html_generation_node.py
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"""
HTML生成节点
将整合后的内容转换为美观的HTML报告
"""
import json
from datetime import datetime
from typing import Dict, Any
from .base_node import StateMutationNode
from ..llms.base import BaseLLM
from ..state.state import ReportState
from ..prompts import SYSTEM_PROMPT_HTML_GENERATION
# 不再需要text_processing依赖
class HTMLGenerationNode(StateMutationNode):
"""HTML生成处理节点"""
def __init__(self, llm_client: BaseLLM):
"""
初始化HTML生成节点
Args:
llm_client: LLM客户端
"""
super().__init__(llm_client, "HTMLGenerationNode")
def run(self, input_data: Dict[str, Any], **kwargs) -> str:
"""
执行HTML生成
Args:
input_data: 包含报告数据的字典
- query: 原始查询
- query_engine_report: QueryEngine报告内容
- media_engine_report: MediaEngine报告内容
- insight_engine_report: InsightEngine报告内容
- forum_logs: 论坛日志内容
- selected_template: 选择的模板内容
Returns:
生成的HTML内容
"""
self.log_info("开始生成HTML报告...")
try:
# 准备LLM输入数据
llm_input = {
"query": input_data.get('query', ''),
"query_engine_report": input_data.get('query_engine_report', ''),
"media_engine_report": input_data.get('media_engine_report', ''),
"insight_engine_report": input_data.get('insight_engine_report', ''),
"forum_logs": input_data.get('forum_logs', ''),
"selected_template": input_data.get('selected_template', '')
}
# 转换为JSON格式
message = json.dumps(llm_input, ensure_ascii=False, indent=2)
# 调用LLM生成HTML
response = self.llm_client.invoke(SYSTEM_PROMPT_HTML_GENERATION, message)
# 处理响应
processed_response = self.process_output(response)
self.log_info("HTML报告生成完成")
return processed_response
except Exception as e:
self.log_error(f"HTML生成失败: {str(e)}")
# 返回备用HTML
return self._generate_fallback_html(input_data)
def mutate_state(self, input_data: Dict[str, Any], state: ReportState, **kwargs) -> ReportState:
"""
修改报告状态，添加生成的HTML内容
Args:
input_data: 输入数据
state: 当前报告状态
**kwargs: 额外参数
Returns:
更新后的报告状态
"""
# 生成HTML
html_content = self.run(input_data, **kwargs)
# 更新状态
state.html_content = html_content
state.mark_completed()
return state
def process_output(self, output: str) -> str:
"""
处理LLM输出，提取HTML内容
Args:
output: LLM原始输出
Returns:
清理后的HTML内容
"""
try:
self.log_info(f"处理LLM原始输出，长度: {len(output)} 字符")
html_content = ""
# 尝试解析JSON响应
try:
result = json.loads(output)
html_content = result.get('html_content', '')
self.log_info("成功从JSON中提取html_content")
except json.JSONDecodeError:
self.log_info("不是JSON格式，直接使用原始输出")
html_content = output
# 如果还是没有内容，尝试其他提取方法
if not html_content.strip():
# 查找HTML标记
if '<!DOCTYPE html>' in output:
start_idx = output.find('<!DOCTYPE html>')
html_content = output[start_idx:]
elif '<html' in output:
start_idx = output.find('<html')
html_content = output[start_idx:]
else:
html_content = output
# 清理markdown代码块标记
if html_content.startswith('```html'):
html_content = html_content.replace('```html', '').replace('```', '').strip()
elif html_content.startswith('```'):
html_content = html_content.replace('```', '').strip()
# 处理转义字符
html_content = html_content.replace('\\n', '\n')
html_content = html_content.replace('\\t', '\t')
html_content = html_content.replace('\\r', '\r')
html_content = html_content.replace('\\"', '"')
html_content = html_content.replace("\\'", "'")
# 验证HTML内容
if not html_content.strip():
raise ValueError("生成的HTML内容为空")
# 确保HTML有基本结构
if not html_content.strip().startswith('<!DOCTYPE') and not html_content.strip().startswith('<html'):
self.log_info("HTML缺少基本结构，添加包装")
html_content = f"""<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>智能舆情分析报告</title>
</head>
<body>
{html_content}
</body>
</html>"""
self.log_info(f"HTML处理完成，最终长度: {len(html_content)} 字符")
return html_content.strip()
except Exception as e:
self.log_error(f"处理HTML输出失败: {str(e)}")
return self._generate_error_html(str(e))
def _generate_fallback_html(self, input_data: Dict[str, Any]) -> str:
"""
生成备用HTML报告（当LLM失败时使用）
Args:
input_data: 输入数据
Returns:
备用HTML内容
"""
self.log_info("使用备用HTML生成方法")
query = input_data.get('query', '智能舆情分析报告')
query_report = input_data.get('query_engine_report', '')
media_report = input_data.get('media_engine_report', '')
insight_report = input_data.get('insight_engine_report', '')
forum_logs = input_data.get('forum_logs', '')
generation_time = datetime.now().strftime("%Y年%m月%d日 %H:%M:%S")
html_content = f"""<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>{query} - 智能舆情分析报告</title>
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</head>
<body>
<div class="container">
<h1>{query}</h1>
<div class="meta">
<strong>报告生成时间:</strong> {generation_time}<br>
<strong>数据来源:</strong> QueryEngine、MediaEngine、InsightEngine、ForumEngine<br>
<strong>报告类型:</strong> 综合舆情分析报告
</div>
<h2>执行摘要</h2>
<div class="section">
本报告整合了多个分析引擎的研究结果，为您提供全面的舆情分析洞察。
通过对查询主题"{query}"的深度分析，我们从多个维度展现了当前的舆情态势。
</div>
{f'<h2>QueryEngine分析结果</h2><div class="section"><pre>{query_report}</pre></div>' if query_report else ''}
{f'<h2>MediaEngine分析结果</h2><div class="section"><pre>{media_report}</pre></div>' if media_report else ''}
{f'<h2>InsightEngine分析结果</h2><div class="section"><pre>{insight_report}</pre></div>' if insight_report else ''}
{f'<h2>论坛监控数据</h2><div class="section"><pre>{forum_logs}</pre></div>' if forum_logs else ''}
<h2>综合结论</h2>
<div class="section">
基于多个分析引擎的综合研究，我们对"{query}"主题进行了全面分析。
各引擎从不同角度提供了深入洞察，为决策提供了重要参考。
</div>
<div class="footer">
<p>本报告由智能舆情分析平台自动生成</p>
<p>ReportEngine v1.0 | 生成时间: {generation_time}</p>
</div>
</div>
</body>
</html>"""
return html_content
def _generate_error_html(self, error_message: str) -> str:
"""
生成错误HTML页面
Args:
error_message: 错误信息
Returns:
错误HTML内容
"""
return f"""<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>报告生成失败</title>
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<div class="error-container">
<div class="error-title">报告生成失败</div>
<div class="error-message">错误信息: {error_message}</div>
<p>请检查输入数据或稍后重试。</p>
</div>
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</html>"""