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项目简介 项目名称: swl-douyin
项目简介: 一个基于 FastAPI 框架的网站后端，用于用户登录、文档上传、文档向量转换、抖音 API 获取用户信息、视频评论回复等功能。
项目结构如下：
api/ 目录下包含了一系列处理用户登录鉴权、上传文档、微信支付等相关功能的 Python 脚本。 douyin/ 目录下是与抖音 API 相关的接口，用于获取 access_token 和用户信息。 grpc_m/ 目录下为 gRPC 相关的客户端和服务端代码，其中微服务 VectorService 用于接收文档并将其转换为向量数据存储。
├── api │ ├── jwt.py │ ├── login.py │ ├── readme.md │ ├── swl.http │ ├── upload.py │ ├── weixin_pay.py ├── config.py ├── db │ ├── base.py │ ├── docs.py │ ├── engine.py │ ├── readme.md │ ├── user.py ├── douyin │ ├── access_token.py │ ├── user_info.py ├── grpc_m │ ├── client.py │ ├── send_data_to_vector.py │ ├── vector_service.proto │ ├── vector_service_pb2.py │ ├── vector_service_pb2_grpc.py ├── main.py ├── readme.md 项目功能:
用户通过抖音扫码登录 用户上传文档 将文档转换为向量 获取抖音用户公开信息 评论抖音视频
class Documents(SQLModel, table=True):
id: UUID4 = Field(default_factory=uuid.uuid1, primary_key=True,index=True) # 使用 UUID v1 作为主键
open_id: str = Field(foreign_key="useroauthtoken.open_id",index=True) # 关联到用户表的外键
path: str = Field(nullable=False) # 相对路径
status: int = Field(nullable=False) # 文档状态
update_time: datetime = Field(default_factory=datetime.now) # 创建时间、更新时间
__table_args__ = (UniqueConstraint('open_id', 'path', name='uq_documents'),)
如上向量文档数据库模型，用来存储用户自定义上传的文档，以便于后续向量化处理。 同时用户自己也有许多视频，我需要把视频也转化成文本，每一个视频 item_id ，对应一个文档 Documents.id ，并且进行向量化。 对于自定义文档和视频文本两者的数据关系，我应该如何定义表结构？ 如果自定义文档我假设有一个分类表，可以按不同文档分类：
class Categories(SQLModel, table=True):
id: UUID4 = Field(default_factory=uuid.uuid1, primary_key=True) # 使用 UUID v1 作为主键
open_id: str = Field(foreign_key="useroauthtoken.open_id",index=True) # 关联到用户表的外键
name: str = Field(default="default", index=True) # 分类的名称，添加索引以优化查询性能
update_time: datetime = Field(default_factory=datetime.now) # 创建时间、更新时间
# 添加联合唯一约束
__table_args__ = (UniqueConstraint('open_id', 'name', name='uq_open_id_ctname'),)
class DocumentCategories(SQLModel, table=True):
id: UUID4 = Field(foreign_key="documents.id",index=True, primary_key=True) # 关联到文档表的外键
category_id: UUID4 = Field(foreign_key="categories.id",index=True) # 关联到分类表的外键
__table_args__ = (UniqueConstraint('id', 'category_id', ),)
那么视频对应的一个文档，又该如何关联这些表结构或分类？给我最佳合理的程序设计、表结构设计架构。
级联数据结构
# Event: {'event': 'item_comment_reply', 'client_key': 'aw6aipmfdtplwtyq', 'from_user_id': '_000QadFMhmU1jNCI3JdPnyVDL6XavC70dFy', 'to_user_id': '_000LiV_o0FGKMwaZgqGMCvcVSf-UAnNU_kk', 'content': CommentContent, 'log_id': '20240227180303CB402D84F669A90052F5'}
# CommentContent: {"at_user_id":"","avatar":"https://p11.douyinpic.com/aweme/720x720/aweme-avatar/tos-cn-i-0813_66c4e34ae8834399bbf967c3d3c919db.jpeg?from=3782654143","comment_id":"@9VxS1/qCUc80K2etd8wkUc791mHpPPGEPZB1rgyvKVQRavj960zdRmYqig357zEBaMZS/8P5ZrVUQVC/27oJAA==","comment_user_id":"_000QadFMhmU1jNCI3JdPnyVDL6XavC70dFy","content":"测试","create_time":1709028183,"digg_count":0,"level":1,"nick_name":"程序员马工","parent_id":"@9VxS1/qCUc80K2etd8wkUc7912DgP/GCPpF2qwKuJ1YTb/X460zdRmYqig357zEBKzkoKYjBMUvl9Bs6h+CwYQ==","reply_comment_total":0,"reply_to_comment_id":"","reply_to_item_id":"@9VxS1/qCUc80K2etd8wkUc7912DgP/GCPpF2qwKuJ1YTb/X460zdRmYqig357zEBKzkoKYjBMUvl9Bs6h+CwYQ=="}
class CommentContent(SQLModel, table=True):
id: int = Field(primary_key=True)
at_user_id: Optional[str] = Field(default=None)
avatar: Optional[str] = Field(default=None)
