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backend/ai_services/bailian_service.py

@@ -96,3 +96,62 @@ class BailianService:
             evaluation.error_message = str(e)
             evaluation.save()
             return evaluation
+
+    def summarize_task(self, task):
+        """
+        对转写任务进行总结
+        """
+        if not self.client:
+            logger.warning("BailianService not initialized, skipping summary.")
+            return
+
+        if not task.transcription:
+            logger.warning(f"Task {task.id} has no transcription, skipping summary.")
+            return
+
+        try:
+            content = task.transcription
+            # 简单截断防止过长
+            if len(content) > 15000:
+                content = content[:15000] + "...(内容过长已截断)"
+            
+            # 准备上下文数据
+            context_data = ""
+            if task.summary_data:
+                 context_data += f"\n\n【总结原始数据】\n{json.dumps(task.summary_data, ensure_ascii=False, indent=2)}"
+            
+            if task.auto_chapters_data:
+                 context_data += f"\n\n【章节原始数据】\n{json.dumps(task.auto_chapters_data, ensure_ascii=False, indent=2)}"
+
+            system_prompt = f"""你是一个专业的会议/内容总结助手。请根据提供的【转写文本】、【总结原始数据】和【章节原始数据】，生成一份结构清晰、内容详实的总结报告。
+
+请按照以下结构输出（Markdown格式）：
+1. **标题**：基于内容生成一个合适的标题。
+2. **核心摘要**：简要概括主要内容。
+3. **主要观点/话题**：结合思维导图数据，列出关键话题和层级。
+4. **章节速览**：结合章节数据，列出时间点和主要内容。[HH:MM:SS]格式来把章节列出来
+5. **问答精选**（如果有）：基于问答总结数据，列出重要问答。
+
+请确保语言通顺，重点突出，能够还原内容的逻辑结构。"""
+
+            user_content = f"以下是需要总结的内容：\n\n【转写文本】\n{content}{context_data}"
+
+            messages = [
+                {'role': 'system', 'content': system_prompt},
+                {'role': 'user', 'content': user_content}
+            ]
+
+            # 使用 qwen-plus 作为默认模型
+            completion = self.client.chat.completions.create(
+                model="qwen-plus",
+                messages=messages
+            )
+            
+            summary_content = completion.choices[0].message.content
+            task.summary = summary_content
+            task.save(update_fields=['summary'])
+            
+            logger.info(f"Task {task.id} summary generated successfully.")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Failed to generate summary for task {task.id}: {e}")

backend/ai_services/views.py

@@ -287,9 +287,26 @@ class TranscriptionTaskViewSet(viewsets.ModelViewSet):
             if task.status == TranscriptionTask.Status.SUCCEEDED and not task.summary:
                 if task.summary_data or task.auto_chapters_data:
                      try:
+                         # 先设置状态为 "AI总结生成当中..."
+                         task.summary = "AI总结生成当中..."
+                         task.save(update_fields=['summary'])
+                         
+                         # 异步触发总结生成
+                         import threading
                          from .bailian_service import BailianService
-                         bailian_service = BailianService()
-                         bailian_service.summarize_task(task)
+                         
+                         def async_summarize(task_id):
+                             try:
+                                 # 重新获取 task 对象以避免线程问题
+                                 from .models import TranscriptionTask
+                                 task_obj = TranscriptionTask.objects.get(id=task_id)
+                                 bailian_service = BailianService()
+                                 bailian_service.summarize_task(task_obj)
+                             except Exception as e:
+                                 logger.error(f"Async summary generation failed: {e}")
+                                 
+                         threading.Thread(target=async_summarize, args=(task.id,)).start()
+                         
                      except Exception as e:
                          logger.error(f"Force trigger AI summarization failed: {e}")