mirror of https://github.com/Mai-with-u/MaiBot.git
移除多余文件；更改命名
UnCLAS-Prommer
parent
e2c6716a41
commit
4edb2878a6
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@ -15,7 +15,7 @@ class ImageType(str, Enum):
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IMAGE = "image"
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class MaiMessage(SQLModel, table=True):
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class Messages(SQLModel, table=True):
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__tablename__ = "mai_messages" # type: ignore
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id: Optional[int] = Field(default=None, primary_key=True) # 自增主键
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@ -1,321 +0,0 @@
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[inner]
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version = "7.4.1"
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#----以下是给开发人员阅读的，如果你只是部署了麦麦，不需要阅读----
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# 如果你想要修改配置文件，请递增version的值
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# 如果新增项目，请阅读src/config/official_configs.py中的说明
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#
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# 版本格式：主版本号.次版本号.修订号，版本号递增规则如下：
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# 主版本号：MMC版本更新
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# 次版本号：配置文件内容大更新
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# 修订号：配置文件内容小更新
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#----以上是给开发人员阅读的，如果你只是部署了麦麦，不需要阅读----
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[bot]
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platform = "qq"
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qq_account = "1145141919810" # 麦麦的QQ账号
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platforms = ["wx:114514","xx:1919810"] # 麦麦的其他平台账号
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nickname = "麦麦" # 麦麦的昵称
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alias_names = ["麦叠", "牢麦"] # 麦麦的别名
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[personality]
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# 建议100字以内，描述人格特质 和 身份特征
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personality = "是一个大二在读女大学生，现在正在上网和群友聊天，有时有点攻击性，有时比较温柔"
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# アイデンティティがない 生まれないらららら
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# 描述麦麦说话的表达风格，表达习惯，如要修改，可以酌情新增内容，建议1-2行
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reply_style = "请不要刻意突出自身学科背景。可以参考贴吧，知乎和微博的回复风格。"
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# 多种回复风格，根据概率随机选择表达风格
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multiple_reply_style = [
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# "你的风格平淡但不失讽刺，很简短,很白话。可以参考贴吧，微博的回复风格。",
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# "用1-2个字进行回复",
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# "用1-2个符号进行回复",
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# "言辭凝練古雅，穿插《論語》經句卻不晦澀，以文言短句為基，輔以淺白語意，持長者溫和風範，全用繁體字表達，具先秦儒者談吐韻致。",
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# "带点翻译腔，但不要太长",
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]
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# 使用多种回复风风格的概率
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multiple_probability = 0.3
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# 麦麦的说话规则和行为规则:
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plan_style = """1.思考**所有**的可用的action中的**每个动作**是否符合当下条件，如果动作使用条件符合聊天内容就使用
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2.如果相同的action已经被执行，请不要重复执行该action
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3.如果有人对你感到厌烦，请减少回复
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4.如果有人在追问你，或者话题没有说完，请你继续回复
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5.请分析哪些对话是和你说的，哪些是其他人之间的互动，不要误认为其他人之间的互动是和你说的"""
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# 多重人格，根据概率随机选择人格
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states = [
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"是一个女大学生，喜欢上网聊天，会刷小红书。" ,
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"是一个大二心理学生，会刷贴吧和中国知网。" ,
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"是一个赛博网友，最近很想吐槽人。"
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]
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# 使用多重人格的概率
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state_probability = 0.3
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# 麦麦识图规则，不建议修改
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visual_style = "请用中文描述这张图片的内容。如果有文字，请把文字描述概括出来，请留意其主题，直观感受，输出为一段平文本，最多30字，请注意不要分点，就输出一段文本"
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[expression]
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# 表达学习配置
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learning_list = [ # 表达学习配置列表，支持按聊天流配置
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["", "enable", "enable", "enable"], # 全局配置：使用表达，启用学习，启用jargon学习
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["qq:1919810:group", "enable", "enable", "enable"], # 特定群聊配置：使用表达，启用学习，启用jargon学习
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["qq:114514:private", "enable", "disable", "disable"], # 特定私聊配置：使用表达，禁用学习，禁用jargon学习
