山东大学软件学院项目实训-基于大模型的模拟面试系统-面试对话标题自动总结

Java~~2025-06-12 11:56

面试对话标题自动总结

主要实现思路 ：每当AI回复用户之后，调用方法查看当前对话是否大于三条，如果大于则将用户的两条和AI回复的一条对话传给DeepSeek让其进行总结（后端），总结后调用updateChatTopic进行更新标题，此外本次标题的更改还实现了仿打字机效果。

后端实现

首先，要在.env文件中配置DEEPSEEK_API，然后在application.yml中添加：

yml 复制代码 
deepseek:
  api:
    key: ${DEEPSEEK_API} # DeepSeek API Key，从环境变量中获取

之后创建DeesSeekService.java

java 复制代码 
package com.sdumagicode.backend.openai.service;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonInclude;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.PropertyNamingStrategy;

import okhttp3.*;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.io.IOException;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * DeepSeek API服务类
 * 用于与DeepSeek API进行交互
 */
@Service
public class DeepSeekService {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DeepSeekService.class);
    private static final String API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions";

    @Value("${deepseek.api.key}")
    private String apiKey;

    private final OkHttpClient client;
    private final ObjectMapper objectMapper;

    public DeepSeekService() {
        this.client = new OkHttpClient.Builder()
                .connectTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)
                .readTimeout(60, TimeUnit.SECONDS)
                .writeTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)
                .build();
        
        this.objectMapper = new ObjectMapper()
                .configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false)
                .setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL)
                .setPropertyNamingStrategy(PropertyNamingStrategy.SNAKE_CASE);
    }

    /**
     * 发送聊天请求到DeepSeek API
     * 
     * @param messages 消息列表
     * @param model 模型名称，默认为 "deepseek-chat"
     * @param temperature 温度参数，控制随机性
     * @return API响应的JSON字符串
     * @throws IOException 如果API请求失败
     */
    public String chatCompletion(List<Map<String, String>> messages, String model, double temperature) throws IOException {
        Map<String, Object> requestBody = new HashMap<>();
        requestBody.put("messages", messages);
        requestBody.put("model", model);
        requestBody.put("temperature", temperature);

        String jsonBody = objectMapper.writeValueAsString(requestBody);
        
        RequestBody body = RequestBody.create(
            MediaType.parse("application/json"), jsonBody);
            
        Request request = new Request.Builder()
            .url(API_URL)
            .addHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey)
            .addHeader("Content-Type", "application/json")
            .post(body)
            .build();
            
        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            if (!response.isSuccessful()) {
                throw new IOException("API请求失败: " + response.code() + " " + response.message());
            }
            return response.body().string();
        }
    }
    
    /**
     * 发送聊天请求到DeepSeek API（使用默认参数）
     * 
     * @param messages 消息列表
     * @return API响应的JSON字符串
     * @throws IOException 如果API请求失败
     */
    public String chatCompletion(List<Map<String, String>> messages) throws IOException {
        return chatCompletion(messages, "deepseek-chat", 0.7);
    }
    
    /**
     * 创建聊天消息
     * 
     * @param role 角色 (system, user, assistant)
     * @param content 消息内容
     * @return 包含角色和内容的Map
     */
    public Map<String, String> createMessage(String role, String content) {
        Map<String, String> message = new HashMap<>();
        message.put("role", role);
        message.put("content", content);
        return message;
    }
    
    /**
     * 流式聊天请求（SSE）
     * 
     * @param messages 消息列表
     * @param model 模型名称
     * @param temperature 温度参数
     * @param callback 回调函数，用于处理每个SSE事件
     * @throws IOException 如果API请求失败
     */
    public void streamingChatCompletion(List<Map<String, String>> messages, String model, double temperature, Callback callback) throws IOException {
        Map<String, Object> requestBody = new HashMap<>();
        requestBody.put("messages", messages);
        requestBody.put("model", model);
        requestBody.put("temperature", temperature);
        requestBody.put("stream", true);

        String jsonBody = objectMapper.writeValueAsString(requestBody);
        
        RequestBody body = RequestBody.create(
            MediaType.parse("application/json"), jsonBody);
            
        Request request = new Request.Builder()
            .url(API_URL)
            .addHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey)
            .addHeader("Content-Type", "application/json")
            .post(body)
            .build();
            
        client.newCall(request).enqueue(callback);
    }
}

该文件用于与DeepSeek AI API进行交互。主要功能包括：

  1. 基本配置：

    • 使用OkHttpClient进行HTTP请求
    • 配置ObjectMapper处理JSON序列化/反序列化
    • 从配置文件读取API密钥

  2. 主要方法：

    • chatCompletion：向DeepSeek API发送聊天请求，有两个版本：
      • 完整参数版：可指定消息、模型和温度
      • 简化版：使用默认参数
    • createMessage：创建聊天消息对象
    • streamingChatCompletion：流式聊天请求，支持SSE（服务器发送事件）
    • listModels：获取可用模型列表

