基于Qt信号槽机制的AI对话工具开发——使用流式输出且支持Function Call

news/2025/3/23 3:36:42/文章来源:https://www.cnblogs.com/1873cy/p/18785015

基于Qt信号槽机制的AI对话工具开发

在前面学习了Qt的Http请求，尝试完成了基于Qt界面调用DeepSeek的API，实现了一些基本功能，如记忆对话，流式输出等
点击这里查看

但是我发现内容多了过后代码过于冗杂，层次不清晰，于是打算重新架构一下，并记录一下开发思路

完整源码可以在这里查看：点击这里查看GitHub-Qt-ChatTool

架构思路

首先，不能只在一个widget.cpp中实现，应当将整个程序拆分为3个模块

这里架构了三大模块：

  • 界面模块（WidgetUI）：仅负责与界面之间的交互，不管理与请求相关的处理
  • 核心模块（ChatPro）：负责处理请求与响应，界面模块直接调用即可完成对应的请求
  • 函数模块（FuncTool）：在这里实现自定义函数，把函数从代码中隔离出来单独实现

Function Call功能

注意：要选择支持Function Call功能的模型
这也是重构最想实现的关键功能，下面了解一下这个功能的基本原理

构建函数

在请求体中增加tools字段，通过函数名称，函数描述，参数等构建一个函数，就能让AI根据函数描述在对应的情况下该函数
这里是我构建的一个模拟请求天气API的函数

"tools": [{"function": {"description": "获取城市的天气信息","name": "get_weather","parameters": {"properties": {"city": {"description": "城市名","enum": ["杭州","北京"],"type": "string"}},"required": ["city"],"type": "object"}},"type": "function"}]

具体的函数实现需要在代码中实现
下面是模拟获取天气API的执行函数

QString FuncTool::getWeather(const QJsonObject &arguments)
{QString city = arguments["city"].toString();QJsonObject result;if("苏州" == city){result["weather"] = "晴天";result["temperature"] = "11℃";}else if("杭州" == city){result["weather"] = "晴天";result["temperature"] = "15℃";}else if("北京" == city){result["weather"] = "阴天";result["temperature"] = "9℃";}else{result = QJsonObject();}return QString(QJsonDocument(result).toJson(QJsonDocument::Indented));;
}

当询问AI关于天气信息时，AI就会调用对应名为get_weather的函数，当然调用的结果需要我们返回给AI

调用函数

  • 当AI识别到用户需要调用函数时AI会根据函数的required字段来从用户的询问中解析参数，然后返回一个包含tool_calls字段的回复
  • 我们需要对AI的回复作判断，当存在tool_calls字段时，我们需要解析其中的内容，如函数参数，函数名等；
  • 同时将这个tool_calls字段包装进一条角色为assistant的消息中加入消息队列（让AI知道自己调用了哪个函数）
      {"content": "","role": "assistant","tool_calls": [{"function": {"arguments": "{\"city\": \"北京\"}","name": "get_weather"},"id": "call_08d86f66db154ff79b6e9c","index": 0,"type": "function"}]}
  • 然后根据函数名来执行我们自己的函数，然后将结果返回，将返回结果包装为一条角色为tool的消息，加入消息队列中
      {"content": "\n{\n    \"temperature\": \"9℃\",\n    \"weather\": \"阴天\"\n}\n","name": "get_weather","role": "tool","tool_call_id": "call_08d86f66db154ff79b6e9c"}
  • 把这两条消息都加入消息队列中之后，再次向AI发起请求，内容就是消息队列，这样AI就能理解自己调用了函数，并且获得了结果
  • AI会根据自己的设定（比如活泼、冷漠等）结合获取到的结果，给出自己的回答。
  • 至此就完成了一次自定义函数调用

界面模块

界面搭建

通过.ui文件实现界面搭建，暂定了三个部分
一个历史记录对话框，一个用户输入框，一个发送按钮

基本参数

在widgetUI.h中定义一些基本参数

  • m_messages：消息队列用于记录历史消息
  • m_tools：从函数模块获取到的所有函数
  • m_wholeMsg：流式传输获取到的片段用于叠加
  • m_record：记录界面的消息记录（用于刷新流式传输）

