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feat(person_info): 实施基于稳健 ID 的用户信息同步。本次提交重构了用户识别和信息检索系统，使其基于稳定的平台和用户 ID，不再依赖脆弱的姓名解析机制。同时引入了自动后台进程，以保持用户信息的实时更新。主要变更包括：

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- 在 `PersonInfoManager` 中新增 `sync_user_info` 方法，根据 `platform` 和 `user_id` 来创建和更新用户记录。
- `ChatManager` 现在会在处理消息时触发该同步作为非阻塞后台任务，确保用户数据（如昵称）保持最新。
- 提示生成逻辑，特别是关系和上下文信息的生成，已重构为使用稳定的 `user_id`，而非从回复消息内容中解析姓名。
- `PromptParameters` 已被扩展，以在整个回复生成流程中传递 `platform` 和 `user_id`。
- 弃用依赖名称到 ID 查找的脆弱方法。
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tt-P607
2025-11-25 22:01:41 +08:00
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src/chat/message_receive/chat_stream.py
View File

@@ -20,6 +20,9 @@ install(extra_lines=3)
logger = get_logger("chat_stream")
# 用于存储后台任务的集合，防止被垃圾回收
_background_tasks: set[asyncio.Task] = set()
class ChatStream:
"""聊天流对象，存储一个完整的聊天上下文"""
@@ -406,6 +409,40 @@ class ChatManager:
key = "_".join(components)
return hashlib.sha256(key.encode()).hexdigest()
async def _process_message(self, message: DatabaseMessages):
"""
[新] 在消息处理流程中加入用户信息同步。
"""
# 1. 从消息中提取用户信息
user_info = getattr(message, "user_info", None)
if not user_info:
return
platform = getattr(user_info, "platform", None)
user_id = getattr(user_info, "user_id", None)
nickname = getattr(user_info, "user_nickname", None)
cardname = getattr(user_info, "user_cardname", None)
if not platform or not user_id:
return
# 2. 异步执行用户信息同步
try:
from src.person_info.person_info import get_person_info_manager
person_info_manager = get_person_info_manager()
# 创建一个后台任务来执行同步，不阻塞当前流程
sync_task = asyncio.create_task(
person_info_manager.sync_user_info(platform, user_id, nickname, cardname)
)
# 将任务添加到集合中以防止被垃圾回收
# 可以在适当的地方（如程序关闭时）清理这个集合
_background_tasks.add(sync_task)
sync_task.add_done_callback(_background_tasks.discard)
except Exception as e:
logger.error(f"创建用户信息同步任务失败: {e}")
async def get_or_create_stream(
self, platform: str, user_info: UserInfo, group_info: GroupInfo | None = None
) -> ChatStream:
@@ -437,7 +474,10 @@ class ChatManager:
# 检查是否有最后一条消息（现在使用 DatabaseMessages）
from src.common.data_models.database_data_model import DatabaseMessages
if stream_id in self.last_messages and isinstance(self.last_messages[stream_id], DatabaseMessages):
await stream.set_context(self.last_messages[stream_id])
last_message = self.last_messages[stream_id]
await stream.set_context(last_message)
# 在这里调用消息处理
await self._process_message(last_message)
else:
logger.debug(f"聊天流 {stream_id} 不在最后消息列表中，可能是新创建的或还没有消息")
return stream
@@ -634,23 +674,23 @@ class ChatManager:
except Exception as e:
logger.debug(f"批量写入器保存聊天流失败，使用原始方法: {e}")
# 尝试使用数据库批量调度器（回退方案1）
try:
from src.common.database.db_batch_scheduler import batch_update, get_batch_session
async with get_batch_session():
# 使用批量更新
result = await batch_update(
model_class=ChatStreams,
conditions={"stream_id": stream_data_dict["stream_id"]},
data=ChatManager._prepare_stream_data(stream_data_dict),
)
if result and result > 0:
stream.saved = True
logger.debug(f"聊天流 {stream.stream_id} 通过批量调度器保存成功")
return
except (ImportError, Exception) as e:
logger.debug(f"批量调度器保存聊天流失败，使用原始方法: {e}")
# 尝试使用数据库批量调度器（回退方案1） - [已废弃]
# try:
# from src.common.database.optimization.batch_scheduler import batch_update, get_batch_session
#
# async with get_batch_session():
# # 使用批量更新
# result = await batch_update(
# model_class=ChatStreams,
# conditions={"stream_id": stream_data_dict["stream_id"]},
# data=ChatManager._prepare_stream_data(stream_data_dict),
# )
# if result and result > 0:
# stream.saved = True
# logger.debug(f"聊天流 {stream.stream_id} 通过批量调度器保存成功")
# return
# except (ImportError, Exception) as e:
# logger.debug(f"批量调度器保存聊天流失败，使用原始方法: {e}")
# 回退到原始方法（最终方案）
async def _db_save_stream_async(s_data_dict: dict):

6
src/chat/replyer/default_generator.py
View File

@@ -1332,8 +1332,8 @@ class DefaultReplyer:
),
"cross_context": asyncio.create_task(
self._time_and_run_task(
Prompt.build_cross_context(chat_id, "s4u", target_user_info),
"cross_context",
# cross_context 的构建已移至 prompt.py
asyncio.sleep(0, result=""), "cross_context"
)
),
"notice_block": asyncio.create_task(
@@ -1521,6 +1521,8 @@ class DefaultReplyer:
# 使用新的统一Prompt系统 - 创建PromptParameters
prompt_parameters = PromptParameters(
platform=platform,
user_id=user_id,
chat_scene=chat_scene_prompt,
chat_id=chat_id,
is_group_chat=is_group_chat,

