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src/common/database/database_model.py

@@ -14,18 +14,21 @@ import datetime
 # db = MySQLDatabase('your_db_name', user='your_user', password='your_password',
 #                    host='localhost', port=3306)
 
+
 # 定义一个基础模型是一个好习惯，所有其他模型都应继承自它。
 # 这允许您在一个地方为所有模型指定数据库。
 class BaseModel(Model):
     class Meta:
         # 将下面的 'db' 替换为您实际的数据库实例变量名。
         database = db  # 例如: database = my_actual_db_instance
-        pass # 在用户定义数据库实例之前，此处为占位符
+        pass  # 在用户定义数据库实例之前，此处为占位符
+
 
 class ChatStreams(BaseModel):
     """
     用于存储流式记录数据的模型，类似于提供的 MongoDB 结构。
     """
+
     # stream_id: "a544edeb1a9b73e3e1d77dff36e41264"
     # 假设 stream_id 是唯一的，并为其创建索引以提高查询性能。
     stream_id = TextField(unique=True, index=True)
@@ -63,28 +66,31 @@ class ChatStreams(BaseModel):
         # 如果 BaseModel.Meta.database 已设置，则此模型将继承该数据库配置。
         # 如果不使用带有数据库实例的 BaseModel，或者想覆盖它，
         # 请取消注释并在下面设置数据库实例：
-        # database = db 
-        table_name = 'chat_streams' # 可选：明确指定数据库中的表名
+        # database = db
+        table_name = "chat_streams"  # 可选：明确指定数据库中的表名
+
 
 class LLMUsage(BaseModel):
     """
     用于存储 API 使用日志数据的模型。
     """
-    model_name = TextField(index=True) # 添加索引
-    user_id = TextField(index=True) # 添加索引
-    request_type = TextField(index=True) # 添加索引
+
+    model_name = TextField(index=True)  # 添加索引
+    user_id = TextField(index=True)  # 添加索引
+    request_type = TextField(index=True)  # 添加索引
     endpoint = TextField()
     prompt_tokens = IntegerField()
     completion_tokens = IntegerField()
     total_tokens = IntegerField()
     cost = DoubleField()
     status = TextField()
-    timestamp = DateTimeField(index=True) # 更改为 DateTimeField 并添加索引
+    timestamp = DateTimeField(index=True)  # 更改为 DateTimeField 并添加索引
 
     class Meta:
         # 如果 BaseModel.Meta.database 已设置，则此模型将继承该数据库配置。
-        # database = db 
-        table_name = 'llm_usage'
+        # database = db
+        table_name = "llm_usage"
+
 
 class Emoji(BaseModel):
     """表情包"""
@@ -105,16 +111,18 @@ class Emoji(BaseModel):
 
     class Meta:
         # database = db # 继承自 BaseModel
-        table_name = 'emoji'
+        table_name = "emoji"
+
 
 class Messages(BaseModel):
     """
     用于存储消息数据的模型。
     """
-    message_id = IntegerField(index=True) # 消息 ID
-    time = DoubleField() # 消息时间戳
 
-    chat_id = TextField(index=True) # 对应的 ChatStreams stream_id
+    message_id = IntegerField(index=True)  # 消息 ID
+    time = DoubleField()  # 消息时间戳
+
+    chat_id = TextField(index=True)  # 对应的 ChatStreams stream_id
 
     # 从 chat_info 扁平化而来的字段
     chat_info_stream_id = TextField()
@@ -123,7 +131,7 @@ class Messages(BaseModel):
     chat_info_user_id = TextField()
     chat_info_user_nickname = TextField()
     chat_info_user_cardname = TextField(null=True)
-    chat_info_group_platform = TextField(null=True) # 群聊信息可能不存在
+    chat_info_group_platform = TextField(null=True)  # 群聊信息可能不存在
     chat_info_group_id = TextField(null=True)
     chat_info_group_name = TextField(null=True)
     chat_info_create_time = DoubleField()
@@ -135,18 +143,20 @@ class Messages(BaseModel):
     user_nickname = TextField()
     user_cardname = TextField(null=True)
 
-    processed_plain_text = TextField(null=True) # 处理后的纯文本消息
-    detailed_plain_text = TextField(null=True) # 详细的纯文本消息
-    memorized_times = IntegerField(default=0) # 被记忆的次数
+    processed_plain_text = TextField(null=True)  # 处理后的纯文本消息
+    detailed_plain_text = TextField(null=True)  # 详细的纯文本消息
+    memorized_times = IntegerField(default=0)  # 被记忆的次数
 
     class Meta:
         # database = db # 继承自 BaseModel
-        table_name = 'messages'
+        table_name = "messages"
+
 
 class Images(BaseModel):
     """
     用于存储图像信息的模型。
     """
+
     hash = TextField(index=True)  # 图像的哈希值
     description = TextField(null=True)  # 图像的描述
     path = TextField(unique=True)  # 图像文件的路径
@@ -155,12 +165,14 @@ class Images(BaseModel):
 
     class Meta:
         # database = db # 继承自 BaseModel
-        table_name = 'images'
+        table_name = "images"
+
 
 class ImageDescriptions(BaseModel):
     """
     用于存储图像描述信息的模型。
     """
+
     type = TextField()  # 类型，例如 "emoji"
     hash = TextField(index=True)  # 图像的哈希值
     description = TextField()  # 图像的描述
@@ -168,12 +180,14 @@ class ImageDescriptions(BaseModel):
 
     class Meta:
         # database = db # 继承自 BaseModel
-        table_name = 'image_descriptions'
+        table_name = "image_descriptions"
+
 
 class OnlineTime(BaseModel):
     """
     用于存储在线时长记录的模型。
     """
+
     # timestamp: "$date": "2025-05-01T18:52:18.191Z" (存储为字符串)
     timestamp = TextField()
     duration = IntegerField()  # 时长，单位分钟
@@ -182,12 +196,14 @@ class OnlineTime(BaseModel):
 
     class Meta:
         # database = db # 继承自 BaseModel
-        table_name = 'online_time'
+        table_name = "online_time"
+
 
 class PersonInfo(BaseModel):
     """
     用于存储个人信息数据的模型。
     """
+
     person_id = TextField(unique=True, index=True)  # 个人唯一ID
     person_name = TextField()  # 个人名称
     name_reason = TextField(null=True)  # 名称设定的原因
@@ -202,26 +218,28 @@ class PersonInfo(BaseModel):
 
     class Meta:
         # database = db # 继承自 BaseModel
-        table_name = 'person_info'
+        table_name = "person_info"
+
 
 class Knowledges(BaseModel):
     """
     用于存储知识库条目的模型。
     """
+
     content = TextField()  # 知识内容的文本
     embedding = TextField()  # 知识内容的嵌入向量，存储为 JSON 字符串的浮点数列表
     # 可以添加其他元数据字段，如 source, create_time 等
 
     class Meta:
         # database = db # 继承自 BaseModel
-        table_name = 'knowledges'
+        table_name = "knowledges"
 
 
 class ThinkingLog(BaseModel):
     chat_id = TextField(index=True)
     trigger_text = TextField(null=True)
     response_text = TextField(null=True)
-    
+
     # Store complex dicts/lists as JSON strings
     trigger_info_json = TextField(null=True)
     response_info_json = TextField(null=True)
@@ -235,28 +253,32 @@ class ThinkingLog(BaseModel):
     # Add a timestamp for the log entry itself
     # Ensure you have: from peewee import DateTimeField
     # And: import datetime
-    created_at = DateTimeField(default=datetime.datetime.now) 
+    created_at = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
 
     class Meta:
-        table_name = 'thinking_logs'
+        table_name = "thinking_logs"
+
 
 def create_tables():
     """
     创建所有在模型中定义的数据库表。
     """
     with db:
-        db.create_tables([
-            ChatStreams,
-            LLMUsage,
-            Emoji,
-            Messages,
-            Images,
-            ImageDescriptions,
-            OnlineTime,
-            PersonInfo,
-            Knowledges,
-            ThinkingLog
-        ])
+        db.create_tables(
+            [
+                ChatStreams,
+                LLMUsage,
+                Emoji,
+                Messages,
+                Images,
+                ImageDescriptions,
+                OnlineTime,
+                PersonInfo,
+                Knowledges,
+                ThinkingLog,
+            ]
+        )
+
 
 def initialize_database():
     """
@@ -272,9 +294,9 @@ def initialize_database():
         OnlineTime,
         PersonInfo,
         Knowledges,
-        ThinkingLog
+        ThinkingLog,
     ]
-    
+
     needs_creation = False
     try:
         with db:  # 管理 table_exists 检查的连接
@@ -298,5 +320,6 @@ def initialize_database():
     else:
         print("所有数据库表均已存在。")
 
+
 # 模块加载时调用初始化函数
 initialize_database()

src/common/message_repository.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from src.common.database.database_model import Messages # 更改导入
+from src.common.database.database_model import Messages  # 更改导入
 from src.common.logger import get_module_logger
 import traceback
 from typing import List, Any, Optional
@@ -42,9 +42,7 @@ def find_messages(
                 if hasattr(Messages, key):
                     conditions.append(getattr(Messages, key) == value)
                 else:
-                    logger.warning(
-                        f"过滤器键 '{key}' 在 Messages 模型中未找到。将跳过此条件。"
-                    )
+                    logger.warning(f"过滤器键 '{key}' 在 Messages 模型中未找到。将跳过此条件。")
             if conditions:
                 # 使用 *conditions 将所有条件以 AND 连接
                 query = query.where(*conditions)
@@ -59,9 +57,7 @@ def find_messages(
                 query = query.order_by(Messages.time.desc()).limit(limit)
                 latest_results_peewee = list(query)
                 # 将结果按时间正序排列
-                peewee_results = sorted(
-                    latest_results_peewee, key=lambda msg: msg.time
-                )
+                peewee_results = sorted(latest_results_peewee, key=lambda msg: msg.time)
         else:
             # limit 为 0 时，应用传入的 sort 参数
             if sort:
@@ -74,13 +70,9 @@ def find_messages(
                         elif direction == -1:  # DESC
                             peewee_sort_terms.append(field.desc())
                         else:
-                            logger.warning(
-                                f"字段 '{field_name}' 的排序方向 '{direction}' 无效。将跳过此排序条件。"
-                            )
+                            logger.warning(f"字段 '{field_name}' 的排序方向 '{direction}' 无效。将跳过此排序条件。")
                     else:
-                        logger.warning(
-                            f"排序字段 '{field_name}' 在 Messages 模型中未找到。将跳过此排序条件。"
-                        )
+                        logger.warning(f"排序字段 '{field_name}' 在 Messages 模型中未找到。将跳过此排序条件。")
                 if peewee_sort_terms:
                     query = query.order_by(*peewee_sort_terms)
             peewee_results = list(query)
@@ -116,9 +108,7 @@ def count_messages(message_filter: dict[str, Any]) -> int:
                 if hasattr(Messages, key):
                     conditions.append(getattr(Messages, key) == value)
                 else:
-                    logger.warning(
-                        f"计数时，过滤器键 '{key}' 在 Messages 模型中未找到。将跳过此条件。"
-                    )
+                    logger.warning(f"计数时，过滤器键 '{key}' 在 Messages 模型中未找到。将跳过此条件。")
             if conditions:
                 query = query.where(*conditions)