# LLM 处理器模块技术文档

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# LLM 处理器模块（`llm_processor.py`）

本模块实现了基于 `BaseProcessor` 的三种不同模式的 LLM（大语言模型）请求处理器，支持流式、同步和异步调用方式。通过模板引擎动态生成请求配置，并结合 `LlmProxy` 系列代理类实现与 LLM 服务的交互。

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## 模块依赖

```python
import aiohttp
from aiohttp import web, BasicAuth
from aiohttp import client
from appPublic.dictObject import DictObject
from .llm_client import StreamLlmProxy, AsyncLlmProxy, SyncLlmProxy
from .baseProcessor import *
```

### 依赖说明：

- **`aiohttp`**：用于构建异步 Web 服务及发起 HTTP 客户端请求。
- **`web` / `BasicAuth` / `client`**：AIOHTTP 的核心组件，分别用于 Web 路由、认证和客户端操作。
- **`DictObject`**：来自 `appPublic.dictObject` 的字典封装类，将字典转换为可属性访问的对象。
- **`StreamLlmProxy`, `AsyncLlmProxy`, `SyncLlmProxy`**：LLM 请求代理类，分别处理流式、异步和同步响应。
- **`BaseProcessor`**：所有处理器继承的基础类，提供通用运行环境设置和资源管理能力。

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## 核心类概述

| 类名              | 功能描述 |
|-------------------|--------|
| `LlmProcessor`     | 流式 LLM 请求处理器，适用于需要实时返回生成内容的场景（如聊天流）。 |
| `LlmSProcessor`    | 同步式 LLM 请求处理器，等待完整响应后一次性返回结果。 |
| `LlmAProcessor`    | 异步非阻塞式 LLM 请求处理器，适用于后台任务或延迟响应场景。 |

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## 公共方法详解

### `@classmethod isMe(self, name)`

判断当前处理器是否匹配指定名称。

#### 参数：
- `name` (str): 请求路径中标识处理器类型的名称。

#### 返回值：
- `bool`: 若 `name` 匹配该处理器类型则返回 `True`。

> 所有子类均通过此方法注册自身处理器类型（`llm`, `llms`, `llma`）。

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### `async path_call(self, request, params={})`

从模板 URL 加载并渲染配置数据，解析为结构化对象。

#### 参数：
- `request` (`aiohttp.web.Request`)：当前 HTTP 请求对象。
- `params` (dict, optional)：额外传入的参数，用于模板渲染上下文。

#### 流程：
1. 设置运行环境（`set_run_env`）
2. 构造完整请求路径 URL
3. 获取运行命名空间 `run_ns`
4. 更新命名空间中的参数
5. 使用模板引擎（`tmpl_engine`）渲染远程模板内容
6. 解析 JSON 字符串为 `DictObject`

#### 返回值：
- `DictObject`：包含 LLM 配置信息的对象，如模型地址、参数、提示词等。

#### 示例输出结构（假设模板返回）：
```json
{
  "model": "gpt-4",
  "prompt": "你好，请介绍一下你自己。",
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 1024
}
```

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### `setheaders(self)`

占位方法，用于后续扩展自定义响应头设置。

> 当前为空实现（`pass`），可根据需求重写以添加 CORS、Content-Type 或其他头部字段。

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## 各处理器类详细说明

### 1. `LlmProcessor` —— 流式处理器

#### 处理器标识：
```python
@classmethod
def isMe(cls, name):
    return name == 'llm'
```

#### 方法：`async datahandle(request)`

执行流式 LLM 请求处理：

##### 步骤：
1. 调用 `path_call()` 获取配置对象 `d`
2. 创建 `StreamLlmProxy(self, d)` 实例
3. 发起流式请求：`await llm(request, self.run_ns.params_kw)`
4. 结果存入 `self.retResponse`（通常是一个 `StreamingResponse` 对象）

##### 特点：
- 支持逐块传输（chunked transfer），适合前端实时显示文本生成过程。
- 响应体不会被完全缓存，内存占用低。

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### 2. `LlmSProcessor` —— 同步处理器

#### 处理器标识：
```python
@classmethod
def isMe(cls, name):
    return name == 'llms'
```

#### 方法：`async datahandle(request)`

执行同步式 LLM 请求处理：

##### 步骤：
1. 调用 `path_call()` 获取配置对象 `d`
2. 创建 `SyncLlmProxy(self, d)` 实例
3. 发起同步请求并等待完整响应：`await llm(...)`
4. 结果存入 `self.content`（字符串或字典形式的结果）

##### 特点：
- 必须等待整个响应完成才返回。
- 适合对延迟不敏感但需获取完整结果的接口（如摘要生成、问答等）。

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### 3. `LlmAProcessor` —— 异步处理器

#### 处理器标识：
```python
@classmethod
def isMe(cls, name):
    return name == 'llma'
```

#### 方法：`async datahandle(request)`

执行异步非阻塞式 LLM 请求处理：

##### 步骤：
1. 调用 `path_call()` 获取配置对象 `d`
2. 创建 `AsyncLlmProxy(self, d)` 实例
3. 发起异步请求并获取响应：`await llm(...)`
4. 结果存入 `self.retResponse`

##### 特点：
- 可配合回调机制或消息队列使用。
- 不立即返回结果，常用于任务提交型 API。

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## 设计模式与架构思想

### 分层设计
- **路由识别层**：通过 `isMe()` 判断处理器类型。
- **配置加载层**：统一使用 `path_call()` 渲染模板获取 LLM 配置。
- **执行代理层**：解耦具体调用逻辑至 `LlmProxy` 系列类。
- **响应处理层**：根据模式决定如何构造最终响应。

### 模板驱动配置
所有 LLM 请求参数均由外部模板文件控制，支持动态变量注入（如用户输入、会话状态等），提升灵活性与安全性。

### 异步 I/O 支持
全栈异步设计，充分利用 `aiohttp` 和 `async/await` 特性，支持高并发场景下的高效处理。

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## 使用示例

假设存在以下模板 URL：`/templates/llm/chat.json.tmpl`

```jinja2
{
  "model": "qwen",
  "prompt": "用户: {{ query }}\\n助手:",
  "temperature": 0.8,
  "max_tokens": 512
}
```

当访问 `/llm/chat` 时：

- `LlmProcessor` 将启动流式对话；
- `LlmSProcessor` 将返回完整回答；
- `LlmAProcessor` 将异步提交任务并可能返回任务 ID。

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## 注意事项

1. **模板安全**：确保模板引擎对恶意输入进行过滤，防止 SSTI（服务器端模板注入）攻击。
2. **错误处理**：建议在 `datahandle` 中增加异常捕获逻辑，避免服务崩溃。
3. **性能调优**：`chunk_size = 40960` 可根据网络状况调整。
4. **认证支持**：可通过重写 `setheaders` 或扩展 `BaseProcessor` 添加身份验证逻辑。

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## 待优化建议

- 增加日志记录功能（如请求 ID、耗时统计）。
- 提供默认 `setheaders` 实现（如设置 `Content-Type: application/json`）。
- 支持更多 LLM 协议（OpenAI、Anthropic、Ollama 等）。
- 添加中间件支持（限流、缓存、审计等）。

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> 📝 **文档版本**：v1.0  
> 💡 **维护团队**：应用平台组  
> 🕒 **最后更新**：2025年4月5日