105
src/chat/utils/prompt.py
View File

@@ -709,9 +709,17 @@ class Prompt:
async def _build_relation_info(self) -> dict[str, Any]:
"""构建与对话目标相关的关系信息."""
try:
# 调用静态方法来执行实际的构建逻辑
relation_info = await Prompt.build_relation_info(
self.parameters.chat_id, self.parameters.reply_to
# [重构] 直接从 PromptParameters 获取稳定的用户身份信息
platform = self.parameters.platform
user_id = self.parameters.user_id
if not platform or not user_id:
logger.warning("无法从参数中获取platform或user_id，跳过关系信息构建")
return {"relation_info_block": ""}
# 调用新的、基于ID的静态方法
relation_info = await Prompt.build_relation_info_by_user_id(
self.parameters.chat_id, platform, user_id
)
return {"relation_info_block": relation_info}
except Exception as e:
@@ -1063,43 +1071,29 @@ class Prompt:
return sender, target
@staticmethod
async def build_relation_info(chat_id: str, reply_to: str) -> str:
"""构建关于回复目标用户的关系信息字符串.
Args:
chat_id: 当前聊天的ID。
reply_to: 被回复的原始消息字符串。
Returns:
str: 格式化后的关系信息字符串，或在失败时返回空字符串。
async def build_relation_info_by_user_id(chat_id: str, platform: str, user_id: str) -> str:
"""
[新] 根据用户ID构建关系信息字符串。
"""
from src.person_info.relationship_fetcher import relationship_fetcher_manager
person_info_manager = get_person_info_manager()
person_id = person_info_manager.get_person_id(platform, user_id)
if not person_id:
logger.warning(f"构建关系信息时未找到用户 platform={platform}, user_id={user_id}")
return f"你似乎还不认识这位用户（ID: {user_id}），这是你们的第一次互动。"
relationship_fetcher = relationship_fetcher_manager.get_fetcher(chat_id)
if not reply_to:
return ""
# 解析出回复目标的发送者
sender, text = Prompt.parse_reply_target(reply_to)
if not sender or not text:
return ""
# 根据发送者名称查找其用户ID
person_info_manager = get_person_info_manager()
person_id = await person_info_manager.get_person_id_by_person_name(sender)
if not person_id:
logger.warning(f"未找到用户 {sender} 的ID，跳过信息提取")
return f"你完全不认识{sender}，不理解ta的相关信息。"
# 使用关系提取器构建用户关系信息和聊天流印象
user_relation_info = await relationship_fetcher.build_relation_info(
person_id, points_num=5
)
stream_impression = await relationship_fetcher.build_chat_stream_impression(
chat_id
# 并行构建用户信息和聊天流印象
user_relation_info_task = relationship_fetcher.build_relation_info(person_id, points_num=5)
stream_impression_task = relationship_fetcher.build_chat_stream_impression(chat_id)
user_relation_info, stream_impression = await asyncio.gather(
user_relation_info_task, stream_impression_task
)
# 组合两部分信息
info_parts = []
if user_relation_info:
info_parts.append(user_relation_info)
@@ -1149,6 +1143,7 @@ class Prompt:
Returns:
str: 构建好的跨群聊上下文字符串。
"""
logger.info(f"Building cross context with target_user_info: {target_user_info}")
if not global_config.cross_context.enable:
return ""
@@ -1167,32 +1162,22 @@ class Prompt:
return ""
@staticmethod
async def parse_reply_target_id(reply_to: str) -> str:
"""从回复目标字符串中解析出原始发送者的用户ID.
Args:
reply_to: 回复目标字符串。
Returns:
str: 找到的用户ID，如果找不到则返回空字符串。
"""
if not reply_to:
return ""
# 首先，解析出发送者的名称
sender, _ = Prompt.parse_reply_target(reply_to)
if not sender:
return ""
# 然后，通过名称查询用户ID
person_info_manager = get_person_info_manager()
person_id = await person_info_manager.get_person_id_by_person_name(sender)
if person_id:
user_id = await person_info_manager.get_value(person_id, "user_id")
return str(user_id) if user_id else ""
return ""
# [废弃] 该函数完全依赖于不稳定的名称解析，应被移除
# @staticmethod
# async def parse_reply_target_id(reply_to: str) -> str:
# """从回复目标字符串中解析出原始发送者的用户ID."""
# if not reply_to:
# return ""
# sender, _ = Prompt.parse_reply_target(reply_to)
# if not sender:
# return ""
# person_info_manager = get_person_info_manager()
# # [脆弱点] 使用了不稳健的按名称查询
# person_id = await person_info_manager.get_person_id_by_name_robust(sender)
# if person_id:
# user_id = await person_info_manager.get_value(person_id, "user_id")
# return str(user_id) if user_id else ""
# return ""
# 工厂函数

2
src/chat/utils/prompt_params.py
View File

@@ -11,6 +11,8 @@ class PromptParameters:
# 基础参数
chat_id: str = ""
platform: str = ""
user_id: str = ""
is_group_chat: bool = False
sender: str = ""
target: str = ""