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nlohmann::json的使用

JSON 读取（反序列化）​

在 loadConfig 方法中：

std::ifstream file(config_file);
nlohmann::json j;
file >> j;  // 从文件流中直接读取 JSON
fromJson(j); // 解析 JSON 到配置对象

在 fromJson 方法中的主要用法：

  1. 检查键是否存在：
if (j.contains("llm")) { ... }
  1. 获取值时使用 value 方法带默认值：
// 格式：value("键名", 默认值)
app_config_.llm.provider = llm_json.value("provider", "openai");
app_config_.llm.temperature = llm_json.value("temperature", 0.7);
app_config_.llm.max_tokens = llm_json.value("max_tokens", 1000);

JSON 写入（序列化）​

在 saveConfig 方法中：

nlohmann::json j = toJson();
file << j.dump(4);  // dump(4) 表示格式化输出，缩进为4个空格

在 toJson 方法中的主要用法：

  1. 构建嵌套的 JSON 结构：
j["llm"]["provider"] = app_config_.llm.provider;
j["llm"]["api_endpoint"] = app_config_.llm.api_endpoint;
j["llm"]["headers"] = app_config_.llm.headers;
  1. 直接赋值基本类型：
j["database_path"] = app_config_.database_path;
j["log_level"] = app_config_.log_level;
j["enable_voice"] = app_config_.enable_voice;

错误处理​

JSON 操作都包含在 try-catch 块中，以处理可能的解析错误：

try {
    // JSON 操作
} catch (const std::exception& e) {
    LOG_ERROR("Error loading/saving config: " + std::string(e.what()));
    return false;
}

JSON 结构示例​

配置文件的 JSON 结构大致如下：

{
    "llm": {
        "provider": "openai",
        "api_endpoint": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
        "api_key": "",
        "model_name": "gpt-3.5-turbo",
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 1000,
        "headers": {
            "Content-Type": "application/json"
        }
    },
    "prompt": {
        "system_prompt": "...",
        "user_prompt_template": "...",
        "context_template": "Previous conversation:\n{history}",
        "max_history_messages": 10
    },
    "database_path": "conversations.db",
    "log_level": "INFO",
    "enable_voice": true,
    "auto_save_conversations": true
}

小结​

  1. 使用 value() 方法提供默认值，确保配置加载的健壮性
  2. 使用 contains() 检查可选字段的存在性
  3. JSON 操作进行异常处理
  4. 使用格式化输出（dump(4)）提高配置文件的可读性