fix:调整目录结构,优化hfc prompt,移除日程,移除动态和llm判断willing模式,

This commit is contained in:
SengokuCola
2025-05-13 18:37:55 +08:00
parent 6376da0682
commit fed71bccad
131 changed files with 422 additions and 1500 deletions

View File

@@ -0,0 +1,183 @@
import json
from typing import Tuple, List, Dict, Any
from src.common.logger import get_module_logger
from src.chat.models.utils_model import LLMRequest
from src.config.config import global_config
from src.experimental.PFC.chat_observer import ChatObserver
from maim_message import UserInfo
logger = get_module_logger("reply_checker")
class ReplyChecker:
"""回复检查器"""
def __init__(self, stream_id: str, private_name: str):
self.llm = LLMRequest(
model=global_config.llm_PFC_reply_checker, temperature=0.50, max_tokens=1000, request_type="reply_check"
)
self.name = global_config.BOT_NICKNAME
self.private_name = private_name
self.chat_observer = ChatObserver.get_instance(stream_id, private_name)
self.max_retries = 3 # 最大重试次数
async def check(
self, reply: str, goal: str, chat_history: List[Dict[str, Any]], chat_history_text: str, retry_count: int = 0
) -> Tuple[bool, str, bool]:
"""检查生成的回复是否合适
Args:
reply: 生成的回复
goal: 对话目标
chat_history: 对话历史记录
chat_history_text: 对话历史记录文本
retry_count: 当前重试次数
Returns:
Tuple[bool, str, bool]: (是否合适, 原因, 是否需要重新规划)
"""
# 不再从 observer 获取,直接使用传入的 chat_history
# messages = self.chat_observer.get_cached_messages(limit=20)
try:
# 筛选出最近由 Bot 自己发送的消息
bot_messages = []
for msg in reversed(chat_history):
user_info = UserInfo.from_dict(msg.get("user_info", {}))
if str(user_info.user_id) == str(global_config.BOT_QQ): # 确保比较的是字符串
bot_messages.append(msg.get("processed_plain_text", ""))
if len(bot_messages) >= 2: # 只和最近的两条比较
break
# 进行比较
if bot_messages:
# 可以用简单比较,或者更复杂的相似度库 (如 difflib)
# 简单比较:是否完全相同
if reply == bot_messages[0]: # 和最近一条完全一样
logger.warning(
f"[私聊][{self.private_name}]ReplyChecker 检测到回复与上一条 Bot 消息完全相同: '{reply}'"
)
return (
False,
"被逻辑检查拒绝:回复内容与你上一条发言完全相同,可以选择深入话题或寻找其它话题或等待",
True,
) # 不合适,需要返回至决策层
# 2. 相似度检查 (如果精确匹配未通过)
import difflib # 导入 difflib 库
# 计算编辑距离相似度ratio() 返回 0 到 1 之间的浮点数
similarity_ratio = difflib.SequenceMatcher(None, reply, bot_messages[0]).ratio()
logger.debug(f"[私聊][{self.private_name}]ReplyChecker - 相似度: {similarity_ratio:.2f}")
# 设置一个相似度阈值
similarity_threshold = 0.9
if similarity_ratio > similarity_threshold:
logger.warning(
f"[私聊][{self.private_name}]ReplyChecker 检测到回复与上一条 Bot 消息高度相似 (相似度 {similarity_ratio:.2f}): '{reply}'"
)
return (
False,
f"被逻辑检查拒绝:回复内容与你上一条发言高度相似 (相似度 {similarity_ratio:.2f}),可以选择深入话题或寻找其它话题或等待。",
True,
)
except Exception as e:
import traceback
logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]检查回复时出错: 类型={type(e)}, 值={e}")
logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]{traceback.format_exc()}") # 打印详细的回溯信息
prompt = f"""你是一个聊天逻辑检查器,请检查以下回复或消息是否合适:
当前对话目标:{goal}
最新的对话记录:
{chat_history_text}
待检查的消息:
{reply}
请结合聊天记录检查以下几点:
1. 这条消息是否依然符合当前对话目标和实现方式
2. 这条消息是否与最新的对话记录保持一致性
3. 是否存在重复发言,或重复表达同质内容(尤其是只是换一种方式表达了相同的含义)
4. 这条消息是否包含违规内容(例如血腥暴力,政治敏感等)
5. 这条消息是否以发送者的角度发言(不要让发送者自己回复自己的消息)
6. 这条消息是否通俗易懂
7. 这条消息是否有些多余例如在对方没有回复的情况下依然连续多次“消息轰炸”尤其是已经连续发送3条信息的情况这很可能不合理需要着重判断
8. 这条消息是否使用了完全没必要的修辞
9. 这条消息是否逻辑通顺
10. 这条消息是否太过冗长了通常私聊的每条消息长度在20字以内除非特殊情况
11. 在连续多次发送消息的情况下,这条消息是否衔接自然,会不会显得奇怪(例如连续两条消息中部分内容重叠)
请以JSON格式输出包含以下字段
1. suitable: 是否合适 (true/false)
2. reason: 原因说明
3. need_replan: 是否需要重新决策 (true/false)当你认为此时已经不适合发消息需要规划其它行动时设为true
输出格式示例:
{{
"suitable": true,
"reason": "回复符合要求,虽然有可能略微偏离目标,但是整体内容流畅得体",
"need_replan": false
}}
注意请严格按照JSON格式输出不要包含任何其他内容。"""
try:
content, _ = await self.llm.generate_response_async(prompt)
logger.debug(f"[私聊][{self.private_name}]检查回复的原始返回: {content}")
# 清理内容尝试提取JSON部分
content = content.strip()
try:
# 尝试直接解析
result = json.loads(content)
except json.JSONDecodeError:
# 如果直接解析失败尝试查找和提取JSON部分
import re
json_pattern = r"\{[^{}]*\}"
json_match = re.search(json_pattern, content)
if json_match:
try:
result = json.loads(json_match.group())
except json.JSONDecodeError:
# 如果JSON解析失败尝试从文本中提取结果
is_suitable = "不合适" not in content.lower() and "违规" not in content.lower()
reason = content[:100] if content else "无法解析响应"
need_replan = "重新规划" in content.lower() or "目标不适合" in content.lower()
return is_suitable, reason, need_replan
else:
# 如果找不到JSON从文本中判断
is_suitable = "不合适" not in content.lower() and "违规" not in content.lower()
reason = content[:100] if content else "无法解析响应"
need_replan = "重新规划" in content.lower() or "目标不适合" in content.lower()
return is_suitable, reason, need_replan
# 验证JSON字段
suitable = result.get("suitable", None)
reason = result.get("reason", "未提供原因")
need_replan = result.get("need_replan", False)
# 如果suitable字段是字符串转换为布尔值
if isinstance(suitable, str):
suitable = suitable.lower() == "true"
# 如果suitable字段不存在或不是布尔值从reason中判断
if suitable is None:
suitable = "不合适" not in reason.lower() and "违规" not in reason.lower()
# 如果不合适且未达到最大重试次数,返回需要重试
if not suitable and retry_count < self.max_retries:
return False, reason, False
# 如果不合适且已达到最大重试次数,返回需要重新规划
if not suitable and retry_count >= self.max_retries:
return False, f"多次重试后仍不合适: {reason}", True
return suitable, reason, need_replan
except Exception as e:
logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]检查回复时出错: {e}")
# 如果出错且已达到最大重试次数,建议重新规划
if retry_count >= self.max_retries:
return False, "多次检查失败,建议重新规划", True
return False, f"检查过程出错,建议重试: {str(e)}", False