/**
* LLMProvider 增强功能测试
*/
import dotenv from 'dotenv';
import { createLLMProvider } from '../../llm/LLMProvider.js';
dotenv.config();
async function testLLMProvider() {
console.log('=== LLMProvider 增强功能测试 ===\n');
const llm = createLLMProvider();
// 测试 1: simpleChat 方法
console.log('📝 测试 1: simpleChat 方法');
try {
const response = await llm.simpleChat(
'请用一句话解释什么是机器学习',
'你是一个简洁的AI助手'
);
console.log(`✅ simpleChat 成功`);
console.log(` 响应: ${response.substring(0, 100)}...`);
} catch (error: any) {
console.log(`❌ simpleChat 失败: ${error.message}`);
}
// 测试 2: chatWithCompression 方法（短文本）
console.log('\n📝 测试 2: chatWithCompression 方法（短文本，无需压缩）');
try {
const shortText = '这是一段短文本，用于测试 chatWithCompression 方法。';
const response = await llm.chatWithCompression(
shortText,
'你是一个AI助手，请总结用户的输入'
);
console.log(`✅ chatWithCompression（短文本）成功`);
console.log(` 响应: ${response.substring(0, 100)}...`);
} catch (error: any) {
console.log(`❌ chatWithCompression（短文本）失败: ${error.message}`);
}
// 测试 3: countTokens 方法
console.log('\n📝 测试 3: countTokens 方法');
try {
const text = '这是一段测试文本，用于计算 token 数量。This is a test text for counting tokens.';
const tokens = llm.countTokens(text);
console.log(`✅ countTokens 成功`);
console.log(` 文本: "${text}"`);
console.log(` Token 数: ${tokens}`);
} catch (error: any) {
console.log(`❌ countTokens 失败: ${error.message}`);
}
// 测试 4: getMaxContextTokens 方法
console.log('\n📝 测试 4: getMaxContextTokens 方法');
try {
const maxContext = llm.getMaxContextTokens();
const maxOutput = llm.getMaxOutputTokens();
console.log(`✅ 获取模型限制成功`);
console.log(` 最大上下文: ${maxContext.toLocaleString()} tokens`);
console.log(` 最大输出: ${maxOutput.toLocaleString()} tokens`);
} catch (error: any) {
console.log(`❌ 获取模型限制失败: ${error.message}`);
}
// 测试 5: chatWithCompression 方法（模拟长文本）
console.log('\n📝 测试 5: chatWithCompression 方法（模拟长文本）');
try {
// 生成一个较长的文本（但不会真的触发压缩，除非非常长）
const longText = `
# 机器学习简介
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。
## 监督学习
监督学习是一种机器学习方法，其中模型从标记的训练数据中学习。
## 无监督学习
无监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标记的数据中发现模式。
## 强化学习
强化学习是一种机器学习方法，其中智能体通过与环境交互来学习。
`.repeat(10); // 重复 10 次以增加长度
const response = await llm.chatWithCompression(
longText,
'你是一个AI助手，请总结以下内容的核心要点',
{ temperature: 0.3 }
);
console.log(`✅ chatWithCompression（长文本）成功`);
console.log(` 响应长度: ${response.length} 字符`);
console.log(` 响应预览: ${response.substring(0, 150)}...`);
} catch (error: any) {
console.log(`❌ chatWithCompression（长文本）失败: ${error.message}`);
}
console.log('\n✅ 所有测试完成！');
}
testLLMProvider().catch(error => {
console.error('测试执行失败:', error);
process.exit(1);
});
