vrsub/nodes/vlm.py

"""VLM OCR 节点。

调用本地 Ollama 服务的多模态模型（默认 glm-ocr:latest）对图片做文字识别
（OCR），用于从视频帧中提取字幕文字，构建"真实音频 + 正确字幕"的测试数据。

与 llm-translate 节点相互独立：本节点只做视觉 OCR，不做翻译，避免把两类
职责混在一起。调用协议见 Ollama 官方文档：POST /api/chat。

请求约定（2026-08 调整，直接请求 API 版本）：
- 使用流式传输（stream=True），逐行接收生成内容，命中终止序列立即停止接收，
  避免模型重复循环时无限拉取输出；响应体整体受 5 秒截止时间约束。
- 采样 temperature 默认 0.3（可参数覆盖），并携带终止序列列表
  `["\n", "\n答", "答"]`（输出首个换行即停 + 阻止“答：”式重复循环）；
  模型生成遇到任一标记即停止。
- 每次调用整体超时 5 秒（timeout_seconds 参数 / VLM_TIMEOUT_SECONDS 环境变量），
  超过即终止，不再继续等待后续流式块。
"""

from __future__ import annotations

import base64
import json
import os
import re
import time
import urllib.error
import urllib.request
from pathlib import Path

from wov_sdk.models import InvokeRequest, InvokeResponse

# 终止序列列表：模型输出一旦出现任一标记（如换行 "\n"、"答"）立即停止生成
# （Ollama 的 stop 参数，同时作为流式读取时的本地截断标记）。
# 语义：输出第一个换行即停（单行字幕），"答" 系列阻止"答："式重复循环。
STOP_SEQUENCE = ["\n","\n答","答"]


def _default_host() -> str:
    """默认 Ollama 服务地址，可通过环境变量覆盖。"""
    return os.getenv("OLLAMA_HOST", "http://192.168.123.70:11434")


def _clean_ocr_text(content: str) -> str:
    """清洗模型输出：去掉 markdown 围栏与空行，只保留识别到的文字。

    glm-ocr 的自定义解析器会在识别文本后追加大量 ``` 围栏，必须剔除，
    否则会污染字幕文本。
    """
    lines: list[str] = []
    for line in content.splitlines():
        stripped = line.strip()
        # 整行只有反引号（可带语言标记，如 ```markdown）的围栏行丢弃。
        if re.fullmatch(r"`+[A-Za-z0-9]*", stripped):
            continue
        if stripped:
            lines.append(stripped)
    return "\n".join(lines)
# 标签提取正则：匹配 <gettext>...</gettext>（DOTALL 让 . 也能匹配换行）。
_GETTEXT_RE = re.compile(r"<gettext>(.*?)</gettext>", re.DOTALL)


def _extract_gettext(raw: str) -> str:
    """从模型输出中提取 <gettext></gettext> 标签内的内容。

    提示词要求模型用该标签包裹识别结果；模型未按格式输出（找不到标签）
    时回退返回原始文本，保持旧行为。多个标签只取第一个（防重复循环）。
    """
    match = _GETTEXT_RE.search(raw)
    if match is None:
        return raw
    return match.group(1)


def _truncate_at_stop(raw: str) -> str:
    """在最先命中的终止序列处截断文本。

    STOP_SEQUENCE 为终止序列列表（如 ["\n", "\n答", "答"]）：取最早出现的位置
    截断，返回截断后的文本；未命中任何序列时原样返回。
    """
    positions = [pos for seq in STOP_SEQUENCE if (pos := raw.find(seq)) != -1]
    if not positions:
        return raw
    return raw[: min(positions)]


def _consume_stream(response, deadline: float) -> str:
    """逐行读取流式响应，直到命中终止序列 / 流结束 / 超过截止时间。

    response 为 urllib 打开的响应对象，readline() 返回 bytes（每行一个
    Ollama 流式 JSON 块）。返回拼接后的原始文本（未清洗、未截断终止序列）。
    """
    parts: list[str] = []
    while True:
        # 每次调用整体 5 秒上限：超过立即终止，不再等待下一个流式块。
        if time.monotonic() >= deadline:
            raise TimeoutError("timed out")
        line = response.readline()
        if not line:
            # 流式输出正常结束（模型未发出终止序列，直接收完）。
            break
        chunk = json.loads(line.decode("utf-8"))
        message = chunk.get("message")
        if message is None:
            # done 行是流结束标记，可能不带 message；其余缺失视为格式错误。
            if chunk.get("done"):
                break
            raise KeyError("missing message in stream chunk")
        parts.append(str(message.get("content", "")))
        # 命中任一终止序列即停止接收后续内容（模型应已结束生成）。
        if any(seq in "".join(parts) for seq in STOP_SEQUENCE):
            break
        if chunk.get("done"):
            # 模型侧完成（未命中终止序列也自然结束）。
            break
    return "".join(parts)
def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
    """识别 image_uri 指向的图片中的文字，产物为 ocr.txt。