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# 格式说明：
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# 第一位: chat_stream_id，空字符串表示全局配置
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# 第二位: 是否使用学到的表达 ("enable"/"disable")
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# 第三位: 是否学习表达 ("enable"/"disable")
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# 第四位: 是否启用jargon学习 ("enable"/"disable")
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]
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expression_groups = [
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# ["*"], # 全局共享组：所有chat_id共享学习到的表达方式（取消注释以启用全局共享）
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["qq:1919810:private","qq:114514:private","qq:1111111:group"], # 特定互通组，相同组的chat_id会共享学习到的表达方式
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||||
# 格式说明：
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# ["*"] - 启用全局共享，所有聊天流共享表达方式
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# ["qq:123456:private","qq:654321:group"] - 特定互通组，组内chat_id共享表达方式
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||||
# 注意：如果为群聊，则需要设置为group，如果设置为私聊，则需要设置为private
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]
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expression_checked_only = true # 麦麦只会使用检查过的表达方式
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expression_self_reflect = true # 是否启用自动表达优化
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expression_auto_check_interval = 600 # 表达方式自动检查的间隔时间（单位：秒），默认值：600秒（10分钟）
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expression_auto_check_count = 20 # 每次自动检查时随机选取的表达方式数量，默认值：20条
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expression_auto_check_custom_criteria = [] # 表达方式自动检查的额外自定义评估标准，格式：["标准1", "标准2", "标准3", ...]，这些标准会被添加到评估提示词中，作为额外的评估要求
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expression_manual_reflect = false # 是否启用手动表达优化
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manual_reflect_operator_id = "" # 手动表达优化操作员ID，格式：platform:id:type (例如 "qq:123456:private" 或 "qq:654321:group")
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allow_reflect = [] # 允许进行表达反思的聊天流ID列表，格式：["qq:123456:private", "qq:654321:group", ...]，只有在此列表中的聊天流才会提出问题并跟踪。如果列表为空，则所有聊天流都可以进行表达反思（前提是 reflect = true）
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all_global_jargon = true # 是否开启全局黑话模式，注意，此功能关闭后，已经记录的全局黑话不会改变，需要手动删除
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enable_jargon_explanation = true # 是否在回复前尝试对上下文中的黑话进行解释（关闭可减少一次LLM调用，仅影响回复前的黑话匹配与解释，不影响黑话学习）
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jargon_mode = "planner" # 黑话解释来源模式，可选： "context"（使用上下文自动匹配黑话） 或 "planner"（仅使用Planner在reply动作中给出的unknown_words列表）
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[chat] # 麦麦的聊天设置
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talk_value = 1 # 聊天频率，越小越沉默，范围0-1
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mentioned_bot_reply = true # 是否启用提及必回复
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max_context_size = 30 # 上下文长度
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planner_smooth = 3 # 规划器平滑，增大数值会减小planner负荷，略微降低反应速度，推荐1-5，0为关闭，必须大于等于0
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think_mode = "dynamic" # 思考模式，可选：classic（默认浅度思考和回复）、deep（会进行比较长的，深度回复）、dynamic（动态选择两种模式）
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plan_reply_log_max_per_chat = 1024 # 每个聊天保存最大的Plan/Reply日志数量，超过此数量时会自动删除最老的日志
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llm_quote = false # 是否由llm执行引用
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enable_talk_value_rules = true # 是否启用动态发言频率规则
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# 动态发言频率规则：按时段/按chat_id调整 talk_value（优先匹配具体chat，再匹配全局）
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# 推荐格式（对象数组）：{ target="platform:id:type" 或 "", time="HH:MM-HH:MM", value=0.5 }
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# 说明:
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# - target 为空字符串表示全局；type 为 group/private，例如："qq:1919810:group" 或 "qq:114514:private"；
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# - 支持跨夜区间，例如 "23:00-02:00"；数值范围建议 0-1，如果 value 设置为0会自动转换为0.0001以避免除以零错误。
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talk_value_rules = [
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{ target = "", time = "00:00-08:59", value = 0.8 },
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{ target = "", time = "09:00-22:59", value = 1.0 },
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||||
{ target = "qq:1919810:group", time = "20:00-23:59", value = 0.6 },
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{ target = "qq:114514:private", time = "00:00-23:59", value = 0.3 },
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]
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[memory]
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max_agent_iterations = 5 # 记忆思考深度（最低为1）
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agent_timeout_seconds = 180.0 # 最长回忆时间（秒）
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global_memory = false # 是否允许记忆检索进行全局查询
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global_memory_blacklist = [
