gardel/Mofox-Core
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

Merge pull request #42 from tcmofashi/feature

Browse Source 
Feature: 添加过滤词/ban_words/Filtered!
This commit is contained in:
SengokuCola
2025-03-04 10:26:20 +08:00
committed by GitHub
parent 14fd33f8f8 3be012f8bb
commit e4fd1b9b3a
6 changed files with 118 additions and 10 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

8
config/bot_config_template.toml
View File

@@ -6,6 +6,9 @@ nickname = "麦麦"
min_text_length = 2 # 与麦麦聊天时麦麦只会回答文本大于等于此数的消息
max_context_size = 15 # 麦麦获得的上下文数量，超出数量后自动丢弃
emoji_chance = 0.2 # 麦麦使用表情包的概率
ban_words = [
# "403","张三"
]
[emoji]
check_interval = 120 # 检查表情包的时间间隔
@@ -69,3 +72,8 @@ key = "SILICONFLOW_KEY"
name = "deepseek-ai/deepseek-vl2"
base_url = "SILICONFLOW_BASE_URL"
key = "SILICONFLOW_KEY"
[model.embedding] #嵌入
name = "BAAI/bge-m3"
base_url = "SILICONFLOW_BASE_URL"
key = "SILICONFLOW_KEY"

7
src/plugins/chat/bot.py
View File

@@ -94,6 +94,13 @@ class ChatBot:
plain_text=event.get_plaintext(),
reply_message=event.reply,
)
# 过滤词
for word in global_config.ban_words:
if word in message.detailed_plain_text:
print(f"\033[1;32m[{message.group_name}]{message.user_nickname}:\033[0m {message.processed_plain_text}")
print(f"\033[1;32m[过滤词识别]\033[0m 消息中含有{word}，filtered")
return
current_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(message.time))

10
src/plugins/chat/config.py
View File

@@ -31,12 +31,15 @@ class BotConfig:
build_memory_interval: int = 60 # 记忆构建间隔（秒）
EMOJI_CHECK_INTERVAL: int = 120 # 表情包检查间隔（分钟）
EMOJI_REGISTER_INTERVAL: int = 10 # 表情包注册间隔（分钟）
ban_words = set()
# 模型配置
llm_reasoning: Dict[str, str] = field(default_factory=lambda: {})
llm_reasoning_minor: Dict[str, str] = field(default_factory=lambda: {})
llm_normal: Dict[str, str] = field(default_factory=lambda: {})
llm_normal_minor: Dict[str, str] = field(default_factory=lambda: {})
embedding: Dict[str, str] = field(default_factory=lambda: {})
vlm: Dict[str, str] = field(default_factory=lambda: {})
API_USING: str = "siliconflow" # 使用的API
@@ -50,8 +53,8 @@ class BotConfig:
# 默认人设
PROMPT_PERSONALITY=[
"曾经是一个学习地质的女大学生，现在学习心理学和脑科学，你会刷贴吧，你正在浏览qq群",
"是一个女大学生，你有黑色头发，你会刷小红书, 你正在浏览qq群"
"曾经是一个学习地质的女大学生，现在学习心理学和脑科学，你会刷贴吧",
"是一个女大学生，你有黑色头发，你会刷小红书"
]
PROMPT_SCHEDULE_GEN="一个曾经学习地质,现在学习心理学和脑科学的女大学生，喜欢刷qq，贴吧，知乎和小红书"
@@ -126,7 +129,8 @@ class BotConfig:
config.MIN_TEXT_LENGTH = msg_config.get("min_text_length", config.MIN_TEXT_LENGTH)
config.MAX_CONTEXT_SIZE = msg_config.get("max_context_size", config.MAX_CONTEXT_SIZE)
config.emoji_chance = msg_config.get("emoji_chance", config.emoji_chance)
config.ban_words=msg_config.get("ban_words",config.ban_words)
if "memory" in toml_dict:
memory_config = toml_dict["memory"]
config.build_memory_interval = memory_config.get("build_memory_interval", config.build_memory_interval)

40
src/plugins/chat/llm_generator.py
View File

@@ -152,4 +152,42 @@ class ResponseGenerator:
emotion_tags = await self._get_emotion_tags(content)
processed_response = process_llm_response(content)
return processed_response, emotion_tags
return processed_response, emotion_tags
class InitiativeMessageGenerate:
def __init__(self):
self.db = Database.get_instance()
self.model_r1 = LLM_request(model=global_config.llm_reasoning, temperature=0.7)
self.model_v3 = LLM_request(model=global_config.llm_normal, temperature=0.7)
self.model_r1_distill = LLM_request(
model=global_config.llm_reasoning_minor, temperature=0.7
)
def gen_response(self, message: Message):
topic_select_prompt, dots_for_select, prompt_template = (
prompt_builder._build_initiative_prompt_select(message.group_id)
)
content_select, reasoning = self.model_v3.generate_response(topic_select_prompt)
print(f"[DEBUG] {content_select} {reasoning}")
topics_list = [dot[0] for dot in dots_for_select]
if content_select:
if content_select in topics_list:
select_dot = dots_for_select[topics_list.index(content_select)]
else:
return None
else:
return None
prompt_check, memory = prompt_builder._build_initiative_prompt_check(
select_dot[1], prompt_template
)
content_check, reasoning_check = self.model_v3.generate_response(prompt_check)
print(f"[DEBUG] {content_check} {reasoning_check}")
if "yes" not in content_check.lower():
return None
prompt = prompt_builder._build_initiative_prompt(
select_dot, prompt_template, memory
)
content, reasoning = self.model_r1.generate_response(prompt)
print(f"[DEBUG] {content} {reasoning}")
return content

