修改ollama api接口

AIGC/main.py

@@ -138,30 +138,42 @@ def run_webserver():
         log_level="info"
     )
 
-async def generateAIChat(prompt: str, websocket: WebSocket):
+async def generateAIChat(promptStr: str, websocket: WebSocket| None = None):
     #动态标识吗 防止重复输入导致的结果重复
     dynamic_token = str(int(time.time() % 1000)) 
-    prompt = f""" 
+    promptStr = f""" 
         [动态标识码:{dynamic_token}]
-    """ + prompt
-    logger.log(logging.INFO, "prompt:" + prompt)
+    """ + promptStr
+    logger.log(logging.INFO, "prompt:" + promptStr)
     starttime = time.time()
     receivemessage=[
-            {"role": "system", "content": prompt}
+            {"role": "system", "content": promptStr}
         ]
     try:
-        response = ollamaClient.chat(
+        # response = ollamaClient.chat(
+        #     model = args.model,
+        #     stream = False,
+        #     messages = receivemessage,
+        #     options={
+        #         "temperature": random.uniform(1.0, 1.5),
+        #         "repeat_penalty": 1.2,  # 抑制重复
+        #         "top_p": random.uniform(0.7, 0.95),
+        #         "num_ctx": 4096,           # 上下文长度
+        #         "seed": int(time.time() * 1000) % 1000000 
+        #     }
+        # )
+        response = ollamaClient.generate(
             model = args.model,
             stream = False,
-            messages = receivemessage,
+            prompt = promptStr,
             options={
                 "temperature": random.uniform(1.0, 1.5),
                 "repeat_penalty": 1.2,  # 抑制重复
                 "top_p": random.uniform(0.7, 0.95),
                 "num_ctx": 4096,           # 上下文长度
-                "seed": int(time.time() * 1000) % 1000000 
             }
         )
+
     except ResponseError as e:
         if e.status_code == 503:
             print("🔄 服务不可用，5秒后重试...")    
@@ -170,9 +182,11 @@ async def generateAIChat(prompt: str, websocket: WebSocket):
         print(f"🔥 未预料错误: {str(e)}")
         return await senddata(websocket, -1, messages=["未预料错误"])
     logger.log(logging.INFO, "接口调用耗时 :" + str(time.time() - starttime))
-    logger.log(logging.INFO, "AI生成" + response['message']['content'])
+    #aiResponse = response['message']['content']
+    aiResponse = response['response']
+    logger.log(logging.INFO, "AI生成" + aiResponse)
     #处理ai输出内容
-    think_remove_text = re.sub(r'<think>.*?</think>', '', response['message']['content'], flags=re.DOTALL)
+    think_remove_text = re.sub(r'<think>.*?</think>', '', aiResponse, flags=re.DOTALL)
     pattern = r".*<format>(.*?)</format>"  # .* 吞掉前面所有字符，定位最后一组
     match = re.search(pattern, think_remove_text, re.DOTALL)
     
@@ -220,29 +234,31 @@ if __name__ == "__main__":
     server_thread.daemon = True  # 设为守护线程（主程序退出时自动终止）
     server_thread.start()
 
-    ## Test
-    # generateAIChat(f"""
-    #     你是一个游戏NPC对话生成器。请严格按以下要求生成两个路人NPC（A和B）的日常对话：
-    #     1. 生成【2轮完整对话】，每轮包含双方各一次发言（共4句）
-    #     2. 对话场景：中世纪奇幻小镇的日常场景（如市场/酒馆/街道）
-    #     3. 角色设定：
-    #     - NPC A：随机职业（铁匠/农夫/商人/卫兵等）
-    #     - NPC B：随机职业（不同于A）
-    #     4. 对话要求：
-    #     * 每轮对话需自然衔接，体现生活细节
-    #     * 避免任务指引或玩家交互内容
-    #     * 结尾保持对话未完成感
-    #     5. 输出格式（严格遵循,）：
-    #     ---
-    #     A：[第一轮发言] 
-    #     B：[第一轮回应] 
-    #     A：[第二轮发言] 
-    #     B：[第二轮回应]
-    #     ---
-    #     """
-
-    # )
+    # Test
+    asyncio.run(
+          generateAIChat(promptStr = f"""
+        你是一个游戏NPC对话生成器。请严格按以下要求生成两个路人NPC（A和B）的日常对话：
+        1. 生成【2轮完整对话】，每轮包含双方各一次发言（共4句）
+        2. 对话场景：中世纪奇幻小镇的日常场景（如市场/酒馆/街道）
+        3. 角色设定：
+        - NPC A：随机职业（铁匠/农夫/商人/卫兵等）
+        - NPC B：随机职业（不同于A）
+        4. 对话要求：
+        * 每轮对话需自然衔接，体现生活细节
+        * 避免任务指引或玩家交互内容
+        * 结尾保持对话未完成感
+        5. 输出格式（严格遵循,）：
+        ---
+        A：[第一轮发言] 
+        B：[第一轮回应] 
+        A：[第二轮发言] 
+        B：[第二轮回应]
+        ---
+        """
+    )
 
+    )
+  
     try:
         # 主线程永久挂起（监听退出信号）
         while True: