feat: 更新自动训练器和数据集生成器，增加初始关键词生成功能

bot.py

@@ -35,7 +35,6 @@ class StartupStageReporter:
         else:
             self._logger.info(title)
 
-
 startup_stage = StartupStageReporter(logger)
 
 # 常量定义

src/chat/semantic_interest/auto_trainer.py

@@ -31,7 +31,7 @@ class AutoTrainer:
         self,
         data_dir: Path | None = None,
         model_dir: Path | None = None,
-        min_train_interval_hours: int = 24,  # 最小训练间隔（小时）
+        min_train_interval_hours: int = 720,  # 最小训练间隔（小时，30天）
         min_samples_for_training: int = 100,  # 最小训练样本数
     ):
         """初始化自动训练器

src/chat/semantic_interest/dataset.py

@@ -63,6 +63,34 @@ class DatasetGenerator:
 {example_output}
 ```
 
+只返回JSON，不要其他内容。"""
+
+    # 关键词生成提示词模板
+    KEYWORD_GENERATION_PROMPT = """你是一个帮助生成训练数据的专家。请根据人格设定生成感兴趣和不感兴趣的关键词/短语列表。
+
+## 人格信息
+{persona_info}
+
+## 任务说明
+请分别生成该角色**感兴趣**和**不感兴趣**的关键词或短语：
+
+1. **感兴趣的关键词**：包括但不限于该角色喜欢的话题、活动、领域、价值观相关词汇等（约30-50个）
+2. **不感兴趣的关键词**：包括该角色不关心、反感、无聊的话题、价值观冲突的内容等（约30-50个）
+
+## 输出格式
+请严格按照以下JSON格式返回：
+```json
+{{
+  "interested": ["关键词1", "关键词2", "关键词3", ...],
+  "not_interested": ["关键词1", "关键词2", "关键词3", ...]
+}}
+```
+
+注意：
+- 关键词可以是单个词语或短语（2-10个字）
+- 尽量覆盖多样化的话题和场景
+- 确保关键词与人格设定高度相关
+
 只返回JSON，不要其他内容。"""
 
     def __init__(
@@ -204,6 +232,138 @@ class DatasetGenerator:
         logger.info(f"采样完成，共 {len(result)} 条消息")
         return result
 
+    async def generate_initial_keywords(
+        self,
+        persona_info: dict[str, Any],
+        temperature: float = 0.7,
+        num_iterations: int = 3,
+    ) -> list[dict[str, Any]]:
+        """使用 LLM 生成初始关键词数据集
+        
+        根据人设信息生成感兴趣和不感兴趣的关键词，重复多次以增加多样性。
+        
+        Args:
+            persona_info: 人格信息
+            temperature: 生成温度（默认0.7，较高温度增加多样性）
+            num_iterations: 重复生成次数（默认3次）
+            
+        Returns:
+            初始数据集列表，每个元素包含 {"message_text": str, "label": int}
+        """
+        if not self.model_client:
+            await self.initialize()
+
+        logger.info(f"开始生成初始关键词数据集，温度={temperature}，迭代{num_iterations}次")
+        
+        # 构造人格描述
+        persona_desc = self._format_persona_info(persona_info)
+        
+        # 构造提示词
+        prompt = self.KEYWORD_GENERATION_PROMPT.format(
+            persona_info=persona_desc,
+        )
+        
+        all_keywords_data = []
+        
+        # 重复生成多次
+        for iteration in range(num_iterations):
+            try:
+                if not self.model_client:
+                    logger.warning("LLM 客户端未初始化，跳过关键词生成")
+                    break
+                
+                logger.info(f"第 {iteration + 1}/{num_iterations} 次生成关键词...")
+                
+                # 调用 LLM（使用较高温度）
+                response = await self.model_client.generate_response_async(
+                    prompt=prompt,
+                    max_tokens=1000,  # 关键词列表需要较多token
+                    temperature=temperature,
+                )
+                
+                # 解析响应（generate_response_async 返回元组）
+                response_text = response[0] if isinstance(response, tuple) else response
+                keywords_data = self._parse_keywords_response(response_text)
+                
+                if keywords_data:
+                    interested = keywords_data.get("interested", [])
+                    not_interested = keywords_data.get("not_interested", [])
+                    
+                    logger.info(f"  生成 {len(interested)} 个感兴趣关键词，{len(not_interested)} 个不感兴趣关键词")
+                    
+                    # 转换为训练格式（标签 1 表示感兴趣，-1 表示不感兴趣）
+                    for keyword in interested:
+                        if keyword and keyword.strip():
+                            all_keywords_data.append({
+                                "message_text": keyword.strip(),
+                                "label": 1,
+                                "source": "llm_generated_initial",
+                                "iteration": iteration + 1,
+                            })
+                    
+                    for keyword in not_interested:
+                        if keyword and keyword.strip():
+                            all_keywords_data.append({
+                                "message_text": keyword.strip(),
+                                "label": -1,
+                                "source": "llm_generated_initial",
+                                "iteration": iteration + 1,
+                            })
+                else:
+                    logger.warning(f"第 {iteration + 1} 次生成失败，未能解析关键词")
+                    
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"第 {iteration + 1} 次关键词生成失败: {e}")
+                import traceback
+                traceback.print_exc()
+        
+        logger.info(f"初始关键词数据集生成完成，共 {len(all_keywords_data)} 条（不去重）")
+        
+        # 统计标签分布
+        label_counts = {}
+        for item in all_keywords_data:
+            label = item["label"]
+            label_counts[label] = label_counts.get(label, 0) + 1
+        logger.info(f"标签分布: {label_counts}")
+        
+        return all_keywords_data
+
+    def _parse_keywords_response(self, response: str) -> dict | None:
+        """解析关键词生成的JSON响应
+        
+        Args:
+            response: LLM 响应文本
+            
+        Returns:
+            解析后的字典，包含 interested 和 not_interested 列表
+        """
+        try:
+            # 提取JSON部分（去除markdown代码块标记）
+            response = response.strip()
+            if "```json" in response:
+                response = response.split("```json")[1].split("```")[0].strip()
+            elif "```" in response:
+                response = response.split("```")[1].split("```")[0].strip()
+            
+            # 解析JSON
+            data = json.loads(response)
+            
+            # 验证格式
+            if isinstance(data, dict) and "interested" in data and "not_interested" in data:
+                if isinstance(data["interested"], list) and isinstance(data["not_interested"], list):
+                    return data
+            
+            logger.warning(f"关键词响应格式不正确: {data}")
+            return None
+            
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            logger.error(f"解析关键词JSON失败: {e}")
+            logger.debug(f"响应内容: {response}")
+            return None
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"解析关键词响应失败: {e}")
+            return None
+
     async def annotate_message(
         self,
         message_text: str,
@@ -242,8 +402,9 @@ class DatasetGenerator:
                 temperature=0.1,  # 低温度保证一致性
             )
 
-            # 解析响应
+            # 解析响应（generate_response_async 返回元组）
-            label = self._parse_label(response)
+            response_text = response[0] if isinstance(response, tuple) else response
+            label = self._parse_label(response_text)
             return label
 
         except Exception as e:
@@ -356,8 +517,9 @@ class DatasetGenerator:
                 temperature=0.1,
             )
 
-            # 解析批量响应
+            # 解析批量响应（generate_response_async 返回元组）
-            labels = self._parse_batch_labels(response, len(messages))
+            response_text = response[0] if isinstance(response, tuple) else response
+            labels = self._parse_batch_labels(response_text, len(messages))
             return labels
 
         except Exception as e:
@@ -478,11 +640,13 @@ class DatasetGenerator:
             # 解析JSON
             labels_json = json_repair.repair_json(json_str)
             labels_dict = json.loads(labels_json)  # 验证是否为有效JSON
+            
             # 转换为列表
             labels = []
             for i in range(1, expected_count + 1):
                 key = str(i)
-                if key in labels_dict:
+                # 检查是否为字典且包含该键
+                if isinstance(labels_dict, dict) and key in labels_dict:
                     label = labels_dict[key]
                     # 确保标签值有效
                     if label in [-1, 0, 1]:
@@ -553,6 +717,9 @@ async def generate_training_dataset(
     days: int = 7,
     max_samples: int = 1000,
     model_name: str | None = None,
+    generate_initial_keywords: bool = True,