# 该条评论的id
comment_id: Optional[str] = Field(default=None)
# 发评论的用户uid
comment_user_id: Optional[str] = Field(default=None)
# 评论内容
content: Optional[str] = Field(default=None)
# 该评论回复的总父级评论。也就是说在视频中直接看到的评论。
parent_id: Optional[str] = Field(default=None)
reply_comment_total: Optional[int] = Field(default=None)
reply_to_comment_id: Optional[str] = Field(default=None)
# 视频 id
reply_to_item_id: Optional[str] = Field(default=None)
nick_name: Optional[str] = Field(default=None)
event: "Events" = Relationship(back_populates="content", link_model=EventCommentLink)
class Events(SQLModel, table=True):
id: int = Field(default=None, primary_key=True)
event: str
client_key:str
# 发起评论的人，可以是自己，也可以是别人
from_user_id: str
# to_user_id 一直是自己的 open_id，你授权了思维链管理视频评论，订阅事件，当你自己的视频被评论时，to user 就是自己
to_user_id: str
# 使用 Relationship 定义与 CommentContent 的关系
content: Optional[CommentContent] = Relationship(back_populates="event", link_model=EventCommentLink)
log_id:str
class EventRepository(DouyinBaseRepository):
def __init__(self, engine=engine):
super().__init__(CommentContent, engine)
self.model:Events
def save_item_comment_reply(self, data:dict) -> Tuple[Events,CommentContent]:
with Session(self.engine) as session:
content = json.loads(data.pop("content"))
content_model = CommentContent(**content)
event_model = Events(**data)
event_model.content = content_model
session.add(event_model)
session.commit()
return event_model,content_model
上述模型是参考的 SQLmodel 官方的代码风格，定义了3个数据表，并用表关联的方式 save_item_comment_reply 存放数据。具体说明请看注释。 不过 parent_id 、 reply_to_comment_id 是两个复杂的字段， 假如用户在视频中发表了评论，这条评论视为根极评论假设 comment_id = 1，则 parent_id 是视频 id 也就是 reply_to_item_id, reply_to_comment_id='' ，因为仅仅是评论视频而没有产生回复。
如果 根极评论 comment_id = 1 被人评论，则产生子评论 comment_id = 2， parent_id 则变成 comment_id = 1 ，reply_to_comment_id='' ，因为仅仅是评论根极评论而没有产生回复。
如果子评论 comment_id = 2 被人回复，则产生新的评论数据 comment_id = 3 ， 因为在根极评论 comment_id = 1下的回复，父级 parent_id 仍然是 comment_id = 1 ，但是 reply_to_comment_id=comment_id = 2
基于以上逻辑，能否根据 comment_id 、parent_id 、 reply_to_comment_id 等这几个重要的字段递归查询发生了哪些对话。然后按照顺序返回对话内容
嵌套数据模型
示例数据： data = {'event': 'item_comment_reply', 'from_user_id': 'mg', 'to_user_id': 'wang', 'content': {data_content}...} data_content ={"comment_id":"@9VxS1","comment_user_id":"mg","content":"这是编程吗","parent_id":"video1","reply_comment_total":0,"reply_to_comment_id":"0","reply_to_item_id":"video1",nick_name":"程序员马工"}
假设有json 数据 data 里面有一个字段是 'content' ，它的字段是字典，如示例中的 data_content 。那么python SQLmodel 、SQLAlmodel 2.0 基于 PostgreSQL 是否支持这样的子嵌套数据库模型：
from sqlmodel import Field, SQLModel
from typing import Dict, Any
class Content(SQLModel):
comment_id: str
comment_user_id: str
content: str
parent_id: str
reply_comment_total: int
reply_to_comment_id: str
reply_to_item_id: str
nick_name: str
# 如果你希望这个模型也作为一个Pydantic模型进行验证，可以添加一个`__root__`字段
# 但这在作为数据库模型的一部分时通常是不必要的
#__root__: Dict[str, Any]
class EventData(SQLModel, table=True):
id: int = Field(default=None, primary_key=True)
event: str
from_user_id: str
to_user_id: str
content: Content = Field(sa_column_kwargs={'type': 'jsonb'}) # 使用PostgreSQL的JSONB类型
如果支持，给一个 session.add 示例
R
from sqlmodel import create_engine, Session
from your_module import EventData, Content # 假设EventData和Content是从你的模块中导入的
# 创建数据库引擎
engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost/dbname')
