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- 扩展 ErrorLog 数据模型，增加 model_name, error_type, error_code 字段，以记录更详细的错误信息。 - 在 GeminiChatService 和 OpenAIChatService 中添加了 try-except 块，用于捕获 API 调用（包括普通和流式调用）时发生的异常。 - 实现从异常消息中通过正则表达式提取 HTTP 状态码的功能。 - 调用 add_error_log 服务将详细的错误信息（包括模型、错误类型、代码、请求体）持久化到数据库。 - 更新了 error_logs 前端页面，增加显示模型名称列及详情。 - 优化数据库连接池配置 (pool_recycle=3600)，提高连接稳定性。
44 lines
1.6 KiB
Python
44 lines
1.6 KiB
Python
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数据库模型模块
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import datetime
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from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, DateTime, JSON
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from app.database.connection import Base
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class Settings(Base):
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设置表，对应.env中的配置项
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__tablename__ = "t_settings"
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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key = Column(String(100), nullable=False, unique=True, comment="配置项键名")
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value = Column(Text, nullable=True, comment="配置项值")
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description = Column(String(255), nullable=True, comment="配置项描述")
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created_at = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now, comment="创建时间")
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updated_at = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now, onupdate=datetime.datetime.now, comment="更新时间")
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def __repr__(self):
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return f"<Settings(key='{self.key}', value='{self.value}')>"
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class ErrorLog(Base):
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错误日志表
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__tablename__ = "t_error_logs"
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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gemini_key = Column(String(100), nullable=True, comment="Gemini API密钥")
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model_name = Column(String(100), nullable=True, comment="模型名称")
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error_type = Column(String(50), nullable=True, comment="错误类型")
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error_log = Column(Text, nullable=True, comment="错误日志")
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error_code = Column(Integer, nullable=True, comment="错误代码")
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request_msg = Column(JSON, nullable=True, comment="请求消息")
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request_time = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now, comment="请求时间")
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def __repr__(self):
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return f"<ErrorLog(id='{self.id}', gemini_key='{self.gemini_key}')>"
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