chore: 更新版本号到 v1.6.0

- 网站配置页面新增 LLM 配置区域
- 支持配置 API 地址、API Key、文本模型、视觉模型
- LLM 配置从 config.json 动态读取
- 不再使用硬编码的 LLM_CONFIG 常量

app.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 """
 ParamHub - 参数百科
 AI大模型与硬件参数速查平台
-v1.5.0 - 支持多图上传和智能解析产品参数
+v1.6.0 - 后台管理添加大模型接口配置功能
 """
 
 from flask import Flask, render_template, jsonify, request
@@ -49,7 +49,7 @@ LLM_CONFIG = {
     'vision_model': 'gpt-4-vision-preview',  # 视觉模型（解析图片）
 }
 
-# 默认网站配置
+# 默认网站配置（包含LLM配置）
 DEFAULT_CONFIG = {
     'site_name': 'ParamHub',
     'site_subtitle': '参数百科',
@@ -58,12 +58,31 @@ DEFAULT_CONFIG = {
     'copyright_year': '2024',
     'contact_email': '',
     'github_url': '',
+    # LLM配置
+    'llm_base_url': 'http://192.168.2.17:19007/v1',
+    'llm_api_key': '',
+    'llm_model': 'auto',
+    'llm_vision_model': 'gpt-4-vision-preview',
 }
 
+def get_llm_config():
+    """获取LLM配置（从config.json动态读取）"""
+    config = load_config()
+    return {
+        'base_url': config.get('llm_base_url', DEFAULT_CONFIG['llm_base_url']),
+        'api_key': config.get('llm_api_key', DEFAULT_CONFIG['llm_api_key']),
+        'model': config.get('llm_model', DEFAULT_CONFIG['llm_model']),
+        'vision_model': config.get('llm_vision_model', DEFAULT_CONFIG['llm_vision_model']),
+    }
+
 def load_config():
     """加载网站配置"""
     if CONFIG_FILE.exists():
-        return json.loads(CONFIG_FILE.read_text(encoding='utf-8'))
+        loaded = json.loads(CONFIG_FILE.read_text(encoding='utf-8'))
+        # 合并默认配置（确保新字段存在）
+        result = DEFAULT_CONFIG.copy()
+        result.update(loaded)
+        return result
     return DEFAULT_CONFIG.copy()
 
 def save_config(config):
@@ -140,26 +159,29 @@ def parse_with_llm(text, category_type, images=None):
     }
     
     fields = field_templates.get(category_type, field_templates['dynamic'])
+    fields_json = json.dumps(fields, ensure_ascii=False, indent=2)
     
     # 构建消息内容
     content_parts = []
     
     # 如果有图片，添加图片内容
     if images and len(images) > 0:
-        content_parts.append({
-            "type": "text",
-            "text": f"""请分析图片中的产品参数信息，提取结构化数据。
+        prompt_text = """请分析图片中的产品参数信息，提取结构化数据。
 
 需要提取的字段：
-{json.dumps(fields, ensure_ascii=False, indent=2)}
+""" + fields_json + """
 
 重要要求：
 1. 图片中可能包含1个或多个产品，请识别所有产品
 2. 如果是多张图片，请综合分析所有图片内容
 3. 数字字段只返回数字，不带单位
 4. 如果某字段没有提及，返回null
-5. 返回格式：如果识别到多个产品，返回数组 [{"name": ...}, {"name": ...}]; 如果只有一个产品，返回单个对象 {"name": ...}
+5. 返回格式：如果识别到多个产品，返回数组 [对象列表]; 如果只有一个产品，返回单个对象
 6. 只返回JSON数据，不要其他内容"""
+        
+        content_parts.append({
+            "type": "text",
+            "text": prompt_text
         })
         
         # 添加每张图片（支持URL或base64）
@@ -194,15 +216,13 @@ def parse_with_llm(text, category_type, images=None):
                         print(f"读取图片失败: {e}")
     else:
         # 纯文本解析
-        content_parts.append({
-            "type": "text",
-            "text": f"""请解析以下文本，提取结构化数据。
+        prompt_text = """请解析以下文本，提取结构化数据。
 
 文本内容：
-{text}
+""" + str(text) + """
 