# 创建表（如果它们还不存在）
SQLModel.metadata.create_all(engine)
# 创建一个新的会话
with Session(engine) as session:
# 创建一个Content实例
content_data = Content(
comment_id="@9VxS1",
comment_user_id="mg",
content="这是编程吗",
parent_id="video1",
reply_comment_total=0,
reply_to_comment_id="0",
reply_to_item_id="video1",
nick_name="程序员马工"
)
# 创建一个EventData实例，并将Content实例赋值给它的content字段
event_data = EventData(
event="item_comment_reply",
from_user_id="mg",
to_user_id="wang",
content=content_data
)
# 将EventData实例添加到会话中
session.add(event_data)
# 提交会话以保存更改到数据库
session.commit()
# 会话在with块结束时自动关闭，不需要手动关闭
# 所有在会话中添加并提交的实例现在都应该已经保存到数据库中了
用户管理
项目简介 swl-douyin
你当前在 open-douyin 这个目录下面。这个项目是一个基于 Fastapi 框架的网站后端。用户实现授权第三方平台抖音登录，注册到我的网站中。网站包含了文档上传、删除文档、文档向量转换、抖音 API 获取用户信息、视频评论回复等的功能。
git ls-files .gitignore
api/jwt.py Fastapi 用户鉴权登录，扫码后会通过 jwt token 解析到用户的 open_id，查询 open_id 是否在数据库中，如果存在说明登录成功，允许用户访问后台数据
api/login.py 抖音扫码登录后，前端通过扫码结果的 code 信息请求 login 到这个端点上，然后 login.py 通过 code 访问 抖音 API 如果返回成功，则登录成功，并记录和返回携带用户 open_id 的 Token
api/comment.py 视频产生评论时，抖音向 Fastapi 后端服务器 post 请求的用户评论 webhook
api/readme.md ： 说明文档
api/upload.py 前端请求上传文件的路径
api/weixin_pay.py： 用户通过微信支付扫码充值。充值后才能使用网站的付费应用
config.py ： 本项目的配置文件
db/base.py ： 数据库增删改查基类
db/docs.py ： 用户上传的文档 docs 数据库模型定义，操作数据库的实现
db/engine.py 数据库引擎，用法： from db.engine import engine,create_all_table
db/readme.md 本目录的说明文档
db/user.py 用户登录的相关数据库定义和模型 class DouyinBaseRepository(BaseRepository):
def __init__(self, model: SQLModel, engine=engine):
super().__init__(model, engine)
def add_or_update(self, dict_data: dict) -> SQLModel:
class UserInfoRepository(DouyinBaseRepository):
def __init__(self, engine=engine):
super().__init__(UserInfo, engine)
self.model:UserInfo
Database manager class
class UserOAuthRepository(DouyinBaseRepository):
def __init__(self, engine=engine):
super().__init__(UserOAuthToken, engine)
self.model:UserOAuthToken
douyin/access_token.py 抖音 API 接口，请求用户 access_toekn ，用户获取抖音用户公开信息 async def get_access_token(code) async def refresh_access_token(refresh_token):
db/comment.py 抖音 API 接口，用户对自己的视频评论进行回复。 示例： async def reply_to_comment(open_id: str, access_token: str, content: str='', item_id:str='', comment_id='')
douyin/user_info.py 抖音 API 接口，获取抖音用户公开信息
grpc_m/client.py gRPC 客户端，用于将文档发送到我的另一个 微服务 vector server 并转换成向量数据存放在该服务中
grpc_m/send_data_to_vector.py 发送文档数据到向量服务器
grpc_m/vector_service.proto gRPC 协议
grpc_m/vector_service_pb2.py grpc_m/vector_service_pb2.pyi grpc_m/vector_service_pb2_grpc.py
main.py 主程序入口，已经完成代码
readme.md
现在 db 和 douyin 目录还是相对独立的，保持单一职责，没有太多耦合。可是当 comment 评论发生的时候，需要一系列复杂判断，例如向数据库 db 获取用户 id 等信息，从 id 中获取数据库用户文档元数据 docs ，回复 reply_to_comment 时还需要判断 access_token 是否过期，refresh_access_token还需要向db数据库查询。因此有了非常多的逻辑和耦合
因此我想新建一个文件： douyin/manage_user.py
python from db.user import UserInfo,UserOAuthRepository,UserOAuthToken,UserInfoRepository from db.docs import DocStatus,DocumentCategories,DocumentCategoriesRepository,Documents,DocumentBase,DocumentsRepository from douyin.access_token import get_access_token,refresh_access_token from douyin.comment import reply_to_comment
class UserManage:
def __init__(self, open_id) -> None:
self.open_id = open_id
def get_token_model(self) -> UserOAuthToken:
res = UserOAuthRepository().select(UserOAuthToken.open_id == self.open_id)
return res.first()
def get_info_model(self) -> UserInfo:
