第八阶段：AI 底座与教师端对话

状态：基础包和边界已引入，业务接口待实现。

使用场景

租户教师 AI 对话

教师在租户后台发起对话。
AI 根据当前租户 Provider 配置调用模型。
对话历史按租户和教师隔离保存。
后续预留 function calling，但只能调用受审计的后端业务函数。
function 有写操作时必须复用 RBAC、DataScope、Tenant Scope 和 AuditLog。

AI 审核题目反馈

输入：题目反馈、题目摘要、反馈类型、提交用户上下文摘要。
输出：审核建议、风险等级、归类标签、是否建议人工复核。
不做 function calling。
不直接修改题目、反馈状态或用户数据。

存储模型

不要把 Semantic Kernel 的 ChatHistory、ChatMessageContent、KernelContent、tool call object graph 或 provider 原始 response 作为 EF Core 持久化模型。

数据库保存 provider-neutral 消息：

AiConversation：租户、教师、标题、场景、Provider、模型、状态、metadata。
AiConversationMessage：租户、会话、序号、role、文本、tool call id/name/arguments/result summary、token、metadata。
AiToolCallLog：租户、会话、消息、函数名、输入摘要、结果、耗时、错误码。
AiFeedbackReview：租户、题目反馈、建议、风险、标签、人工复核标记、metadata。

运行时由 Infrastructure adapter 把规范化消息转换为 SK / OpenAI-compatible 请求。DeepSeek 等 provider 只接收目标接口允许的 role、content、tool_calls、tool_call_id 字段；SK metadata 不得原样回放给模型 API。

Provider 与密钥边界

AI Provider 使用 TenantExternalProvider(capability=ai)。
租户 API Key 存 TenantSecret，通过 SecretRef 关联。
ConfigPublic 只允许 provider、model、endpoint、deployment、temperature、max token 等公开配置。
ConfigPublic 禁止 secret、token、apiKey、key、privateKey 等敏感字段。
Microsoft.SemanticKernel 只引用在 Tiku.Infrastructure。
Tiku.Api、Tiku.Application、Tiku.Domain 不直接引用 Semantic Kernel namespace。

第一批接口

POST /api/tenant-admin/ai/conversations
GET /api/tenant-admin/ai/conversations
GET /api/tenant-admin/ai/conversations/{conversationId}
POST /api/tenant-admin/ai/conversations/{conversationId}/messages
POST /api/tenant-admin/ai/question-feedback/review

第一批先接 fake/local AI provider 跑通对话、日志和隔离，再接真实模型。

暂不做

学生端 AI。
复杂 RAG。
自动改题或自动发布题目。
自动处理反馈状态。
让客户端指定任意 function call。
明文 API Key 配置。

2.7 KiB Raw Blame History Unescape Escape