11 KiB

Raw Blame History

AI 生成结果自动写入业务表功能实现

日期: 2026-02-13
类型: 功能完善
影响范围: AI 对话系统、Celery 任务

📋 背景

现状问题

之前的 AI 对话生成流程中，虽然任务执行完成并生成了文件，但缺少将生成结果写入业务表的逻辑：

✅ 创建对话会话 → ai_conversations 表
✅ 发送消息触发生成 → ai_conversation_messages 表
✅ Celery 任务生成文件 → 更新 ai_jobs.output_data
❌ 【缺失】 写入业务表（storyboard_images, project_resources 等）

结果：生成的图片/视频/音频文件只存在于 ai_jobs 表的 output_data 字段中，前端无法从业务表查询到资源。

🎯 实现目标

根据 conversation.target_type 和 conversation.media_type，自动将生成结果写入对应的业务表：

target_type	media_type	目标表	说明
1 (分镜)	1 (图片)	`storyboard_images`	分镜图片
1 (分镜)	2 (视频)	`storyboard_videos`	分镜视频
2 (角色)	1 (图片)	`project_resources`	角色形象 (type=1)
3 (场景)	1 (图片)	`project_resources`	场景图片 (type=2)
4 (道具)	1 (图片)	`project_resources`	道具图片 (type=3)

🔧 实现方案

1. 新增服务：`AIGenerationResultService`

文件: server/app/services/ai_generation_result_service.py

核心方法:

async def save_generation_result(
    job_id: UUID,
    output_data: Dict[str, Any],
    user_id: UUID
) -> Optional[Dict[str, Any]]:
    """保存 AI 生成结果到业务表"""

实现逻辑:

通过 job_id 查找关联的 ai_conversation_messages
获取对话上下文 ai_conversations
根据 target_type + media_type 路由到对应的保存方法
写入业务表，返回资源元数据

支持的保存方法:

_save_storyboard_image() → storyboard_images
_save_storyboard_video() → storyboard_videos
_save_project_resource() → project_resources

2. 修改 Repository：添加 `get_by_job_id`

文件: server/app/repositories/ai_conversation_message_repository.py

新增方法:

async def get_by_job_id(
    ai_job_id: UUID
) -> Optional[AIConversationMessage]:
    """根据 AI 任务 ID 获取消息（单条）"""

3. 修改 Celery 任务：集成自动保存

文件: server/app/tasks/ai_tasks.py

修改任务:

generate_image_task
generate_video_task
generate_sound_task
generate_voice_task

集成逻辑:

# 任务完成后
await _update_job_status(job_id, AIJobStatus.COMPLETED, output_data=result)

# 🆕 自动保存到业务表
try:
    result_service = AIGenerationResultService(session)
    await result_service.save_generation_result(
        job_id=UUID(job_id),
        output_data=result,
        user_id=UUID(user_id)
    )
    logger.info("生成结果已写入业务表")
except Exception as save_error:
    logger.error("写入业务表失败（不影响任务完成）", exc_info=True)

⚠️ 容错处理:

写入业务表失败不影响任务状态
记录错误日志，方便排查
保证 ai_jobs 表状态正确更新

📊 数据流图

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 前端创建会话                                         │
│    POST /api/v1/ai/conversations                     │
│    ↓                                                  │
│    ai_conversations (记录 target_type, target_id)     │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2. 前端发送消息 + 触发生成                              │
│    POST /api/v1/ai/conversations/{id}/messages       │
│    { "content": "...", "generate": {...} }           │
│    ↓                                                  │
│    ai_conversation_messages (记录 content, ai_job_id) │
│    ↓                                                  │
│    trigger_ai_generation() → ai_jobs (PENDING)       │
│    ↓                                                  │
│    Celery 任务入队                                     │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ 3. Celery Worker 执行任务                             │
│    generate_image_task / generate_video_task         │
│    ↓                                                  │
│    调用 AI Provider (OpenAI, FLUX, etc.)             │
│    ↓                                                  │
│    下载文件 → 上传到自有 OSS (MinIO)                   │
│    ↓                                                  │
│    更新 ai_jobs (status=COMPLETED, output_data)      │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ 4. 🆕 自动写入业务表                                   │
│    AIGenerationResultService.save_generation_result() │
│    ↓                                                  │
│    根据 conversation.target_type 路由：                │
│    ├─ target_type=1, media_type=1 → storyboard_images│
│    ├─ target_type=1, media_type=2 → storyboard_videos│
│    ├─ target_type=6 → storyboard_sound_effects       │
│    ├─ target_type=7 → storyboard_voiceovers          │
│    └─ target_type=2/3/4 → project_resources          │
│    ↓                                                  │
│    ✅ 前端可直接查询业务表获取资源                       │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

