diff --git a/src/plugins/chat/bot.py b/src/plugins/chat/bot.py index 74e96b715..e46391e0f 100644 --- a/src/plugins/chat/bot.py +++ b/src/plugins/chat/bot.py @@ -340,9 +340,9 @@ class ChatBot: ) message_manager.add_message(bot_message) - emotion = await self.gpt._get_emotion_tags(raw_content) - logger.debug(f"为 '{response}' 获取到的情感标签为：{emotion}") - await relationship_manager.calculate_update_relationship_value(chat_stream=chat,label=emotion[0]) + stance,emotion = await self.gpt._get_emotion_tags(raw_content,message.processed_plain_text) + logger.debug(f"为 '{response}' 立场为：{stance} 获取到的情感标签为：{emotion}") + await relationship_manager.calculate_update_relationship_value(chat_stream=chat, label=emotion, stance=stance) # emotion = await self.gpt._get_emotion_tags(raw_content) # logger.debug(f"为 '{response}' 获取到的情感标签为：{emotion}") diff --git a/src/plugins/chat/llm_generator.py b/src/plugins/chat/llm_generator.py index 8179b57ce..b8ae66b84 100644 --- a/src/plugins/chat/llm_generator.py +++ b/src/plugins/chat/llm_generator.py @@ -170,32 +170,48 @@ class ResponseGenerator: } ) - async def _get_emotion_tags(self, content: str) -> List[str]: - """提取情感标签""" + async def _get_emotion_tags( + self, content: str, processed_plain_text: str + ) -> List[str]: + """提取情感标签，结合立场和情绪""" try: - prompt = f"""请从以下内容中，从"happy,angry,sad,surprised,disgusted,fearful,neutral"中选出最匹配的1个情感标签并输出 - 只输出标签就好，不要输出其他内容: - 内容：{content} - 输出： + # 构建提示词，结合回复内容、被回复的内容以及立场分析 + prompt = f""" + 请根据以下对话内容，完成以下任务： + 1. 判断回复者的立场是"supportive"（支持）、"opposed"（反对）还是"neutrality"（中立）。 + 2. 从"happy,angry,sad,surprised,disgusted,fearful,neutral"中选出最匹配的1个情感标签。 + 3. 按照"立场-情绪"的格式输出结果，例如："supportive-happy"。 + + 被回复的内容： + {processed_plain_text} + + 回复内容： + {content} + + 请分析回复者的立场和情感倾向，并输出结果： """ - content, _ = await self.model_v25.generate_response(prompt) - content = content.strip() - if content in [ - "happy", - "angry", - "sad", - "surprised", - "disgusted", - "fearful", - "neutral", - ]: - return [content] + + # 调用模型生成结果 + result, _ = await self.model_v25.generate_response(prompt) + result = result.strip() + + # 解析模型输出的结果 + if "-" in result: + stance, emotion = result.split("-", 1) + valid_stances = ["supportive", "opposed", "neutrality"] + valid_emotions = [ + "happy", "angry", "sad", "surprised", "disgusted", "fearful", "neutral" + ] + if stance in valid_stances and emotion in valid_emotions: + return stance, emotion # 返回有效的立场-情绪组合 + else: + return "neutrality", "neutral" # 默认返回中立-中性 else: - return ["neutral"] + return "neutrality", "neutral" # 格式错误时返回默认值 except Exception as e: print(f"获取情感标签时出错: {e}") - return ["neutral"] + return "neutrality", "neutral" # 出错时返回默认值 async def _process_response(self, content: str) -> Tuple[List[str], List[str]]: """处理响应内容，返回处理后的内容和情感标签""" diff --git a/src/plugins/chat/prompt_builder.py b/src/plugins/chat/prompt_builder.py index d9f1970a8..a4b0b1686 100644 --- a/src/plugins/chat/prompt_builder.py +++ b/src/plugins/chat/prompt_builder.py @@ -8,8 +8,9 @@ from ..memory_system.memory import hippocampus, memory_graph from ..moods.moods import MoodManager from ..schedule.schedule_generator import bot_schedule from .config import global_config -from .utils import get_embedding, get_recent_group_detailed_plain_text +from .utils import get_embedding, get_recent_group_detailed_plain_text, get_recent_group_speaker from .chat_stream import chat_manager +from .relationship_manager import relationship_manager class PromptBuilder: @@ -148,9 +149,10 @@ class PromptBuilder: # 激活prompt构建 activate_prompt = '' if chat_in_group: - activate_prompt = f"以上是群里正在进行的聊天，{memory_prompt} 现在昵称为 '{sender_name}' 的用户说的:{message_txt}。