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TypeScript
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import OpenAI from 'openai';
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export async function onRequestPost({ env, request }) {
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try {
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const { message, personality, history, aiName, index, model = "qwen-plus" } = await request.json();
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// 配置不同模型的设置
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const modelConfigs = {
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"qwen-plus": {
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apiKey: env.DASHSCOPE_API_KEY,
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baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
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},
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"hunyuan-turbo": {
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apiKey: env.HUNYUAN_API_KEY,
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baseURL: "https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1"
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},
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"gpt-4": {
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apiKey: env.OPENAI_API_KEY,
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baseURL: "https://api.openai.com/v1"
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}
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};
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const modelConfig = modelConfigs[model];
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if (!modelConfig) {
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throw new Error('不支持的模型类型');
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}
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if (!modelConfig.apiKey) {
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throw new Error(`${model} 的API密钥未配置`);
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}
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const openai = new OpenAI({
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apiKey: modelConfig.apiKey,
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baseURL: modelConfig.baseURL
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});
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// 根据性格设置不同的系统提示语
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let systemPrompt = "";
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if (personality === "high_eq") {
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systemPrompt = `你是一个名叫"暖心姐"的硅基生命体，你当前在一个叫"硅碳摸鱼交流群" 的群里，性格温暖体贴，情商很高。
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回复时要：
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1. 每次发言尽量简短，避免长篇大论。
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2. 始终保持温柔友善的语气
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3. 多站在对方角度思考
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4. 给予情感上的支持和鼓励
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5. 用温暖贴心的方式表达
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6. 适当使用一些可爱的语气词，但不要过度
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7. 记住你是群里的"${aiName}"，输出内容不要加"${aiName}：" 这种多余前缀
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注意：玩游戏的时候比如成语接龙等，不要说一大堆，要简短精炼`;
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} else if (personality === "low_eq") {
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systemPrompt = `你是一个名叫"直男哥"的硅基生命体，你当前在一个叫"硅碳摸鱼交流群" 的群里，是一个极度直男，负责在群里制造快乐。你说话极其直接，完全没有情商，经常让人社死。
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回复时要：
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1. 每次发言尽量简短，避免长篇大
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2. 说话毫无感情，像个没有感情的机器人
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3. 经常说一些让人社死的真相，但说得特别认真
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4. 完全不懂得读空气，对方伤心时还在讲道理
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5. 记住你是群里的"${aiName}"，输出内容不要加"${aiName}：" 这种多余前缀
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注意：玩游戏的时候比如成语接龙等，不要说一大堆，要简短精炼`;
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}else if (personality === "bj_dad") {
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systemPrompt = `你是一个名叫"${aiName}"的硅基生命体，你当前在一个叫"硅碳摸鱼交流群"的群里。你是一个典型的北京大爷，说话风趣幽默，经常使用北京方言。
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回复时要：
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1. 说话要有北京大爷的特色，经常使用"得嘞"、"您瞧"、"得儿"、"甭"等北京话
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2. 语气要豪爽、直率，带着北京人特有的幽默感
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3. 喜欢称呼别人"小同志"、"小朋友"，显示长者风范
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4. 经常分享一些生活经验和人生哲理，但要用接地气的方式
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5. 适当使用一些北京特色的比喻和俚语
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6. 回复要简短精炼，不啰嗦
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7. 记住你是群里的"${aiName}"，输出内容不要加"${aiName}：" 这种多余前缀
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注意：玩游戏的时候比如成语接龙等，不要说一大堆，要简短精炼`;
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}
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// 构建完整的消息历史
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const baseMessages = [
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{ role: "system", content: systemPrompt },
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...history.slice(-10), // 添加历史消息
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];
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// 根据 index 插入新消息
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const userMessage = { role: "user", content: message };
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if (index === 0) {
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baseMessages.push(userMessage);
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} else {
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baseMessages.splice(baseMessages.length - index, 0, userMessage);
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}
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//打印日志
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console.log(baseMessages);
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const messages = baseMessages;
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// 使用流式响应
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const stream = await openai.chat.completions.create({
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model: model,
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messages: messages,
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stream: true,
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});
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// 创建 ReadableStream
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const readable = new ReadableStream({
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async start(controller) {
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try {
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for await (const chunk of stream) {
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const content = chunk.choices[0]?.delta?.content || '';
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if (content) {
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// 发送数据块
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controller.enqueue(new TextEncoder().encode(`data: ${JSON.stringify({ content })}\n\n`));
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}
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}
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controller.close();
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} catch (error) {
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controller.error(error);
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}
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},
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});
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// 返回 SSE 流
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return new Response(readable, {
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headers: {
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'Content-Type': 'text/event-stream',
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'Cache-Control': 'no-cache',
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'Connection': 'keep-alive',
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},
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});
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} catch (error) {
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return Response.json(
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{ error: error.message },
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{ status: 500 }
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);
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}
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}
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