res = UserInfoRepository().select(UserInfo.open_id == self.open_id)
return res.first()
def get_access_token(self) -> str:
model = self.get_token_model()
return model.access_token
用来统一管理所有业务。 get_access_token 理应 自行判断 token过期，如果过期则自动刷新 access_token ，如果刷新 token 也过期，才需要提示错误。
这是 model ：
class UserOAuthToken(SQLModel, table=True):
id: Optional[int] = Field(primary_key=True)
access_token:str
expires_in: Optional[int] = None
open_id:str = Field(index=True)
refresh_expires_in: Optional[int] = None
refresh_token:str
scope: str
update_time: datetime = Field(default_factory=datetime.now) # 添加时间戳字段
__table_args__ = (UniqueConstraint('open_id'),)
expires_in int64 access_token 接口调用凭证超时时间，单位（秒)
refresh_expires_in int64 refresh_token 凭证超时时间，单位（秒)
refresh_access_token 函数正常示例：
{
"data": {
"description": "",
"error_code": 0,
"expires_in": "86400",
"refresh_token": "refresh_token"
},
"message": "success"
}
异常示例
{
"data": {
"description": "Parameter error",
"error_code": 2100005
},
"extra": {
"logid": "2020070614111601022506808001045D59",
"now": 1594015876138
}
}
我是否可以直接修改数据库字段 expire_in ，表明 token 过期时间？这样才能判断字段是否过期，如果需要，请帮我完成代码
## 项目简介 swl-douyin
你当前在 open-douyin 这个目录下面。这个项目是一个基于 Fastapi 框架的网站后端。用户实现授权第三方平台抖音登录，注册到我的网站中。网站包含了文档上传、删除文档、文档向量转换、抖音 API 获取用户信息、视频评论回复等的功能。
git ls-files
.gitignore
api/jwt.py
Fastapi 用户鉴权登录，扫码后会通过 jwt token 解析到用户的 open_id，查询 open_id 是否在数据库中，如果存在说明登录成功，允许用户访问后台数据
api/login.py
抖音扫码登录后，前端通过扫码结果的 code 信息请求 login 到这个端点上，然后 login.py 通过 code 访问 抖音 API 如果返回成功，则登录成功，并记录和返回携带用户 open_id 的 Token
api/readme.md ：
说明文档
api/swl.http
http 请求草稿
api/upload.py
前端请求上传文件的路径
api/weixin_pay copy.py
api/weixin_pay.py：
用户通过微信支付扫码充值。充值后才能使用网站的付费应用
config.py ：
本项目的配置文件
db/base.py ：
数据库增删改查基类
db/docs.py ：
用户上传的文档 docs 数据库模型定义，操作数据库的实现
db/engine.py
数据库引擎，用法： from db.engine import engine,create_all_table
db/readme.md
本目录的说明文档
db/user.py
用户登录的相关数据库定义和模型
douyin/access_token.py
抖音 API 接口，请求用户 access_toekn ，用户获取抖音用户公开信息
douyin/user_info.py
抖音 API 接口，获取抖音用户公开信息
grpc_m/client.py
gRPC 客户端，用于将文档发送到我的另一个 微服务 vector server 并转换成向量数据存放在该服务中
grpc_m/send_data_to_vector.py
发送文档数据到向量服务器
grpc_m/vector_service.proto
gRPC 协议
grpc_m/vector_service_pb2.py
grpc_m/vector_service_pb2.pyi
grpc_m/vector_service_pb2_grpc.py
main.py
主程序入口，已经完成代码
readme.md
在另一个微服务 LangChain 项目中 main.py 如下：
import os
import sys
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))
from concurrent import futures
import time
import grpc
import logging
import uuid
from db_vector.vector_for_douyin import save_user_doc_to_vector # 假设这里有必要的导入
from grpc_m import vector_service_pb2, vector_service_pb2_grpc
from config import MNT_DOUYIN_DATA
class VectorService(vector_service_pb2_grpc.VectorServiceServicer):
def SaveDocToVector(self, request, context):
category_id = request.category_id
user_doc_relative_path = request.user_doc_relative_path
mnt_user_docs_path = os.path.join(MNT_DOUYIN_DATA, user_doc_relative_path)
if not mnt_user_docs_path:
return vector_service_pb2.SaveDocToVectorResponse(status=vector_service_pb2.ErrorCode.MNT_DOUYIN_DATA_ERROR)
status = save_user_doc_to_vector(category_id, mnt_user_docs_path) # 这个函数需要根据实际情况来实现
return vector_service_pb2.SaveDocToVectorResponse(status=status)
def serve():
port = "18600"
server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=30))
