logger 输出美化

src/heart_flow/observation.py

@@ -95,7 +95,7 @@ class ChattingObservation(Observation):
         if ids:
             mid_memory_str = ""
             for id in ids:
-                print(f"id：{id}")
+                # print(f"id：{id}")
                 try:
                     for mid_memory in self.mid_memorys:
                         if mid_memory["id"] == id:

src/heart_flow/sub_mind.py

@@ -111,7 +111,7 @@ def init_prompt():
     Prompt(last_loop_t, "last_loop")
 
 
-def parse_knowledge_and_get_max_relevance(knowledge_str: str) -> (str, float):
+def parse_knowledge_and_get_max_relevance(knowledge_str: str) -> (str | float):
     """
     解析 qa_manager.get_knowledge 返回的字符串，提取所有知识的文本和最高的相关性得分。
     返回: (原始知识字符串, 最高相关性得分)，如果无有效相关性则返回 (原始知识字符串, 0.0)

src/plugins/knowledge/src/qa_manager.py

@@ -61,7 +61,7 @@ class QAManager:
 
             for res in relation_search_res:
                 rel_str = self.embed_manager.relation_embedding_store.store.get(res[0]).str
-                print(f"找到相关关系，相似度：{(res[1] * 100):.2f}%  -  {rel_str}")
+                logger.debug(f"找到相关关系，相似度：{(res[1] * 100):.2f}%  -  {rel_str}")
 
             # TODO: 使用LLM过滤三元组结果
             # logger.info(f"LLM过滤三元组用时：{time.time() - part_start_time:.2f}s")
@@ -77,16 +77,16 @@ class QAManager:
             logger.debug(f"文段检索用时：{part_end_time - part_start_time:.5f}s")
 
             if len(relation_search_res) != 0:
-                logger.info("找到相关关系，将使用RAG进行检索")
+                logger.debug("找到相关关系，将使用RAG进行检索")
                 # 使用KG检索
                 part_start_time = time.perf_counter()
                 result, ppr_node_weights = self.kg_manager.kg_search(
                     relation_search_res, paragraph_search_res, self.embed_manager
                 )
                 part_end_time = time.perf_counter()
-                logger.info(f"RAG检索用时：{part_end_time - part_start_time:.5f}s")
+                logger.debug(f"RAG检索用时：{part_end_time - part_start_time:.5f}s")
             else:
-                logger.info("未找到相关关系，将使用文段检索结果")
+                logger.debug("未找到相关关系，将使用文段检索结果")
                 result = paragraph_search_res
                 ppr_node_weights = None