思源笔记AI能力集成与智能应用开发-优快云博客

摘要

本篇博客面向中国AI开发者，系统讲解如何在思源笔记中集成AI能力，实现智能摘要、内容生成、OCR识别等功能。内容涵盖AI接口原理、集成流程、API调用、开发环境搭建、实用案例、最佳实践与常见问题。通过丰富的Python代码、Mermaid图表和真实案例，帮助开发者高效打造智能知识管理应用。

1. AI能力集成架构与原理

架构图：思源笔记AI能力集成架构

graph TD
  A[用户] --> B[前端界面]
  B --> C[API层]
  C --> D[AI服务集成模块]
  D --> E1[大模型（OpenAI等）]
  D --> E2[OCR服务（Tesseract等）]
  D --> E3[自定义AI服务]
  C --> F[内核数据存储]

说明：

前端通过API层调用AI服务集成模块，实现智能化功能。
支持多种AI服务（大模型、OCR、本地/云端AI等）。

2. AI接口与API调用详解

常用AI相关API

/api/ai/chatGPT：调用大模型生成内容
/api/ai/ocr：图片文字识别
/api/ai/embedding：文本向量化

Python代码示例：调用AI接口生成内容

import requests

def call_ai_chat(text, api_token):
    url = "http://127.0.0.1:6806/api/ai/chatGPT"
    headers = {
        "Authorization": f"Token {api_token}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {"msg": text}
    try:
        resp = requests.post(url, json=data, headers=headers, timeout=10)
        result = resp.json()
        if result["code"] == 0:
            return result["data"]
        else:
            return f"AI请求失败：{result['msg']}"
    except Exception as e:
        return f"请求异常：{e}"

# 示例用法
api_token = "你的API Token"
text = "请用一句话介绍思源笔记。"
print(call_ai_chat(text, api_token))

说明：

所有AI接口均需Token鉴权，返回结构统一。
支持自定义Prompt与多轮对话。

3. AI集成开发环境搭建

步骤一：准备环境

安装Python 3.8+、requests库
获取思源笔记API Token
启动思源笔记服务，确认API端口可访问

步骤二：测试API连通性

import requests

url = "http://127.0.0.1:6806/api/ping"
headers = {"Authorization": "Token 你的API Token"}
resp = requests.post(url, headers=headers)
print(resp.json())

4. 实践案例：智能摘要与内容生成

需求分析

选中文本，自动生成摘要并插入文档
支持多轮对话与上下文理解

实现步骤

获取选中文本内容
调用/api/ai/chatGPT生成摘要
插入AI结果到文档指定位置

Python代码示例：智能摘要

import requests

def ai_summarize(text, api_token):
    url = "http://127.0.0.1:6806/api/ai/chatGPT"
    headers = {
        "Authorization": f"Token {api_token}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {"msg": f"请对以下内容生成摘要：{text}"}
    try:
        resp = requests.post(url, json=data, headers=headers, timeout=10)
        result = resp.json()
        if result["code"] == 0:
            return result["data"]
        else:
            return f"AI请求失败：{result['msg']}"
    except Exception as e:
        return f"请求异常：{e}"

# 示例用法
api_token = "你的API Token"
text = "思源笔记是一款支持块级引用和AI集成的知识管理工具。"
print(ai_summarize(text, api_token))