vector_service_pb2_grpc.add_VectorServiceServicer_to_server(VectorService(), server)
server.add_insecure_port("0.0.0.0:" + port)
server.start()
print("Server started, listening on " + port)
server.wait_for_termination()
if __name__ == '__main__':
serve()
gRPC grpc_m/vector_service.proto 文件：
syntax = "proto3";
package grpc_m;
// 定义错误枚举类型
enum ErrorCode {
SUCCESS = 0;
DOC_CONVERT_ERROR = 1;
VECTOR_SERVER_ERROR = 2;
}
service VectorService {
rpc SaveDocToVector (SaveDocToVectorRequest) returns (SaveDocToVectorResponse) {}
}
message SaveDocToVectorRequest {
string category_id = 1;
string user_doc_relative_path = 2;
}
message SaveDocToVectorResponse {
ErrorCode status = 1;
}
具体逻辑：前端用户上传文档 网站后端服务 Fastapi 接收鉴权成功 - Fastapi 请求 LangChain 微服务将文档保存到向量数据库 - 前端用户发起文档对话 - 网站后端服务 Fastapi 接收鉴权成功 - 后端Fastapi请求 LangChain 微服务 进行向量相似度计算，文本片段组合成 prompt 请求 LLM api ，将 LLM 回复的结果给后端 - 后端服务 Fastapi将结果返回给前端用户
目前我已经完成了 api/upload.py 文档上传 - status = save_user_doc_to_vector(category_id, mnt_user_docs_path) 保存在向量 请在这两个微服务 Fastapi 后端和 LangChain 项目中，实现文档对话的代码，你会如何实现？包括在两个项目中的 shell 指令新建目录及文件发给我
项目架构建议
项目简介 swl-douyin
你当前在 open-douyin 这个目录下面。这个项目是一个基于 Fastapi 框架的网站后端。用户实现授权第三方平台抖音登录，注册到我的网站中。网站包含了文档上传、删除文档、文档向量转换、对话聊天测试的功能。
git ls-files .gitignore
api/jwt.py Fastapi 用户鉴权登录，扫码后会通过 jwt token 解析到用户的 open_id，查询 open_id 是否在数据库中，如果存在说明登录成功，允许用户访问后台数据
api/login.py 抖音扫码登录后，前端通过扫码结果的 code 信息请求 login 到这个端点上，然后 login.py 通过 code 访问 抖音 API 如果返回成功，则登录成功，并记录和返回携带用户 open_id 的 Token
api/readme.md ： 说明文档
api/swl.http http 请求草稿
api/upload.py 前端请求上传文件的路径
api/weixin_pay copy.py api/weixin_pay.py： 用户通过微信支付扫码充值。充值后才能使用网站的付费应用
config.py ： 本项目的配置文件
db/base.py ： 数据库增删改查基类
db/docs.py ： 用户上传的文档 docs 数据库模型定义，操作数据库的实现
db/engine.py 数据库引擎，用法： from db.engine import engine,create_all_table
db/readme.md 本目录的说明文档
db/user.py 用户登录的相关数据库定义和模型
douyin/access_token.py 抖音 API 接口，请求用户 access_toekn ，用户获取抖音用户公开信息
douyin/user_info.py 抖音 API 接口，获取抖音用户公开信息
grpc_m/client.py gRPC 客户端，用于将文档发送到我的另一个 微服务 vector server 并转换成向量数据存放在该服务中
grpc_m/send_data_to_vector.py 发送文档数据到向量服务器
grpc_m/vector_service.proto gRPC 协议
grpc_m/vector_service_pb2.py grpc_m/vector_service_pb2.pyi grpc_m/vector_service_pb2_grpc.py
main.py 主程序入口
readme.md
在另一个微服务 vector 项目中主文件如下：
python
import os
import sys
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(file)))
from concurrent import futures
import time
import grpc
import logging
import uuid
from db_vector.vector_for_douyin import save_user_doc_to_vector # 假设这里有必要的导入
from grpc_m import vector_service_pb2, vector_service_pb2_grpc
from config import MNT_DOUYIN_DATA
class VectorService(vector_service_pb2_grpc.VectorServiceServicer):
def SaveDocToVector(self, request, context):
category_id = request.category_id
user_doc_relative_path = request.user_doc_relative_path
mnt_user_docs_path = os.path.join(MNT_DOUYIN_DATA, user_doc_relative_path)
if not mnt_user_docs_path:
return vector_service_pb2.SaveDocToVectorResponse(status=vector_service_pb2.ErrorCode.MNT_DOUYIN_DATA_ERROR)
status = save_user_doc_to_vector(category_id, mnt_user_docs_path) # 这个函数需要根据实际情况来实现
return vector_service_pb2.SaveDocToVectorResponse(status=status)
def serve():
port = "18600"
server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=30))
vector_service_pb2_grpc.add_VectorServiceServicer_to_server(VectorService(), server)
