feat: 新增模型管理和供应商配置功能

### v1.1.0
- #### Added
  - 新增 AI 笔记风格选择
  - 新增 AI 笔记返回格式选择
  - 添加 AI 自定义笔记备注 Prompt
  - 添加任务失败重试
  - 添加全局设置页，可在设置页进行模型设置

- #### Optimize
  - 优化前端样式，优化用户体验
  - 增加生成中间产物，可用于失败后加快生成速度
- #### Fix
  - 修复视频截图视频过早删除错误

backend/app/gpt/gpt_factory.py

@@ -9,5 +9,5 @@ from app.models.model_config import ModelConfig
 class GPTFactory:
     @staticmethod
     def from_config(config: ModelConfig) -> GPT:
-        client = OpenAICompatibleProvider(api_key=config.api_key, base_url=config.base_url).get_client()
+        client = OpenAICompatibleProvider(api_key=config.api_key, base_url=config.base_url).get_client
         return UniversalGPT(client=client, model=config.model_name)

backend/app/gpt/prompt_builder.py

@@ -0,0 +1,100 @@
+from app.gpt.prompt import BASE_PROMPT
+
+note_formats = [
+    {'label': '目录', 'value': 'toc'},
+    {'label': '原片跳转', 'value': 'link'},
+    {'label': '原片截图', 'value': 'screenshot'},
+    {'label': 'AI总结', 'value': 'summary'}
+]
+
+note_styles = [
+    {'label': '精简', 'value': 'minimal'},
+    {'label': '详细', 'value': 'detailed'},
+    {'label': '学术', 'value': 'academic'},
+    {"label": '教程',"value": 'tutorial', },
+    {'label': '小红书', 'value': 'xiaohongshu'},
+    {'label': '生活向', 'value': 'life_journal'},
+    {'label': '任务导向', 'value': 'task_oriented'},
+    {'label': '商业风格', 'value': 'business'},
+    {'label': '会议纪要', 'value': 'meeting_minutes'}
+]
+
+
+# 生成 BASE_PROMPT 函数
+def generate_base_prompt(title, segment_text, tags, _format=None, style=None, extras=None):
+    # 生成 Base Prompt 开头部分
+    prompt = BASE_PROMPT.format(
+        video_title=title,
+        segment_text=segment_text,
+        tags=tags
+    )
+
+    # 添加用户选择的格式
+    if _format:
+        prompt += "\n" + "\n".join([get_format_function(f) for f in _format])
+
+    # 根据用户选择的笔记风格添加描述
+    if style:
+        prompt += "\n" + get_style_format(style)
+
+    # 添加额外内容
+    if extras:
+        prompt += f"\n{extras}"
+
+    return prompt
+
+
+# 获取格式函数
+def get_format_function(format_type):
+    format_map = {
+        'toc': get_toc_format,
+        'link': get_link_format,
+        'screenshot': get_screenshot_format,
+        'summary': get_summary_format
+    }
+    return format_map.get(format_type, lambda: '')()
+
+
+# 风格描述的处理
+def get_style_format(style):
+    style_map = {
+        'minimal': '1. **精简信息**: 仅记录最重要的内容，简洁明了。',
+        'detailed': '2. **详细记录**: 包含完整的时间戳和每个部分的详细讨论。',
+        'academic': '3. **学术风格**: 适合学术报告，正式且结构化。',
+
+        'xiaohongshu': '4. **小红书风格**: 适合社交平台分享，亲切、口语化。',
+        'life_journal': '5. **生活向**: 记录个人生活感悟，情感化表达。',
+        'task_oriented': '6. **任务导向**: 强调任务、目标，适合工作和待办事项。',
+        'business': '7. **商业风格**: 适合商业报告、会议纪要，正式且精准。',
+        'meeting_minutes': '8. **会议纪要**: 适合商业报告、会议纪要，正式且精准。',
+        "tutorial":"9.**教程笔记**:尽可能详细的记录教程,特别是关键点和一些重要的结论步骤"
+    }
+    return style_map.get(style, '')
+
+
+# 格式化输出内容
+def get_toc_format():
+    return '''
+    9. **目录**: 自动生成一个基于 `##` 级标题的目录。不需要插入原片跳转
+    '''
+
+
+def get_link_format():
+    return '''
+    10. **原片跳转**: 为每个主要章节添加时间戳，使用格式 `*Content-[mm:ss]`。 
+    重要：**始终**在章节标题前加上 `*Content` 前缀，例如：`AI 的发展史 *Content-[01:23]`。一定是标题在前 插入标记在后
+    '''
+
+
+def get_screenshot_format():
+    return '''
+    11. **原片截图**: 如果某个部分涉及**视觉演示**或任何能帮助理解的内容，插入截图提示：
+      - 格式：`*Screenshot-[mm:ss]`
+      至少插入 1-3张截图
+    '''
+
+
+def get_summary_format():
+    return '''
+    12. **AI总结**: 在笔记末尾加入简短的AI生成总结,并且二级标题 就是 AI 总结 例如 ## AI 总结。
+    '''

backend/app/gpt/universal_gpt.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 from app.gpt.base import GPT
+from app.gpt.prompt_builder import generate_base_prompt
 from app.models.gpt_model import GPTSource
 from app.gpt.prompt import BASE_PROMPT, AI_SUM, SCREENSHOT, LINK
 from app.gpt.utils import fix_markdown
@@ -28,29 +29,35 @@ class UniversalGPT(GPT):
         return [TranscriptSegment(**seg) if isinstance(seg, dict) else seg for seg in segments]
 
     def create_messages(self, segments: List[TranscriptSegment],**kwargs):
-        content = BASE_PROMPT.format(
-            video_title=kwargs.get('title'),
+        print("UniversalGPT",kwargs)
+        content =generate_base_prompt(
+            title=kwargs.get('title'),
             segment_text=self._build_segment_text(segments),
-            tags=kwargs.get('tags')
+            tags=kwargs.get('tags'),
+            _format=kwargs.get('_format'),
+            style=kwargs.get('style'),
+            extras=kwargs.get('extras')
         )
-        if self.screenshot:
-            print(":需要截图")
-            content += SCREENSHOT
-        if self.link:
-            print(":需要链接")
-            content += LINK
 
-        print(content)
-        return [{"role": "user", "content": content + AI_SUM}]
+        return [{"role": "user", "content": content }]
 
     def list_models(self):
-        return self.client.list_models()
+        return self.client.models.list()
     def summarize(self, source: GPTSource) -> str:
         self.screenshot = source.screenshot
         self.link = source.link
         source.segment = self.ensure_segments_type(source.segment)
-        messages = self.create_messages(source.segment, source.title,source.tags)
-        response = self.client.chat(
+
+        messages = self.create_messages(
+            source.segment,
+            title=source.title,
+            tags=source.tags
+            ,
+            _format=source._format,
+            style=source.style,
+            extras=source.extras
+        )
+        response = self.client.chat.completions.create(
             model=self.model,
             messages=messages,
             temperature=0.7