Update app.py

app.py

@@ -89,29 +89,33 @@ def load_model():
         return False
 
 def apply_chat_template(messages):
+    """
+    把 OpenAI 格式的 messages 转为 Qwen 的 chat template 格式
+    支持 content 是字符串 或 列表（多模态格式只取 text）
+    """
     text = ""
     
-    for i, msg in enumerate(messages):
+    for msg in messages:
         role = msg.get("role", "").lower()
         content = msg.get("content", "")
         
-        logger.info(f"处理第 {i+1} 条消息, role={role}, content 类型={type(content)}")
-        
+        # 处理 content 可能是 list 的情况（多模态 / 分段文本）
         if isinstance(content, list):
-            logger.info(f"content 是 list，长度={len(content)}")
+            # 只收集所有 type=text 的内容
             text_parts = []
             for item in content:
-                if isinstance(item, dict) and item.get("type") == "text":
-                    text_parts.append(str(item.get("text", "")))
+                if isinstance(item, dict):
+                    if item.get("type") == "text":
+                        text_parts.append(str(item.get("text", "")))
+                    # 可以选择忽略 image_url 等其他类型
                 elif isinstance(item, str):
                     text_parts.append(item)
-            content_str = " ".join([p for p in text_parts if p]).strip()
-            logger.info(f"从 list 中提取文本: {content_str[:80]}...")
+            content_str = " ".join(text_parts).strip()
         else:
+            # 普通字符串
             content_str = str(content).strip()
         
         if not content_str:
-            logger.info(f"第 {i+1} 条消息内容为空，已跳过")
             continue
             
         if role == "system":
@@ -119,10 +123,12 @@ def apply_chat_template(messages):
         elif role == "user":
             text += f"<|im_start|>user\n{content_str}<|im_end|>\n"
         elif role == "assistant":
-            text += f"<|im_start|>assistant\n{content_str}<|im_end|>\n
+            text += f"<|im_start|>assistant\n{content_str}<|im_end|>\n"
+        # 其他 role 忽略或按需处理
     
+    # 加上 assistant 开头
     text += "<|im_start|>assistant\n"
-    logger.info(f"最终生成的 prompt 长度: {len(text)}")
+    
     return text