Merge remote-tracking branch 'origin/main'

Author: ziyujiahao

backend/apps/chat/models/chat_model.py

@@ -1,17 +1,18 @@
 from datetime import datetime
 from typing import List, Optional
 
+from fastapi import Body
 from pydantic import BaseModel
 from sqlalchemy import Column, Integer, Text, BigInteger, DateTime, Identity, Boolean
 from sqlmodel import SQLModel, Field
 
+from apps.template.filter.generator import get_permissions_template
 from apps.template.generate_analysis.generator import get_analysis_template
 from apps.template.generate_chart.generator import get_chart_template
 from apps.template.generate_guess_question.generator import get_guess_question_template
 from apps.template.generate_predict.generator import get_predict_template
 from apps.template.generate_sql.generator import get_sql_template
 from apps.template.select_datasource.generator import get_datasource_template
-from apps.template.filter.generator import get_permissions_template
 
 
 class Chat(SQLModel, table=True):
@@ -104,63 +105,63 @@ class AiModelQuestion(BaseModel):
     rule: str = ""
     fields: str = ""
     data: str = ""
-    lang: str = "zh-CN"
+    lang: str = "简体中文"
     filter: str = []
 
     def sql_sys_question(self):
-        return get_sql_template()['system'].format(engine=self.engine, schema=self.db_schema, question=self.question)
+        return get_sql_template()['system'].format(engine=self.engine, schema=self.db_schema, question=self.question, lang=self.lang)
 
     def sql_user_question(self):
         return get_sql_template()['user'].format(engine=self.engine, schema=self.db_schema, question=self.question,
-                                                 rule=self.rule, lang=self.lang)
+                                                 rule=self.rule)
 
     def chart_sys_question(self):
-        return get_chart_template()['system'].format(sql=self.sql, question=self.question)
+        return get_chart_template()['system'].format(sql=self.sql, question=self.question, lang=self.lang)
 
     def chart_user_question(self):
-        return get_chart_template()['user'].format(sql=self.sql, question=self.question, rule=self.rule, lang=self.lang)
+        return get_chart_template()['user'].format(sql=self.sql, question=self.question, rule=self.rule)
 
     def analysis_sys_question(self):
-        return get_analysis_template()['system']
+        return get_analysis_template()['system'].format(lang=self.lang)
 
     def analysis_user_question(self):
-        return get_analysis_template()['user'].format(fields=self.fields, data=self.data, lang=self.lang)
+        return get_analysis_template()['user'].format(fields=self.fields, data=self.data)
 
     def predict_sys_question(self):
-        return get_predict_template()['system']
+        return get_predict_template()['system'].format(lang=self.lang)
 
     def predict_user_question(self):
-        return get_predict_template()['user'].format(fields=self.fields, data=self.data, lang=self.lang)
+        return get_predict_template()['user'].format(fields=self.fields, data=self.data)
 
     def datasource_sys_question(self):
-        return get_datasource_template()['system']
+        return get_datasource_template()['system'].format(lang=self.lang)
 
     def datasource_user_question(self, datasource_list: str = "[]"):
-        return get_datasource_template()['user'].format(question=self.question, data=datasource_list, lang=self.lang)
+        return get_datasource_template()['user'].format(question=self.question, data=datasource_list)
 
     def guess_sys_question(self):
-        return get_guess_question_template()['system']
+        return get_guess_question_template()['system'].format(lang=self.lang)
 
     def guess_user_question(self, old_questions: str = "[]"):
         return get_guess_question_template()['user'].format(question=self.question, schema=self.db_schema,
-                                                            old_questions=old_questions, lang=self.lang)
+                                                            old_questions=old_questions)
 
     def filter_sys_question(self):
-        return get_permissions_template()['system']
+        return get_permissions_template()['system'].format(lang=self.lang)
 
     def filter_user_question(self):
-        return get_permissions_template()['user'].format(sql=self.sql, filter=self.filter, lang=self.lang)
+        return get_permissions_template()['user'].format(sql=self.sql, filter=self.filter)
 
 
 class ChatQuestion(AiModelQuestion):
-    question: str
-    chat_id: int
+    question: str = Body(description='用户提问')
+    chat_id: int = Body(description='会话ID')
 
 
 class ChatMcp(ChatQuestion):
-    token: str
+    token: str = Body(description='token')
 
 
 class ChatStart(BaseModel):
-    username: str = ''
-    password: str = ''
+    username: str = Body(description='用户名')
+    password: str = Body(description='密码')

backend/apps/chat/task/llm.py

@@ -99,7 +99,7 @@ def __init__(self, session: SessionDep, current_user: CurrentUser, chat_question
                                                                                  chart_id=chat_id))))
         self.change_title = len(history_records) == 0
 
