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2025-10-12 17:59:59 +08:00

12 KiB

Raw Blame History

以下是针对您提供的 JavaScript 代码编写的 Markdown 格式技术文档，结构清晰、注释完整，适用于前端开发团队或项目维护者使用。

📘 `bricks.LlmIO` 模块技术文档

基于 bricks.js 框架实现的多模型大语言模型（LLM）交互系统
支持流式响应、文本转语音（TTS）、用户反馈评分等功能

🔧 模块结构概览

bricks = window.bricks || {}
bricks.LlmMsgAudio     // 音频播放与流式消息处理
bricks.ModelOutput     // 模型输出 UI 组件
bricks.LlmModel        // 单个 LLM 模型控制器
bricks.LlmIO           // 主控容器：管理输入、多个模型和输出展示

所有组件均继承自 bricks.js 提供的基础 UI 类（如 VBox, HBox, JsWidget 等），并支持动态构建、事件绑定和异步数据流处理。

1. `bricks.LlmMsgAudio` —— 流式音频消息处理器

功能说明

用于处理来自后端的流式文本响应，并根据标点符号分段发送至音频播放器。自动检测语言以适配中英文标点。

继承关系

class LlmMsgAudio extends bricks.UpStreaming

构造函数：`constructor(opts)`

参数	类型	描述
`opts`	Object	传递给父类的配置项

初始化字段：

this.olddata: 上一次接收到的数据（用于增量比较）
this.data: 当前累积的完整文本
this.cn_p: 中文标点符号数组 [“。”,”，”,”！”,”？”,”\n”]
this.other_p: 英文标点符号数组 [“.”,”,”,”!”, “?”, “\n”]
this.audio: 实例化的音频播放器（通过 AudioPlayer({}) 创建）

方法列表

✅ `detectLanguage(text)` → `String`

尝试使用浏览器内置的 Intl.LocaleDetector 推测文本语言。

返回示例：'zh', 'en'
若失败则返回 '未知'

⚠️ 注意：Intl.LocaleDetector 并非所有浏览器都支持，需注意兼容性降级处理。

✅ `send(data)` → `void`

接收增量数据并进行分句处理，将已完成句子通过 super.send() 发送。

工作流程：

计算新增部分：newdata = data.slice(this.olddata.length)
更新历史数据缓存
调用 detectLanguage(this.data) 判断语言
使用对应标点分割成句子数组（过滤空字符串）
将除最后一句外的所有完整句子发送出去
保留最后未完成句在 this.data 中等待下一批数据

💡 示例：
输入 "你好！今天天气" → 输出 "你好!"，缓存 "今天天气"

✅ `async go()` → `Promise<Response>`

调用父类 go() 获取最终响应，并设置音频源为该响应内容。

await super.go(); 
this.audio.set_source_from_response(resp);

通常用于非流式场景下的 TTS 音频播放。

2. `bricks.ModelOutput` —— 模型输出 UI 控件

功能说明

显示单个模型的输出结果，包含图标、加载动画、内容区域及满意度评价功能。

继承关系

class ModelOutput extends bricks.VBox

构造函数：`constructor(opts)`

属性	类型	必填	默认值	说明
`modelname`	String	是	-	显示的模型名称
`icon`	URL/String	否	`llm.svg`	自定义图标路径
`response_mode`	String	否	-	可选 `'stream'`, `'sync'`, `'async'`
`estimate_url`	URL	否	-	用户反馈提交地址

内部组件初始化：

img: 模型图标 SVG
content: 主体 HBox 容器
run: 加载动画组件（BaseRunning）
filler: 实际内容显示区（LlmOut 组件）
estimate_w: 满意度打分组件（点赞/踩）

核心方法

✅ `build_estimate_widgets()` → `void`

创建“结果满意吗？”评分控件（仅当 estimate_url 存在时）。

包含：

文本提示：“结果满意吗？”
👍 点赞图标（绑定 estimate_llm(1)）
👎 点踩图标（绑定 estimate_llm(-1)）

初始状态为隐藏（.hide()），可在完成后显示。

✅ `async estimate_llm(val, event)` → `Promise<void>`

用户点击点赞/点踩时触发，向服务端上报评分。

请求参数：

{
  "widgettype": "urlwidget",
  "options": {
    "url": this.estimate_url,
    "params": {
      "logid": this.logid,
      "value": val  // 1 或 -1
    }
  }
}

执行后禁用评分按钮防止重复提交。

✅ `async update_data(data)` → `Promise<void>`

更新模型输出内容。

移除加载动画 run
调用 filler.update(data) 渲染内容
支持流式逐步更新

✅ `finish()` → `void`

生命周期钩子，当前无实际逻辑，可扩展。

3. `bricks.LlmModel` —— 单个 LLM 模型控制器

功能说明

封装一个 LLM 模型的行为逻辑，包括请求发送、格式化、响应处理等。

继承关系

class LlmModel extends bricks.JsWidget

构造函数：`constructor(llmio, opts)`

参数	类型	说明
`llmio`	LlmIO 实例	上层控制容器引用
`opts`	Object	模型配置对象

配置项 (`opts`) 支持字段：

字段	类型	说明
`model`	String	模型标识符（如 `gpt-3.5-turbo`）
`modelname`	String	显示名
`url`	URL	请求接口地址
`params`	Object	固定请求参数
`input_from`	String	允许的数据来源标签
`textvoice`	Boolean	是否启用 TTS 语音播报
`tts_url`	URL	TTS 接口地址
`response_mode`	String	`'stream' \| 'sync' \| 'async'`
`icon`	URL	图标路径