  3. 技术特点：

    • 使用Spring的@Service注解标记为服务
    • 通过@Value注入API密钥
    • 支持异步回调处理流式响应
    • 包含完整的异常处理和日志记录

这个服务类是后端与DeepSeek AI API通信的核心组件，负责处理所有AI聊天相关的请求。

DeepSeekController.java

java 复制代码 
package com.sdumagicode.backend.openai;

import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.sdumagicode.backend.core.result.GlobalResult;
import com.sdumagicode.backend.core.result.GlobalResultGenerator;
import com.sdumagicode.backend.openai.service.DeepSeekService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * DeepSeek API控制器
 * 提供DeepSeek模型API的接口
 */
@RestController
@RequestMapping("/api/v1/deepseek")
public class DeepSeekController {

    @Autowired
    private DeepSeekService deepSeekService;
    private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
    /**
     * 发送聊天请求
     *
     * @param requestBody 请求体，包含messages, model, temperature
     * @return 聊天响应
     */
    @PostMapping("/chat")
    public GlobalResult<String> chatCompletion(@RequestBody Map<String, Object> requestBody) {
        try {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            List<Map<String, String>> messages = (List<Map<String, String>>) requestBody.get("messages");
            String model = requestBody.containsKey("model") ? (String) requestBody.get("model") : "deepseek-chat";
            double temperature = requestBody.containsKey("temperature") ? 
                Double.parseDouble(requestBody.get("temperature").toString()) : 0.7;
                
            String response = deepSeekService.chatCompletion(messages, model, temperature);
            return GlobalResultGenerator.genSuccessResult(response);
        } catch (Exception e) {
            return GlobalResultGenerator.genErrorResult("聊天请求失败：" + e.getMessage());
        }
    }
    
    /**
     * 生成对话摘要
     * 
     * @param requestBody 包含对话消息和chatId的请求体
     * @return 生成的摘要
     */
    @PostMapping("/summarize")
    public GlobalResult<String> summarizeConversation(@RequestBody Map<String, Object> requestBody) {
        try {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            List<Map<String, Object>> messages = (List<Map<String, Object>>) requestBody.get("messages");
            // 准备系统提示词和用户消息
            List<Map<String, String>> promptMessages = new ArrayList<>();
            // 添加系统提示
            Map<String, String> systemPrompt = new HashMap<>();
            systemPrompt.put("role", "system");
            systemPrompt.put("content", "你是一个专业的面试对话摘要生成器。请根据以下面试对话生成一个简短的标题，标题应概括对话的主要内容。"
                    + "标题必须精炼，不超过20个字，不要加任何前缀和标点符号，直接输出标题文本。标题应突出面试的主要话题或技能领域。");
            promptMessages.add(systemPrompt);
            
            // 构建对话历史
            StringBuilder conversationBuilder = new StringBuilder();
            for (Map<String, Object> message : messages) {
                String role = (String) message.get("role");
                String content = (String) message.get("content");
                
                if (content == null || content.trim().isEmpty()) {
                    continue;
                }
                
                conversationBuilder.append(role.equals("assistant") ? "面试官: " : "候选人: ");
                conversationBuilder.append(content).append("\n\n");
            }
            
            // 添加用户消息，包含对话内容
            Map<String, String> userMessage = new HashMap<>();
            userMessage.put("role", "user");
            userMessage.put("content", "以下是一段面试对话，请为其生成一个简短的标题：\n\n" + conversationBuilder.toString());
            promptMessages.add(userMessage);
            
            // 调用DeepSeek API生成摘要，使用较低的温度以获得更确定性的结果
            String response = deepSeekService.chatCompletion(promptMessages, "deepseek-chat", 0.3);
            
            // 解析响应，提取摘要文本
            JsonNode responseJson = objectMapper.readTree(response);
            String summary = responseJson.path("choices").get(0).path("message").path("content").asText();
            
            // 清理摘要文本，去除多余的引号、空格和换行符
            summary = summary.replaceAll("\"", "").trim();
            summary = summary.replaceAll("\\r?\\n", " ").trim();
            
            return GlobalResultGenerator.genSuccessResult(summary);
        } catch (Exception e) {
            return GlobalResultGenerator.genErrorResult("生成摘要失败：" + e.getMessage());
        }
    }

前端实现

自动总结标题功能在handlePollingCompleted方法中实现，主要流程如下：

javascript 复制代码 
async handlePollingCompleted() {
  try {
    if (!this.activeChatRecord) return;
    
    // 检查是否有足够内容生成摘要且未生成过
    if (
      this.$refs.chatArea &&
      this.$refs.chatArea.messageListForShow &&
      !this.summarizedChatIds.has(this.activeChatRecord)
    ) {
      const messages = this.$refs.chatArea.messageListForShow;
      
