cat-shark
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- Fastify + TypeScript，OpenAI 兼容接口对接 SiliconFlow - POST /ai/aggregate-report：残片聚合为学习报告（支持预期对比） - POST /ai/generate-mind-map：生成思维导图缩进大纲（与后端解析格式一致） - Key 从环境变量读取且日志脱敏，未配置时返回 503 由调用方降级 - prompt 模板集中管理，vitest 单元测试
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# lpt-ai
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LPT 学习进度跟踪系统的独立 AI 服务。将 LLM 相关能力从 Java 主服务中剥离，便于独立迭代、增加安全层与沙箱。
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## 能力
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| 端点 | 方法 | 说明 |
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|------|------|------|
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| `/health` | GET | 健康检查，返回 LLM 可用状态 |
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| `/ai/aggregate-report` | POST | 将学习残片聚合为学习报告 |
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| `/ai/generate-mind-map` | POST | 从报告/残片生成思维导图大纲 |
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## 快速开始
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```bash
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cp .env.example .env
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# 编辑 .env，填入 LLM_API_KEY
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npm install
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npm run dev
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```
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未配置 `LLM_API_KEY` 时服务可启动，但 AI 端点返回 503，由调用方（Java 后端）降级到内置规则。
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## 请求示例
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```bash
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curl -X POST http://localhost:5199/ai/aggregate-report \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"taskName": "Java 并发编程",
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"expectation": "理解线程池核心参数",
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"fragments": [
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{"content": "corePoolSize 是核心线程数，即使空闲也不回收"},
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{"content": "workQueue 满了之后才会创建超过 core 的线程"}
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]
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}'
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```
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## 架构位置
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```
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LPT 前端 (Vue) ──► LPT 后端 (Java/Spring Boot) ──► lpt-ai (TS/Fastify) ──► SiliconFlow API
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```
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Java 后端是唯一调用方；本服务不直接暴露给前端，不做鉴权（部署在内网）。
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## 后续规划
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- 输入内容安全过滤（Prompt 注入防护）
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- 输出审核
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- 多模型路由（按任务复杂度选择模型）
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- 用量与成本监控
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- SSE 流式输出
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