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] # 全局记忆黑名单，当启用全局记忆时，不将特定聊天流纳入检索。格式: ["platform:id:type", ...]，例如: ["qq:1919810:private", "qq:114514:group"]
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# 聊天历史总结配置
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chat_history_topic_check_message_threshold = 80 # 聊天历史话题检查的消息数量阈值，当累积消息数达到此值时触发话题检查
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chat_history_topic_check_time_hours = 8.0 # 聊天历史话题检查的时间阈值（小时），当距离上次检查超过此时间且消息数达到最小阈值时触发话题检查
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chat_history_topic_check_min_messages = 20 # 聊天历史话题检查的时间触发模式下的最小消息数阈值
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chat_history_finalize_no_update_checks = 3 # 聊天历史话题打包存储的连续无更新检查次数阈值，当话题连续N次检查无新增内容时触发打包存储
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chat_history_finalize_message_count = 5 # 聊天历史话题打包存储的消息条数阈值，当话题的消息条数超过此值时触发打包存储
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[dream]
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interval_minutes = 60 # 做梦时间间隔（分钟），默认30分钟
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max_iterations = 20 # 做梦最大轮次，默认20轮
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first_delay_seconds = 1800 # 程序启动后首次做梦前的延迟时间（秒），默认60秒
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# 做梦结果推送目标，格式为 "platform:user_id"
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# 例如: "qq:123456" 表示在做梦结束后，将梦境文本额外发送给该QQ私聊用户。
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# 为空字符串时不推送。
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dream_send = ""
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dream_visible = false # 做梦结果是否存储到上下文，True: 将梦境发送给配置的用户后，也会存储到聊天上下文中，在后续对话中可见；False: 仅发送梦境但不存储，不在后续对话上下文中出现
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# 做梦时间段配置，格式：["HH:MM-HH:MM", ...]
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# 如果列表为空，则表示全天允许做梦。
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# 如果配置了时间段，则只有在这些时间段内才会实际执行做梦流程。
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# 时间段外，调度器仍会按间隔检查，但不会进入做梦流程。
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# 支持跨夜区间，例如 "23:00-02:00" 表示从23:00到次日02:00。
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# 示例：
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dream_time_ranges = [
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# "09:00-22:00", # 白天允许做梦
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"23:00-10:00", # 跨夜时间段（23:00到次日10:00）
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]
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# dream_time_ranges = []
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[tool]
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enable_tool = true # 是否启用工具
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[emoji]
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emoji_chance = 0.4 # 麦麦激活表情包动作的概率
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max_reg_num = 100 # 表情包最大注册数量
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do_replace = true # 开启则在达到最大数量时删除（替换）表情包，关闭则达到最大数量时不会继续收集表情包
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check_interval = 10 # 检查表情包（注册，破损，删除）的时间间隔(分钟)
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steal_emoji = true # 是否偷取表情包，让麦麦可以将一些表情包据为己有
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content_filtration = false # 是否启用表情包过滤，只有符合该要求的表情包才会被保存
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filtration_prompt = "符合公序良俗" # 表情包过滤要求，只有符合该要求的表情包才会被保存
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[voice]
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enable_asr = false # 是否启用语音识别，启用后麦麦可以识别语音消息，启用该功能需要配置语音识别模型[model_task_config.voice]
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[message_receive]
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# 以下是消息过滤，可以根据规则过滤特定消息，将不会读取这些消息
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ban_words = [
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# "403","张三"
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]
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ban_msgs_regex = [
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# 需要过滤的消息（原始消息）匹配的正则表达式，匹配到的消息将被过滤，若不了解正则表达式请勿修改
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# "https?://[^\\s]+", # 匹配https链接
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# "\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}", # 匹配日期
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]
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[lpmm_knowledge] # lpmm知识库配置
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enable = false # 是否启用lpmm知识库
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lpmm_mode = "agent"
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# 可选择classic传统模式/agent 模式，结合新的记忆一同使用
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rag_synonym_search_top_k = 10 # 同义检索TopK
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rag_synonym_threshold = 0.8 # 同义阈值，相似度高于该值的关系会被当作同义词
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info_extraction_workers = 3 # 实体抽取同时执行线程数，非Pro模型不要设置超过5
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qa_relation_search_top_k = 10 # 关系检索TopK
