From f21da37f511e8ed6560814ec7a4e570441ed0b83 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Fam Zheng <fam@euphon.net>
Date: Fri, 22 Aug 2025 23:10:03 +0100
Subject: [PATCH] update doc/ai-chat.md

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 doc/ai-chat.md | 144 +++++++++++++++++++++++++++++--------------------
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diff --git a/doc/ai-chat.md b/doc/ai-chat.md
index bf627c5..4a06154 100644
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+++ b/doc/ai-chat.md
@@ -48,44 +48,43 @@
 ### 4.1 AI模型集成
 
 #### 4.1.1 模型选择
-- **主要模型**: Kimi K2 API
+- **主要模型**: Kimi K2 API ✅ **已实现**
 - **备选模型**: 智谱AI (ChatGLM)、百度文心一言
 - **理由**: Kimi K2在中文理解、多模态处理和联网搜索方面表现优秀，API稳定可靠，特别适合品牌客服场景
 
-#### 4.1.2 API集成架构
+#### 4.1.2 API集成架构 ✅ **已实现**
 ```python
-# api/products/ai_service.py
-class AIService:
-    def __init__(self, tenant_id, model_config):
-        self.tenant_id = tenant_id
-        self.model_config = model_config
-        self.client = self._init_client()
+# api/products/aichat.py
+class AIChatService:
+    def __init__(self, api_key: str = None, base_url: str = None):
+        self.api_key = api_key or getattr(settings, 'KIMI_API_KEY', None)
+        self.base_url = base_url or getattr(settings, 'KIMI_API_URL', None)
+        self.client = OpenAI(api_key=self.api_key, base_url=self.base_url)
     
-    def chat(self, message, context, tenant_context):
-        # 构建prompt
-        prompt = self._build_prompt(message, context, tenant_context)
-        # 调用Kimi K2 API
-        response = self._call_kimi_api(prompt)
-        # 后处理
-        return self._post_process(response)
-    
-    def _call_kimi_api(self, prompt):
-        # 调用Kimi K2 API，支持联网搜索和多模态处理
-        pass
-    
-    def _build_prompt(self, message, context, tenant_context):
-        # 包含品牌信息、产品知识、用户上下文
-        pass
+    def chat(self, user_message: str) -> str:
+        # 调用Moonshot API，支持工具调用
+        response = self.client.chat.completions.create(
+            model=self.model,
+            messages=self.conversation_history,
+            tools=self.tools,
+            tool_choice="auto"
+        )
+        return self._process_response(response)
 ```
 
-#### 4.1.3 智能能力调度系统（简化版）
+#### 4.1.3 工具调用系统 ✅ **已实现**
+- **工具定义**: `start_qr_scan` 二维码扫描工具
+- **工具执行**: 模拟5秒扫描过程，返回验证结果
+- **工具集成**: 完整的工具调用流程，支持多轮对话
+
+#### 4.1.4 智能能力调度系统（简化版）
 - **能力分类**: RAG知识检索、平台服务、一般问答
 - **优先级策略**: 平台服务 > RAG知识 > 一般问答
 - **智能路由**: 基于规则的快速路由策略
 - **降级机制**: 简单的能力降级和回退
 - **后续扩展**: 工具执行、网络搜索等高级功能
 
-#### 4.1.4 RAG框架集成（简化版）
+#### 4.1.5 RAG框架集成（简化版）
 - **框架选择**: LangChain基础功能
 - **文档处理**: 基础分块、简单向量化、相似度检索
 - **上下文优化**: 基础分层策略（摘要、完整）
@@ -430,27 +429,30 @@ Page({
 
 ### 5.1 AI Prompt工程
 
-#### 5.1.1 系统Prompt模板
+#### 5.1.1 系统Prompt模板 ✅ **已实现**
 ```
-你是一个专业的品牌客服助手，专门为{品牌名称}提供产品咨询和服务。
+你是一个专业的徵象防伪验证平台AI客服助手。
 
-品牌信息：
-{品牌背景介绍}
+平台介绍：
+徵象是由广州市诚投科技有限公司开发的AI驱动的智能防伪平台，通过多模态特征识别构建新一代防伪验证体系，实现从物理防伪到数字认证的全链路保护。系统采用ISO 12931国际防伪标准，已获取国家发明专利(证书编号:CN 115222000 B)。
 
-产品知识：
-{产品相关信息}
+服务范围：
+1. 商品防伪验证
+2. 证件安全验证  
+3. 工业品防伪
+4. 品牌数字化服务
 
 服务原则：
-1. 只回答与{品牌名称}相关的问题
-2. 不评价竞品，不与竞品对比
-3. 优先使用官方信息回答
-4. 对于不确定的信息，明确告知用户
-5. 保持专业、友好的服务态度
+1. 专业、友好、准确回答用户问题
+2. 优先使用官方信息回答
+3. 对于不确定的信息，明确告知用户
+4. 引导用户使用相关功能和服务
+5. 当用户需要验证产品真伪时，主动提供二维码扫描功能
 
-用户上下文：
-{用户验证的产品信息、历史对话等}
+可用工具：
+- start_qr_scan: 启动二维码扫描功能，用于产品防伪验证
 
-请根据以上信息，为用户提供准确、有用的回答。
+请根据用户问题提供准确、有用的回答。如果用户需要验证产品，请使用二维码扫描工具。
 ```
 
