Commit Graph

3 Commits

Author SHA1 Message Date
huangjianwu
58d992f28f feat(transcriber): 可配置 whisper 模型 + 名称映射(自定义 HF repo / 本地路径)
此前 fast-whisper 把「size → Systran/faster-whisper-{size}」的约定隐式散落在
加载/下载/检测三处,用户想用命名不符该约定的模型(社区微调版、或自己下到本地
的模型)接不上。本功能把映射显式化 + 可配置(对齐已有的 MLX_MODEL_MAP 模式)。

后端:
- 新增 app/transcriber/whisper_models.py 注册表:内置映射 + 用户自定义
  (config/whisper_models.json 持久化,Docker 下随 config 卷保留);resolve
  优先级 自定义 > 内置 > 直通(含 / 的 repo_id / 已存在本地目录)。
- whisper.py / config.py 的加载、下载、完整性检测统一走 resolve;HF cache 目录从
  任意 repo_id 推导(models--{org}--{name})不再写死 Systran;本地路径跳过下载,
  _purge_cache 绝不删用户本地模型。
- 新增 /whisper_models 增删查 API;/transcriber_config 返回内置+自定义列表;
  下载校验放开到「已登记/可解析」的模型。

前端:transcriber.tsx 新增「自定义模型」卡片(增删 + 下载状态),模型下拉自动含自定义。

Docker:自定义 HF 模型下到 /app/backend/models(v2.3.3 models 卷已持久化);本地模型
走挂载目录 + 配置路径,UI 已提示挂载。

测试:tests/test_whisper_models.py 13 个单测全过;并在 v2.3.3 镜像真实后端环境做了
import 链 + resolve + 真实模型检测的集成冒烟,均通过。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-22 15:09:06 +08:00
voidborne-d
3ff7086491 fix(backend): UniversalGPT.create_messages emit string content when no images
DeepSeek deepseek-chat 等非多模态模型只接受 ``content`` 为字符串。旧实现在
没有 ``video_img_urls`` 输入时也把 ``content`` 拼成
``[{"type":"text","text":...}]`` 多模态数组,导致 DeepSeek API 返回
``Failed to deserialize the JSON body into the target type: messages[0]:
unknown variant `image_url`, expected `text```,整个笔记生成流程随之崩溃。

修复方式:``create_messages`` 在没有截图时退回 string content;有截图时维持
原多模态数组形态,多模态模型功能不退化。同时把 ``_build_merge_messages`` 也
改为 string content —— 合并阶段从不带图片,旧的数组形态会让长视频 chunk
之后的合并阶段同样命中 DeepSeek 400。

新增 ``backend/tests/test_universal_gpt_content_format.py`` (6 cases):

- 无图片 / 显式空 image 列表都走 string content
- 有图片仍输出多模态数组(含 ``image_url`` + ``detail: auto``)
- 纯文本响应里完全不含 ``image_url`` 字段
- ``_build_merge_messages`` 用 string content + 仍带入 partials 文本

红基线:在不打补丁的 ``universal_gpt.py`` 上跑这 6 个 case,3 个 string-
content 断言会失败(命中 issue #282 的同一根因),打补丁后 6/6 通过。

Closes #282
2026-05-07 13:50:59 +08:00
CyanAutumn
d9a7b89e7d 🐞 fix: 增加错误之后对已解析段落的缓存功能,再次重试时不再重头开始
解析长视频时,当附件大小过大时不再调用后进行报错,而是将附件进行分批次发送

在每篇笔记开头默认增加地址来源链接,对模糊处可溯源
2026-02-12 18:28:11 +08:00