插入知识库和记忆检索
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@@ -21,6 +21,7 @@ PROMPT_INITIAL_REPLY = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，
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【当前对话目标】
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{goals_str}
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{knowledge_info_str}
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【最近行动历史概要】
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{action_history_summary}
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@@ -33,7 +34,7 @@ PROMPT_INITIAL_REPLY = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，
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------
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可选行动类型以及解释：
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fetch_knowledge: 需要调取知识，当需要专业知识或特定信息时选择，对方若提到你不太认识的人名或实体也可以尝试选择
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fetch_knowledge: 需要调取知识或记忆，当需要专业知识或特定信息时选择，对方若提到你不太认识的人名或实体也可以尝试选择
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listening: 倾听对方发言，当你认为对方话才说到一半，发言明显未结束时选择
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direct_reply: 直接回复对方
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rethink_goal: 思考一个对话目标，当你觉得目前对话需要目标，或当前目标不再适用，或话题卡住时选择。注意私聊的环境是灵活的，有可能需要经常选择
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@@ -53,6 +54,7 @@ PROMPT_FOLLOW_UP = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，刚刚
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【当前对话目标】
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{goals_str}
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{knowledge_info_str}
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【最近行动历史概要】
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{action_history_summary}
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@@ -224,6 +226,40 @@ class ActionPlanner:
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logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]构建对话目标字符串时出错: {e}")
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goals_str = "- 构建对话目标时出错。\n"
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# --- 知识信息字符串构建开始 ---
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knowledge_info_str = "【已获取的相关知识和记忆】\n"
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try:
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# 检查 conversation_info 是否有 knowledge_list 并且不为空
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if hasattr(conversation_info, "knowledge_list") and conversation_info.knowledge_list:
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# 最多只显示最近的 3 条知识，防止 Prompt 过长
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recent_knowledge = conversation_info.knowledge_list[-3:]
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for i, knowledge_item in enumerate(recent_knowledge):
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if isinstance(knowledge_item, dict):
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query = knowledge_item.get('query', '未知查询')
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knowledge = knowledge_item.get('knowledge', '无知识内容')
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source = knowledge_item.get('source', '未知来源')
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# 只取知识内容的前 150 个字，避免太长
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knowledge_snippet = knowledge[:150] + "..." if len(knowledge) > 150 else knowledge
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knowledge_info_str += f"{i+1}. 关于 '{query}' 的知识 (来源: {source}):\n {knowledge_snippet}\n"
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else:
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# 处理列表里不是字典的异常情况
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knowledge_info_str += f"{i+1}. 发现一条格式不正确的知识记录。\n"
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if not recent_knowledge: # 如果 knowledge_list 存在但为空
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knowledge_info_str += "- 暂无相关知识和记忆。\n"
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else:
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# 如果 conversation_info 没有 knowledge_list 属性，或者列表为空
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knowledge_info_str += "- 暂无相关知识记忆。\n"
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except AttributeError:
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logger.warning(f"[私聊][{self.private_name}]ConversationInfo 对象可能缺少 knowledge_list 属性。")
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knowledge_info_str += "- 获取知识列表时出错。\n"
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except Exception as e:
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logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]构建知识信息字符串时出错: {e}")
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knowledge_info_str += "- 处理知识列表时出错。\n"
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# --- 知识信息字符串构建结束 ---
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# 获取聊天历史记录 (chat_history_text)
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chat_history_text = ""
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try:
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@@ -349,6 +385,7 @@ class ActionPlanner:
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time_since_last_bot_message_info=time_since_last_bot_message_info,
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timeout_context=timeout_context,
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chat_history_text=chat_history_text if chat_history_text.strip() else "还没有聊天记录。",
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knowledge_info_str=knowledge_info_str
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)
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logger.debug(f"[私聊][{self.private_name}]发送到LLM的最终提示词:\n------\n{prompt}\n------")
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@@ -17,6 +17,9 @@ logger = get_module_logger("reply_generator")
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PROMPT_DIRECT_REPLY = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，请根据以下信息生成一条回复：
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当前对话目标：{goals_str}
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{knowledge_info_str}
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最近的聊天记录：
