新版本重构了ai模型提供商逻辑，新增MCUNC，阿里云百炼ai提供商，支持语言可配置，优化日志输出格式

model/ai_models/dify.py

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+import requests
+import json
+from model.logger import setup_logger
+import toml
+from model.sql_tools import init_db
+from model.sql_tools import get_uuid
+from model.sql_tools import add_uuid
+
+
+logger = setup_logger()
+def main(message, group_openid):
+    with open('./config.toml', 'r', encoding='utf-8') as f:
+        config = toml.load(f)
+
+        error_message = config.get("error_message")
+
+        # dify
+        dify_ip = config.get("dify_ip")
+        dify_token = config.get("dify_token")
+        init_db()
+
+    uuid = get_uuid(group_openid)
+
+    if uuid == "":
+        logging.info("未找到 UUID")
+    else:
+        logging.info(f"找到 UUID: {uuid}")
+
+    url = f"{dify_ip}/v1/chat-messages"  # 替换为实际的 API 地址
+
+    # 请求头
+    headers = {
+        "Content-Type": "application/json",
+        "Authorization": dify_token  # 替换为你的 API 密钥
+    }
+
+    # 请求体
+    payload = {
+        "query": message,  # 用户输入/提问内容
+        "inputs": {},  # App 定义的变量值（默认为空）
+        "response_mode": "blocking",  # 流式模式或阻塞模式
+        "user": "chatbot_napcat",  # 用户标识，需保证唯一性
+        "conversation_id": uuid,  # （选填）会话 ID，继续对话时需要传入
+        "files": [],  # 文件列表（选填），适用于文件结合文本理解
+        "auto_generate_name": True  # （选填）自动生成标题，默认为 True
+    }
+
+    logging.info("请求平台：dify")
+
+
+    # 发送 POST 请求
+    try:
+        response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
+
+        # 检查响应状态码
+        if response.status_code == 200:
+            logging.info("请求成功！返回结果：")
+            response_data = response.json()
+            print(response_data)  # test
+            # 存储uuid
+            if uuid == "":
+                uuid = response_data.get("conversation_id")
+                add_uuid(group_openid, uuid)
+
+            # 提取 answer 值
+            answer = response_data.get("answer", error_message)
+            return answer
+        else:
+            logging.info(f"请求失败！状态码: {response.status_code}")
+            logging.info(f"错误信息: {response.text}")  # 打印错误信息
+            return error_message
+
+    except Exception as e:
+        logging.info(f"请求过程中出现异常: {e}")
+        return error_message
+
+