Yes/No 抉择器（AI 增强版）

一个企业级架构的 Yes/No 决策系统，采用双灵魂 AI 架构，结合理性分析与玄学娱乐，根据用户输入的问题生成智能决策，并将操作记录保存到日志文件中。

技术栈

• 后端：Python 3.14+, FastAPI 0.128.0
• AI 集成：OpenAI SDK 1.35.10, DeepSeek API
• 数据验证：Pydantic 2.12.5
• 日志：Python logging 模块
• 前端：HTML, CSS, JavaScript

项目结构

• yes-no-decider/
  • src/ — 源代码目录
    • application/ — 应用逻辑层
      • decision.py — 核心决策逻辑
      • logger.py — 日志管理
      • ai_service.py — AI 服务层
    • presentation/ — 表现层
      • api/ — API 路由
    • infrastructure/ — 基础设施层
  • config/ — 配置文件目录
    • config.py — 配置管理
  • public/ — 静态文件目录
    • index.html — 主页面
  • logs/ — 日志文件目录
  • tests/ — 测试文件夹
    • test_decision.py — 决策逻辑测试
    • test_api.py — API 测试
  • main.py — 应用入口
  • requirements.txt — 依赖清单
  • .env.example — 环境变量示例
  • README.md — 项目文档

核心架构：双灵魂 AI 设计

1. 理性主导灵魂（AI_Rational）

• 特点：严格基于事实与逻辑进行分析决策
• 目标：确保绝对理性，杜绝幻觉，所有结论必须有可验证的事实依据
• 应用场景：需要客观分析的决策场景
• 置信度：0.85

2. 玄学/心灵主导灵魂（AI_Mystical）

• 特点：实现类似"笔仙"的娱乐性功能，可进行未来预测
• 目标：提供神秘、富有诗意的玄学解释
• 应用场景：娱乐性决策，带有玄学色彩的问题
• 置信度：0.7
• 安全机制：明确标记为娱乐性质，与核心决策系统隔离

3. 机械辅助系统（Machine）

• 特点：基于随机算法的机械决策
• 目标：提供基础的决策能力，作为AI决策的 fallback
• 置信度：0.5

安装和运行

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置环境变量

复制 .env.example 文件为 .env，并根据需要修改配置：

cp .env.example .env

3. 配置API

目前只支持DeepSeek的API 可以直接从官网申请 并将API填入config/config.py 中的deepseek_api_key

4. 运行应用

python main.py

应用将在 http://localhost:8000 启动，您可以通过浏览器访问该地址使用 Yes/No 抉择器。

4. API 文档

启动应用后，您可以访问 http://localhost:8000/docs 查看详细的 API 文档。

配置说明

核心配置项

配置项	类型	默认值	描述
DEEPSEEK_API_KEY	字符串	无	DeepSeek API 密钥
OPENAI_BASE_URL	字符串	https://api.deepseek.com	AI API 基础 URL
OPENAI_MODEL	字符串	deepseek-chat	AI 模型名称
AI_SOUL	字符串	machine	AI 灵魂类型：machine、rational、mystical
AI_TIMEOUT	整数	30	AI 请求超时时间（秒）
AI_MAX_RETRIES	整数	3	AI 请求最大重试次数
RATE_LIMIT_PER_MINUTE	整数	60	每分钟请求限制

灵魂切换机制

通过修改配置文件中的 AI_SOUL 参数，可以切换不同的决策灵魂：

• machine：使用机械随机决策
• rational：使用理性AI决策
• mystical：使用玄学AI决策

API 接口

POST /api/decide

获取决策结果

请求体

{
  "input": "您的问题"
}

响应

{
  "decision": "YES",
  "timestamp": "2026-01-25T15:00:00.000000",
  "confidence": 0.85,
  "source": "AI_Rational",
  "rationale": "Rational AI decision based on facts and logic"
}

响应字段说明

• decision：决策结果，YES 或 NO
• timestamp：决策生成时间戳
• confidence：决策置信度，范围 0-1
• source：决策来源，Machine、AI_Rational 或 AI_Mystical
• rationale：决策基本理由

注意：AI决策的详细说明仅记录在日志中，不会返回给API响应

日志记录

日志格式

YYYY-MM-DD HH:MM:SS,mmm - logger_name - LOG_LEVEL - request_id - message

关键日志内容

• 决策日志：Decision made: YES (Source: AI_Rational) for input: 问题 - Explanation: 决策说明
• AI API 调用：Calling AI API for 理性 decision with model: deepseek-chat
• AI 响应：AI API response: 决策：Yes\n分析：...
• 请求开始/结束：记录每个请求的生命周期
• 错误日志：包含详细的错误信息和请求上下文

日志文件

所有决策操作都会记录到 logs/decision.log 文件中，日志文件大小限制为 10MB，超过后会自动备份，最多保留 5 个备份文件。

安全机制

1. API 密钥管理：支持环境变量注入，避免硬编码
2. 请求频率限制：默认每分钟 60 次请求，防止 API 滥用
3. 错误处理：完善的异常处理机制，防止敏感信息泄露
4. 娱乐功能隔离：玄学娱乐功能与核心决策系统隔离，确保稳定性
5. 请求 ID 追踪：每个请求分配唯一 ID，便于日志追踪和调试

官方 API 调用文档

安装 OpenAI SDK

pip3 install openai

基本调用示例

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get('DEEPSEEK_API_KEY'),
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "Hello"},
    ],
    stream=False
)

print(response.choices[0].message.content)

测试

运行测试用例：

pytest tests/

代码风格

• 遵循 PEP8 代码风格
• 使用 Google Style Guide 命名规范
• 确保注释清晰、变量命名专业
• 严格遵循企业级架构设计原则，确保系统模块化与低耦合

注意事项

1. AI 密钥安全：确保 API 密钥不泄露，建议使用环境变量或加密存储
2. 理性使用 AI：理性灵魂用于客观决策，玄学灵魂仅用于娱乐
3. 请求频率限制：注意 API 请求频率，避免触发 rate limit
4. 日志管理：定期清理日志文件，避免磁盘空间占用过大
5. 版本兼容：确保 Python 版本 >= 3.14，以支持最新的依赖库

未来扩展

• 支持更多 AI 模型和 API
• 实现决策历史记录和分析
• 添加用户认证和个性化决策
• 支持多语言决策
• 实现更复杂的决策算法
• 添加可视化决策分析

许可证

MIT License