Данное руководство нацелено на тех, кому не хватает встроенных представлений для отображения ветки сообщений. Для разработки собственных представлений необходимо иметь базовые знания языка Python.

Представление выполняет преобразование исходных данных сообщений в требуемый текстовый формат. Для начала нужно познакомиться со структурой данных, с которыми предстоит работать. Представлению на вход подается список из экземпляров датакласса DeepSeekMessage.

Класс DeepSeekMessage это датакласс, который содержит в себе информацию о сообщении Deepseek. Он состоит из следующих полей:

• model - модель нейросети (константа типа Model)
• inserted_datetime - время добавления сообщения (объект класса datetime)
• fragments - фрагменты сообщения (список экземпляров класса Fragment)

Класс Model, вложенный в DeepSeekMessage представляет из себя класс-перечисление, кодирует модель нейросети, которая обрабатывала запрос, имеет следующие значения:

• UNKNOWN - неизвестная модель
• DEEPSEEK_CHAT - обычная разговорная модель
• DEEPSEEK_REASONER - модель с включенным рассуждением

Класс Fragment, вложенный в DeepSeekMessage представляет из себя датакласс, который содержит информацию о фрагменте сообщения, он имеет следующие поля:

• type - тип фрагмента (константа типа Type)
• content - текстовые данные сообщения
• search_result - список экземпляров класса SearchResultItem (содержит результаты поиска, если тип фрагмента TOOL_SEARCH, иначе - пуст)

Класс Type, вложенный в Fragment представляет из себя класс-перечисление, который кодирует тип фрагмента, имеет значения:

• REQUEST - пользовательский запрос
• RESPONSE - ответ нейросети
• THINK - результат «размышления» нейросети
• TOOL_SEARCH - результаты поиска в интернете

Класс SearchResultItem, вложенный в Fragment представляет из себя датакласс, который содержит информацию о результате поиска в интернете, имеет следующие поля:

• url - url-адрес найденной страницы
• title- заголовок найденной страницы

Итак, вы узнали как устроены исходные данные, давайте напишем класс, который будет работать как представление. В пакете customviews создайте новый модуль, в качестве демонстрации я там уже оставил модуль myview.py, ниже представлен его код

from typing import Iterable
from DeepSeekExtractor.view.datatypes import DeepSeekMessage
from DeepSeekExtractor.view.chat_views import ChatViewBase
from DeepSeekExtractor.view import langconsts as lc
 
 
class MyView(ChatViewBase):
    title = "My View"
    type = ChatViewBase.Type.HTML5
 
    @classmethod
    def message_to_text(cls, message: DeepSeekMessage) -> str:
        text = ""
        dt_format = '%d.%m.%Y %H:%M:%S'
        for fragment in message.fragments:
            match fragment.type:
                case DeepSeekMessage.Fragment.Type.REQUEST:
                    text += f"<p class ='meta'>{lc.REQUEST_FROM} {message.inserted_datetime.strftime(dt_format)}</p>"
                    text += f"<p>{fragment.content}</p>"
                case DeepSeekMessage.Fragment.Type.RESPONSE:
                    text += f"<p class ='meta'>{lc.RESPONSE_FROM} {message.inserted_datetime.strftime(dt_format)}</p>"
                    text += f"<p>{fragment.content}</p>"
                case DeepSeekMessage.Fragment.Type.THINK:
                    text += f"<details>\
                     <summary>{lc.THINKING}</summary>\
                     <p>{fragment.content}</p>\
                     </details>"
                case DeepSeekMessage.Fragment.Type.TOOL_SEARCH:
                    if fragment.search_result:
                        text += f"<details>\
                                 <summary>{lc.SEARCH}</summary>\
                                <ul>"
                        for i in  fragment.search_result:
                            text += f"<li><a href=\"{i.url}\">{i.title}</a></li>"
                        text += "</ul></details>"
                case _:
                    continue
 
