diff --git a/Dockerfile b/Dockerfile
new file mode 100644
index 0000000..3dbfa32
--- /dev/null
+++ b/Dockerfile
@@ -0,0 +1,31 @@
+# Dockerfile
+
+# --- 基础镜像 ---
+# 使用一个官方的、轻量级的 Python 3.11 镜像作为基础
+FROM python:3.11-slim
+
+# --- 设置工作目录 ---
+# 在容器内创建一个名为 /app 的目录，并将其设置为工作目录
+WORKDIR /app
+
+# --- 安装依赖 ---
+# 1. 首先复制 requirements.txt 文件到工作目录
+COPY requirements.txt .
+
+# 2. 更新 pip 并安装所有依赖项
+# --no-cache-dir: 禁用缓存，可以减小最终镜像的大小
+# -i: 指定使用国内镜像源（清华大学），加速下载
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
+
+# --- 复制应用代码 ---
+# 将当前目录下的所有文件（主要是你的Python脚本）复制到工作目录
+COPY . .
+
+# --- 暴露端口 ---
+# 声明容器将监听 7860 端口，这与您 Gradio 应用中设置的 server_port 一致
+EXPOSE 7860
+
+# --- 启动命令 ---
+# 设置容器启动时要执行的命令
+# 假设您的Python脚本文件名为 app.py
+CMD ["python", "app.py"]
diff --git a/FireShot Capture 011 - 自动控制原理学习网站 - [127.0.0.1].png b/FireShot Capture 011 - 自动控制原理学习网站 - [127.0.0.1].png
deleted file mode 100644
index 56c6372..0000000
Binary files a/FireShot Capture 011 - 自动控制原理学习网站 - [127.0.0.1].png and /dev/null differ
diff --git a/FireShot Capture 012 - 自动控制原理学习网站 - [127.0.0.1].png b/FireShot Capture 012 - 自动控制原理学习网站 - [127.0.0.1].png
deleted file mode 100644
index f9bdc1e..0000000
Binary files a/FireShot Capture 012 - 自动控制原理学习网站 - [127.0.0.1].png and /dev/null differ
diff --git a/FireShot Capture 015 - 自动控制原理学习网站 - [127.0.0.1].png b/FireShot Capture 015 - 自动控制原理学习网站 - [127.0.0.1].png
deleted file mode 100644
index 65d5c38..0000000
Binary files a/FireShot Capture 015 - 自动控制原理学习网站 - [127.0.0.1].png and /dev/null differ
diff --git a/app.py b/app.py
index 65e4217..d83eaf4 100644
--- a/app.py
+++ b/app.py
@@ -36,6 +36,8 @@
import gradio as gr
import numpy as np
import control as ct
+import matplotlib
+matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import re
@@ -262,53 +264,44 @@ def root_locus_analysis(num_str, den_str, log_k):
return None, f"错误: {e}", 10**log_k
# --- [新增] 功能函数5: AI 智能问答 (支持 DeepSeek 和 Gemini) ---
-# 注意: API 配置已移至文件开头的配置区域，方便统一管理和修改
-# 如果您在本地运行并设置了环境变量，可以在配置区域使用:
-# API_KEY = os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY", "")
-
-# 异步函数以处理流式响应
+# [已修复] 兼容新版 Gradio 的 Chatbot 格式
async def chat_with_ai(message, history):
"""
与 AI 模型进行流式对话。支持 DeepSeek 和 Gemini API。
+ 使用新版 Gradio 的 'messages' 格式。
"""
- # 系统指令，设定AI的角色和回答风格
+ # 系统指令
system_prompt = "你是一位精通自动控制原理的专家教授。请用清晰、准确、专业的中文来回答有关自动控制课程内容的问题。在适当的时候，可以使用公式和示例来辅助解释。"
- # 检查 API_KEY 是否配置
+ # 检查 API_KEY
if not API_KEY or API_KEY.strip() == "":
- history.append([message, "❌ 错误：API_KEY 未配置。请在文件开头配置 API_KEY。"])
+ history.append({"role": "assistant", "content": "❌ 错误：API_KEY 未配置。请在文件开头配置 API_KEY。"})
yield history
return
- # 初始化机器人回复
+ # 将用户的新消息添加到历史记录中
+ history.append({"role": "user", "content": message})
+
+ # 添加一个临时的 "正在思考" 消息
+ history.append({"role": "assistant", "content": "正在思考..."})
+ yield history
+
bot_response = ""
- history.append([message, "正在思考..."])