server.add_insecure_port("0.0.0.0:" + port)
server.start()
print("Server started, listening on " + port)
server.wait_for_termination()
if name == 'main':
serve()
swl-douyin 向 vector 向量服务器发起请求，调用 SaveDocToVector 将文档保存到向量服务器，然后向量服务器返回向量数据库的有关 id 等信息，现在 swl-douyin 可以根据自己的向量文档与 LLM 大模型对话，我是通过 API 的方式调用 LLM 模型基于LangChain 框架，我是否新建另一个微服务称为 LangChain-LLM ，来对 vector 微服务发起请求然后返回进行文档对话聊天，还是应该跟 vector 向量服务器用的是同一个微服务？因为 vector 本质上也是调用了 LangChain 的内置库来做文本向量转换的。
我的设想： 前端用户上传文档 网站后端服务 Fastapi 接收鉴权成功 - Fastapi 请求 vector 微服务将文档保存到向量数据库 - 前端用户发起文档对话 - 网站后端服务 Fastapi 接收鉴权成功 - 后端Fastapi请求 LangChain-LLM 微服务 - LangChain-LLM微服务 请求 vector 进行向量相似度计算，并返回文本片段 - LangChain-LLM 微服务收到文本片段组合成 prompt - LangChain-LLM 微服务请求 LLM api - LangChain-LLM 微服务将返回的结果返回给后端 - 后端服务 Fastapi将结果返回给前端用户
另一个设想是不需要 LangChain-LLM 微服务，而是使用 vector 微服务，向量计算向量搜素和LLM请求都作为一个项目整体。
我的上述文档目录和项目架构是否合理？给我改进的建议
# 回复评论事件
你当前在 open-douyin 这个目录下面。这个项目是一个基于 Fastapi 框架的网站后端。用户实现授权第三方平台抖音登录，注册到我的网站中。网站包含了文档上传、删除文档、文档向量转换、抖音 API 获取用户信息、视频评论回复等的功能。
git ls-files
.gitignore
api/jwt.py
Fastapi 用户鉴权登录，扫码后会通过 jwt token 解析到用户的 open_id，查询 open_id 是否在数据库中，如果存在说明登录成功，允许用户访问后台数据
api/login.py
抖音扫码登录后，前端通过扫码结果的 code 信息请求 login 到这个端点上，然后 login.py 通过 code 访问 抖音 API 如果返回成功，则登录成功，并记录和返回携带用户 open_id 的 Token
api/readme.md ：
说明文档
api/swl.http
http 请求草稿
api/upload.py
前端请求上传文件的路径
api/weixin_pay copy.py
api/weixin_pay.py：
用户通过微信支付扫码充值。充值后才能使用网站的付费应用
config.py ：
本项目的配置文件
db/base.py ：
数据库增删改查基类
db/docs.py ：
用户上传的文档 docs 数据库模型定义，操作数据库的实现
db/engine.py
数据库引擎，用法： from db.engine import engine,create_all_table
db/readme.md
本目录的说明文档
db/user.py
用户登录的相关数据库定义和模型
douyin/access_token.py
抖音 API 接口，请求用户 access_toekn ，用户获取抖音用户公开信息
douyin/user_info.py
抖音 API 接口，获取抖音用户公开信息
grpc_m/client.py
gRPC 客户端，用于将文档发送到我的另一个 微服务 vector server 并转换成向量数据存放在该服务中
grpc_m/send_data_to_vector.py
发送文档数据到向量服务器
grpc_m/vector_service.proto
gRPC 协议
grpc_m/vector_service_pb2.py
grpc_m/vector_service_pb2.pyi
grpc_m/vector_service_pb2_grpc.py
main.py
主程序入口，已经完成代码
readme.md
帮我在 douyin/comment.py 写一个向抖音 API 发起回复视频评论的函数，以供给别的任务调用：
curl --location --request POST 'https://open.douyin.com/item/comment/reply/?open_id=43eae150-12eb-4035-8d40-3f9a2bfcdf4e' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'access-token: act.0308b91b5f4858eedd25b827fa7ed69ewKUKlr2o6b9zZOe17m4iKlMyZjJB' \
--data-raw '{
"content": "评论",
"item_id": "@9VwW0qOBUN9mJyD3bNxvGc791GLuPPGFOJx4rQOvLVAXbvj+60zdRmYqig357zEBXe9yX1kW9iI9RBd5IYhjRg==",
"comment_id": "@9VwW0qOBUN9mJyD3bNxvGc791GLuP/mAOZ1yqQmlK1QQbfX460zdRmYqig357zEBlemy4tGnuHCtvx71JWmUEw=="
}'
在另一个文件的 task 中，我可以这样调用：
async def comment_respone_task(data):
comment_data = {
"comment_id": data.get("content").get("comment_id"),
"content": data.get("content").get("content"),
"from_user_id": data.get("from_user_id"),
"reply_to_item_id": data.get("content").get("reply_to_item_id"),
}
comment_model:Comment = CommentRepository().add_or_update(Comment(**comment_data))
res = CategoriesRepository().select(Categories.open_id == comment_data.get("from_user_id"))
categ:Categories = res.first()
if categ:
res = await langchain_chat(categ.id, comment_data.get("content"))
# 以下是向抖音发起评论的请求
else:
logger.error(f"can not find {comment_data.get("from_user_id")} in CategoriesRepository")
comment_model.status = CommentStatus.ERROR
CommentRepository().add_or_update(comment_model)
