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backend/ai_services/bailian_service.py

@@ -96,51 +96,3 @@ class BailianService:
             evaluation.error_message = str(e)
             evaluation.save()
             return evaluation
-
-    def summarize_task(self, task):
-        """
-        使用 AI 模型总结转写和章节数据
-        """
-        if not self.client:
-            logger.error("DashScope client not initialized")
-            return
-
-        try:
-            summary_data = json.dumps(task.summary_data or {}, ensure_ascii=False)
-            chapters_data = json.dumps(task.auto_chapters_data or {}, ensure_ascii=False)
-            
-            prompt = f"""
-你是一个专业的会议摘要和内容分析助手。请根据以下提供的“总结原始数据”和“章节原始数据”，生成一个结构清晰、专业且易于阅读的 Markdown 格式总结。
-
-要求：
-1. 包含一个总体的“核心摘要”。
-2. 包含一个详细的“内容大纲”。
-3. 如果有问答或对话信息，请包含“关键问答”或“发言人观点”。
-4. 包含一个带有时间戳的“章节回顾”，格式为 [HH:MM:SS] 标题。
-5. 语言简练，重点突出。
-
-总结原始数据：
-{summary_data}
-
-章节原始数据：
-{chapters_data}
-"""
-            messages = [
-                {'role': 'system', 'content': '你是一个专业的文档总结助手。请直接返回 Markdown 格式的内容，不要包含任何引导性文字。'},
-                {'role': 'user', 'content': prompt}
-            ]
-
-            completion = self.client.chat.completions.create(
-                model="qwen-turbo",
-                messages=messages,
-                temperature=0.7
-            )
-            
-            ai_summary = completion.choices[0].message.content
-            if ai_summary:
-                task.summary = ai_summary
-                task.save()
-                logger.info(f"AI summary generated for task {task.id}")
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Failed to generate AI summary: {e}")