LoganandClaude
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后端双协议: 新增 anthropic.go(Complete/Stream/工具转换) + client.go 工厂按 Protocol 路由; llm.Client 加 Stream; llm_chat 三方法收敛复用 llm.Client; resolveProtocol 按 provider 路由; Agent CLI 注入协议。编码套餐(GLM-5.2/Kimi/MiMo/Anthropic)走 Anthropic /v1/messages。 SSH凭证修复: applyCredential 正确解析凭证 JSON 的 private_key(旧实现把整个 JSON 当私钥 → ssh.ParsePrivateKey 失败 → ssh-key 登录不通); AssignCredential/批量导入/单台 CRUD 三处统一; 单台补齐 credential_id 字段(原被忽略)。 容量预测: 新增 AI 深度解读(buildCapacityInsightPrompt + PredictiveCapacityTab 按钮, 复用 aiApi.chat)。 其他: DeepSeek 模型名更新为 deepseek-v4-flash/pro; 智能助手去掉重复模型配置按钮; LLMConfig 精简生成参数(Claude Code 式)。 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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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 / 智谱GLM / 通义千问 / Moonshot / Kimi / 小米MiMo / Anthropic(需代理) / 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/glm/qwen/moonshot/kimi/mimo/anthropic/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-v4-flash
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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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