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【慧游鲁博】【13】后端 · 文物图片识别功能完善 · 个性化文物介绍

news 来源：原创 2025/6/13 6:43:24

本次更新

在后端文件ArtifactController的matchArtifact接口方法中，实现了针对不同用户模式对文物图片识别结果进行个性化润色的功能。

文章目录

- 本次更新
- 使用示例
- 主要流程
- 个性化润色实现细节
- - 模式处理逻辑
  - AI服务调用
  - 容错处理

使用示例

假设用户上传了一张白釉加彩女俑的图片：

在这里插入图片描述

专业模式：

在这里插入图片描述

普通模式：

在这里插入图片描述

教育模式：

在这里插入图片描述

AI润色超时：返回原始识别结果

在这里插入图片描述

主要流程

接收请求参数：
- 方法接收一个MatchRequest对象，包含imageUrl(图片URL)和mode(模式，默认为"normal")
- 使用@RequestBody注解将JSON请求体自动映射到Java对象
调用Python服务进行文物匹配：
- 通过pythonService.matchArtifact()方法获取文物匹配结果
- 如果匹配失败，直接返回错误信息
构建基础文本：
- 从匹配结果中提取文物名称、描述和匹配度分数
- 使用String.format()构建基础响应文本，包含文物基本信息
根据模式生成不同提示词：
- 这是实现个性化润色的核心部分
- 根据mode参数生成不同的AI提示词(prompt)
- 支持三种模式：“professional”(专业)、“normal”(普通)、“education”(教育)
调用AI服务进行润色：
- 使用线程池和Future实现超时控制(1分钟超时)
- 通过aiService.getAIResponse()获取AI生成的润色结果
处理结果返回：
- 优先返回AI润色后的结果
- 如果AI服务超时或出错，返回原始文本作为备用
- 确保线程池被正确关闭

个性化润色实现细节

模式处理逻辑

switch (mode) {case "professional":prompt = "你是一位专业的文物鉴定专家，请用专业术语对以下文物识别结果进行润色和补充说明:\n\n" + responseText;break;case "normal":prompt = "请用通俗易懂的语言，简单明了地解释以下文物信息，适合普通观众理解:\n\n" + responseText;break;case "education":prompt = "请将以下文物信息润色一下，使其适合向儿童或学生讲述（但是一定要正确说明文物的基本信息）:\n\n" + responseText;break;default: // normal模式prompt = "请用通俗易懂的语言，简单明了地解释以下文物信息，适合普通观众理解:\n\n" + responseText;break;
}