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

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：

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

之后创建DeesSeekService.java

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：

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
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
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


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 {@Autowiredprivate 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：

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IDthis.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：

触发时机：当轮询完成后自动触发，通过handlePollingCompleted方法
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
数据收集：从messageListForShow中提取对话内容并格式化
API调用：通过/api/deepseek/summarize请求生成摘要
标题更新：通过/api/chat/updateChatTopic更新对话标题
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
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

typingAnimation: {chatId: null,      // 当前执行动画的对话IDoriginalText: '',  // 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

启动动画:

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
}

字符添加动画:

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);}
}

停止动画:

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

闪烁光标: 使用CSS动画模拟打字光标闪烁

.cursor {width: 2px;height: 16px;background-color: #409eff;animation: blink 0.7s infinite;
}@keyframes blink {0%, 100% { opacity: 1; }50% { opacity: 0; }
}