引起了你的注意,你和ta{relation_prompt},{mood_prompt},你想要{relation_prompt_2}。" + activate_prompt = f"以上是群里正在进行的聊天，{memory_prompt}，\ + {relation_prompt}{relation_prompt2}现在昵称为 '{sender_name}' 的用户说的:{message_txt}。引起了你的注意。请分析聊天记录，根据你和他的关系和态度进行回复，明确你的立场和情感。" else: - activate_prompt = f"以上是你正在和{sender_name}私聊的内容，{memory_prompt} 现在昵称为 '{sender_name}' 的用户说的:{message_txt}。引起了你的注意,你和ta{relation_prompt},{mood_prompt},你想要{relation_prompt_2}。" + activate_prompt = f"以上是你正在和{sender_name}私聊的内容，{memory_prompt} 现在昵称为 '{sender_name}' 的用户说的:{message_txt}。引起了你的注意，{relation_prompt}{mood_prompt}，你的回复态度是{relation_prompt2}" # 关键词检测与反应 keywords_reaction_prompt = '' @@ -168,21 +170,18 @@ class PromptBuilder: prompt_personality = f'{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，你还有很多别名:{"/".join(global_config.BOT_ALIAS_NAMES)}，' personality_choice = random.random() - if chat_in_group: - prompt_in_group=f"你正在浏览{chat_stream.platform}群" - else: - prompt_in_group=f"你正在{chat_stream.platform}上和{sender_name}私聊" + if personality_choice < probability_1: # 第一种人格 prompt_personality += f'''{personality[0]}, 你正在浏览qq群,{promt_info_prompt}, - 现在请你给出日常且口语化的回复，平淡一些，尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt} + 现在请你给出日常且口语化的回复，根据关系明确你的立场，表现你自己的见解，尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt} 请注意把握群里的聊天内容，不要刻意突出自身学科背景，不要回复的太有条理，可以有个性。''' elif personality_choice < probability_1 + probability_2: # 第二种人格 prompt_personality += f'''{personality[1]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt}, - 现在请你给出日常且口语化的回复，请表现你自己的见解，不要一昧迎合，尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt} + 现在请你给出日常且口语化的回复，根据关系明确你的立场，请表现你自己的见解，不要一昧迎合，尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt} 请你表达自己的见解和观点。可以有个性。''' else: # 第三种人格 prompt_personality += f'''{personality[2]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt}, - 现在请你给出日常且口语化的回复，请表现你自己的见解，不要一昧迎合，尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt} + 现在请你给出日常且口语化的回复，根据关系明确你的立场，请表现你自己的见解，不要一昧迎合，尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt} 请你表达自己的见解和观点。可以有个性。''' # 中文高手(新加的好玩功能) @@ -195,7 +194,7 @@ class PromptBuilder: prompt_ger += '你喜欢用文言文' # 额外信息要求 - extra_info = '''但是记得回复平淡一些，简短一些，尤其注意在没明确提到时不要过多提及自身的背景, 不要直接回复别人发的表情包，记住不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情等)，只需要输出回复内容就好，不要输出其他任何内容''' + extra_info = f'''但是记得你的回复态度和你的立场，切记你回复的人是{sender_name}，不要输出你的思考过程，只需要输出最终的回复，务必简短一些，尤其注意在没明确提到时不要过多提及自身的背景, 不要直接回复别人发的表情包，记住不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情等)，只需要输出回复内容就好，不要输出其他任何内容''' # 合并prompt prompt = "" @@ -206,19 +205,20 @@ class PromptBuilder: prompt += f"{prompt_ger}\n" prompt += f"{extra_info}\n" - '''读空气prompt处理''' - activate_prompt_check = f"以上是群里正在进行的聊天，昵称为 '{sender_name}' 的用户说的:{message_txt}。引起了你的注意,你和他{relation_prompt}，你想要{relation_prompt_2}，但是这不一定是合适的时机，请你决定是否要回应这条消息。" - prompt_personality_check = '' - extra_check_info = f"请注意把握群里的聊天内容的基础上，综合群内的氛围，例如，和{global_config.BOT_NICKNAME}相关的话题要积极回复,如果是at自己的消息一定要回复，如果自己正在和别人聊天一定要回复，其他话题如果合适搭话也可以回复，如果认为应该回复请输出yes，否则输出no，请注意是决定是否需要回复，而不是编写回复内容，除了yes和no不要输出任何回复内容。" - if personality_choice < probability_1: # 第一种人格 - prompt_personality_check = f'''你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[0]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}''' - elif personality_choice < probability_1 + probability_2: # 第二种人格 - prompt_personality_check = f'''你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[1]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}''' - else: # 第三种人格 - prompt_personality_check = f'''你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[2]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}''' + # '''读空气prompt处理''' + # activate_prompt_check = f"以上是群里正在进行的聊天，昵称为 '{sender_name}' 的用户说的:{message_txt}。