 需要提取的字段：
-{json.dumps(fields, ensure_ascii=False, indent=2)}
+""" + fields_json + """
 
 要求：
 1. 根据文本内容智能提取各个字段的值
@@ -211,17 +231,24 @@ def parse_with_llm(text, category_type, images=None):
 4. 返回JSON格式，不要包含任何其他内容
 
 请直接返回JSON数据："""
+        
+        content_parts.append({
+            "type": "text",
+            "text": prompt_text
         })
     
     try:
-        # 使用视觉模型解析
-        model = LLM_CONFIG.get('vision_model', 'gpt-4-vision-preview') if images else LLM_CONFIG['model']
+        # 动态获取LLM配置
+        llm_config = get_llm_config()
+        
+        # 使用视觉模型解析（如果有图片）
+        model = llm_config.get('vision_model', 'gpt-4-vision-preview') if images else llm_config['model']
         
         response = requests.post(
-            f"{LLM_CONFIG['base_url']}/chat/completions",
+            f"{llm_config['base_url']}/chat/completions",
             headers={
                 "Content-Type": "application/json",
-                "Authorization": f"Bearer {LLM_CONFIG['api_key']}"
+                "Authorization": f"Bearer {llm_config['api_key']}"
             },
             json={
                 "model": model,
@@ -1375,7 +1402,7 @@ def api_delete_image(filename):
 
 if __name__ == '__main__':
     print("=" * 50)
-    print("ParamHub - 参数百科 v1.4.0")
+    print("ParamHub - 参数百科 v1.6.0")
     print("=" * 50)
     print(f"访问地址: http://localhost:19010")
     print(f"后台管理: http://localhost:19010/admin")

data/config.json

@@ -6,5 +6,9 @@
   "copyright_year": "2026",
   "contact_email": "wlq@tphai.com",
   "github_url": "",
-  "updated_at": "2026-04-11 02:28:39"
+  "updated_at": "2026-04-27 19:57:00",
+  "llm_base_url": "http://192.168.2.17:19007/v1",
+  "llm_api_key": "",
+  "llm_model": "auto",
+  "llm_vision_model": "gpt-4-vision-preview"
 }