🔍 关键设计决策

1. 通过 `ai_job_id` 反查对话上下文

ai_jobs 表本身没有 conversation_id
通过 ai_conversation_messages.ai_job_id 关联
获取 conversation 后，读取 target_type, target_id, tag_id 等上下文

2. 容错设计：不影响任务状态

写入业务表失败时，仅记录日志
ai_jobs 仍然标记为 COMPLETED
管理员可通过日志排查问题，手动补录

3. 资源默认状态

status = ResourceStatus.COMPLETED (已完成)
is_active = True (默认激活)
version = 1 (版本号)

4. 元数据记录

保存 AI 模型名称 (ai_model)
保存用户提示词 (ai_prompt)
保存生成参数 (ai_params)
方便后续审计和复现

⚠️ 限制与待完善

1. 分镜音频 (target_type=1, media_type=3) 预留扩展

现状: 仅记录警告日志，不保存

说明: 音效和配音不通过对话生成，使用专用 API 接口

2. 缺少资源去重检查

现状: 每次生成都创建新记录，即使文件相同

建议:

根据 checksum 去重
或使用 version 字段管理版本

📝 相关代码文件

新增文件

server/app/services/ai_generation_result_service.py (370 行)

修改文件

server/app/tasks/ai_tasks.py
- generate_image_task (增加自动保存逻辑)
- generate_video_task (增加自动保存逻辑)
- generate_sound_task (增加自动保存逻辑)
- generate_voice_task (增加自动保存逻辑)
server/app/repositories/ai_conversation_message_repository.py
- 新增 get_by_job_id() 方法
server/app/schemas/ai_conversation.py
- 移除 GenerateConfig.enabled 字段（简化 API）
server/app/api/v1/ai_conversations.py
- 更新文档示例
server/app/services/ai_conversation_service.py
- 简化 if generate_config 判断逻辑

🧪 测试建议

单元测试

async def test_save_storyboard_image():
    """测试保存分镜图片"""
    service = AIGenerationResultService(db)
    result = await service.save_generation_result(
        job_id=UUID("..."),
        output_data={
            'file_url': 'https://...',
            'file_size': 1024,
            'checksum': 'abc123',
            ...
        },
        user_id=UUID("...")
    )
    assert result['resource_type'] == 'storyboard_image'

集成测试

创建对话会话（分镜生图）
发送消息触发生成
等待 Celery 任务完成
查询 storyboard_images 表，验证记录已创建

📌 后续优化方向

支持批量生成: 一次生成多张图片
资源版本管理: 支持生成同一对象的多个版本
智能去重: 基于 checksum 避免重复存储
配音关联: 完善 dialogue_id 的传递逻辑
错误重试: 业务表写入失败时的自动重试机制

✅ 验证清单

新增 AIGenerationResultService 服务
实现分镜图片保存逻辑
实现分镜视频保存逻辑
实现角色/场景/道具保存逻辑
集成到 Celery 图片生成任务
集成到 Celery 视频生成任务
集成到 Celery 音效生成任务（兼容保留）
集成到 Celery 配音生成任务（兼容保留）
新增 get_by_job_id Repository 方法
移除 generate.enabled 字段
移除 target_type 6 (音效) 和 7 (配音)
添加单元测试
添加集成测试

🎉 总结

本次实现补齐了 AI 对话生成流程的最后一环，使得生成的资源可以被前端正常查询和使用。

核心价值:

✅ 完整闭环：从对话创建 → 生成触发 → 文件生成 → 业务表写入
✅ 容错设计：写入失败不影响任务状态
✅ 易扩展：新增资源类型只需添加新的 _save_* 方法

技术亮点:

通过 ai_job_id 反查对话上下文，解耦任务与对话
使用 Service 层统一处理，避免在 Celery 任务中硬编码业务逻辑
容错设计确保系统稳定性

11 KiB Raw Blame History