槽函数

  • 定义一个绑定按钮按下的槽函数，发送一次请求
  • 定义ChatPro收到消息会发送信号，消息结束页发送信号，在界面模块为这两个信号绑定槽函数
  • 接收信息就对ui的记录对话框清除再重写，从而实现流式传输逐字输出
  • 接收信息完毕要判定是否为函数调用
    • 如果不是函数调用，则直接将助手消息加入消息队列，这样AI才能记住上下文
    • 如果是就要将两条消息（上面已经介绍）加入消息队列中，并再次发起请求

详细代码请看：这里

核心模块（ChatPro）

这里将其设计为单例模式，在这里面涉及很多通用的工具函数，如通过类型指定构建一个message、QString转Json对象等。

    // 单例模式static ChatPro *Get(){static ChatPro cp;return &cp;}

核心参数

  • API相关信息定义在头文件中，m_url、m_api_key、m_model均为QString类型
  • QNetworkAccessManager *manager; 网络管理器，在Qt中由它来统一管理所有请求与响应
  • QList<QJsonArray> m_toolCallPieces; 当请求为函数调用时，流式传输无法将所有函数包含的信息一次性传完，需要将其先存储起来，在请求结束后再解析合并为完整的信息
  • bool m_isFunction = false; 是否为函数调用，在请求结束时传给界面模块

函数

  • QNetworkRequest buildRequestHeader(); 构造请求头
  • QByteArray buildRequestBody(const QJsonArray &messages, const QJsonArray &tools); 构造请求体
  • QJsonObject qByteArrayToQJsonObject(const QByteArray &data); 数据流转Json对象
  • QJsonObject qStringToQJsonObject(const QString &qStr); QString转Json对象
  • QByteArray qJsonObjectToQByteArray(const QJsonObject &obj); Json对象转数据流
  • QNetworkReply* getReply(const QJsonArray &messages, const QJsonArray &tools); 获取响应
  • QNetworkRequest buildRequestHeader(); 构造请求头
  • 构建信息对象（系统、用户、助手、工具四种枚举类型）
enum MessageType{SYSTEM_MESSAGE,USER_MESSAGE,ASSISTANT_MESSAGE,TOOL_MESSAGE
};QJsonObject buildMessage(const QString &message, MessageType type,const QJsonArray &toolCalls = QJsonArray(),const QString &name = "",const QString &id = "");

  • QJsonArray parseChunkResponse(const QByteArray &resp); 流式输出会自带data: 前缀，需要进行处理才能转换成Json对象，同时一次可能接受到多条data，需要将其提取出完整的QJsonArray对象（json字段为choices）

  • QJsonArray parsetoolCallPieces(const QList<QJsonArray> &toolCalls); 从多条不完整的ToolCalls字段中解析出完整的字段

  • void ConnectReply(const QJsonArray &messages, const QJsonArray &tools); 连接请求，封装了请求的发送与处理，转而发送信号给界面模块，实现模块化

详细代码：在这里

函数模块

这里也使用单例模式，直接提供函数给界面模块使用

static FuncTool* Get(){static FuncTool ft;return &ft;}
  • QJsonArray m_tools 包含的所有函数，通过函数QJsonArray Tools(){return m_tools;}返回给界面模块使用
  • 定义了一个函数模板，通过函数newTool(const QString &name, const QString &description, const QJsonObject &params)直接添加到m_tools中
  • 这里完成了两个函数
    • 获取天气
    • 获取当前时间

QString FuncTool::getTime(const QJsonObject &arguments)
{
// 获取当前的日期和时间
QDateTime currentDateTime = QDateTime::currentDateTime();
QString info = "Current Date and Time:" + currentDateTime.toString();
return info;
}

- 调用tool的函数

QString FuncTool::executeFunction(const QString &name, const QJsonObject &arguments)
{
if(name == "get_weather")
return getWeather(arguments);
else if(name == "get_time")
return getTime(arguments);
else
return "";
}


详细代码：[这里](https://github.com/ChengYull/Qt-ChatTool/blob/master/functool.cpp)

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