templates/admin.html

@@ -57,6 +57,8 @@
             <h1 class="text-2xl font-bold text-gray-800 mb-6">网站配置</h1>
             <div class="bg-white rounded-xl shadow-sm p-6">
                 <form id="configForm" class="space-y-6">
+                    <!-- 网站基础配置 -->
+                    <h3 class="text-lg font-semibold text-gray-800 border-b pb-2 mb-4"><i class="ri-global-line mr-2"></i>网站基础配置</h3>
                     <div class="grid grid-cols-2 gap-6">
                         <div>
                             <label class="block text-sm font-medium text-gray-700 mb-2">网站名称</label>
@@ -87,6 +89,33 @@
                         <label class="block text-sm font-medium text-gray-700 mb-2">页脚文字</label>
                         <textarea name="footer_text" id="config_footer_text" rows="3" class="w-full px-4 py-2 border border-gray-300 rounded-lg focus:ring-2 focus:ring-blue-500 focus:border-blue-500" placeholder="网站底部的版权信息等"></textarea>
                     </div>
+                    
+                    <!-- 大模型接口配置 -->
+                    <h3 class="text-lg font-semibold text-gray-800 border-b pb-2 mb-4 mt-8"><i class="ri-robot-line mr-2"></i>大模型接口配置（用于智能解析）</h3>
+                    <div class="bg-blue-50 rounded-lg p-4 mb-4">
+                        <p class="text-sm text-blue-700"><i class="ri-information-line mr-1"></i>配置用于智能解析产品参数的大模型API接口。文本解析使用普通模型，图片解析使用视觉模型。</p>
+                    </div>
+                    <div class="grid grid-cols-2 gap-6">
+                        <div>
+                            <label class="block text-sm font-medium text-gray-700 mb-2">API地址</label>
+                            <input type="url" name="llm_base_url" id="config_llm_base_url" class="w-full px-4 py-2 border border-gray-300 rounded-lg focus:ring-2 focus:ring-blue-500 focus:border-blue-500" placeholder="http://192.168.2.17:19007/v1">
+                        </div>
+                        <div>
+                            <label class="block text-sm font-medium text-gray-700 mb-2">API Key</label>
+                            <input type="text" name="llm_api_key" id="config_llm_api_key" class="w-full px-4 py-2 border border-gray-300 rounded-lg focus:ring-2 focus:ring-blue-500 focus:border-blue-500" placeholder="留空则不验证">
+                        </div>
+                        <div>
+                            <label class="block text-sm font-medium text-gray-700 mb-2">文本解析模型</label>
+                            <input type="text" name="llm_model" id="config_llm_model" class="w-full px-4 py-2 border border-gray-300 rounded-lg focus:ring-2 focus:ring-blue-500 focus:border-blue-500" placeholder="auto">
+                            <p class="text-xs text-gray-500 mt-1">用于解析文本数据，如 deepseek-v3、qwen3.5 等</p>
+                        </div>
+                        <div>
+                            <label class="block text-sm font-medium text-gray-700 mb-2">图片解析模型（视觉模型）</label>
+                            <input type="text" name="llm_vision_model" id="config_llm_vision_model" class="w-full px-4 py-2 border border-gray-300 rounded-lg focus:ring-2 focus:ring-blue-500 focus:border-blue-500" placeholder="gpt-4-vision-preview">
+                            <p class="text-xs text-gray-500 mt-1">用于解析图片，如 Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct、gpt-4-vision-preview 等</p>
+                        </div>
+                    </div>
+                    
                     <div class="flex justify-end gap-4">
                         <button type="button" onclick="loadSiteConfig()" class="px-4 py-2 bg-gray-200 text-gray-700 rounded-lg hover:bg-gray-300"><i class="ri-refresh-line mr-1"></i>重置</button>
                         <button type="button" onclick="saveSiteConfig()" class="px-4 py-2 bg-blue-600 text-white rounded-lg hover:bg-blue-700"><i class="ri-save-line mr-1"></i>保存配置</button>
@@ -553,6 +582,7 @@
             const res = await fetch('/api/config');
             const config = await res.json();
             
+            // 网站基础配置
             document.getElementById('config_site_name').value = config.site_name || '';
             document.getElementById('config_site_subtitle').value = config.site_subtitle || '';
             document.getElementById('config_icp_number').value = config.icp_number || '';
@@ -560,11 +590,18 @@
             document.getElementById('config_github_url').value = config.github_url || '';
             document.getElementById('config_copyright_year').value = config.copyright_year || '';
             document.getElementById('config_footer_text').value = config.footer_text || '';
+            
+            // LLM配置
+            document.getElementById('config_llm_base_url').value = config.llm_base_url || 'http://192.168.2.17:19007/v1';
+            document.getElementById('config_llm_api_key').value = config.llm_api_key || '';
+            document.getElementById('config_llm_model').value = config.llm_model || 'auto';
+            document.getElementById('config_llm_vision_model').value = config.llm_vision_model || 'gpt-4-vision-preview';
         }
         
         // 保存网站配置
         async function saveSiteConfig() {
             const config = {
+                // 网站基础配置
                 site_name: document.getElementById('config_site_name').value,
                 site_subtitle: document.getElementById('config_site_subtitle').value,
                 icp_number: document.getElementById('config_icp_number').value,
@@ -572,6 +609,11 @@
                 github_url: document.getElementById('config_github_url').value,
                 copyright_year: document.getElementById('config_copyright_year').value,
                 footer_text: document.getElementById('config_footer_text').value,
+                // LLM配置
+                llm_base_url: document.getElementById('config_llm_base_url').value,
+                llm_api_key: document.getElementById('config_llm_api_key').value,
+                llm_model: document.getElementById('config_llm_model').value,
+                llm_vision_model: document.getElementById('config_llm_vision_model').value,
             };
             