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qa_relation_threshold = 0.5 # 关系阈值，相似度高于该值的关系会被认为是相关关系
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||||
qa_paragraph_search_top_k = 1000 # 段落检索TopK（不能过小，可能影响搜索结果）
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qa_paragraph_node_weight = 0.05 # 段落节点权重（在图搜索&PPR计算中的权重，当搜索仅使用DPR时，此参数不起作用）
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qa_ent_filter_top_k = 10 # 实体过滤TopK
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qa_ppr_damping = 0.8 # PPR阻尼系数
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qa_res_top_k = 3 # 最终提供段落TopK
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embedding_dimension = 1024 # 嵌入向量维度,输出维度一致
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# 性能与降级参数（低配机器可下调）
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# 低配机器参考：单/双核或内存≤4GB（如轻量云主机/云函数/开发板），建议先关闭PPR并降低并发
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max_embedding_workers = 3 # 嵌入/抽取并发线程数
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embedding_chunk_size = 4 # 每批嵌入的条数
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max_synonym_entities = 2000 # 同义边参与的实体数上限，超限则跳过
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||||
enable_ppr = true # 是否启用PPR，低配机器可关闭
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[keyword_reaction]
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keyword_rules = [
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{ keywords = ["人机", "bot", "机器", "入机", "robot", "机器人", "ai", "AI"], reaction = "有人说你是人机或者机器人，否定这一事实，攻击或反问他。注意，只有认为你是机器人才回复，否则不要否认" },
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||||
{ keywords = ["测试关键词回复", "test"], reaction = "回答测试成功" },
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||||
# { keywords = ["你好", "hello"], reaction = "你好，有什么可以帮你？" }
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# 在此处添加更多规则，格式同上
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]
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||||
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||||
regex_rules = [
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||||
{ regex = ["^(?P<n>\\S{1,20})是这样的$"], reaction = "请按照以下模板造句：[n]是这样的，xx只要xx就可以，可是[n]要考虑的事情就很多了，比如什么时候xx，什么时候xx，什么时候xx。（请自由发挥替换xx部分，只需保持句式结构，同时表达一种将[n]过度重视的反讽意味）" },
|
||||
{ regex = ["(?:[^，。.\\s]+，\\s*)?我(?:也)?[没沒]要求你\\s*(?P<action>.+?)[.。,，]?$"],reaction = "进行一次“八岐大蛇定型文”补完。暂时忽略回复风格，进入“粉絲吐槽”模式。请严格按照以下“填空模板”，围绕“[action]”进行创作，使其充满滑稽的夸张感和天马行空的联想：我没要求你[action]，我不是(与action关联的、宽容的角色)。可是，(与action相关的具体负面行为)是什么意思？你的(与action相关的某种观念)怎么了？你才(与action相关的某个状态或时间点)吧？再这样下去，你(一个中期的、等比级数式的滑稽推演)，(一个后期的、等比级数式的滑稽推演)，最后就变成(一个与主题相关的、夸张的最终形态)了。作为(与最终形态相关的、克星或权威身份)，我可能得(对你执行一个天罚般的行动)。真的。"}
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||||
]
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||||
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||||
[response_post_process]
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||||
enable_response_post_process = true # 是否启用回复后处理，包括错别字生成器，回复分割器
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||||
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[chinese_typo]
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||||
enable = true # 是否启用中文错别字生成器
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||||
error_rate=0.01 # 单字替换概率
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min_freq=9 # 最小字频阈值
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||||
tone_error_rate=0.1 # 声调错误概率
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||||
word_replace_rate=0.006 # 整词替换概率
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||||
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||||
[response_splitter]
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||||
enable = true # 是否启用回复分割器
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||||
max_length = 512 # 回复允许的最大长度
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||||
max_sentence_num = 8 # 回复允许的最大句子数
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||||
enable_kaomoji_protection = false # 是否启用颜文字保护
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||||
enable_overflow_return_all = false # 是否在句子数量超出回复允许的最大句子数时一次性返回全部内容
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||||
|
||||
[log]
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||||
date_style = "m-d H:i:s" # 日期格式
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||||
log_level_style = "lite" # 日志级别样式,可选FULL，compact，lite
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||||
color_text = "full" # 日志文本颜色，可选none，title，full
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||||
log_level = "INFO" # 全局日志级别（向下兼容，优先级低于下面的分别设置）
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||||
console_log_level = "INFO" # 控制台日志级别，可选: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
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||||
file_log_level = "DEBUG" # 文件日志级别，可选: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
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||||
|
||||
# 第三方库日志控制
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||||
suppress_libraries = ["faiss","httpx", "urllib3", "asyncio", "websockets", "httpcore", "requests", "peewee", "openai","uvicorn","jieba"] # 完全屏蔽的库
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||||
