refactor: 代码解耦合，完善WebUI功能，添加网页VNC

src/server/api/openai/parse.js

@@ -0,0 +1,332 @@
+/**
+ * @fileoverview 请求解析模块
+ * @description 负责解析聊天请求、提取提示词和处理图片
+ */
+
+import fs from 'fs';
+import path from 'path';
+import sharp from 'sharp';
+import { IMAGE_POLICY } from '../../../backend/registry.js';
+import { ERROR_CODES, getErrorMessage } from '../../errors.js';
+
+/**
+ * 构造解析错误结果
+ * @param {string} code - 错误码
+ * @param {string} [customMessage] - 自定义消息（可选，用于包含动态参数）
+ * @returns {{success: false, error: {code: string, error: string}}}
+ */
+function parseError(code, customMessage) {
+    return {
+        success: false,
+        error: {
+            code,
+            error: customMessage || getErrorMessage(code)
+        }
+    };
+}
+
+/**
+ * @typedef {object} ParsedRequest
+ * @property {string} prompt - 提取的提示词
+ * @property {string[]} imagePaths - 图片临时文件路径
+ * @property {string|null} modelId - 解析后的模型 ID
+ * @property {string|null} modelName - 原始模型名称
+ * @property {boolean} isStreaming - 是否流式请求
+ */
+
+/**
+ * @typedef {object} ParseError
+ * @property {string} code - 错误码
+ * @property {string} error - 错误消息
+ */
+
+/**
+ * @typedef {object} ParseResult
+ * @property {boolean} success - 是否解析成功
+ * @property {ParsedRequest} [data] - 解析结果（成功时）
+ * @property {ParseError} [error] - 错误信息（失败时）
+ */
+
+/**
+ * 解析聊天请求
+ * @param {object} data - 请求体数据
+ * @param {object} options - 解析选项
+ * @param {string} options.tempDir - 临时目录路径
+ * @param {number} options.imageLimit - 图片数量限制
+ * @param {string} options.backendName - 后端名称
+ * @param {Function} options.resolveModelId - 模型 ID 解析函数
+ * @param {Function} options.getImagePolicy - 获取图片策略函数
+ * @param {Function} options.getModelType - 获取模型类型函数
+ * @param {string} options.requestId - 请求 ID
+ * @param {Function} options.logger - 日志函数
+ * @returns {Promise<ParseResult>} 解析结果
+ */
+export async function parseRequest(data, options) {
+    const {
+        tempDir,
+        imageLimit,
+        backendName,
+        resolveModelId,
+        getImagePolicy,
+        getModelType,
+        requestId,
+        logger
+    } = options;
+
+    const messages = data.messages;
+    const isStreaming = data.stream === true;
+
+    // 验证 messages
+    if (!messages || messages.length === 0) {
+        return parseError(ERROR_CODES.NO_MESSAGES);
+    }
+
+    // 1. 解析模型参数与类型
+    let modelKey = null;
+    let isTextMode = false;
+
+    if (data.model) {
+        const resolved = resolveModelId(data.model);
+        if (resolved) {
+            modelKey = data.model;
+            logger.info('服务器', `触发模型: ${data.model}`, { id: requestId });
+
+            // 判定是否为文本模式
+            const type = getModelType ? getModelType(data.model) : 'image';
+            isTextMode = type === 'text';
+
+            if (isTextMode) {
+                logger.info('服务器', '解析模式: 文本对话 (虚拟上下文构建)', { id: requestId });
+            } else {
+                logger.info('服务器', '解析模式: 图像生成 (仅取最后一条)', { id: requestId });
+            }
+
+        } else {
+            return parseError(ERROR_CODES.INVALID_MODEL, `模型无效/后端 ${backendName} 不支持: ${data.model}`);
+        }
+    } else {
+        logger.info('服务器', '未指定模型，使用网页默认', { id: requestId });
+    }
+
+    // ============================================================
+    // 分支 A: 文本模型解析 (构建虚拟上下文)
+    // ============================================================
+    if (isTextMode) {
+        return await parseTextRequest(messages, tempDir, imageLimit, modelKey, isStreaming);
+    }
+
+    // ============================================================
+    // 分支 B: 生图模型解析 (原有逻辑)
+    // ============================================================
+    return await parseImageRequest(messages, tempDir, imageLimit, modelKey, isStreaming, getImagePolicy);
+}
+
+/**
+ * 解析文本请求 (构建虚拟上下文)
+ */
+async function parseTextRequest(messages, tempDir, imageLimit, modelId, isStreaming) {
+    let systemPrompt = '';
+    let historyPrompt = '';
+    let currentPrompt = '';
+
+    const imagePaths = [];
+    let globalImageCount = 0;
+
+    // 辅助函数：处理单条消息内容
+    async function processContent(content) {
+        let textBuffer = '';
+        if (typeof content === 'string') {
+            textBuffer += content;
+        } else if (Array.isArray(content)) {
+            for (const item of content) {
+                if (item.type === 'text') {
+                    textBuffer += item.text;
+                } else if (item.type === 'image_url' && item.image_url?.url) {
+                    globalImageCount++;
+
+                    // 图片数量限制检查
+                    if (imageLimit > 0 && globalImageCount > imageLimit) {
+                        textBuffer += `[图片${globalImageCount} (已忽略:超过限制)]`;
+                        continue;
+                    }
+
+                    const url = item.image_url.url;
+                    if (url.startsWith('data:image')) {
+                        const imagePath = await saveBase64Image(url, tempDir);
+                        if (imagePath) {
+                            imagePaths.push(imagePath);
+                            // 插入占位符
+                            textBuffer += `[图片${globalImageCount}]`;
+                        } else {
