按需求对接llm模型，人工匹配角色关键词

src/api/service/text2videoService.ts

@@ -4,11 +4,11 @@
 import request from '@/api/request'
 
 export default {
-  submitGpt(prompt: string): Promise<string> {
+  submitGpt(prompt: string, llm: string = "gpt"): Promise<string> {
     if (!prompt) {
       return Promise.reject("输入不能为空");
     }
-    const post_data = { source_text: prompt, llm: 'tyqw' }
+    const post_data = { source_text: prompt, llm: llm }
     return request.post('/text2video/text2gpt', post_data)
       .then((res: any) => {
         // console.log(res);
@@ -21,7 +21,7 @@ export default {
       })
       .catch((err: any) => {
         console.log(err);
-        return Promise.reject("chatgpt通讯失败");
+        return Promise.reject("与LLM通讯失败");
       });
   },
 

src/views/home/index.vue

@@ -27,6 +27,16 @@ const form = reactive({
 const sd_prompt_prefix = default_data.sd_prompt_prefix;
 const sd_negative_prompt_prefix = default_data.sd_negative_prompt_prefix;
 
+const wenan_llm = "langchain"
+const wenan_llm_name = "baichuan2-7b"
+const role_llm = "langchain"
+const role_llm_name = "baichuan2-7b"
+const tuili_llm = "langchain"
+const tuili_llm_name = "baichuan2-7b"
+const fanyi_llm = "langchain"
+const fanyi_llm_name = "baichuan2-7b"
+
+
 onMounted(() => {
   // 初始化示例数据
   onChangeScreen(form.screen);
@@ -34,7 +44,7 @@ onMounted(() => {
 