请问 Fastapi 是否支持创建异步 client 让 douyin/comment.py 文件请求？如果不支持则使用 httpx
接收评论事件
你当前在 open-douyin 这个目录下面。这个项目是一个基于 Fastapi 框架的网站后端。用户实现授权第三方平台抖音登录，注册到我的网站中。网站包含了文档上传、删除文档、文档向量转换、抖音 API 获取用户信息、视频评论回复等的功能。
git ls-files
.gitignore
api/jwt.py
Fastapi 用户鉴权登录，扫码后会通过 jwt token 解析到用户的 open_id，查询 open_id 是否在数据库中，如果存在说明登录成功，允许用户访问后台数据
api/login.py
抖音扫码登录后，前端通过扫码结果的 code 信息请求 login 到这个端点上，然后 login.py 通过 code 访问 抖音 API 如果返回成功，则登录成功，并记录和返回携带用户 open_id 的 Token
api/readme.md ：
说明文档
api/swl.http
http 请求草稿
api/upload.py
前端请求上传文件的路径
api/weixin_pay copy.py
api/weixin_pay.py：
用户通过微信支付扫码充值。充值后才能使用网站的付费应用
config.py ：
本项目的配置文件
db/base.py ：
数据库增删改查基类
db/docs.py ：
用户上传的文档 docs 数据库模型定义，操作数据库的实现
db/engine.py
数据库引擎，用法： from db.engine import engine,create_all_table
db/readme.md
本目录的说明文档
db/user.py
用户登录的相关数据库定义和模型
douyin/access_token.py
抖音 API 接口，请求用户 access_toekn ，用户获取抖音用户公开信息
douyin/user_info.py
抖音 API 接口，获取抖音用户公开信息
grpc_m/client.py
gRPC 客户端，用于将文档发送到我的另一个 微服务 vector server 并转换成向量数据存放在该服务中
grpc_m/send_data_to_vector.py
发送文档数据到向量服务器
grpc_m/vector_service.proto
gRPC 协议
grpc_m/vector_service_pb2.py
grpc_m/vector_service_pb2.pyi
grpc_m/vector_service_pb2_grpc.py
main.py
主程序入口，已经完成代码
readme.md
现在我新建了一个 api/webhook.py ：
import json
import hashlib
import hmac
from fastapi import FastAPI,APIRouter, File, HTTPException, Depends, Request,Header, UploadFile
from fastapi.responses import JSONResponse
from fastapi.security import HTTPBearer, HTTPAuthorizationCredentials
from config import logger,CLIENT_KEY
webhook_route = APIRouter()
@webhook_route.post("/webhook")
async def webhook(request: Request):
data = await request.json()
signature = request.headers.get('X-Douyin-Signature')
bytes = request.body()
logger.info(f"{bytes} {signature}")
verify = verify_signature(request.body(), signature, CLIENT_KEY)
logger.info(f"{verify}")
# 验证签名
# if not verify_signature(request.body(), signature, CLIENT_KEY):
# raise HTTPException(status_code=403, detail="Invalid signature")
event = data.get("event")
# 处理验证请求
if event == "verify_webhook":
challenge = data.get("content").get("challenge")
return JSONResponse(content={"challenge": challenge})
handle_event(data)
# 处理其他类型的消息
client_key = data.get("client_key")
from_user_id = data.get("from_user_id")
content = data.get("content")
log_id = data.get("log_id")
# 在这里添加处理不同类型消息的逻辑
# ...
# 返回成功的响应
return JSONResponse(status_code=200, content={"message": "success"})
async def handle_event(data:dict):
pass
抖音会对 /webhook post 如下信息：
{
"event": "item_comment_reply",
"from_user_id": "",
"to_user_id": "",
"client_key": "",
"content": {}
}
其中 "content" 的内容为字典，内容示例如下：
{
"comment_id":"", //评论id
"comment_user_id", //发评论的用户uid
"content":, //评论内容
"create_time":123123, //评论创建时间（秒级时间戳）
"digg_count":0, //该评论的点赞量
"reply_comment_total":1, //该评论下的回复评论量
"reply_to_comment_id":"", //该评论回复的上一级评论的评论id
"reply_to_item_id":"@9VxT0uuFWsE7M3Koc4olFM791WbsNPGKOp1wrgiiJ1ERbfD060zdRmYqig357zEB1tSgbExoci7R0e1yFxAIMw==",//该评论回复的视频id
"at_user_id": "", //评论@的用户uid
"avatar": "https://uuue/ehdne",
"nick_name": "xiaoming"
}
简要流程说明： 接收并验证 Webhook 请求：
首先，验证请求的签名以确保其来自抖音服务器。 解析请求体，获取事件类型和相关数据。 处理特定事件：
对于 item_comment_reply 事件，提取所需的字段，如 comment_id、content、from_user_id 和 reply_to_item_id。 数据存储与状态标记：
将提取的数据存储到数据库中，同时标记一个状态字段，例如 processing，表示该评论正在处理中。 存储时，可以考虑使用事务来确保数据的一致性。 异步处理：