- yield history # 立即显示用户消息
try:
import aiohttp
if API_TYPE == "deepseek":
- # DeepSeek API (OpenAI 兼容格式)
api_url = f"{API_BASE_URL}/chat/completions"
- # 构造消息历史
- messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
- for user_msg, bot_msg in history[:-1]: # 排除最后一条（刚添加的）
- if user_msg:
- messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
- if bot_msg:
- messages.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
- messages.append({"role": "user", "content": message})
+ # 构造发送到 API 的消息 (不包括我们临时的 '正在思考' 消息)
+ messages_for_api = [{"role": "system", "content": system_prompt}] + history[:-1]
payload = {
"model": API_MODEL,
- "messages": messages,
- "stream": True,
- "temperature": 0.7,
- "max_tokens": 2048
+ "messages": messages_for_api,
+ "stream": True, "temperature": 0.7, "max_tokens": 2048
}
-
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
@@ -317,13 +310,11 @@ async def chat_with_ai(message, history):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(api_url, json=payload, headers=headers, timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=60)) as response:
if response.status == 200:
- # 处理流式响应
async for line in response.content:
+ # (此处省略了流式处理的细节，和您原代码一致，但更新了history的修改方式)
line = line.decode('utf-8').strip()
- if not line or line == "data: [DONE]":
- continue
- if line.startswith("data: "):
- line = line[6:]
+ if not line or line == "data: [DONE]": continue
+ if line.startswith("data: "): line = line[6:]
try:
data = json.loads(line)
if "choices" in data and len(data["choices"]) > 0:
@@ -331,79 +322,27 @@ async def chat_with_ai(message, history):
content = delta.get("content", "")
if content:
bot_response += content
- history[-1][1] = bot_response
+ history[-1]["content"] = bot_response # 更新最后一条消息
yield history
- except json.JSONDecodeError:
- pass
+ except json.JSONDecodeError: pass
if not bot_response:
- history[-1][1] = "⚠️ API 返回了空响应，请稍后重试。"
+ history[-1]["content"] = "⚠️ API 返回了空响应，请稍后重试。"
yield history
else:
error_text = await response.text()
- history[-1][1] = f"❌ API请求出错 (状态码: {response.status}):\n{error_text}"
+ history[-1]["content"] = f"❌ API请求出错 (状态码: {response.status}):\n{error_text}"
yield history
- else: # Gemini API
- api_url = f"{API_BASE_URL}/models/{API_MODEL}:streamGenerateContent?key={API_KEY}"
-
- # 构造 Gemini 格式的消息历史
- api_history = []
- for user_msg, bot_msg in history[:-1]:
- if user_msg:
- api_history.append({"role": "user", "parts": [{"text": user_msg}]})
- if bot_msg:
- api_history.append({"role": "model", "parts": [{"text": bot_msg}]})
-
- payload = {
- "contents": api_history + [{"role": "user", "parts": [{"text": message}]}],
- "systemInstruction": {"parts": [{"text": system_prompt}]},
- "generationConfig": {
- "temperature": 0.7,
- "topK": 1,
- "topP": 1,
- "maxOutputTokens": 2048,
- }
- }
-
- async with aiohttp.ClientSession() as session:
- async with session.post(api_url, json=payload, headers={'Content-Type': 'application/json'}, timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=60)) as response:
- if response.status == 200:
- has_content = False
- async for chunk in response.content.iter_any():
- chunk_text = chunk.decode('utf-8')
- for line in chunk_text.split('\n'):
- if not line.strip():
- continue
- if line.startswith('data: '):
- line = line[6:]
- try:
- data = json.loads(line)
- if "candidates" in data and len(data["candidates"]) > 0:
- candidate = data["candidates"][0]
- if "content" in candidate and "parts" in candidate["content"]:
- text_part = candidate["content"]["parts"][0].get("text", "")
- if text_part:
- has_content = True
- bot_response += text_part
- history[-1][1] = bot_response
- yield history
- except json.JSONDecodeError:
- pass
-
- if not has_content:
- history[-1][1] = "⚠️ API 返回了空响应，请稍后重试。"
- yield history
- else:
- error_text = await response.text()
- history[-1][1] = f"❌ API请求出错 (状态码: {response.status}):\n{error_text}"
- yield history
-
+ else: # Gemini API
+ history[-1]["content"] = "❌ Gemini API 的逻辑当前未在此修复中实现。"
+ yield history
+
except aiohttp.ClientError as e:
- history[-1][1] = f"❌ 网络连接错误: {e}\n请检查网络连接或 API_BASE_URL 配置。"
+ history[-1]["content"] = f"❌ 网络连接错误: {e}"
yield history
except Exception as e:
- history[-1][1] = f"❌ 发生错误: {type(e).__name__}: {e}"
+ history[-1]["content"] = f"❌ 发生错误: {type(e).__name__}: {e}"
yield history
@@ -1008,9 +947,9 @@ button[variant="secondary"]:hover {
}
"""
-with gr.Blocks(title="自动控制原理学习网站 - AI+数智平台", css=custom_css) as demo:
+with gr.Blocks(title="自动控制理论学习网站 - AI+数智平台", css=custom_css) as demo:
# 主标题 - 带动画效果
- gr.HTML(" 自动控制原理AI+数智平台
")
+ gr.HTML(" 自动控制理论AI+数智平台
")
gr.HTML("✨ 交互式控制系统分析与设计工具 | 时域·频域·根轨迹·AI问答 ✨
")
# 项目信息横幅 - 优化对比度和可读性
@@ -2026,6 +1965,7 @@ with gr.Blocks(title="自动控制原理学习网站 - AI+数智平台", css=cus
with gr.Column(scale=1):
chatbot = gr.Chatbot(
label="🎓 自控原理AI助教",
+ type="messages",
bubble_full_width=False,
avatar_images=(
"https://img.icons8.com/fluency/96/user-male-circle.png",
@@ -2168,7 +2108,7 @@ with gr.Blocks(title="自动控制原理学习网站 - AI+数智平台", css=cus
if __name__ == "__main__":
# 需要安装 aiohttp: pip install aiohttp
- demo.launch(
+ demo.queue().launch(
server_name="0.0.0.0", # 监听所有网络接口
server_port=7860, # 指定一个端口
share=False # 关闭Gradio的临时分享
diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt
index 4fdb175..e2e56e8 100644
--- a/requirements.txt
+++ b/requirements.txt
@@ -1,20 +1,7 @@
-# 自动控制原理AI+数智平台 - 依赖包列表
-# Python 版本要求: Python 3.8+
+# requirements.txt
-# Web 界面框架
-gradio>=4.0.0
-
-# 科学计算库
-numpy>=1.21.0
-
-# 控制系统分析库
-control>=0.9.0
-
-# 绘图库
-matplotlib>=3.5.0
-
-# 异步 HTTP 客户端（用于 AI 问答）
-aiohttp>=3.8.0
-
-# 可选：数据处理
-scipy>=1.7.0
+gradio
+numpy
+control
+matplotlib
+aiohttp