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from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

from langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnablePassthrough

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

from operator import itemgetter

# 模型接入配置

DEEPSEEK_API_KEY = "123"  # 替换为实际的 API Key

llm = ChatOpenAI(

    api_key=DEEPSEEK_API_KEY,

    base_url="http://qwen3-32b-awq.model.xjipc.com/openai/v1",

    model="qwen3-32b-awq",

    temperature=0.3,

    max_tokens=10240,

)

# 1. 生成大纲的提示词模板

outlinePromptTemplate = '''主题：{theme}

请为这个主题撰写一篇专业、结构清晰的文章大纲，要求分章节、有层级，逻辑完整。'''

outlinePrompt = ChatPromptTemplate.from_template(outlinePromptTemplate)

# 2. 生成注意事项的提示词模板

tipsPromptTemplate = '''主题：{theme}

撰写该主题文章时，需要重点关注哪些内容、数据维度、行文风格和逻辑要点？请列出具体的注意事项。'''

tipsPrompt = ChatPromptTemplate.from_template(tipsPromptTemplate)

# 3. 生成完整文章的提示词模板

articlePromptTemplate = '''主题：{theme}

请严格按照以下大纲和注意事项，撰写一篇内容详实、逻辑严谨的完整文章：

### 文章大纲

{outline}

### 写作注意事项

{tips}

要求：内容丰富、语言流畅、符合主题定位，字数不少于1500字。'''

articlePrompt = ChatPromptTemplate.from_template(articlePromptTemplate)

# 输出解析器

strParser = StrOutputParser()

# 构建子链：生成大纲和注意事项

outlineChain = outlinePrompt | llm | strParser

tipsChain = tipsPrompt | llm | strParser

# 并行执行：同时生成大纲和注意事项（保留主题用于后续拼接）

map_chain = RunnableParallel(

    outline=outlineChain,

    tips=tipsChain,

    theme=itemgetter("theme")  # 把主题透传下去

)

# 构建完整的文章生成链：先并行生成大纲/注意事项，再拼接生成文章

article_chain = (

        map_chain  # 第一步：并行生成大纲、注意事项、透传主题

        | articlePrompt  # 第二步：将第一步的结果填充到文章提示词模板

        | llm  # 第三步：调用大模型生成文章

        | strParser  # 第四步：解析输出为字符串

)

# 执行生成

# 文章主题

query = "2024年中国经济走向与运行趋势"

# 方式1：只获取大纲和注意事项（原需求的中间结果）

intermediate_result = map_chain.invoke({"theme": query})

print("=== 生成的大纲和注意事项 ===")

print(f"大纲：\n{intermediate_result['outline']}\n")

print(f"注意事项：\n{intermediate_result['tips']}\n")

# 方式2：直接生成完整文章（核心需求）

print("=== 生成的完整文章 ===")

final_article = article_chain.invoke({"theme": query})

print(final_article)