             try {
@@ -979,31 +1021,50 @@
         // 从剪贴板粘贴图片
         async function pasteImageFromClipboard(type) {
             try {
+                // 检查剪贴板API是否可用（需要HTTPS或localhost）
+                if (!navigator.clipboard || !navigator.clipboard.read) {
+                    alert('剪贴板API需要HTTPS或localhost环境。\n当前访问地址不支持，请使用文件选择上传。\n\n可改用 localhost:19010 访问来支持粘贴功能。');
+                    return;
+                }
+                
                 const clipboardItems = await navigator.clipboard.read();
+                let found = false;
                 for (const item of clipboardItems) {
-                    for (const type of item.types) {
-                        if (type.startsWith('image/')) {
-                            const blob = await item.getType(type);
+                    for (const itemType of item.types) {
+                        if (itemType.startsWith('image/')) {
+                            found = true;
+                            const blob = await item.getType(itemType);
                             const reader = new FileReader();
                             reader.onload = async (e) => {
                                 const base64 = e.target.result;
-                                const res = await fetch('/api/upload/image/base64', {
-                                    method: 'POST',
-                                    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
-                                    body: JSON.stringify({ image: base64 })
-                                });
-                                const data = await res.json();
-                                if (data.success) {
-                                    currentImages.push(data.url);
-                                    updateImagePreview();
+                                try {
+                                    const res = await fetch('/api/upload/image/base64', {
+                                        method: 'POST',
+                                        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+                                        body: JSON.stringify({ image: base64 })
+                                    });
+                                    const data = await res.json();
+                                    if (data.success) {
+                                        currentImages.push(data.url);
+                                        updateImagePreview();
+                                    }
+                                } catch (err) {
+                                    alert('上传失败: ' + err.message);
                                 }
                             };
                             reader.readAsDataURL(blob);
                         }
                     }
                 }
+                if (!found) {
+                    alert('剪贴板中没有图片，请先复制一张图片');
+                }
             } catch (e) {
-                alert('无法从剪贴板获取图片，请使用文件选择');
+                if (e.name === 'NotAllowedError') {
+                    alert('浏览器拒绝访问剪贴板。\n请使用文件选择上传，或改用 localhost:19010 访问。');
+                } else {
+                    alert('无法从剪贴板获取图片: ' + e.message + '\n请使用文件选择上传');
+                }
             }
         }
         
@@ -1221,31 +1282,50 @@
         // 从剪贴板粘贴图片
         async function pasteSmartImageFromClipboard() {
             try {
+                // 检查剪贴板API是否可用（需要HTTPS或localhost）
+                if (!navigator.clipboard || !navigator.clipboard.read) {
+                    alert('剪贴板API需要HTTPS或localhost环境。\n当前访问地址不支持，请使用文件选择上传。\n\n可改用 localhost:19010 访问来支持粘贴功能。');
+                    return;
+                }
+                
                 const clipboardItems = await navigator.clipboard.read();
+                let found = false;
                 for (const item of clipboardItems) {
                     for (const type of item.types) {
                         if (type.startsWith('image/')) {
+                            found = true;
                             const blob = await item.getType(type);
                             const reader = new FileReader();
                             reader.onload = async (e) => {
                                 const base64 = e.target.result;
-                                const res = await fetch('/api/upload/image/base64', {
-                                    method: 'POST',
-                                    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
-                                    body: JSON.stringify({ image: base64 })
-                                });
-                                const data = await res.json();
-                                if (data.success) {
-                                    smartAddImages.push(data.url);
-                                    updateSmartImagePreview();
+                                try {
+                                    const res = await fetch('/api/upload/image/base64', {
+                                        method: 'POST',
+                                        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+                                        body: JSON.stringify({ image: base64 })
+                                    });
+                                    const data = await res.json();
+                                    if (data.success) {
+                                        smartAddImages.push(data.url);
+                                        updateSmartImagePreview();
+                                    }
+                                } catch (err) {
+                                    alert('上传失败: ' + err.message);
                                 }
                             };
                             reader.readAsDataURL(blob);
                         }
                     }
                 }
+                if (!found) {
+                    alert('剪贴板中没有图片，请先复制一张图片');
+                }
             } catch (e) {
-                alert('无法从剪贴板获取图片，请使用文件选择');
+                if (e.name === 'NotAllowedError') {
+                    alert('浏览器拒绝访问剪贴板。\n请使用文件选择上传，或改用 localhost:19010 访问。');
+                } else {
+                    alert('无法从剪贴板获取图片: ' + e.message + '\n请使用文件选择上传');
+                }
             }
         }