    参数：model（默认 glm-ocr:latest）、ollama_host、prompt、
    timeout_seconds（默认 5，每次调用整体上限）；均可通过环境变量
    VLM_MODEL / OLLAMA_HOST / VLM_TIMEOUT_SECONDS 覆盖。
    """
    image_uri = request.inputs.get("image_uri")
    if not image_uri:
        return InvokeResponse(status="failed", error="image_uri is required")

    image_path = Path(image_uri)
    # 文件不存在时提前失败，避免无谓的网络请求。
    if not image_path.is_file():
        return InvokeResponse(status="failed", error="image file not found")

    host = str(request.params.get("ollama_host") or _default_host())
    model = str(request.params.get("model") or os.getenv("VLM_MODEL", "glm-ocr:latest"))
    prompt = str(
        request.params.get("prompt")
        or os.getenv("VLM_PROMPT", "提取图像中的文字，不要描述图片中的内容")
    )
    timeout = float(
        request.params.get("timeout_seconds")
        or os.getenv("VLM_TIMEOUT_SECONDS", "5")
    )

    # 图片按 base64 随请求体发送（Ollama 多模态标准格式）。
    image_b64 = base64.b64encode(image_path.read_bytes()).decode("ascii")
    body = {
        "model": model,
        # 流式传输：逐行接收生成内容，命中终止序列或超时即停止。
        "stream": True,
        # keep_alive 让模型在服务端常驻，避免逐帧调用反复加载模型。
        "keep_alive": str(request.params.get("keep_alive", "5m")),
        # 采样选项：temperature 默认 0.3（可参数覆盖）；glm-ocr 在大图上有已知
        # 重复循环 bug，repeat_penalty 惩罚重复 token、num_predict 限制输出上限。
        "options": {
            "temperature": float(request.params.get("temperature", 0.3)),
            "repeat_penalty": float(request.params.get("repeat_penalty", 1)),
            "num_predict": int(request.params.get("num_predict", 256)),
        },
        # /api/chat 的输入结构：识别指令放系统提示词，用户消息只携带图片
        # （content 为空、images 传 base64，与 glm-ocr 期望结构一致）。
        "messages": [
            {"role": "system", "content": prompt},
            {"role": "user", "content": "", "images": [image_b64]},
        ],
        # 模型遇到任一终止序列即停止生成，遏制重复循环；同时作为流式读取截断点。
        "stop": STOP_SEQUENCE,
    }
    request_url = f"{host.rstrip('/')}/api/chat"
    http_request = urllib.request.Request(
        request_url,
        data=json.dumps(body).encode("utf-8"),
        headers={"Content-Type": "application/json"},
        method="POST",
    )
    try:
        # timeout 同时作用于连接与每次 socket 读取；deadline 保证整体 5 秒上限。
        deadline = time.monotonic() + timeout
        with urllib.request.urlopen(http_request, timeout=timeout) as response:
            raw = _consume_stream(response, deadline)
        # 终止序列可能随最后一个流式块一起返回，在最先命中的序列处截断再清洗。
        raw = _truncate_at_stop(raw)
        # 提取提示词约定的 <gettext> 标签内容；模型未按格式输出时回退原始文本。
        text = _clean_ocr_text(_extract_gettext(raw))
        output_dir = Path(request.output_dir)
        output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        output_path = output_dir / "ocr.txt"
        output_path.write_text(text + "\n", encoding="utf-8")
        return InvokeResponse(
            status="completed",
            outputs={"text": text, "text_uri": str(output_path)},
        )
    except (urllib.error.URLError, KeyError, ValueError, OSError) as exc:
        # 网络失败、响应格式异常、超时等统一转换为 failed 响应。
        return InvokeResponse(status="failed", error=str(exc))