refactor: 重构AI聊天服务为流式返回，优化OOS路径与仓库初始化逻辑

1. 重构AI聊天接口与实现为流式返回，支持SSE协议
2. 修正BaseRepository的数据库上下文初始化逻辑
3. 更新AutoDotCodeConsumer的OOS存储路径
4. 新增阿里云OSS配置项到appsettings
5. 优化AiChatService的日志与代码注释

QYZH.InteractiveMagazine.IService/IAiChatService.cs

@@ -8,9 +8,10 @@ namespace QYZH.InteractiveMagazine.IService;
 public interface IAiChatService
 {
     /// <summary>
-    /// 发送消息进行AI对话
+    /// 流式AI对话，逐块返回AI生成的内容
     /// </summary>
     /// <param name="input">聊天输入</param>
-    /// <returns>AI返回的提示词内容</returns>
-    Task<AiChatOutput> ChatAsync(AiChatInput input);
+    /// <param name="cancellationToken">取消令牌</param>
+    /// <returns>AI生成的内容片段流</returns>
+    IAsyncEnumerable<string> ChatAsync(AiChatInput input, CancellationToken cancellationToken = default);
 }

QYZH.InteractiveMagazine.Repository/BaseRepository.cs

@@ -19,7 +19,8 @@ namespace QYZH.InteractiveMagazine.Repository
         private readonly ILogger<BaseRepository<T>> _logger;
         public BaseRepository(ISqlSugarClient context = null) : base(context)
         {
-            Context = DbScoped.SugarScope; 
+            // 优先使用注入的 context，如果没有注入则使用 DbScoped.SugarScope
+            Context = context ?? DbScoped.SugarScope;
             _logger = ServiceContext.GetService<ILogger<BaseRepository<T>>>();
         }
 

QYZH.InteractiveMagazine.Service/AiChatService.cs

@@ -4,6 +4,7 @@ using QYZH.InteractiveMagazine.IService;
 using QYZH.InteractiveMagazine.Models.Common;
 using QYZH.InteractiveMagazine.Models.Dto;
 using System.Net.Http.Headers;
+using System.Runtime.CompilerServices;
 using System.Text;
 using System.Text.Json;
 using System.Text.Json.Serialization;
@@ -11,7 +12,7 @@ using System.Text.Json.Serialization;
 namespace QYZH.InteractiveMagazine.Service;
 
 /// <summary>
-/// AI聊天服务实现（OpenAI API规范）
+/// AI聊天服务实现（OpenAI API规范，流式返回）
 /// </summary>
 public class AiChatService(
     IHttpClientFactory httpClientFactory,
@@ -22,9 +23,9 @@ public class AiChatService(
     /// 预设系统提示词
     /// </summary>
     private const string SystemPrompt = """
-        # 提示词：AI 优化“题目评分/报告提示词”
+        # 提示词：AI 优化"题目评分/报告提示词"
 
-    你是一个专业的提示词优化专家。你的任务是**将用户输入的粗糙、口语化的“题目评分/报告提示词”重构为结构清晰、指令明确、便于 AI 直接执行的标准化提示词**。
+    你是一个专业的提示词优化专家。你的任务是**将用户输入的粗糙、口语化的"题目评分/报告提示词"重构为结构清晰、指令明确、便于 AI 直接执行的标准化提示词**。
 
     用户（题目制作者）当前输入的内容可能包含：题目描述、作答要求、打分规则、评分维度、报告层级、示例等，但组织混乱、表述模糊。你需要**保留所有原始信息，不增删任何实质性规则**，仅优化其结构、逻辑层次和表达精度。
 
@@ -34,8 +35,8 @@ public class AiChatService(
 
     1. **信息完整**：用户原文中的所有要点、示例、层级区分必须全部保留。
     2. **结构清晰**：将内容归入标准模块（如 `任务目标`、`输入格式`、`评分标准`、`报告生成要求`）。
-    3. **指令明确**：将模糊表述（如“要写得好一点”）转化为可操作的判定条件（如“必须包含三层结构：解释原因 + 表达情绪 + 提出方案”）。
-    4. **语言精练**：去除冗余修饰，保留关键限定词（如“仅”“必须”“至少”）。
+    3. **指令明确**：将模糊表述（如"要写得好一点"）转化为可操作的判定条件（如"必须包含三层结构：解释原因 + 表达情绪 + 提出方案"）。
+    4. **语言精练**：去除冗余修饰，保留关键限定词（如"仅""必须""至少"）。
     5. **格式统一**：最终输出为 Markdown 格式，使用标题（`#` `##` `###`）、列表（`-`）、加粗/斜体等提升可读性。
 
