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多模态：文件与音频输入的支持

通过统一的输入建模、附件（Attachment）与工具（Tool）协同机制，系统在不改变运行主干（Run/Plan/Tool/State/Context）的前提下，为图片、文件与音频等多模态输入提供“可存储/非存储、可流式、可工具联动”的完整支持。

设计目标​

  • 统一抽象：以 ConversationItem/Input* 为入口，落地为 Message 的 content/attachments/metadata。入口统一，内部复用。
  • 工具协同：输入即附带可用工具（例如：音频→转写工具、文件→检索/读文件工具），由 Planner/ToolExecutor 无缝触发。
  • 端到端流式：保持 Responses/Assistants 的 SSE 输出序列，图片与音频以文本占位描述或事件方式输出。
  • Non-Store 兼容：在 store=false 时尽量避免外部持久化，走内存或直传策略。

架构总览​

  • 入口：ResponseController.createResponses() → ResponseService.createResponse()。
  • 转换：ResponseUtils.checkAndConvertInputToMessages(...) 将多模态输入转为 Message 列表（含 content/attachments）。
  • 执行：RunExecutor 复用执行主干；工具由 ToolExecutor 并发处理，输出串行化由 ToolOutputChannel 保证。

输入模型与落地映射​

  • 入口模型：com.theokanning.openai.response.input.*

    • 文本：InputValue/InputText
    • 图片：InputImage(image_url | file_id)
    • 文件：InputFile(file_id)
    • 音频：InputAudio(input_audio{data, format})

  • 转换逻辑：api/src/main/java/com/ke/assistant/util/ResponseUtils.java

    • checkAndConvertInputToMessages(...)
    • convertConversationItemsToMessages(...)
    • processInputMessage(...)

  • 产物：com.theokanning.openai.assistants.message.Message

    • content：MessageContent 列表（text/image_url/image_file/audio/tool_call/tool_result）
    • attachments：与文件/工具的关联，如 Attachment(file_id, [Tool.Retrieval, Tool.ReadFiles])、Attachment(file_id, [Tool.AudioTranscription])

图片与文件输入​

  • 图片 URL 或 Base64

    • 处理入口：ResponseUtils.processInputMessage(InputImage ...)
    • URL 场景：直接作为 image_url 写入 MessageContent。
    • Base64 场景：ImageStorageService.processImageUrl(...)
      • Store 模式：解析并上传至 S3，返回可访问 URL
        • 代码：api/src/main/java/com/ke/assistant/service/ImageStorageService.java
      • Non-Store 模式：RepoContext.isActive() 时直接返回原始字符串，避免外部持久化
    • Chat 侧格式化：MessageUtils.formatChatCompletionContent(...) 将 image_* 转换为 MultiMediaContent 供模型视觉输入

  • 文件（如 PDF/文档）

    • 处理入口：ResponseUtils.processInputMessage(InputFile ...)
    • 附件策略：追加 Attachment(file_id, [Tool.Retrieval, Tool.ReadFiles])
      • 使本次 Run 可使用“检索/读文件”相关工具访问该文件
    • 工具触发：由 LLM 选择，ToolExecutor 并发执行，RunStateManager 统一落库/收敛

音频输入与转写（STT）​

  • 输入结构：InputAudio{ input_audio:{ data(base64), format } }

  • 上传与落地：

    • 处理入口：ResponseUtils.processInputMessage(InputAudio ...)
    • 上传：AudioStorageService.uploadAudio(base64, format) → 通过 OpenAiServiceFactory.create().uploadFile("storage", ...) 返回 file_id
      • 代码：api/src/main/java/com/ke/assistant/service/AudioStorageService.java
    • 写入消息：在 Message.content 增加 type="audio" 的 audio_data{ file_id, format }，并在 attachments 追加 Attachment(file_id, [Tool.AudioTranscription])

  • 聊天侧格式化：

    • MessageUtils.formatChatCompletionContent(...) 使用 templates/audio_transcription.pebble 生成可读描述，作为文本片段供模型“看见”音频元信息
    • 模板：api/src/main/resources/templates/audio_transcription.pebble

  • 工具执行（转写）：

    • 处理器：api/src/main/java/com/ke/assistant/core/tools/handlers/AudioTranscriptionToolHandler.java
      • 入参：file_id、format
      • 流程：根据 file_id 下载到临时文件 → CreateTranscriptionRequest（ToolProperties.audioTranscription.model）→ 返回文本转写
      • 配置：api/src/main/java/com/ke/assistant/configuration/ToolProperties.java#AudioTranscriptionToolProperties
    • 并发与输出：由 ToolExecutor 调度并发执行；输出通过 ToolOutputChannel 串行注入当前消息；Responses 路径由 ResponseMessageExecutor 转为 Output* 事件序列

Non-Store 模式的差异点​

  • 图片 Base64：ImageStorageService 在 RepoContext.isActive() 时跳过上传，直接使用原始字符串，避免持久化。
  • 音频 Base64：当前实现总是上传至 file-api(storage) 后返回 file_id；如需完全内存模式，可引入与图片相同的 Non-Store 分支（可在 AudioStorageService 增加 RepoContext 判定与直传策略）。
  • 其余执行主干完全一致：同样复用 RunExecutor/ToolExecutor/ResponseMessageExecutor 与状态机。

API 示例（Responses）​

  • 混合输入（文本+图片+文件+音频）：
POST /v1/responses
{
  "model": "gpt-4o",
  "store": true,
  "stream": true,
  "input": {
    "type": "input_text",
    "text": "请根据图像和音频内容给出总结，并阅读附件PDF。"
  },
  "conversation": "thread_abc",
  "instructions": "请审慎调用必要的工具。",
  "tools": [],
  "additional_messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,....", "detail": "high"}},
        {"type": "input_file", "file_id": "file_xxx"},
        {"type": "input_audio", "input_audio": {"data": "<base64>", "format": "wav"}}
      ]
    }
  ]
}

关键代码索引​

  • 转换与格式化
    • util/ResponseUtils.java（processInputMessage/convertConversationItemsToMessages）
    • util/MessageUtils.java（formatChatCompletionContent，多模态转 MultiMediaContent）
    • 模板：src/main/resources/templates/audio_transcription.pebble
  • 存储与上传
    • service/ImageStorageService.java（Base64→S3 / Non-Store直传）
    • service/AudioStorageService.java（Base64→file-api/storage）
  • 工具与执行
    • core/tools/handlers/AudioTranscriptionToolHandler.java
    • configuration/ToolProperties.java#AudioTranscriptionToolProperties
    • core/tools/ToolExecutor.java、core/tools/ToolOutputChannel.java
    • core/run/ResponseMessageExecutor.java

小结​

  • 多模态输入在入口统一为会话消息与附件，再通过工具系统完成“读/检索/转写”等能力扩展。
  • Non-Store 模式可避免外部持久化（图片已内建，音频可按需扩展），同时完整复用执行与流式协议。
  • 该设计将“输入介质差异”隔离在转换与模板层，使 Run/Tool/State 的主流程保持稳定与简洁。