      // 至少需要3条消息才生成摘要
      if (messages.length >= 3) {
        // 准备对话数据
        const dialogData = messages.map(msg => ({
          role: msg.role,
          content: msg.content.text
        }));
        
        try {
          // 调用DeepSeek API生成摘要
          const summaryResponse = await axios.post('/api/deepseek/summarize', {
            messages: dialogData,
            chatId: this.activeChatRecord
          });
          
          if (summaryResponse.message) {
            const summary = summaryResponse.message;
            
            // 更新对话标题
            await axios.post('/api/chat/updateChatTopic', null, {
              params: {
                chatId: this.activeChatRecord,
                newTopic: summary
              }
            });
            
            // 记录已生成摘要的对话ID
            this.summarizedChatIds.add(this.activeChatRecord);
            
            // 重新加载聊天记录显示新标题
            await this.loadChatRecords();
            
            // 启动打字机效果展示新标题
            this.startTypingAnimation(this.activeChatRecord, summary);
          }
        } catch (error) {
          console.warn('生成对话摘要失败:', error);
          // 即使失败也标记为已处理，避免重复尝试
          this.summarizedChatIds.add(this.activeChatRecord);
        }
      }
    }
    
    // 后续处理actions的代码...
  } catch (error) {
    console.error('获取actions失败:', error);
  }
}

关键设计要点：

  1. 触发时机 ：当轮询完成后自动触发，通过handlePollingCompleted方法
  2. 条件判断 ：
    • 必须有活跃的聊天记录
    • 对话消息数量至少3条
    • 该对话ID未被记录在summarizedChatIds集合中
  3. 数据收集 ：从messageListForShow中提取对话内容并格式化
  4. API调用 ：通过/api/deepseek/summarize请求生成摘要
  5. 标题更新 ：通过/api/chat/updateChatTopic更新对话标题
  6. 状态管理 ：
    • 使用summarizedChatIds集合跟踪已处理的对话
    • 无论成功失败都标记为已处理，避免重复请求
  7. 用户体验：使用打字机效果动态展示新标题

打字机效果

打字机效果在文件中的实现主要包含三个核心方法和相应的CSS样式，用于在聊天记录标题中实现逐字显示的动画效果。

数据结构

javascript 复制代码 
typingAnimation: {
  chatId: null,      // 当前执行动画的对话ID
  originalText: '',  // 完整文本
  displayText: '',   // 当前显示的文本(逐渐增加)
  isActive: false,   // 动画激活状态
  charIndex: 0,      // 当前字符索引
  timerId: null      // 定时器ID
}

核心方法

  1. 启动动画:
javascript 复制代码 
startTypingAnimation(chatId, text) {
  this.stopTypingAnimation();  // 先停止已有动画
  if (!text || !chatId || text.length < 3) return;
  
  this.typingAnimation = {
    chatId, originalText: text, displayText: '',
    isActive: true, charIndex: 0, timerId: null
  };
  
  setTimeout(() => this.animateNextChar(), 200); // 延迟启动
}
  1. 字符添加动画:
javascript 复制代码 
animateNextChar() {
  const { charIndex, originalText } = this.typingAnimation;
  
  if (charIndex <= originalText.length) {
    this.typingAnimation.displayText = originalText.substring(0, charIndex);
    this.typingAnimation.charIndex = charIndex + 1;
    
    // 随机速度模拟自然打字
    const baseSpeed = 70;
    const randomVariation = Math.random() * 100;
    const speed = baseSpeed + randomVariation;
    
    this.typingAnimation.timerId = setTimeout(() => {
      this.animateNextChar();
    }, speed);
  } else {
    this.stopTypingAnimation(true);
  }
}
  1. 停止动画:
javascript 复制代码 
stopTypingAnimation(completed = false) {
  if (this.typingAnimation.timerId) {
    clearTimeout(this.typingAnimation.timerId);
  }
  
  if (completed) {
    // 完成后短暂延迟
    setTimeout(() => {
      this.typingAnimation.isActive = false;
    }, 500);
  } else {
    // 立即重置
    this.typingAnimation = {
      chatId: null, originalText: '', displayText: '',
      isActive: false, charIndex: 0, timerId: null
    };
  }
}

视觉效果

  1. 闪烁光标: 使用CSS动画模拟打字光标闪烁
css 复制代码 
.cursor {
  width: 2px;
  height: 16px;
  background-color: #409eff;
  animation: blink 0.7s infinite;
}

@keyframes blink {
  0%, 100% { opacity: 1; }
  50% { opacity: 0; }
}
  1. 调用时机:
  • 生成聊天摘要后: this.startTypingAnimation(this.activeChatRecord, summary);
  • 重命名对话后: this.startTypingAnimation(chatId, this.newTopicName);
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