feat:优化表达方式学习,太久没学的会抛弃,提供检查脚本

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SengokuCola
2025-06-05 16:15:39 +08:00
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@@ -7,15 +7,18 @@ from typing import List, Tuple
import os
import json
from datetime import datetime
from src.individuality.individuality import individuality
logger = get_logger("expressor")
def init_prompt() -> None:
personality_expression_prompt = """
{personality}
你的人物设定:{personality}
请从以上人设中总结出这个角色可能的语言风格,你必须严格根据人设引申,不要输出例子
你说话的表达方式:{expression_style}
请从以上表达方式中总结出这个角色可能的语言风格,你必须严格根据人设引申,不要输出例子
思考回复的特殊内容和情感
思考有没有特殊的梗,一并总结成语言风格
总结成如下格式的规律,总结的内容要详细,但具有概括性:
@@ -80,19 +83,27 @@ class PersonalityExpression:
"""
检查data/expression/personality目录不存在则创建。
用peronality变量作为chat_str调用LLM生成表达风格解析后count=100存储到expressions.json。
如果expression_style发生变化则删除旧的expressions.json并重置计数。
如果expression_style、personality或identity发生变化则删除旧的expressions.json并重置计数。
对于相同的expression_style最多计算self.max_calculations次。
"""
os.makedirs(os.path.dirname(self.expressions_file_path), exist_ok=True)
current_style_text = global_config.expression.expression_style
current_personality = individuality.get_personality_prompt(x_person=2, level=2)
current_identity = individuality.get_identity_prompt(x_person=2, level=2)
meta_data = self._read_meta_data()
last_style_text = meta_data.get("last_style_text")
last_personality = meta_data.get("last_personality")
last_identity = meta_data.get("last_identity")
count = meta_data.get("count", 0)
if current_style_text != last_style_text:
logger.info(f"表达风格已从 '{last_style_text}' 变为 '{current_style_text}'。重置计数。")
# 检查是否有任何变化
if (current_style_text != last_style_text or
current_personality != last_personality or
current_identity != last_identity):
logger.info(f"检测到变化:\n风格: '{last_style_text}' -> '{current_style_text}'\n人格: '{last_personality}' -> '{current_personality}'\n身份: '{last_identity}' -> '{current_identity}'")
count = 0
if os.path.exists(self.expressions_file_path):
try:
@@ -102,11 +113,13 @@ class PersonalityExpression:
logger.error(f"删除旧的表达文件 {self.expressions_file_path} 失败: {e}")
if count >= self.max_calculations:
logger.debug(f"对于风格 '{current_style_text}' 已达到最大计算次数 ({self.max_calculations})。跳过提取。")
# 即使跳过,也更新元数据以反映当前风格已被识别且计数已满
logger.debug(f"对于当前配置已达到最大计算次数 ({self.max_calculations})。跳过提取。")
# 即使跳过,也更新元数据以反映当前配置已被识别且计数已满
self._write_meta_data(
{
"last_style_text": current_style_text,
"last_personality": current_personality,
"last_identity": current_identity,
"count": count,
"last_update_time": meta_data.get("last_update_time"),
}
@@ -116,18 +129,20 @@ class PersonalityExpression:
# 构建prompt
prompt = await global_prompt_manager.format_prompt(
"personality_expression_prompt",
personality=current_style_text,
personality=current_personality,
expression_style=current_style_text,
)
# logger.info(f"个性表达方式提取prompt: {prompt}")
try:
response, _ = await self.express_learn_model.generate_response_async(prompt)
except Exception as e:
logger.error(f"个性表达方式提取失败: {e}")
# 如果提取失败,保存当前的风格和未增加的计数
# 如果提取失败,保存当前的配置和未增加的计数
self._write_meta_data(
{
"last_style_text": current_style_text,
"last_personality": current_personality,
"last_identity": current_identity,
"count": count,
"last_update_time": meta_data.get("last_update_time"),
}
@@ -135,7 +150,6 @@ class PersonalityExpression:
return
logger.info(f"个性表达方式提取response: {response}")
# chat_id用personality
# 转为dict并count=100
if response != "":
@@ -183,9 +197,15 @@ class PersonalityExpression:
count += 1
current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
self._write_meta_data(
{"last_style_text": current_style_text, "count": count, "last_update_time": current_time}
{
"last_style_text": current_style_text,
"last_personality": current_personality,
"last_identity": current_identity,
"count": count,
"last_update_time": current_time
}
)
logger.info(f"成功处理。风格 '{current_style_text}' 的计数现在是 {count},最后更新时间:{current_time}")
logger.info(f"成功处理。当前配置的计数现在是 {count},最后更新时间:{current_time}")
else:
logger.warning(f"个性表达方式提取失败,模型返回空内容: {response}")