-        chat_question.lang = current_user.language
+        chat_question.lang = get_lang_name(current_user.language)
 
         self.ds = (ds if isinstance(ds, AssistantOutDsSchema) else CoreDatasource(**ds.model_dump())) if ds else None
         self.chat_question = chat_question
@@ -1044,3 +1044,8 @@ def get_token_usage(chunk: BaseMessageChunk, token_usage: dict = {}):
             token_usage['total_tokens'] = chunk.usage_metadata.get('total_tokens')
     except Exception:
         pass
+
+def get_lang_name(lang: str):
+    if lang and lang == 'en':
+        return '英文'
+    return '简体中文'

backend/template.yaml

@@ -1,6 +1,8 @@
 template:
   sql:
     system: |
+      ### 请使用语言：{lang} 回答，若有深度思考过程，则思考过程也需要使用 {lang} 输出
+      
       任务:
       根据表结构和问题生成符合{engine}数据库引擎规范的sql语句，以及sql中所用到的表名（不要包含schema和database，用数组返回）。
       你必须遵守以下规则:
@@ -42,29 +44,29 @@ template:
       ### 问题:
       {question}
       
-      ### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
-      
       ### 其他规则:
       {rule}
   chart:
     system: |
+      ### 请使用语言：{lang} 回答，若有深度思考过程，则思考过程也需要使用 {lang} 输出
+      
       ### 说明：
       您的任务是通过给定的问题和SQL生成 JSON 以进行数据可视化。
       请遵守以下规则:
       - 如果需要表格，则生成的 JSON 格式应为：
-      {{"type":"table", "title": "标题", "columns": [{{"name":"中文字段名1", "value": "SQL 查询列 1(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, {{"name": "中文字段名 2", "value": "SQL 查询列 2(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}]}}
+      {{"type":"table", "title": "标题", "columns": [{{"name":"{lang}字段名1", "value": "SQL 查询列 1(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, {{"name": "{lang}字段名 2", "value": "SQL 查询列 2(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}]}}
       必须从 SQL 查询列中提取“columns”。
       - 如果需要柱状图，则生成的 JSON 格式应为（如果有分类则在JSON中返回series）：
-      {{"type":"column", "title": "标题", "axis": {{"x": {{"name":"x轴的中文名称", "value": "SQL 查询 x 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "y": {{"name":"y轴的中文名称","value": "SQL 查询 y 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的中文名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
+      {{"type":"column", "title": "标题", "axis": {{"x": {{"name":"x轴的{lang}名称", "value": "SQL 查询 x 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "y": {{"name":"y轴的{lang}名称","value": "SQL 查询 y 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的{lang}名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
       必须从 SQL 查询列中提取“x”和“y”。
       - 如果需要条形图，则生成的 JSON 格式应为（如果有分类则在JSON中返回series），条形图相当于是旋转后的柱状图，因此 x 轴仍为维度轴，y 轴仍为指标轴：
-      {{"type":"bar", "title": "标题", "axis": {{"x": {{"name":"x轴的中文名称", "value": "SQL 查询 x 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "y": {{"name":"y轴的中文名称","value": "SQL 查询 y 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的中文名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
+      {{"type":"bar", "title": "标题", "axis": {{"x": {{"name":"x轴的{lang}名称", "value": "SQL 查询 x 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "y": {{"name":"y轴的{lang}名称","value": "SQL 查询 y 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的{lang}名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
       必须从 SQL 查询列中提取“x”和“y”。
       - 如果需要折线图，则生成的 JSON 格式应为（如果有分类则在JSON中返回series）：
-      {{"type":"line", "title": "标题", "axis": {{"x": {{"name":"x轴的中文名称","value": "SQL 查询 x 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "y": {{"name":"y轴的中文名称","value": "SQL 查询 y 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的中文名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
+      {{"type":"line", "title": "标题", "axis": {{"x": {{"name":"x轴的{lang}名称","value": "SQL 查询 x 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "y": {{"name":"y轴的{lang}名称","value": "SQL 查询 y 轴的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的{lang}名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
       其中“x”和“y”必须从SQL查询列中提取。
       - 如果需要饼图，则生成的 JSON 格式应为：
-      {{"type":"pie", "title": "标题", "axis": {{"y": {{"name":"值轴的中文名称","value":"SQL 查询数值的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的中文名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
+      {{"type":"pie", "title": "标题", "axis": {{"y": {{"name":"值轴的{lang}名称","value":"SQL 查询数值的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}, "series": {{"name":"分类的{lang}名称","value":"SQL 查询分类的列(有别名用别名,去掉外层的反引号、双引号、方括号)"}}}}}}
       其中“y”和“series”必须从SQL查询列中提取。
       - 如果答案未知或者与生成JSON无关，则生成的 JSON 格式应为：
       {{"type":"error", "reason": "抱歉，我无法回答您的问题。"}}
@@ -85,12 +87,12 @@ template:
       ### 问题:
       {question}
       