        return text
 
    @classmethod
    def chat_to_text(cls, chat: Iterable[DeepSeekMessage]) -> str:
        result: list[str] = []
        result.append(
            """
            <!DOCTYPE html>
            <html>
            <head>
                <meta charset="utf-8" />
                <style type="text/css">
                    body { font-family: 'Segoe UI', sans-serif; font-size: 14pt; color: #000000; }
                    p { margin: 0; padding: 0; white-space: pre-wrap; }
                    .meta { font-style: italic; color: #828282; }
                </style>
            </head>
            <body>
            """
        )
 
        chat_length = len(chat)
        for n, msg in enumerate(chat):
            result.append(cls.message_to_text(msg))
            if n < chat_length - 1:
                result.append("<p><br/></p>")
 
        result.append("</body></html>")
 
        return "".join(result)

Представление это класс MyView, который наследуется от ChatViewBase, он имеет ряд обязательных атрибутов:

• title - это заголовок представления, он будет отображаться в списке, может быть строкой или языковой константой
• type - тип представления (константа типа ChatViewBase.Type)

ChatViewBase.Type - это класс-перечисление, определяет как будет отображаться текст представления, имеет следующие значения:

• PLAIN_TEXT - обычный текст, никак не форматируется при отображении, для отображения используется виджет QPlainTextEdit
• HTML4 - язык гипертекста 4й версии, для отображения используется виджет QTextEdit
• MARKDOWN - простой язык текстовой разметки Markdown, для отображения используется виджет QTextEdit
• HTML5 - язык гипертекста 5й версии, для отображения используется виджет QWebEngineView

Затем нужно переопределить только один метод: chat_to_text(), который преобразует исходные данные в текст в нужном вам формате, в данном примере я использую HTML5.

Итак, начнем по порядку. Все текстовые данные по ходу вычисления отправляются в список в переменной result. Затем в список добавляется строка с объявлением шапки HTML-документа, данный блок завершается открытием блока <body>, для справки: внутри этого тега записываются данные, которые выводятся непосредственно на экран; также не забываем внутри тега <head> объявить метаданные, у меня объявлена кодировка utf-8 (при использовании HTML следует использовать только эту кодировку, так как только в ней сохраняются файлы!) и объявлены стили CSS. HTML5 предлагает обширные возможности для настройки визуала, но эта тема выходит за рамки данной статьи.

Так, документ мы подготовили, теперь, на очереди вывод сообщений. Для удобства я создал метод def message_to_text(cls, message: DeepSeekMessage) → str для преобразования единичного сообщения в текст. В нем производится обход всех фрагментов сообщения, и в зависимости от его типа, контент форматируется определенным образом. Для запросов и ответов формируется 2 абзаца, в первом мы указываем, Запрос от <дата добавления сообщения>или Ответ от <дата добавления сообщения>, заметьте, что данному абзацу присвоен класс стиля meta, он помечает текст серым цветом и курсивом; во втором абзаце выводится содержимое фрагмента. Результаты поиска в интернете и размышлений нейросети выводятся в сворачиваемом блоке (тег <details><summary>…</summary>…</details>).

Вернемся к методу chat_to_text(). В нем мы обходим все сообщения в цикле for, используя метод message_to_text(), далее после каждого сообщения кроме последнего ставим горизонтальную черту, добавляя тег <hr>. В заключении закрываем теги <body> и <html>, и преобразовываем полученный список строк в единую строку. Чтобы проверить работу представления не нужно перезапускать приложение, рядом со списком представлений нажмите кнопку с закругленной стрелкой, чтобы перезагрузить все представления.

На этом всё. Теперь, вы знаете как разрабатывать представления и готовы создавать собственные. Для представлений других типов действуют те же самые принципы, вы просто формируете текст, согласно требуемому синтаксису. Можете заглянуть в файл …DeepSeekExtractor\view\chat_views.py, чтобы ознакомиться со встроенными представлениями.