引起了你的注意,你和他{relation_prompt}，你想要{relation_prompt_2}，但是这不一定是合适的时机，请你决定是否要回应这条消息。" + # prompt_personality_check = '' + # extra_check_info = f"请注意把握群里的聊天内容的基础上，综合群内的氛围，例如，和{global_config.BOT_NICKNAME}相关的话题要积极回复,如果是at自己的消息一定要回复，如果自己正在和别人聊天一定要回复，其他话题如果合适搭话也可以回复，如果认为应该回复请输出yes，否则输出no，请注意是决定是否需要回复，而不是编写回复内容，除了yes和no不要输出任何回复内容。" + # if personality_choice < probability_1: # 第一种人格 + # prompt_personality_check = f'''你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[0]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}''' + # elif personality_choice < probability_1 + probability_2: # 第二种人格 + # prompt_personality_check = f'''你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[1]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}''' + # else: # 第三种人格 + # prompt_personality_check = f'''你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[2]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}''' - prompt_check_if_response = f"{prompt_info}\n{prompt_date}\n{chat_talking_prompt}\n{prompt_personality_check}" + # prompt_check_if_response = f"{prompt_info}\n{prompt_date}\n{chat_talking_prompt}\n{prompt_personality_check}" + prompt_check_if_response = "" return prompt, prompt_check_if_response def _build_initiative_prompt_select(self, group_id, probability_1=0.8, probability_2=0.1): diff --git a/src/plugins/chat/relationship_manager.py b/src/plugins/chat/relationship_manager.py index fb1ceba7e..7cd78924f 100644 --- a/src/plugins/chat/relationship_manager.py +++ b/src/plugins/chat/relationship_manager.py @@ -251,8 +251,9 @@ class RelationshipManager: return "某人" async def calculate_update_relationship_value(self, - chat_stream: ChatStream, - label) -> None: + chat_stream: ChatStream, + label: str, + stance: str) -> None: """计算变更关系值 新的关系值变更计算方式： 将关系值限定在-1000到1000 @@ -261,6 +262,12 @@ class RelationshipManager: 2.关系越差，改善越难，关系越好，恶化越容易 3.人维护关系的精力往往有限，所以当高关系值用户越多，对于中高关系值用户增长越慢 """ + stancedict = { + "supportive": 0, + "neutrality": 1, + "opposed": 2, + } + valuedict = { "happy": 1.0, "angry": -2.0, @@ -282,7 +289,7 @@ class RelationshipManager: value = valuedict[label] if old_value >= 0: - if valuedict[label] >= 0: + if valuedict[label] >= 0 and stancedict[stance] != 2: value = value*math.cos(math.pi*old_value/2000) if old_value > 500: high_value_count = 0 @@ -290,15 +297,15 @@ class RelationshipManager: if relationship.relationship_value >= 900: high_value_count += 1 value *= 3/(high_value_count + 3) - elif valuedict[label] < 0: + elif valuedict[label] < 0 and stancedict[stance] != 0: value = value*math.exp(old_value/1000) elif old_value < 0: - if valuedict[label] >= 0: + if valuedict[label] >= 0 and stancedict[stance] != 2: value = value*math.exp(old_value/1000) - elif valuedict[label] < 0: - value = -value*math.cos(math.pi*old_value/2000) + elif valuedict[label] < 0 and stancedict[stance] != 0: + value = value*math.cos(math.pi*old_value/2000) - logger.info(f"[zyf调试] 标签：{label} 关系值：{value} 原值：{old_value}") + logger.debug(f"[关系变更调试] 立场：{stance} 标签：{label} 关系值：{value} 原值：{old_value}") await self.update_relationship_value( chat_stream=chat_stream, relationship_value=value