61
src/plugins/chat/prompt_builder.py
View File

@@ -151,12 +151,11 @@ class PromptBuilder:
prompt_personality = ''
personality_choice = random.random()
if personality_choice < 4/6: # 第一种人格
prompt_personality = f'''{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[0]},{promt_info_prompt},
prompt_personality = f'''{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{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。{is_bot_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 < 1: # 第二种人格
prompt_personality = f'''{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[1]}，{promt_info_prompt},
prompt_personality = f'''{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{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。{is_bot_prompt}
请你表达自己的见解和观点。可以有个性。'''
@@ -196,13 +195,65 @@ class PromptBuilder:
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 < 4/6: # 第一种人格
prompt_personality_check = f'''你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[0]}，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}'''
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 < 1: # 第二种人格
prompt_personality_check = f'''你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[1]}，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}'''
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}'''
prompt_check_if_response=f"{prompt_info}\n{prompt_date}\n{chat_talking_prompt}\n{prompt_personality_check}"
return prompt,prompt_check_if_response
def _build_initiative_prompt_select(self,group_id):
current_date = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime())
current_time = time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime())
bot_schedule_now_time,bot_schedule_now_activity = bot_schedule.get_current_task()
prompt_date = f'''今天是{current_date}，现在是{current_time}，你今天的日程是：\n{bot_schedule.today_schedule}\n你现在正在{bot_schedule_now_activity}\n'''
chat_talking_prompt = ''
if group_id:
chat_talking_prompt = get_recent_group_detailed_plain_text(self.db, group_id, limit=global_config.MAX_CONTEXT_SIZE,combine = True)
chat_talking_prompt = f"以下是群里正在聊天的内容：\n{chat_talking_prompt}"
# print(f"\033[1;34m[调试]\033[0m 已从数据库获取群 {group_id} 的消息记录:{chat_talking_prompt}")
# 获取主动发言的话题
all_nodes=memory_graph.dots
all_nodes=filter(lambda dot:len(dot[1]['memory_items'])>3,all_nodes)
nodes_for_select=random.sample(all_nodes,5)
topics=[info[0] for info in nodes_for_select]
infos=[info[1] for info in nodes_for_select]
#激活prompt构建
activate_prompt = ''
activate_prompt = f"以上是群里正在进行的聊天。"
personality=global_config.PROMPT_PERSONALITY
prompt_personality = ''
personality_choice = random.random()
if personality_choice < 4/6: # 第一种人格
prompt_personality = f'''{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[0]}'''
elif personality_choice < 1: # 第二种人格
prompt_personality = f'''{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[1]}'''
topics_str=','.join(f"\"{topics}\"")
prompt_for_select=f"你现在想在群里发言，回忆了一下，想到几个话题，分别是{topics_str}，综合当前状态以及群内气氛，请你在其中选择一个合适的话题，注意只需要输出话题，除了话题什么也不要输出(双引号也不要输出)"
prompt_initiative_select=f"{prompt_date}\n{prompt_personality}\n{prompt_for_select}"
prompt_regular=f"{prompt_date}\n{prompt_personality}"
return prompt_initiative_select,nodes_for_select,prompt_regular
def _build_initiative_prompt_check(self,selected_node,prompt_regular):
memory=random.sample(selected_node['memory_items'],3)
prompt_for_check=f"{prompt_regular}你现在想在群里发言，回忆了一下，想到一个话题,是\"{selected_node['concept']}\"，关于这个话题的记忆有\n{'\n'.join(memory)}\n，以这个作为主题发言合适吗？\
请在把握群里的聊天内容的基础上，综合群内的氛围，如果认为应该发言请输出yes，否则输出no，请注意是决定是否需要发言，而不是编写回复内容，除了yes和no不要输出任何回复内容。"
return prompt_for_check,memory
def _build_initiative_prompt(self,selected_node,prompt_regular,memory):
prompt_for_initiative=f"{prompt_regular}你现在想在群里发言，回忆了一下，想到一个话题,是\"{selected_node['concept']}\"，关于这个话题的记忆有\n{'\n'.join(memory)}\n，\
请在把握群里的聊天内容的基础上，综合群内的氛围，以日常且口语化的口吻，简短且随意一点进行发言，不要说的太有条理，可以有个性。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)"
return prompt_for_initiative
def get_prompt_info(self,message:str,threshold:float):
related_info = ''

2
src/plugins/chat/topic_identifier.py
View File

@@ -107,4 +107,4 @@ class TopicIdentifier:
print(f"\033[1;31m[错误]\033[0m SnowNLP 处理失败: {str(e)}")
return None
topic_identifier = TopicIdentifier()
topic_identifier = TopicIdentifier()