+    keyword_temperature: float = 0.7,
+    keyword_iterations: int = 3,
 ) -> Path:
     """生成训练数据集（主函数）
     
@@ -562,6 +729,9 @@ async def generate_training_dataset(
         days: 采样最近 N 天的消息
         max_samples: 最大采样数
         model_name: LLM 模型名称
+        generate_initial_keywords: 是否生成初始关键词数据集（默认True）
+        keyword_temperature: 关键词生成温度（默认0.7）
+        keyword_iterations: 关键词生成迭代次数（默认3）
         
     Returns:
         保存的文件路径
@@ -569,17 +739,78 @@ async def generate_training_dataset(
     generator = DatasetGenerator(model_name=model_name)
     await generator.initialize()
 
-    # 采样消息
+    # 第一步：生成初始关键词数据集（如果启用）
+    initial_keywords_data = []
+    if generate_initial_keywords:
+        logger.info("=" * 60)
+        logger.info("步骤 1/3: 生成初始关键词数据集")
+        logger.info("=" * 60)
+        initial_keywords_data = await generator.generate_initial_keywords(
+            persona_info=persona_info,
+            temperature=keyword_temperature,
+            num_iterations=keyword_iterations,
+        )
+        logger.info(f"✓ 初始关键词数据集已生成: {len(initial_keywords_data)} 条")
+    else:
+        logger.info("跳过初始关键词生成")
+
+    # 第二步：采样真实消息
+    logger.info("=" * 60)
+    logger.info(f"步骤 2/3: 采样真实消息（最近 {days} 天，最多 {max_samples} 条）")
+    logger.info("=" * 60)
     messages = await generator.sample_messages(
         days=days,
         max_samples=max_samples,
     )
+    logger.info(f"✓ 消息采样完成: {len(messages)} 条")
 
-    # 批量标注
+    # 第三步：批量标注真实消息
-    await generator.annotate_batch(
+    logger.info("=" * 60)
+    logger.info("步骤 3/3: LLM 标注真实消息")
+    logger.info("=" * 60)
+    
+    # 注意：不保存到文件，返回标注后的数据
+    annotated_messages = await generator.annotate_batch(
         messages=messages,
         persona_info=persona_info,
-        save_path=output_path,
+        save_path=None,  # 暂不保存
     )
+    logger.info(f"✓ 消息标注完成: {len(annotated_messages)} 条")
+
+    # 第四步：合并数据集
+    logger.info("=" * 60)
+    logger.info("步骤 4/4: 合并数据集")
+    logger.info("=" * 60)
+    
+    # 合并初始关键词和标注后的消息（不去重，保持所有重复项）
+    combined_dataset = []
+    
+    # 添加初始关键词数据
+    if initial_keywords_data:
+        combined_dataset.extend(initial_keywords_data)
+        logger.info(f"  + 初始关键词: {len(initial_keywords_data)} 条")
+    
+    # 添加标注后的消息
+    combined_dataset.extend(annotated_messages)
+    logger.info(f"  + 标注消息: {len(annotated_messages)} 条")
+    
+    logger.info(f"✓ 合并后总计: {len(combined_dataset)} 条（不去重）")
+    
+    # 统计标签分布
+    label_counts = {}
+    for item in combined_dataset:
+        label = item.get("label", 0)
+        label_counts[label] = label_counts.get(label, 0) + 1
+    logger.info(f"  最终标签分布: {label_counts}")
+
+    # 保存合并后的数据集
+    output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+        json.dump(combined_dataset, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+    
+    logger.info("=" * 60)
+    logger.info(f"✓ 训练数据集已保存: {output_path}")
+    logger.info("=" * 60)
 
     return output_path
+

src/chat/semantic_interest/trainer.py

@@ -47,6 +47,9 @@ class SemanticInterestTrainer:
         max_samples: int = 1000,
         model_name: str | None = None,
         dataset_name: str | None = None,
+        generate_initial_keywords: bool = True,
+        keyword_temperature: float = 0.7,
+        keyword_iterations: int = 3,
     ) -> Path:
         """准备训练数据集
         
@@ -56,6 +59,9 @@ class SemanticInterestTrainer:
             max_samples: 最大采样数
             model_name: LLM 模型名称
             dataset_name: 数据集名称（默认使用时间戳）
+            generate_initial_keywords: 是否生成初始关键词数据集
+            keyword_temperature: 关键词生成温度
+            keyword_iterations: 关键词生成迭代次数
             
         Returns:
             数据集文件路径
@@ -74,6 +80,9 @@ class SemanticInterestTrainer:
             days=days,
             max_samples=max_samples,
             model_name=model_name,
+            generate_initial_keywords=generate_initial_keywords,
+            keyword_temperature=keyword_temperature,
+            keyword_iterations=keyword_iterations,
         )
 
         return output_path