核心方法

✅ `render_title()` → `HBox`

生成顶部标题栏（含图标），点击可打开设置面板（预留接口）。

✅ `show_setup_panel(event)` → `void`

待实现：点击标题弹出模型配置面板。

✅ `inputdata2uploaddata(data)` → `FormData \| Object`

将输入数据转换为适合上传的格式，并注入模型相关信息。

若是 FormData，使用 .append() 添加字段
否则直接赋值对象属性
注入 model 和 llmid

特殊逻辑：若 llmio.model_inputed 为真，则不添加 model 字段（避免重复）

✅ `async model_inputed(data)` → `Promise<void>`

主入口方法：接收用户输入并发起模型请求。

行为分支：

模式	行为
`'stream'` / `'async'`	使用 `HttpResponseStream` 处理流式响应
`'sync'`	使用 `HttpJson` 发起同步 POST 请求

流程：

创建 ModelOutput 显示组件并加入页面
准备请求数据
根据模式发起请求
流式情况下逐块调用 chunk_response(mout, line)

✅ `is_accept_source(source)` → `Boolean`

判断是否接受来自指定源的数据。

✅ `llm_msg_format()` → `Object`

返回默认的消息结构模板：

{ role: 'assistant', content: "${content}" }

可用于格式化聊天记录。

✅ `chunk_response(mout, l)` → `void`

处理每一个流式响应片段（每行 JSON 字符串）。

去除空白字符
尝试解析 JSON
异步模式下只处理 status === 'SUCCEEDED' 的消息
调用 mout.update_data(d) 更新 UI

✅ `chunk_ended()` → `void`

流结束回调（目前仅打印日志）

4. `bricks.LlmIO` —— 主控容器（LLM 输入输出管理器）

功能说明

集成式组件，提供以下能力：

多模型管理
输入表单弹窗
模型选择弹窗
自动渲染模型输出
支持 TTS 和用户反馈

继承关系

class LlmIO extends bricks.VBox

构造函数：`constructor(opts)`

属性	类型	说明
`user_icon`	URL	用户头像图标
`list_models_url`	URL	获取可用模型列表的接口
`input_fields`	Array	表单字段定义（参考 `bricks.Form`）
`models`	Array	初始已添加的模型列表
`tts_url`	URL	TTS 接口地址
`estimate_url`	URL	用户反馈提交地址

初始化行为：

创建标题栏 title_w
创建输出区域 o_w（滚动容器）
创建底部操作按钮：
- i_w: 输入按钮（打开输入表单）
- nm_w: 添加模型按钮（打开模型搜索窗口）
绑定点击事件
若模型少于 2 个且存在 tts_url，启用 textvoice 模式
遍历 models 初始化每个 LlmModel

核心方法

✅ `async show_input(params)` → `Promise<void>`

显示用户输入内容在对话区域上方。

构建 UserInputView 显示输入数据
添加用户头像图标
插入到 o_w 容器中

✅ `show_added_model(m)` → `void`

注册一个新的模型实例并将其标题添加到顶部工具栏。

若启用了 textvoice，自动注入 tts_url
实例化 LlmModel
调用 .render_title() 并加入 title_w

✅ `async open_search_models(event)` → `Promise<void>`

打开“选择模型”弹窗，从远程获取模型列表。

使用 PopupWindow + Cols 组件展示表格形式的模型列表。

表格列定义：

图标 + 名称（HBox）
描述、启用时间（VBox 内嵌 Text）

点击某条记录会触发：

add_new_model(event)
并关闭弹窗

✅ `async add_new_model(event)` → `Promise<void>`

将选中的模型加入 this.models 数组，并调用 show_added_model 显示。

✅ `async open_input_widget(event)` → `Promise<void>`

打开输入表单弹窗。

使用 Form 组件加载 input_fields 定义的字段。

提交后触发：

handle_input(event)
并自动关闭弹窗

✅ `async handle_input(event)` → `Promise<void>`

处理用户提交的输入数据。

调用 show_input(params) 显示输入内容
遍历所有 llmmodels，调度执行各自的 model_inputed(params)
- 使用 schedule_once(fn, 0.01) 实现微任务延迟执行

📦 注册组件

bricks.Factory.register('LlmIO', bricks.LlmIO);

允许通过工厂方式动态创建此组件。

🎯 使用示例

var llmio = new bricks.LlmIO({
  user_icon: '/static/icons/user.png',
  tts_url: '/api/tts',
  estimate_url: '/api/feedback',
  input_fields: [
    { name: 'prompt', label: '输入提示', type: 'textarea' }
  ],
  models: [
    {
      model: 'qwen-plus',
      modelname: '通义千问',
      url: '/api/llm/stream',
      response_mode: 'stream',
      icon: '/icons/qwen.svg'
    }
  ]
});

