Merge branch 'dev' of https://github.com/MoFox-Studio/MoFox_Bot into dev
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tt-P607
@@ -30,50 +30,55 @@ DATA_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "data")
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qa_manager = None
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inspire_manager = None
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# 检查LPMM知识库是否启用
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if global_config.lpmm_knowledge.enable:
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logger.info("正在初始化Mai-LPMM")
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logger.info("创建LLM客户端")
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# 初始化Embedding库
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embed_manager = EmbeddingManager()
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logger.info("正在从文件加载Embedding库")
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try:
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embed_manager.load_from_file()
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except Exception as e:
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logger.warning(f"此消息不会影响正常使用：从文件加载Embedding库时，{e}")
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# logger.warning("如果你是第一次导入知识，或者还未导入知识，请忽略此错误")
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logger.info("Embedding库加载完成")
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# 初始化KG
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kg_manager = KGManager()
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logger.info("正在从文件加载KG")
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try:
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kg_manager.load_from_file()
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except Exception as e:
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logger.warning(f"此消息不会影响正常使用：从文件加载KG时，{e}")
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# logger.warning("如果你是第一次导入知识，或者还未导入知识，请忽略此错误")
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logger.info("KG加载完成")
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def initialize_lpmm_knowledge():
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"""初始化LPMM知识库"""
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global qa_manager, inspire_manager
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logger.info(f"KG节点数量：{len(kg_manager.graph.get_node_list())}")
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logger.info(f"KG边数量：{len(kg_manager.graph.get_edge_list())}")
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||||
# 检查LPMM知识库是否启用
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||||
if global_config.lpmm_knowledge.enable:
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||||
logger.info("正在初始化Mai-LPMM")
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||||
logger.info("创建LLM客户端")
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# 数据比对：Embedding库与KG的段落hash集合
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for pg_hash in kg_manager.stored_paragraph_hashes:
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key = f"paragraph-{pg_hash}"
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if key not in embed_manager.stored_pg_hashes:
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logger.warning(f"KG中存在Embedding库中不存在的段落：{key}")
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# 初始化Embedding库
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embed_manager = EmbeddingManager()
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||||
logger.info("正在从文件加载Embedding库")
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try:
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embed_manager.load_from_file()
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||||
except Exception as e:
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||||
logger.warning(f"此消息不会影响正常使用：从文件加载Embedding库时，{e}")
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||||
# logger.warning("如果你是第一次导入知识，或者还未导入知识，请忽略此错误")
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||||
logger.info("Embedding库加载完成")
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||||
# 初始化KG
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||||
kg_manager = KGManager()
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||||
logger.info("正在从文件加载KG")
|
||||
try:
|
||||
kg_manager.load_from_file()
|
||||
except Exception as e:
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||||
logger.warning(f"此消息不会影响正常使用：从文件加载KG时，{e}")
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||||
# logger.warning("如果你是第一次导入知识，或者还未导入知识，请忽略此错误")
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logger.info("KG加载完成")
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# 问答系统（用于知识库）
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qa_manager = QAManager(
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embed_manager,
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kg_manager,
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)
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logger.info(f"KG节点数量：{len(kg_manager.graph.get_node_list())}")
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logger.info(f"KG边数量：{len(kg_manager.graph.get_edge_list())}")
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# # 记忆激活（用于记忆库）
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# inspire_manager = MemoryActiveManager(
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# embed_manager,
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# llm_client_list[global_config["embedding"]["provider"]],
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# )
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else:
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logger.info("LPMM知识库已禁用，跳过初始化")
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# 创建空的占位符对象，避免导入错误
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# 数据比对：Embedding库与KG的段落hash集合
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for pg_hash in kg_manager.stored_paragraph_hashes:
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||||
key = f"paragraph-{pg_hash}"
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||||
if key not in embed_manager.stored_pg_hashes:
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||||
logger.warning(f"KG中存在Embedding库中不存在的段落：{key}")
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||||
# 问答系统（用于知识库）
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||||
qa_manager = QAManager(
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||||
embed_manager,
|
||||
kg_manager,
|
||||
)
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||||
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||||
# # 记忆激活（用于记忆库）
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||||
# inspire_manager = MemoryActiveManager(
|
||||
# embed_manager,
|
||||
# llm_client_list[global_config["embedding"]["provider"]],
|
||||
# )
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||||
else:
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||||
logger.info("LPMM知识库已禁用，跳过初始化")
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# 创建空的占位符对象，避免导入错误
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@@ -86,7 +86,6 @@ def init_prompt():
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### 当前群聊中的所有人的聊天记录：
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{background_dialogue_prompt}
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### 其他群聊中的聊天记录
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{cross_context_block}
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### 当前群聊中正在与你对话的聊天记录
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@@ -97,14 +96,10 @@ def init_prompt():
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{reply_style}
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{keywords_reaction_prompt}
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- (如果有)你可以参考以下你在聊天中学到的表达方式：
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{expression_habits_block}
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## 工具信息
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(如果有)你可以参考以下可能有帮助的工具返回的信息：
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{tool_info_block}
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## 知识库信息
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||||
(如果有)你可以参考以下可能有帮助的知识库中的信息：
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||||
{knowledge_prompt}
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||||
## 其他信息
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@@ -114,8 +109,8 @@ def init_prompt():
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{action_descriptions}
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## 任务
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### 梗概
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- 你正在一个QQ群里聊天，你需要理解整个群的聊天动态和话题走向，并做出自然的回应。
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*你正在一个QQ群里聊天，你需要理解整个群的聊天动态和话题走向，并做出自然的回应。*
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### 核心任务
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- 你现在的主要任务是和 {sender_name} 聊天。同时，也有其他用户会参与聊天，你可以参考他们的回复内容，但是你现在想回复{sender_name}的发言。
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@@ -550,7 +550,7 @@ class Prompt:
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# 构建表达习惯块
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if selected_expressions:
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style_habits_str = "\n".join([f"- {expr}" for expr in selected_expressions])
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expression_habits_block = f"你可以参考以下的语言习惯，当情景合适就使用，但不要生硬使用，以合理的方式结合到你的回复中：\n{style_habits_str}"
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expression_habits_block = f"- 你可以参考以下的语言习惯，当情景合适就使用，但不要生硬使用，以合理的方式结合到你的回复中：\n{style_habits_str}"
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else:
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expression_habits_block = ""
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@@ -652,7 +652,7 @@ class Prompt:
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# 构建工具信息块
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if tool_results:
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tool_info_parts = ["以下是你通过工具获取到的实时信息："]
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tool_info_parts = ["## 工具信息","以下是你通过工具获取到的实时信息："]
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for tool_result in tool_results:
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||||
tool_name = tool_result.get("tool_name", "unknown")
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content = tool_result.get("content", "")
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@@ -697,7 +697,7 @@ class Prompt:
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# 构建知识块
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if knowledge_results and knowledge_results.get("knowledge_items"):
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knowledge_parts = ["以下是与你当前对话相关的知识信息："]
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knowledge_parts = ["## 知识库信息","以下是与你当前对话相关的知识信息："]
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for item in knowledge_results["knowledge_items"]:
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content = item.get("content", "")
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