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{chat_history_text}
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@@ -25,7 +28,7 @@ PROMPT_DIRECT_REPLY = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，请
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1. 符合对话目标，以"你"的角度发言（不要自己与自己对话！）
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2. 符合你的性格特征和身份细节
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3. 通俗易懂，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）
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4. 适当利用相关知识，但不要生硬引用
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4. 可以适当利用相关知识，但不要生硬引用
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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
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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。
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@@ -39,6 +42,9 @@ PROMPT_DIRECT_REPLY = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，请
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PROMPT_SEND_NEW_MESSAGE = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，**刚刚你已经发送了一条或多条消息**，现在请根据以下信息再发一条新消息：
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当前对话目标：{goals_str}
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{knowledge_info_str}
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||||
最近的聊天记录：
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{chat_history_text}
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@@ -47,7 +53,7 @@ PROMPT_SEND_NEW_MESSAGE = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊
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||||
1. 符合对话目标，以"你"的角度发言（不要自己与自己对话！）
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||||
2. 符合你的性格特征和身份细节
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||||
3. 通俗易懂，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）
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4. 适当利用相关知识，但不要生硬引用
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||||
4. 可以适当利用相关知识，但不要生硬引用
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5. 跟之前你发的消息自然的衔接，逻辑合理，且没有重复表达同质内容或部分重叠内容
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请注意把握聊天内容，不用太有条理，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。
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@@ -131,6 +137,36 @@ class ReplyGenerator:
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else:
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goals_str = "- 目前没有明确对话目标\n" # 简化无目标情况
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# --- 新增：构建知识信息字符串 ---
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knowledge_info_str = "【供参考的相关知识和记忆】\n" # 稍微改下标题，表明是供参考
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try:
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# 检查 conversation_info 是否有 knowledge_list 并且不为空
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if hasattr(conversation_info, "knowledge_list") and conversation_info.knowledge_list:
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# 最多只显示最近的 3 条知识
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||||
recent_knowledge = conversation_info.knowledge_list[-3:]
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||||
for i, knowledge_item in enumerate(recent_knowledge):
|
||||
if isinstance(knowledge_item, dict):
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||||
query = knowledge_item.get('query', '未知查询')
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||||
knowledge = knowledge_item.get('knowledge', '无知识内容')
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||||
source = knowledge_item.get('source', '未知来源')
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# 只取知识内容的前 150 个字
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knowledge_snippet = knowledge[:150] + "..." if len(knowledge) > 150 else knowledge
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knowledge_info_str += f"{i+1}. 关于 '{query}' (来源: {source}): {knowledge_snippet}\n" # 格式微调，更简洁
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else:
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knowledge_info_str += f"{i+1}. 发现一条格式不正确的知识记录。\n"
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if not recent_knowledge:
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knowledge_info_str += "- 暂无。\n" # 更简洁的提示
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else:
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knowledge_info_str += "- 暂无。\n"
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except AttributeError:
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logger.warning(f"[私聊][{self.private_name}]ConversationInfo 对象可能缺少 knowledge_list 属性。")
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||||
knowledge_info_str += "- 获取知识列表时出错。\n"
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except Exception as e:
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||||
logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]构建知识信息字符串时出错: {e}")
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||||
knowledge_info_str += "- 处理知识列表时出错。\n"
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# 获取聊天历史记录 (chat_history_text)
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chat_history_text = observation_info.chat_history_str
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if observation_info.new_messages_count > 0 and observation_info.unprocessed_messages:
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@@ -162,7 +198,10 @@ class ReplyGenerator:
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# --- 格式化最终的 Prompt ---
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prompt = prompt_template.format(
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persona_text=persona_text, goals_str=goals_str, chat_history_text=chat_history_text
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||||
persona_text=persona_text,
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||||
goals_str=goals_str,
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||||
chat_history_text=chat_history_text,
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||||
knowledge_info_str=knowledge_info_str
|
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)
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# --- 调用 LLM 生成 ---
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