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修复私聊PFC

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114514
2025-04-23 23:48:42 +08:00
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52
src/plugins/PFC/reply_generator.py
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@@ -1,4 +1,4 @@
from typing import Tuple
from typing import Tuple, List, Dict, Any
from src.common.logger import get_module_logger
from ..models.utils_model import LLMRequest
from ...config.config import global_config
@@ -16,12 +16,13 @@ class ReplyGenerator:
def __init__(self, stream_id: str):
self.llm = LLMRequest(
model=global_config.llm_normal,
temperature=global_config.llm_normal["temp"],
model=global_config.llm_PFC_chat,
temperature=global_config.llm_PFC_chat["temp"],
max_tokens=300,
request_type="reply_generation",
)
self.personality_info = Individuality.get_instance().get_prompt(type="personality", x_person=2, level=2)
self.personality_info = Individuality.get_instance().get_prompt(type="personality", x_person=2, level=3)
self.identity_detail_info = Individuality.get_instance().get_prompt(type="identity", x_person=2, level=2)
self.name = global_config.BOT_NICKNAME
self.chat_observer = ChatObserver.get_instance(stream_id)
self.reply_checker = ReplyChecker(stream_id)
@@ -30,8 +31,11 @@ class ReplyGenerator:
"""生成回复
Args:
observation_info: 观察信息
conversation_info: 对话信息
goal: 对话目标
chat_history: 聊天历史
knowledge_cache: 知识缓存
previous_reply: 上一次生成的回复（如果有）
retry_count: 当前重试次数
Returns:
str: 生成的回复
@@ -82,8 +86,20 @@ class ReplyGenerator:
observation_info.clear_unprocessed_messages()
personality_text = f"你的名字是{self.name}，{self.personality_info}"
identity_details_only = self.identity_detail_info
identity_addon = ""
if isinstance(identity_details_only, str):
pronouns = ["你", "我", "他"]
for p in pronouns:
if identity_details_only.startswith(p):
identity_details_only = identity_details_only[len(p):]
break
if identity_details_only.endswith("。"):
identity_details_only = identity_details_only[:-1]
cleaned_details = identity_details_only.strip(',， ')
if cleaned_details:
identity_addon = f"并且{cleaned_details}"
persona_text = f"你的名字是{self.name}，{self.personality_info}{identity_addon}。"
# 构建action历史文本
action_history_list = (
conversation_info.done_action[-10:]
@@ -114,21 +130,23 @@ class ReplyGenerator:
elif action_status == "done":
action_history_text += f"你之前做了：{action_type}，原因：{action_reason}\n"
prompt = f"""{personality_text}。现在你在参与一场QQ聊天，请根据以下信息生成回复：
prompt = f"""{persona_text}。现在你在参与一场QQ聊天，请根据以下信息生成一条新消息：
当前对话目标：{goals_str}
最近的聊天记录：
{chat_history_text}
请根据上述信息，以你的性格特征生成一个自然、得体的回复。回复应该：
1. 符合对话目标，以"你"的角度发言
2. 体现你的性格特征
3. 自然流畅，像正常聊天一样，简短
请根据上述信息，结合聊天记录，发一条消息（可以是回复，补充，深入话题，或追问等等）。该消息应该：
1. 符合对话目标，以"你"的角度发言（不要自己与自己对话！）
2. 符合你的性格特征和身份细节
3. 自然流畅，像正常聊天一样，简短（通常20字以内，除非特殊情况）
4. 适当利用相关知识，但不要生硬引用
5. 自然、得体，结合聊天记录逻辑合理，且没有重复表达同质内容
**注意：如果聊天记录中最新的消息是你自己发送的，那么你的思路不应该是“回复”，而是应该紧紧衔接你发送的消息，进行话题的深入，补充，或追问等等；**
请注意把握聊天内容，不要回复的太有条理，可以有个性。请分清"你"和对方说的话，不要把"你"说的话当做对方说的话，这是你自己说的话。
请你回复的平淡一些，简短一些，说中文，不要刻意突出自身学科背景，尽量不要说你说过的话
可以回复得自然随意自然一些，就像真人一样，注意把握聊天内容，整体风格可以平和、简短，不要刻意突出自身学科背景，不要说你说过的话，可以简短，多简短都可以，但是避免冗长。
请你注意不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情等)，只输出回复内容。
不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情包，at或 @等 )。
@@ -151,10 +169,10 @@ class ReplyGenerator:
return content
except Exception as e:
logger.error(f"生成回复时出错: {str(e)}")
logger.error(f"生成回复时出错: {e}")
return "抱歉，我现在有点混乱，让我重新思考一下..."
async def check_reply(self, reply: str, goal: str, retry_count: int = 0) -> Tuple[bool, str, bool]:
async def check_reply(self, reply: str, goal: str, chat_history: List[Dict[str, Any]], retry_count: int = 0) -> Tuple[bool, str, bool]:
"""检查回复是否合适
Args:
@@ -165,4 +183,4 @@ class ReplyGenerator:
Returns:
Tuple[bool, str, bool]: (是否合适, 原因, 是否需要重新规划)
"""
return await self.reply_checker.check(reply, goal, retry_count)
return await self.reply_checker.check(reply, goal, chat_history, retry_count)