 const onSubmitGpt = () => {
   text2videoService
-    .submitGpt(form.chatgpt_prompt)
+    .submitGpt(form.chatgpt_prompt, wenan_llm)
     .then((result: string) => {
       console.log(form.chatgpt_prompt);
       console.log(result);
@@ -68,19 +78,26 @@ const onAdaptRoles = async () => {
     要求：
     角色和角色关键词要对应。
     严格以如下格式返回：[{"角色":"","角色关键词":""}]`;
-    const keywords = await text2videoService.submitGpt(form.chatgpt_answer + "\n" + adapt_restrict);
+    const keywords = await text2videoService.submitGpt(form.chatgpt_answer + "\n" + adapt_restrict, role_llm);
     console.log(keywords)
     const keywords_obj = utils.formatJsonObj(keywords.replace(/```json/g, '').replace(/```/g, ''))
     console.log(keywords_obj)
     form.chatgpt_answer_roles = []
-    for (let item of keywords_obj) {
-      let newObjItem = {
-        "角色": JSON.stringify(item["角色"]).replace(/"/g, ''),
-        "角色关键词": JSON.stringify(item["角色关键词"]).replace(/"/g, '')
-      };
-      form.chatgpt_answer_roles.push(newObjItem);
+    if ('error' in keywords_obj) {
+      ElMessage({
+        message: "未解析到角色",
+        type: "error",
+      });
+    } else {
+      for (let item of keywords_obj) {
+        let newObjItem = {
+          "角色": JSON.stringify(item["角色"]).replace(/"/g, ''),
+          "角色关键词": JSON.stringify(item["角色关键词"]).replace(/"/g, '')
+        };
+        form.chatgpt_answer_roles.push(newObjItem);
+      }
+      console.log(form.chatgpt_answer_roles)
     }
-    console.log(form.chatgpt_answer_roles)
   } catch (error) {
     ElMessage({
       message: String(error),
@@ -127,7 +144,7 @@ const onAdapt = async () => {
   async function processScenes() {
     for (const item of form.adapt_result_json) {
       await onAdaptOne(item);
-      await delay(1000);
+      await delay(100);
       await onDrawOne(item);
     }
   }
@@ -164,25 +181,44 @@ const onAdaptOne = async (item: any) => {
     指令：
     请理解这个故事，针对其中的这个场景：“${item.场景描述}”，给出这个场景的：
     场景关键词（年代,空间,时间段,地理环境,天气,物品,人物,镜头角度）、
-    角色(从所有角色中选择本场景的角色)、
-    角色关键词（从所有角色中选择本场景的角色关键字，原样拷贝）。
+    角色(从所有角色中选择本场景的角色)。
     要求：
     角色和角色关键词要对应。
-    严格以如下格式返回：[{"场景关键词":"（多个词以逗号分隔）","角色":"（角色以逗号分隔）","角色关键词":"（分别给予对应角色的关键词，多个词以逗号分隔）"}]
+    严格以如下格式返回：[{"场景关键词":"（多个词以逗号分隔）","角色":"（角色以逗号分隔）"}]
     除了按格式返回的内容之外，不要添加其他的任何说明。`;
-    const keywords = await text2videoService.submitGpt("故事：\n" + form.chatgpt_answer + "\n所有角色：\n"+ JSON.stringify(form.chatgpt_answer_roles)+"\n" + adapt_restrict);
+    const keywords = await text2videoService.submitGpt("故事：\n" + form.chatgpt_answer + "\n所有角色：\n"+ JSON.stringify(form.chatgpt_answer_roles)+"\n" + adapt_restrict, tuili_llm);
     // console.log(keywords)
     const keywords_obj = utils.formatJsonObj(keywords.replace(/```json/g, '').replace(/```/g, ''))
     // console.log(keywords_obj)
-    item.场景关键词 = JSON.stringify(keywords_obj[0].场景关键词).replace(/"/g, '');
-    if (form.chatgpt_answer_roles.length === 0) {
-      // 总角色为空
-      item.角色 = '';
-      item.角色关键词 = '';
+    if ('error' in keywords_obj) {
+      ElMessage({
+        message: `分镜 ${item.编号} 推理关键词失败，请重试`,
+        type: "error",
+      });
     } else {
-      // 总角色不为空
-      item.角色 = JSON.stringify(keywords_obj[0].角色).replace(/"/g, '');
-      item.角色关键词 = JSON.stringify(keywords_obj[0].角色关键词).replace(/"/g, '');
+      item.场景关键词 = JSON.stringify(keywords_obj[0].场景关键词).replace(/"/g, '');
+      if (form.chatgpt_answer_roles.length === 0) {
+        // 总角色为空
+        item.角色 = '';
+        item.角色关键词 = '';
+      } else {
+        // 总角色不为空
+        // item.角色 = JSON.stringify(keywords_obj[0].角色).replace(/"/g, '');
+        // item.角色关键词 = JSON.stringify(keywords_obj[0].角色关键词).replace(/"/g, '');
+        const item_roles = JSON.stringify(keywords_obj[0].角色).replace(/"/g, '');
+        item.角色 = item_roles;
+        let role_kws = ""
+        const item_roles_arr = item_roles.split(/[，,]/);
+        item_roles_arr.forEach( one_item_role => {
+          // 人工指定角色关键词，包含则取
+          form.chatgpt_answer_roles.forEach(i => {
+            if (i["角色"].includes(one_item_role.trim()) || one_item_role.includes(i["角色"].trim())) {
+              role_kws = `${role_kws} 【${i["角色"]}：${i["角色关键词"]}】`
+            }
+          })
+        })
+        item.角色关键词 = role_kws;
+      }
     }
   } catch (error) {
     ElMessage({
@@ -214,7 +250,7 @@ const onDrawOne = async (item: any) => {
     const sd_describe = await text2videoService.submitGpt(
       `${temp_prompt}
       指令：
-      请理解以上内容，并返回一段英文的描述。`
+      请理解以上内容，并返回一段英文的描述。`, fanyi_llm
     );
     item.画面描述词 = sd_describe;
     const sd_prompt = item.画面描述词 + "," + sd_prompt_prefix;
@@ -380,14 +416,14 @@ const handleExceed: UploadProps['onExceed'] = (files) => {
         <el-input v-model="form.chatgpt_prompt" :autosize="true" type="textarea" />
       </el-form-item>
       <el-form-item>
-        <el-button type="primary" @click="onSubmitGpt">生成文案</el-button>
+        <el-button type="primary" @click="onSubmitGpt">生成文案（{{wenan_llm_name}}）</el-button>
       </el-form-item>
       <el-form-item label="文案">
         <el-input v-model="form.chatgpt_answer" :autosize="true" type="textarea" />
       </el-form-item>
       <!-- 角色 -->
       <el-form-item>
-        <el-button type="primary" @click="onAdaptRoles">推理所有角色</el-button>
+        <el-button type="primary" @click="onAdaptRoles">推理所有角色（{{role_llm_name}}）</el-button>
         <el-button plain @click="clean_roles">清空总角色列表</el-button>
       </el-form-item>
       <el-form-item label="角色">
@@ -406,7 +442,7 @@ const handleExceed: UploadProps['onExceed'] = (files) => {
       </el-form-item>
       <!-- 分镜 -->
       <el-form-item>
-        <el-button type="primary" @click="onAdapt">分镜、推理关键词、绘图</el-button>
+        <el-button type="primary" @click="onAdapt">分镜、推理关键词（{{tuili_llm_name}}）、翻译（{{fanyi_llm_name}}）、绘图</el-button>
       </el-form-item>
       <el-form-item label="分镜">
         <el-table :data="form.adapt_result_json" border style="width: 100%; z-index: calc(var(--el-table-index) -1)">
@@ -447,8 +483,8 @@ const handleExceed: UploadProps['onExceed'] = (files) => {
             </template> 
             -->
             <template v-slot="scope">
-              <div style="margin: 10px 0"><el-button type="primary" size="default" @click="onAdaptOne(scope.row)">重新推理<br />关键字</el-button></div>
-              <div style="margin: 10px 0"><el-button type="primary" size="default" @click="onDrawOne(scope.row)">重绘本镜</el-button></div>
+              <div style="margin: 10px 0"><el-button type="primary" size="default" @click="onAdaptOne(scope.row)">推理关键词</el-button></div>
+              <div style="margin: 10px 0"><el-button type="primary" size="default" @click="onDrawOne(scope.row)">翻译、绘图</el-button></div>
               <el-upload
                 class="upload-demo"
                 ref="upload"