-      ### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
-      
       ### 其他规则:
       {rule}
   guess:
     system: |
+      ### 请使用语言：{lang} 回答，不需要输出深度思考过程
+      
       ### 说明：
       您的任务是根据给定的表结构，用户问题以及以往用户提问，推测用户接下来可能提问的1-4个问题。
       请遵循以下规则：
@@ -106,14 +108,12 @@ template:
       - 最多返回4个你推测出的结果
       - 若无法推测,则返回空数据JSON:
       []
-      - 不需要思考过程，或者尽量精简思考过程（重要）
+      - 若你的给出的JSON不是{lang}的，则必须翻译为{lang}
       
       ### 响应, 请直接返回JSON结果:
       ```json
 
     user: |
-      ### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
-      
       ### 表结构:
       {schema}
       
@@ -124,36 +124,36 @@ template:
       {old_questions}
   analysis:
     system: |
+      ### 请使用语言：{lang} 回答，若有深度思考过程，则思考过程也需要使用 {lang} 输出
+      
       ### 说明：
       你是一个数据分析师，你的任务是根据给定的数据分析数据，并给出你的分析结果。
-
     user: |
-      ### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
-      
       ### 字段(字段别名):
       {fields}
       
       ### 数据:
       {data}
   predict:
     system: |
+      ### 请使用语言：{lang} 回答，若有深度思考过程，则思考过程也需要使用 {lang} 输出
+      
       ### 说明：
-      你是一个数据分析师，你的任务是根据给定的数据进行数据预测，我将以json格式给你一组数据，你帮我预测之后的数据（一段可以展示趋势的数据，至少2个周期），用json数组的格式返回，返回的格式需要与传入的数据格式保持一致。
+      你是一个数据分析师，你的任务是根据给定的数据进行数据预测，我将以JSON格式给你一组数据，你帮我预测之后的数据（一段可以展示趋势的数据，至少2个周期），用json数组的格式返回，返回的格式需要与传入的数据格式保持一致。
       ```json
       
-      无法预测或者不支持预测的数据请直接返回(不需要返回JSON格式)："抱歉，该数据无法进行预测。(有原因则返回无法预测的原因)"
+      无法预测或者不支持预测的数据请直接返回(不需要返回JSON格式，需要翻译为 {lang} 输出)："抱歉，该数据无法进行预测。(有原因则返回无法预测的原因)"
       如果可以预测，则不需要返回原有数据，直接返回预测的部份
-
     user: |
-      ### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
-      
       ### 字段(字段别名):
       {fields}
       
       ### 数据:
       {data}
   datasource:
     system: |
+      ### 请使用语言：{lang} 回答
+      
       ### 说明：
       你是一个数据分析师，你需要根据用户的提问，以及提供的数据源列表（格式为JSON数组:[{{"id": 数据源ID1,"name":"数据源名称1","description":"数据源描述1"}},{{"id": 数据源ID2,"name":"数据源名称2","description":"数据源描述2"}}]），根据名称和描述找出最符合用户提问的数据源，这个数据源后续将被用来进行数据的分析
       
@@ -166,15 +166,15 @@ template:
       ### 响应, 请直接返回JSON结果:
       ```json
     user: |
-      ### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
-      
       ### 数据源列表:
       {data}
       
       ### 问题:
       {question}
   permissions:
     system: |
+      ### 请使用语言：{lang} 回答
+      
       ### 说明：
       提供给你一句SQL和一组表的过滤条件，从这组表的过滤条件中找出SQL中用到的表所对应的过滤条件，将用到的表所对应的过滤条件添加到提供给你的SQL中（不要替换SQL中原有的条件），生成符合{engine}数据库引擎规范的新SQL语句（如果过滤条件为空则无需处理）。
       表的过滤条件json格式如下：
@@ -197,8 +197,6 @@ template:
       ```json
 
     user: |
-      ### 请使用 i18n: {lang} 对应的语言输出你的结果
-      
       ### sql:
       {sql}
       

frontend/src/views/chat/index.vue

@@ -292,8 +292,8 @@
             :disabled="isTyping"
             clearable
             class="input-area"
+            :class="isAssistant && 'is-assistant'"
             type="textarea"
-            :rows="1"
             :autosize="{ minRows: 1, maxRows: 8.583 }"
             :placeholder="t('qa.question_placeholder')"
             @keydown.enter.exact.prevent="sendMessage"
@@ -935,6 +935,20 @@ onMounted(() => {
           border-radius: 16px;
           line-height: 24px;
         }
+
+        &.is-assistant {
+          :deep(.ed-textarea__inner) {
+            padding: 12px 12px 52px 12px;
+            font-weight: 400;
+            font-size: 16px;
+            line-height: 24px;
+            border-radius: 16px;
+
+            &::placeholder {
+              color: #8f959e;
+            }
+          }
+        }
       }
 
       .input-icon {