使用 FastAPI 的后台任务功能（如依赖于 Celery 的任务队列）异步处理评论内容。这样可以避免阻塞 webhook 端点。 在后台任务中，可以将评论内容发送给 AI 大模型或其他微服务进行处理。 处理完成后的操作：
一旦 AI 大模型或其他微服务处理完成，更新数据库中的状态字段，例如设置为 processed。 同时，存储处理结果或相关标识。 回复抖音 API：
根据处理结果，使用适当的逻辑构造回复内容。 通过调用抖音 API 发送回复评论的请求。注意，这一步可能需要处理 API 调用的结果，例如检查是否成功发送了回复。
我想把收到的用户评论 "comment_id" 和 "content" 、"from_user_id" "reply_to_item_id" 取出来，进行后续处理。因为知道这几个参数才能准确定位是哪一个用户、哪一条视频、哪一条评论。随后我可能会根据 content 发送给 AI 大模型或者其他微服务，进行一系列计算和处理。最终处理完成后，会将之前得到的参数请求给 抖音 API ，回复该条视频的评论信息。 我的思路看看是否正确：并完成功能：
- handle_event 中根据消息类型建立一个 task ，例如 item_comment_reply 创建一个处理评论的 task
- 处理评论的 task 中，需要将参数保存到数据库
- SQLmodel 定义数据表 comment ，使用一个接口将数据存放到数据库
- ... 请完成相应的示例代码
抖音 webhook
用户在抖音生活服务内的数据变更时，可通过 webhook 的方式将消息推送给开发者，开发者可以根据需要订阅不同消息。消息仅包含基本的信息，如需要查询详细数据，可在收到消息后主动调用相关接口获取明细数据。 注意事项： 目前仅支持同一个应用配置一个接收消息地址，开发者需根据event字段区分消息类型对content内容进行不同的处理。 前三步参考文档技术服务商接入指南和自研开发者接入指南。 第四步提供的消息地址需满足抖音侧请求验证功能，才能配置成功。 抖音侧发送的 POST 验证请求示例如下：
{ "event": "verify_webhook", "client_key": "", "content": { "challenge": 12345 } }
当开发者收到抖音的验证请求时，需要解析出 challenge 值，并立即返回该 challenge 值作为响应。需要注意，返回内容需要放入响应的 Body 里，不能直接返回；并且返回内容为 text 格式的 json 数据。响应示例如下：
{ "challenge": 12345 }
当 推送事件不是 verify_webhook 时： HTTP method POST Msg-Id ：同一实体下同一action的msg_id相同，服务商可根据msg_id对于消息去重 X-Douyin-Signature： 抖音侧签名，服务商可根据签名判断该消息是否来自抖音开放平台 Content-Type： 固定值application/json
请求体字段 event 消息类型，用于区分各类消息
client_key 对应服务商平台或开发者平台中的APPID，应用ID
from_user_id 标识用户身份的openId，同一用户在不同的APPID中openId不相同
content 消息内容，根据需要解析消息内容，不同类型的消息内容不同
log_id 抖音内部日志id，可提供给抖音方便排查问题
请求体示例
{
"event": "life_trade_order_notify",
"client_key": "axxxxxxxxxxxxx",
"from_user_id": "f6e35c98-1e53-4943-ad6d-f476f869de",
"content": "{\"action\": \"pay_success\",\"msg_time\": 1665991178,\"order\": {\"order_id\": \"123\",\"pay_amount\": 1, \"original_amount\": 1, \"account_id\": \"123\",\"create_time\": 1665991178,\"pay_time\": 1665991178}}",
"log_id": "202210101930530102281180650970B5AF"
}
验签方式 用户可通过请求头中的 X-Douyin-Signature 字段判断该消息是否来自抖音开放平台。 抖音服务端会将应用的 AppSecret 和消息体使用 sha1 哈希作为 X-Douyin-Signature 的 value。开发者可以自行使用 AppSecret 和收到的消息体进行 sha1 哈希，与该请求头进行比对，确认消息推送请求来自抖音。 java 版验签 demo
import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils; // sha1算法库
// 获取消息中body
String str, wholeStr = "";
try{
BufferedReader br = re.getReader();
while((str = br.readLine()) != null){
wholeStr += str;
}
} catch (Exception e){
log.warn("获取请求内容失败");
}
// 获取请求头中的加签信息
String signature = re.getHeader("X-Douyin-Signature");
String data = appSecret + wholeStr;
String sign = DigestUtils.sha1Hex(data);
if(!sign.equals(signature)){
log.error("验签失败");
}
响应内容 开发者收到消息推送后，http code 响应 200 且响应时间小于 3s，抖音侧即认为推送成功。
若开发者 http 响应 code 非 200 或响应时间超过 3s，抖音侧会间隔 500ms 发起重试，最大重试次数为 3 次。
抖音侧收到成功请求时也可能会继续重复推送，请务必使用请求头中 Msg-Id 进行消息去重处理。
上述是抖音官方事件订阅的文档说明，你作为一个开发者，需要完成上述所需功能，并成功订阅事件通知。当前路径 api 目录中，是 Fastapi 框架下的项目 endpoint 路径，你需要用 shell 指令创建相关文件，然后完成 py 代码：
from fastapi import FastAPI,APIRouter, File, HTTPException, Depends, Request,Header, UploadFile
from fastapi.responses import JSONResponse
from fastapi.security import HTTPBearer, HTTPAuthorizationCredentials
from config import logger,CLIENT_KEY
webhook_route = APIRouter()
@webhook_route.post("/webhook")
async def webhook(request: Request):
data = await request.json()
signature = request.headers.get('X-Douyin-Signature')
logger.info(f"{request.headers}")
logger.info(f"{data}")