初始化

llm/client.py

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+"""LLM 客户端抽象与工厂。
+
+支持 DeepSeek 和 Qwen（百炼），两者均为 OpenAI 兼容接口，共用 openai SDK。
+
+配置来源:
+    - .env → API Key / Base URL（密钥和地址）
+    - configs/system.yaml → provider / model / timeout / temperature（功能配置）
+"""
+
+import logging
+import os
+from dataclasses import dataclass
+from pathlib import Path
+
+import yaml
+from openai import AsyncOpenAI, OpenAI
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Provider 默认基址
+_DEEPSEEK_DEFAULT_BASE = "https://api.deepseek.com"
+_QWEN_DEFAULT_BASE = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
+
+# 默认模型
+_DEEPSEEK_DEFAULT_MODEL = "deepseek-chat"
+_QWEN_DEFAULT_MODEL = "qwen-plus"
+
+
+def _load_system_config() -> dict:
+    """加载 configs/system.yaml 中 llm 段配置。"""
+    config_path = Path("configs/system.yaml")
+    if config_path.exists():
+        try:
+            with open(config_path, encoding="utf-8") as f:
+                raw = yaml.safe_load(f)
+            return raw.get("llm", {})
+        except Exception:
+            logger.warning("加载 llm 配置失败，使用空配置")
+    return {}
+
+
+@dataclass
+class LLMConfig:
+    """LLM 调用配置（provider / model / api_key / base_url / 参数）。"""
+
+    provider: str             # "deepseek" / "qwen"
+    model: str
+    api_key: str
+    base_url: str
+    timeout_sec: float = 60.0
+    temperature: float = 0.1
+    max_tokens: int = 8192
+
+    def __post_init__(self) -> None:
+        if not self.api_key:
+            raise ValueError(f"LLM provider={self.provider} 的 API key 为空")
+
+
+def load_llm_config(
+    provider: str | None = None,
+    *,
+    model: str | None = None,
+) -> LLMConfig:
+    """根据配置文件构造 LLMConfig。
+
+    provider 为 None 时读 system.yaml llm.provider，默认 deepseek。
+    model 为 None 时读 system.yaml 中对应 provider 的 model。
+
+    Raises:
+        ValueError: API key 未配置
+    """
+    config = _load_system_config()
+    p = (provider or config.get("provider", "deepseek")).lower()
+
+    if p == "deepseek":
+        api_key = os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY", "")
+        base = os.environ.get("DEEPSEEK_BASE_URL", _DEEPSEEK_DEFAULT_BASE)
+        m = model or config.get("deepseek_model", _DEEPSEEK_DEFAULT_MODEL)
+    elif p in ("qwen", "dashscope"):
+        api_key = os.environ.get("QWEN_API_KEY") or os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY") or ""
+        base = os.environ.get("QWEN_BASE_URL", _QWEN_DEFAULT_BASE)
+        m = model or config.get("qwen_model", _QWEN_DEFAULT_MODEL)
+        p = "qwen"
+    else:
+        raise ValueError(f"未知 LLM provider: {p!r}，仅支持 deepseek / qwen")
+
+    if not api_key:
+        raise ValueError(
+            f"LLM provider={p} 的 API key 未配置，请检查 .env 中的 "
+            f"{'DEEPSEEK_API_KEY' if p == 'deepseek' else 'QWEN_API_KEY'}"
+        )
+
+    timeout = float(config.get("timeout_sec", 60.0))
+    temperature = float(config.get("temperature", 0.1))
+    max_tokens = int(config.get("max_tokens", 8192))
+
+    return LLMConfig(
+        provider=p,
+        model=m,
+        api_key=api_key,
+        base_url=base,
+        timeout_sec=timeout,
+        temperature=temperature,
+        max_tokens=max_tokens,
+    )
+
+
+def make_sync_client(config: LLMConfig) -> OpenAI:
+    """构造同步 OpenAI 客户端（指向 DeepSeek/Qwen 兼容端点）。"""
+    logger.info(
+        "初始化同步 LLM 客户端: provider=%s model=%s base_url=%s",
+        config.provider, config.model, config.base_url,
+    )
+    return OpenAI(
+        api_key=config.api_key,
+        base_url=config.base_url,
+        timeout=config.timeout_sec,
+    )
+
+
+def make_async_client(config: LLMConfig) -> AsyncOpenAI:
+    """构造异步 OpenAI 客户端（用于批处理高并发）。"""
+    logger.info(
+        "初始化异步 LLM 客户端: provider=%s model=%s base_url=%s",
+        config.provider, config.model, config.base_url,
+    )
+    return AsyncOpenAI(
+        api_key=config.api_key,
+        base_url=config.base_url,
+        timeout=config.timeout_sec,
+    )