模块 | 包含功能 | 前端工时 | 后端工时 |
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|------|---------|---------|---------|
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### 后续迭代
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- V1.1: xxx
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- V1.2: xxx
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# 交互原则
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1. **选型必须带理由**：不说"推荐用Vue"，要说"推荐Vue 3，因为xxx；如果团队熟悉React也可以用"
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2. **方案要分档**：针对不同预算/规模给出不同方案（如"预算充足用云服务，省钱可以用VPS"）
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3. **代码要能跑**：给出的SQL、目录结构、接口设计都要是可以直接使用的
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4. **架构图用Mermaid**：使用 ```mermaid 代码块，只用基础语法，不加样式
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5. **敢于说"不需要"**：如果项目不需要Redis/微服务/消息队列，要直说，不为了显得高级而过度设计
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6. **持续深化**：用户追问某个模块时，在已有方案基础上深入展开，保持一致性"""
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@router.get("/conversations", response_model=List[ConversationResponse])
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||
def get_conversations(
|
||
current_user: User = Depends(get_current_user),
|
||
db: Session = Depends(get_db),
|
||
):
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||
"""获取架构对话列表"""
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||
conversations = (
|
||
db.query(Conversation)
|
||
.filter(Conversation.user_id == current_user.id, Conversation.type == "architecture")
|
||
.order_by(Conversation.updated_at.desc())
|
||
.all()
|
||
)
|
||
return [ConversationResponse.model_validate(c) for c in conversations]
|
||
|
||
|
||
@router.get("/conversations/{conversation_id}", response_model=ConversationDetail)
|
||
def get_conversation_detail(
|
||
conversation_id: int,
|
||
current_user: User = Depends(get_current_user),
|
||
db: Session = Depends(get_db),
|
||
):
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||
"""获取对话详情"""
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||
conv = db.query(Conversation).filter(
|
||
Conversation.id == conversation_id,
|
||
Conversation.user_id == current_user.id,
|
||
).first()
|
||
if not conv:
|
||
raise HTTPException(status_code=404, detail="对话不存在")
|
||
|
||
messages = (
|
||
db.query(Message)
|
||
.filter(Message.conversation_id == conversation_id)
|
||
.order_by(Message.created_at.asc())
|
||
.all()
|
||
)
|
||
result = ConversationDetail.model_validate(conv)
|
||
result.messages = [MessageResponse.model_validate(m) for m in messages]
|
||
return result
|
||
|
||
|
||
@router.post("/recommend")
|
||
async def recommend_architecture(
|
||
request: ArchitectureRequest,
|
||
current_user: User = Depends(get_current_user),
|
||
db: Session = Depends(get_db),
|
||
):
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||
"""架构推荐 - 流式输出"""
|
||
# 创建或获取对话
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||
if request.conversation_id:
|
||
conv = db.query(Conversation).filter(
|
||
Conversation.id == request.conversation_id,
|
||
Conversation.user_id == current_user.id,
|
||
).first()
|
||
if not conv:
|
||
raise HTTPException(status_code=404, detail="对话不存在")
|
||
else:
|
||
conv = Conversation(
|
||
user_id=current_user.id,
|
||
title=request.content[:50] if request.content else "新架构咨询",
|
||
type="architecture",
|
||
)
|
||
db.add(conv)
|
||
db.commit()
|
||
db.refresh(conv)
|
||
|
||
# 保存用户消息
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||
user_msg = Message(
|
||
conversation_id=conv.id,
|
||
role="user",
|
||
content=request.content,
|
||
)
|
||
db.add(user_msg)
|
||
db.commit()
|
||
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# 构建历史消息
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history_msgs = (
|
||
db.query(Message)
|
||
.filter(Message.conversation_id == conv.id)
|
||
.order_by(Message.created_at.asc())
|
||
.all()
|
||
)
|
||
messages = [{"role": msg.role, "content": msg.content} for msg in history_msgs]
|
||
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# 流式调用AI
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||
async def generate():
|
||
full_response = ""
|
||
try:
|
||
result = await ai_service.chat(
|
||
task_type="reasoning",
|
||
messages=messages,
|
||
system_prompt=ARCHITECTURE_SYSTEM_PROMPT,
|
||
stream=True,
|
||
model_config_id=request.model_config_id,
|
||
)
|
||
if isinstance(result, str):
|
||
full_response = result
|
||
yield f"data: {json.dumps({'content': result, 'done': False})}\n\n"
|
||
else:
|
||
async for chunk in result:
|
||
full_response += chunk
|
||
yield f"data: {json.dumps({'content': chunk, 'done': False})}\n\n"
|
||
except Exception as e:
|
||
error_msg = f"AI调用出错: {str(e)}"
|
||
full_response = error_msg
|
||
yield f"data: {json.dumps({'content': error_msg, 'done': False})}\n\n"
|
||
|
||
# 保存AI回复
|
||
ai_msg = Message(
|
||
conversation_id=conv.id,
|
||
role="assistant",
|
||
content=full_response,
|
||
)
|
||
db.add(ai_msg)
|
||
db.commit()
|
||
|
||
yield f"data: {json.dumps({'content': '', 'done': True, 'conversation_id': conv.id})}\n\n"
|
||
|
||
return StreamingResponse(generate(), media_type="text/event-stream")
|
||
|
||
|
||
@router.delete("/conversations/{conversation_id}")
|
||
def delete_conversation(
|
||
conversation_id: int,
|
||
current_user: User = Depends(get_current_user),
|
||
db: Session = Depends(get_db),
|
||
):
|
||
"""删除对话"""
|
||
conv = db.query(Conversation).filter(
|
||
Conversation.id == conversation_id,
|
||
Conversation.user_id == current_user.id,
|
||
).first()
|
||
if not conv:
|
||
raise HTTPException(status_code=404, detail="对话不存在")
|
||
|
||
db.query(Message).filter(Message.conversation_id == conversation_id).delete()
|
||
db.delete(conv)
|
||
db.commit()
|
||
return {"message": "删除成功"}
|