     ---
@@ -55,7 +56,7 @@ public class AiChatService(
        - `## 报告生成规范`（层级名称、触发条件、评语示例/生成规则）
        - `## 注意事项`（如有特殊约束）
     3. **润色表达**：
-       - 将“可能”“大概”等不确定词改为明确的“必须”“至少”；
+       - 将"可能""大概"等不确定词改为明确的"必须""至少"；
        - 将并列条件用编号列表（1. 2. 3.）拆分；
        - 将示例单独以代码块或引用块呈现，避免与规则混淆。
     4. **保持原意**：不得添加用户未提及的新评分维度或报告层级，也不得删除任何已有规则。
@@ -66,7 +67,7 @@ public class AiChatService(
 
     - 只输出优化后的完整提示词（即 AI 可直接使用的评分/报告 prompt），不要输出分析过程。
     - 使用 Markdown 语法，标题层级从 `#` 开始。
-    - 所有原有示例必须原样保留，并标明“示例”或放在引用块中。
+    - 所有原有示例必须原样保留，并标明"示例"或放在引用块中。
 
     ---
 
@@ -74,9 +75,11 @@ public class AiChatService(
     """;
 
     /// <summary>
-    /// AI聊天，根据用户需求生成提示词
+    /// 流式AI聊天，逐块返回AI生成的内容
     /// </summary>
-    public async Task<AiChatOutput> ChatAsync(AiChatInput input)
+    public async IAsyncEnumerable<string> ChatAsync(
+        AiChatInput input,
+        [EnumeratorCancellation] CancellationToken cancellationToken = default)
     {
         if (string.IsNullOrWhiteSpace(input.Message))
         {
@@ -95,9 +98,9 @@ public class AiChatService(
             throw new BusinessException("AI聊天服务配置不完整，请检查 AiChat 配置节", 500);
         }
 
-        logger.LogInformation("开始调用AI聊天服务，消息长度：{Length}", input.Message.Length);
+        logger.LogInformation("开始调用AI聊天服务（流式），消息长度：{Length}", input.Message.Length);
 
-        // 构建 OpenAI Chat Completions 请求体
+        // 构建 OpenAI Chat Completions 请求体（启用流式返回）
         var requestBody = new
         {
             model = model,
@@ -107,7 +110,8 @@ public class AiChatService(
                 new { role = "user", content = input.Message }
             },
             max_tokens = maxTokens,
-            temperature = temperature
+            temperature = temperature,
+            stream = true
         };
 
         var jsonContent = JsonSerializer.Serialize(requestBody, new JsonSerializerOptions
@@ -115,40 +119,55 @@ public class AiChatService(
             DefaultIgnoreCondition = JsonIgnoreCondition.WhenWritingNull
         });
 
-        // 创建 HttpClient 并发起请求
+        // 创建 HttpClient 并发起请求（使用 ResponseHeadersRead 提前获取响应头以流式读取）
         var client = httpClientFactory.CreateClient();
         client.Timeout = TimeSpan.FromSeconds(timeoutSeconds > 0 ? timeoutSeconds : 300);
         var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, $"{baseUrl.TrimEnd('/')}/chat/completions");
         request.Headers.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey);
         request.Content = new StringContent(jsonContent, Encoding.UTF8, "application/json");
 
-        var response = await client.SendAsync(request);
-        var responseContent = await response.Content.ReadAsStringAsync();
+        using var response = await client.SendAsync(request, HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead, cancellationToken);
 
         if (!response.IsSuccessStatusCode)
         {
-            logger.LogError("AI聊天服务调用失败，状态码：{StatusCode}，响应：{Response}", response.StatusCode, responseContent);
+            var errorContent = await response.Content.ReadAsStringAsync(cancellationToken);
+            logger.LogError("AI聊天服务调用失败，状态码：{StatusCode}，响应：{Response}", response.StatusCode, errorContent);
             throw new BusinessException($"AI服务调用失败：{response.StatusCode}", 500);
         }
 
-        // 解析 OpenAI 响应
-        using var doc = JsonDocument.Parse(responseContent);
-        var choices = doc.RootElement.GetProperty("choices");
-        if (choices.GetArrayLength() == 0)
+        // 流式读取响应体
+        using var responseStream = await response.Content.ReadAsStreamAsync(cancellationToken);
+        using var reader = new StreamReader(responseStream);
+
+        while (!reader.EndOfStream)
         {
-            throw new BusinessException("AI未返回有效内容", 500);
-        }
+            cancellationToken.ThrowIfCancellationRequested();
 
-        var content = choices[0]
-            .GetProperty("message")
-            .GetProperty("content")
-            .GetString();
+            var line = await reader.ReadLineAsync(cancellationToken);
+            if (line == null) break;
 
-        logger.LogInformation("AI聊天服务调用成功，返回内容长度：{Length}", content?.Length ?? 0);
+            // 只处理 data: 开头的行
+            if (!line.StartsWith("data: ")) continue;
 
