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F1 告警静默规则 [done]: - 后端 alert_silence.go: CRUD + Toggle (onetime/daily/weekly 三模式) - 告警引擎 isSilenced 集成 (alert_engine.go) - 前端 SilenceRuleTab + SilenceDialog - 路由 /alerts/silences 已注册 F2 审计日志导出 [done]: - 重写 ExportAuditLogs: 真正的 CSV 导出 (encoding/csv + UTF-8 BOM) - 支持 module/action/username/startTime/endTime 筛选 - 导出限制 10000 条防溢出，自动记录审计日志 - JSON 格式向后兼容 (format=json) - 前端 exportLogs 传递查询参数 同时包含累积的前期工作: - 目录重构 internal/ -> controller/model/router (v0.55-v0.57) - 后端分层架构 dto/repository/service/utils - 审计模块全功能 (终端审计/操作审计/登录日志) - asciicast v2 录制格式 - SFTP 文件浏览器 - StatStrip 紧凑统计条 - 在线会话自动刷新 - LiveMonitor WebSocket 诊断修复 验证: go build ✅ | npm run build ✅ | Docker 部署 ✅ | 10 回归端点 ✅ | CSV 导出 ✅ | 静默 CRUD ✅
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3.4 KiB
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package model
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import "time"
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// LLMConfig 大语言模型配置（单行配置，类似 LDAPConfig） // Logan.Li
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// 支持 OpenAI 兼容接口（OpenAI / DeepSeek / 通义千问 / Moonshot / Ollama / 自定义）
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type LLMConfig struct {
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ID uint `gorm:"primarykey" json:"id"`
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Provider string `gorm:"size:50;not null;default:openai" json:"provider"` // openai/deepseek/qwen/moonshot/ollama/custom
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Model string `gorm:"size:100;not null;default:gpt-4o-mini" json:"model"` // 模型名，如 gpt-4o-mini / deepseek-chat
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APIKey string `gorm:"size:500" json:"api_key"` // API Key（GET 时会被脱敏）
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Endpoint string `gorm:"size:500" json:"endpoint"` // 基础地址，如 https://api.openai.com/v1
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Temperature float64 `gorm:"default:0.7" json:"temperature"` // 采样温度 0-2
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MaxTokens int `gorm:"default:2000" json:"max_tokens"` // 最大输出 token
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SystemPrompt string `gorm:"type:text" json:"system_prompt"` // 系统提示词（AIOps 运维助手角色）
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Enabled bool `gorm:"default:false" json:"enabled"` // 是否启用
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CreatedAt time.Time `json:"created_at"`
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UpdatedAt time.Time `json:"updated_at"`
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}
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// TableName 表名 // Logan.Li
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func (LLMConfig) TableName() string { return "ai_llm_configs" }
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// SaveLLMConfigRequest 保存 LLM 配置请求 // Logan.Li
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type SaveLLMConfigRequest struct {
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Provider string `json:"provider"`
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Model string `json:"model"`
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APIKey string `json:"api_key"` // 若为脱敏值（含 ****）则后端保留原值
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Endpoint string `json:"endpoint"`
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Temperature float64 `json:"temperature"`
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MaxTokens int `json:"max_tokens"`
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SystemPrompt string `json:"system_prompt"`
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Enabled bool `json:"enabled"`
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}
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// ChatMessage 对话消息 // Logan.Li
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type ChatMessage struct {
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Role string `json:"role"` // system / user / assistant
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Content string `json:"content"`
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}
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// ChatRequest AI 对话请求 // Logan.Li
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type ChatRequest struct {
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Messages []ChatMessage `json:"messages" binding:"required,min=1,dive"`
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SessionID string `json:"session_id"` // 前端生成，用于隔离多轮对话
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}
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// ChatResponse AI 对话响应 // Logan.Li
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type ChatResponse struct {
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Content string `json:"content"`
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Model string `json:"model"`
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TokensUsed int `json:"tokens_used"`
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}
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// ChatHistory 对话历史记录（按用户隔离，session_id 区分多轮对话） // Logan.Li
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// 仅持久化成功完成的对话（用户消息 + 助手回复成对写入），错误气泡为瞬时 UI 不入库
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type ChatHistory struct {
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ID uint `gorm:"primarykey" json:"id"`
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UserID uint `gorm:"index;not null" json:"user_id"` // 所属用户（JWT 中间件注入）
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SessionID string `gorm:"size:64;index;not null;default:''" json:"session_id"` // 对话会话 ID（前端 UUID）
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Role string `gorm:"size:16;not null" json:"role"` // user / assistant
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Content string `gorm:"type:text;not null" json:"content"` // 消息内容
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Model string `gorm:"size:100" json:"model"` // 生成回复所用模型（仅 assistant 行有意义）
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CreatedAt time.Time `json:"created_at"`
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}
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// TableName 表名 // Logan.Li
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func (ChatHistory) TableName() string { return "ai_chat_histories" }
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