+                            textBuffer += `[图片${globalImageCount} (上传失败)]`;
+                        }
+                    } else {
+                        textBuffer += `[图片${globalImageCount} (无效链接)]`;
+                    }
+                }
+            }
+        }
+        return textBuffer;
+    }
+
+    // 1. 提取 System Prompt
+    const systemMsg = messages.find(m => m.role === 'system');
+    if (systemMsg) {
+        const content = await processContent(systemMsg.content);
+        if (content) {
+            systemPrompt = `=== 系统指令 (永远置顶) ===\n${content}\n\n`;
+        }
+    }
+
+    // 2. 区分历史和当前消息
+    // 找到最后一条 user 消息的索引
+    let lastUserIndex = -1;
+    for (let i = messages.length - 1; i >= 0; i--) {
+        if (messages[i].role === 'user') {
+            lastUserIndex = i;
+            break;
+        }
+    }
+
+    if (lastUserIndex === -1) {
+        return parseError(ERROR_CODES.NO_USER_MESSAGES);
+    }
+
+    // 3. 构建历史对话 (不包含 system 和 最后一条 user)
+    const historyMessages = messages.filter((m, index) => {
+        return m.role !== 'system' && index < lastUserIndex;
+    });
+
+    if (historyMessages.length > 0) {
+        historyPrompt += `=== 历史对话 (滑动窗口或摘要) ===\n`;
+        for (const msg of historyMessages) {
+            const roleName = msg.role === 'user' ? 'User' : 'AI';
+            const content = await processContent(msg.content);
+            historyPrompt += `${roleName}: ${content}\n`;
+        }
+        historyPrompt += `\n`;
+    }
+
+    // 4. 构建当前输入
+    const lastUserMsg = messages[lastUserIndex];
+    const currentContent = await processContent(lastUserMsg.content);
+    currentPrompt = `=== 当前输入 ===\nUser: ${currentContent}`;
+
+    // 5. 合并最终 Prompt
+    const finalPrompt = systemPrompt + historyPrompt + currentPrompt;
+
+    return {
+        success: true,
+        data: {
+            prompt: finalPrompt,
+            imagePaths,
+            modelId,
+            modelName: modelId,
+            isStreaming
+        }
+    };
+}
+
+/**
+ * 解析生图请求 (原有逻辑)
+ */
+async function parseImageRequest(messages, tempDir, imageLimit, modelId, isStreaming, getImagePolicy) {
+    // 筛选用户消息
+    const userMessages = messages.filter(m => m.role === 'user');
+    if (userMessages.length === 0) {
+        return parseError(ERROR_CODES.NO_USER_MESSAGES);
+    }
+
+    const lastMessage = userMessages[userMessages.length - 1];
+
+    let prompt = '';
+    const imagePaths = [];
+    let imageCount = 0;
+
+    // 解析内容
+    if (Array.isArray(lastMessage.content)) {
+        for (const item of lastMessage.content) {
+            if (item.type === 'text') {
+                prompt += item.text + ' ';
+            } else if (item.type === 'image_url' && item.image_url?.url) {
+                imageCount++;
+
+                // 图片数量检查
+                if (imageLimit <= 10) {
+                    if (imageCount > imageLimit) {
+                        return parseError(ERROR_CODES.TOO_MANY_IMAGES, `图片数量超过限制（最大 ${imageLimit} 张）`);
+                    }
+                } else {
+                    // imageLimit > 10：超过浏览器硬限制时忽略
+                    if (imageCount > 10) {
+                        continue;
+                    }
+                }
+
+                // 处理 data URL
+                const url = item.image_url.url;
+                if (url.startsWith('data:image')) {
+                    const imagePath = await saveBase64Image(url, tempDir);
+                    if (imagePath) {
+                        imagePaths.push(imagePath);
+                    }
+                }
+            }
+        }
+    } else {
+        prompt = lastMessage.content;
+    }
+
+    prompt = prompt.trim();
+
+    // 图片策略校验
+    const hasImage = imagePaths.length > 0;
+    const policy = modelId ? getImagePolicy(modelId) : IMAGE_POLICY.OPTIONAL;
+
+    if (policy === IMAGE_POLICY.REQUIRED && !hasImage) {
+        return parseError(ERROR_CODES.IMAGE_REQUIRED, `模型 ${modelId} 需要参考图`);
+    }
+
+    if (policy === IMAGE_POLICY.FORBIDDEN && hasImage) {
+        return parseError(ERROR_CODES.IMAGE_FORBIDDEN, `模型 ${modelId} 不支持图片输入`);
+    }
+
+    return {
+        success: true,
+        data: {
+            prompt,
+            imagePaths,
+            modelId,
+            modelName: modelId,
+            isStreaming
+        }
+    };
+}
+
+/**
+ * 保存 Base64 图片到临时文件
+ * @param {string} dataUrl - data URL 格式的图片
+ * @param {string} tempDir - 临时目录
+ * @returns {Promise<string|null>} 保存的文件路径，失败返回 null
+ */
+async function saveBase64Image(dataUrl, tempDir) {
+    const matches = dataUrl.match(/^data:([A-Za-z-+\/]+);base64,(.+)$/);
+    if (!matches || matches.length !== 3) {
+        return null;
+    }
+
+    try {
+        const buffer = Buffer.from(matches[2], 'base64');
+        // 压缩图片
+        const processedBuffer = await sharp(buffer)
+            .jpeg({ quality: 90 })
+            .toBuffer();
+
+        const filename = `img_${Date.now()}_${Math.random().toString(36).substring(7)}.jpg`;
+        const filePath = path.join(tempDir, filename);
+        fs.writeFileSync(filePath, processedBuffer);
+        return filePath;
+    } catch (e) {
+        return null;
+    }
+}