-        return new AiChatOutput
+            var data = line.Substring(6);
+            if (data == "[DONE]") break;
+
+            // 解析 SSE chunk，提取 delta.content
+            using var chunkDoc = JsonDocument.Parse(data);
+            var choicesEl = chunkDoc.RootElement.GetProperty("choices");
+            if (choicesEl.GetArrayLength() == 0) continue;
+
+            var delta = choicesEl[0].GetProperty("delta");
+            if (delta.TryGetProperty("content", out var contentEl))
             {
-            Content = content ?? string.Empty
-        };
+                var content = contentEl.GetString();
+                if (!string.IsNullOrEmpty(content))
+                {
+                    yield return content;
+                }
+            }
+        }
+
+        logger.LogInformation("AI聊天服务（流式）调用完成");
     }
 }

QYZH.InteractiveMagazine.WebApi/Controllers/AiChatController.cs

@@ -1,8 +1,8 @@
 using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
 using QYZH.InteractiveMagazine.IService;
-using QYZH.InteractiveMagazine.Models.Common;
 using QYZH.InteractiveMagazine.Models.Dto;
 using QYZH.InteractiveMagazine.Models.Enum;
+using System.Text.Json;
 
 namespace QYZH.InteractiveMagazine.WebApi.Controllers;
 
@@ -24,27 +24,39 @@ public class AiChatController : BaseController
     }
 
     /// <summary>
-    /// AI聊天，根据需求生成提示词
+    /// AI聊天（流式返回），根据需求生成提示词
     /// </summary>
     /// <param name="input">用户需求消息</param>
-    /// <returns>AI生成的提示词（Markdown格式）</returns>
+    /// <returns>SSE流，逐块返回AI生成的提示词内容</returns>
     [HttpPost]
-    public async Task<BaseResponse<AiChatOutput>> ChatAsync([FromBody] AiChatInput input)
+    public async Task ChatAsync([FromBody] AiChatInput input)
     {
+        Response.ContentType = "text/event-stream";
+        Response.Headers.Append("Cache-Control", "no-cache");
+        Response.Headers.Append("Connection", "keep-alive");
+
         try
         {
-            var result = await _aiChatService.ChatAsync(input);
-            return Success(result, "AI聊天成功");
-        }
-        catch (BusinessException ex)
+            await foreach (var chunk in _aiChatService.ChatAsync(input, HttpContext.RequestAborted))
             {
-            _logger.LogWarning(ex, "AI聊天业务异常: {Message}", ex.Message);
-            return BaseResponse<AiChatOutput>.Fail(ex.Message);
+                var data = JsonSerializer.Serialize(new { content = chunk });
+                await Response.WriteAsync($"data: {data}\n\n");
+                await Response.Body.FlushAsync();
+            }
+
+            await Response.WriteAsync("data: [DONE]\n\n");
+            await Response.Body.FlushAsync();
+        }
+        catch (OperationCanceledException)
+        {
+            _logger.LogInformation("客户端断开连接，AI聊天流式返回终止");
         }
         catch (Exception ex)
         {
-            _logger.LogError(ex, "AI聊天系统异常，参数：{Input}", input);
-            return BaseResponse<AiChatOutput>.Fail("AI聊天失败，请稍后重试");
+            _logger.LogError(ex, "AI聊天流式返回异常，参数：{Input}", input);
+            var errorData = JsonSerializer.Serialize(new { error = "AI聊天失败，请稍后重试" });
+            await Response.WriteAsync($"data: {errorData}\n\n");
+            await Response.Body.FlushAsync();
         }
     }
 }

QYZH.InteractiveMagazine.WorkService/Consumers/AutoDotCodeConsumer.cs

@@ -235,7 +235,7 @@ public class AutoDotCodeConsumer(IConfiguration configuration,
 
             #region 把本地文集上传到OOS上
 
-            var tempOssDownloadKey = "BookPagePdf/download/" + downloadFileName;
+            var tempOssDownloadKey = "Journal/download/" + downloadFileName;
 
             const int bufferSize = 1 * 1024 * 1024; // 1MB
 

QYZH.InteractiveMagazine.WorkService/appsettings.json

@@ -44,5 +44,17 @@
       }
     ]
   },
-  "AllowedHosts": "*"
+  "AllowedHosts": "*",
+  "AliyunOSSConfigs": {
+    "AccessKeyID": "LTAI5tEBXGewpHSLiSxyx6Bf",
+    "AccessKeySecret": "w29b8wkw6XQVL8GWXgp3ZesgYeDKvf",
+    "VodBucketName": "outin-5277bbb52bec11f08dbd00163e169e2b.oss-cn-beijing.aliyuncs.com",
+    "BucketName": "qyzh2025test",
+    "Region": "beijing",
+    "RoleArn": "acs:ram::1064745380176636:role/aliyunosstokengeneratorrole",
+    "DurationSeconds": 3600, //过期时间(秒)
+    "Endpoint": "oss-cn-beijing.aliyuncs.com",
+    "ProjectName": "InteractiveMagazine",
+    "Domain": "https://oss.test.qyzhjy.com/"
+  }
 }