🛠️ 注意事项 & 待优化点

问题	建议修复
`detectLaguage` 拼写错误	应为 `detectLanguage`
`this.oter_p` 拼写错误	应为 `this.other_p`
`lang='zh'` 错误地使用了赋值而非比较	应改为 `lang === 'zh'`
`objcopy` 函数未定义	应替换为 `JSON.parse(JSON.stringify(data))` 或引入深拷贝工具
`Intl.LocaleDetector` 兼容性差	建议降级为基于关键词的语言识别算法
`schedule_once(..., 0.01)` 不标准	建议改用 `setTimeout(fn, 0)` 或 `queueMicrotask`

📚 附录：关键类图（UML 简化版）

+------------------+
|     LlmIO        |
+------------------+
       |
       v
+------------------+
|   LlmModel[x]    |
+------------------+
       |
       v
+------------------+
|  ModelOutput     |
+------------------+---> LlmMsgAudio (用于音频)
       |
       v
+------------------+
|    UserInput     |
+------------------+

📝 总结

本模块实现了完整的 LLM 交互链路：

用户输入 → 表单收集
多模型并发调用 → 支持流式/同步
分句播放音频 → 提升听觉体验
用户反馈机制 → 支持效果评估闭环

适合集成于智能客服、AI 助手、教育平台等需要多模型对比或语音播报的应用场景。

✅ 文档版本：v1.0
📅 最后更新：2025年4月5日
👨‍💻 编写：Bricks Framework Team

12 KiB Raw Blame History Unescape Escape

📘 bricks.LlmIO 模块技术文档

🔧 模块结构概览

1. bricks.LlmMsgAudio —— 流式音频消息处理器

功能说明

继承关系

构造函数：constructor(opts)

初始化字段：

方法列表

✅ detectLanguage(text) → String

✅ send(data) → void

工作流程：

✅ async go() → Promise<Response>

2. bricks.ModelOutput —— 模型输出 UI 控件

功能说明

继承关系

构造函数：constructor(opts)

内部组件初始化：

核心方法

✅ build_estimate_widgets() → void

✅ async estimate_llm(val, event) → Promise<void>

✅ async update_data(data) → Promise<void>

✅ finish() → void

3. bricks.LlmModel —— 单个 LLM 模型控制器

功能说明

继承关系

构造函数：constructor(llmio, opts)

配置项 (opts) 支持字段：

核心方法

✅ render_title() → HBox

✅ show_setup_panel(event) → void

✅ inputdata2uploaddata(data) → FormData \| Object

✅ async model_inputed(data) → Promise<void>

✅ is_accept_source(source) → Boolean

✅ llm_msg_format() → Object

✅ chunk_response(mout, l) → void

✅ chunk_ended() → void

4. bricks.LlmIO —— 主控容器（LLM 输入输出管理器）

功能说明

继承关系

构造函数：constructor(opts)

初始化行为：

核心方法

✅ async show_input(params) → Promise<void>

✅ show_added_model(m) → void

✅ async open_search_models(event) → Promise<void>

✅ async add_new_model(event) → Promise<void>

✅ async open_input_widget(event) → Promise<void>

✅ async handle_input(event) → Promise<void>

📦 注册组件

🎯 使用示例

🛠️ 注意事项 & 待优化点

📚 附录：关键类图（UML 简化版）

📝 总结

12 KiB

Raw Blame History

📘 `bricks.LlmIO` 模块技术文档

1. `bricks.LlmMsgAudio` —— 流式音频消息处理器

构造函数：`constructor(opts)`

✅ `detectLanguage(text)` → `String`

✅ `send(data)` → `void`

✅ `async go()` → `Promise<Response>`

2. `bricks.ModelOutput` —— 模型输出 UI 控件

构造函数：`constructor(opts)`

✅ `build_estimate_widgets()` → `void`

✅ `async estimate_llm(val, event)` → `Promise<void>`

✅ `async update_data(data)` → `Promise<void>`

✅ `finish()` → `void`

3. `bricks.LlmModel` —— 单个 LLM 模型控制器

构造函数：`constructor(llmio, opts)`

配置项 (`opts`) 支持字段：

✅ `render_title()` → `HBox`

✅ `show_setup_panel(event)` → `void`

✅ `inputdata2uploaddata(data)` → `FormData \| Object`

✅ `async model_inputed(data)` → `Promise<void>`

✅ `is_accept_source(source)` → `Boolean`

✅ `llm_msg_format()` → `Object`

✅ `chunk_response(mout, l)` → `void`

✅ `chunk_ended()` → `void`

4. `bricks.LlmIO` —— 主控容器（LLM 输入输出管理器）

构造函数：`constructor(opts)`

✅ `async show_input(params)` → `Promise<void>`

✅ `show_added_model(m)` → `void`

✅ `async open_search_models(event)` → `Promise<void>`

✅ `async add_new_model(event)` → `Promise<void>`

✅ `async open_input_widget(event)` → `Promise<void>`

✅ `async handle_input(event)` → `Promise<void>`