 #### 5.1.2 平台客服Prompt模板
@@ -566,23 +568,15 @@ function renderContent(content, type) {
 
 ## 6. 部署和运维
 
-### 6.1 环境配置
+### 6.1 环境配置 ✅ **已实现**
 ```bash
-# 环境变量配置
-AI_MODEL_PROVIDER=kimi
-AI_API_KEY=your_api_key
-AI_MODEL_NAME=kimi-k2
-AI_MAX_TOKENS=2000
-AI_TEMPERATURE=0.7
+# Django设置配置 (emblemapi/settings.py)
+KIMI_API_KEY = "sk-IKA7ZnDrv44mfaorjF5UZjSsml66yaBNdcrASJsV90hCSdgn"
+KIMI_API_URL = "https://api.moonshot.cn/v1"
 
-# LangChain配置
-LANGCHAIN_TRACING_V2=true
-LANGCHAIN_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com
-LANGCHAIN_API_KEY=your_langchain_key
-
-# 向量数据库配置
-VECTOR_DB_TYPE=chroma
-VECTOR_DB_PATH=./vector_store
+# 环境变量支持
+KIMI_API_KEY = os.environ.get("KIMI_API_KEY", "default_key")
+KIMI_API_URL = os.environ.get("KIMI_API_URL", "https://api.moonshot.cn/v1")
 ```
 
 ### 6.2 监控和日志
@@ -633,10 +627,12 @@ VECTOR_DB_PATH=./vector_store
 ## 9. 项目计划
 
 ### 9.1 开发阶段
-1. **第一阶段 (1周)**: 核心架构和基础功能
+1. **第一阶段 (1周)**: 核心架构和基础功能 ✅ **已完成**
    - 数据模型扩展（最小化）
-   - Kimi K2 API基础集成
-   - 基础AI聊天功能
+   - Kimi K2 API基础集成 ✅
+   - 基础AI聊天功能 ✅
+   - 工具调用系统 ✅
+   - Django管理命令 ✅
 2. **第二阶段 (1周)**: AI能力扩展
    - LangChain RAG基础集成
    - 平台知识库（简化版）
@@ -651,7 +647,7 @@ VECTOR_DB_PATH=./vector_store
    - 生产环境部署
 
 ### 9.2 里程碑
-- Week 1: 完成核心架构和基础AI聊天功能
+- Week 1: 完成核心架构和基础AI聊天功能 ✅ **已完成**
 - Week 2: 完成RAG系统和智能路由基础功能
 - Week 3: 完成前端界面和内容管理
 - Week 4: 完成测试、优化和上线
@@ -696,4 +692,34 @@ VECTOR_DB_PATH=./vector_store
 - **技术栈**: Django + Kimi K2 + LangChain（简化版）+ 基础向量存储
 - **开发策略**: MVP优先，核心功能先行，后续迭代优化
 
-通过分阶段开发和迭代优化，可以确保系统稳定性和用户满意度，同时为后续功能扩展奠定良好基础。
+### 11.3 当前实现状态 ✅ **已完成功能**
+
+#### **核心AI聊天系统**
+- ✅ AIChatService 类实现
+- ✅ Kimi K2 API 集成
+- ✅ 工具调用系统（start_qr_scan）
+- ✅ 对话历史管理
+- ✅ 系统提示词配置
+
+#### **Django管理命令**
+- ✅ `python manage.py chat` 命令
+- ✅ 完整的readline支持
+- ✅ 历史记录持久化
+- ✅ 快捷键和补全功能
+
+#### **文件结构**
+```
+api/products/
+├── aichat.py                    # 核心AI聊天库 ✅
+├── management/
+│   └── commands/
+│       └── chat.py             # Django管理命令 ✅
+└── README_AI_CHAT.md           # 使用文档 ✅
+```
+
+#### **配置管理**
+- ✅ Django settings.py 集成
+- ✅ 环境变量支持
+- ✅ 默认配置值
+
+通过分阶段开发和迭代优化，可以确保系统稳定性和用户满意度，同时为后续功能扩展奠定良好基础。第一阶段的核心功能已经完成，为后续开发提供了坚实的基础。