library_log_levels = { aiohttp = "WARNING"} # 设置特定库的日志级别
|
||||
|
||||
[debug]
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||||
show_prompt = false # 是否显示prompt
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||||
show_replyer_prompt = false # 是否显示回复器prompt
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||||
show_replyer_reasoning = false # 是否显示回复器推理
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||||
show_jargon_prompt = false # 是否显示jargon相关提示词
|
||||
show_memory_prompt = false # 是否显示记忆检索相关提示词
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||||
show_planner_prompt = false # 是否显示planner的prompt和原始返回结果
|
||||
show_lpmm_paragraph = false # 是否显示lpmm找到的相关文段日志
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||||
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||||
[maim_message]
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||||
auth_token = [] # 认证令牌，用于旧版API验证，为空则不启用验证
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||||
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||||
# 新版API Server配置（额外监听端口）
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||||
enable_api_server = false # 是否启用额外的新版API Server
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||||
api_server_host = "0.0.0.0" # 新版API Server主机地址
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||||
api_server_port = 8090 # 新版API Server端口号
|
||||
api_server_use_wss = false # 新版API Server是否启用WSS
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||||
api_server_cert_file = "" # 新版API Server SSL证书文件路径
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||||
api_server_key_file = "" # 新版API Server SSL密钥文件路径
|
||||
api_server_allowed_api_keys = [] # 新版API Server允许的API Key列表，为空则允许所有连接
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||||
|
||||
[telemetry] #发送统计信息，主要是看全球有多少只麦麦
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||||
enable = true
|
||||
|
||||
[webui] # WebUI 独立服务器配置
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||||
# 注意: WebUI 的监听地址(host)和端口(port)已移至 .env 文件中的 WEBUI_HOST 和 WEBUI_PORT
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||||
enabled = true # 是否启用WebUI
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||||
mode = "production" # 模式: development(开发) 或 production(生产)
|
||||
|
||||
# 防爬虫配置
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||||
anti_crawler_mode = "loose" # 防爬虫模式: false(禁用) / strict(严格) / loose(宽松) / basic(基础-只记录不阻止)
|
||||
allowed_ips = "127.0.0.1" # IP白名单（逗号分隔，支持精确IP、CIDR格式和通配符）
|
||||
# 示例: 127.0.0.1,192.168.1.0/24,172.17.0.0/16
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||||
trusted_proxies = "" # 信任的代理IP列表（逗号分隔），只有来自这些IP的X-Forwarded-For才被信任
|
||||
# 示例: 127.0.0.1,192.168.1.1,172.17.0.1
|
||||
trust_xff = false # 是否启用X-Forwarded-For代理解析（默认false）
|
||||
# 启用后，仍要求直连IP在trusted_proxies中才会信任XFF头
|
||||
secure_cookie = false # 是否启用安全Cookie（仅通过HTTPS传输，默认false）
|
||||
enable_paragraph_content = false # 是否在知识图谱中加载段落完整内容（需要加载embedding store，会占用额外内存）
|
||||
|
||||
[experimental] #实验性功能
|
||||
# 麦麦私聊的说话规则，行为风格（实验性功能）
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||||
private_plan_style = """
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||||
1.思考**所有**的可用的action中的**每个动作**是否符合当下条件，如果动作使用条件符合聊天内容就使用
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||||
2.如果相同的内容已经被执行，请不要重复执行
|
||||
3.某句话如果已经被回复过，不要重复回复"""
|
||||
|
||||
# 为指定聊天添加额外的prompt配置
|
||||
# 格式: ["platform:id:type:prompt内容", ...]
|
||||
# 示例:
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||||
# chat_prompts = [
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||||
# "qq:114514:group:这是一个摄影群，你精通摄影知识",
|
||||
# "qq:19198:group:这是一个二次元交流群",
|
||||
# "qq:114514:private:这是你与好朋友的私聊"
|
||||
# ]
|
||||
chat_prompts = []
|
||||
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||||
lpmm_memory = false # 是否将聊天历史总结导入到LPMM知识库。开启后，chat_history_summarizer总结出的历史记录会同时导入到知识库
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# 此系统暂时移除，无效配置
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[relationship]
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||||
enable_relationship = true # 是否启用关系系统
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@ -1,197 +0,0 @@
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|||
[inner]
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version = "1.11.0"
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||||
# 配置文件版本号迭代规则同bot_config.toml
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||||
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[[api_providers]] # API服务提供商（可以配置多个）
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||||
name = "DeepSeek" # API服务商名称（可随意命名，在models的api-provider中需使用这个命名）
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||||
base_url = "https://api.deepseek.com/v1" # API服务商的BaseURL
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||||
api_key = "your-api-key-here" # API密钥（请替换为实际的API密钥）
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||||
client_type = "openai" # 请求客户端（可选，默认值为"openai"，使用gimini等Google系模型时请配置为"gemini"）
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||||
max_retry = 2 # 最大重试次数（单个模型API调用失败，最多重试的次数）
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||||
timeout = 120 # API请求超时时间（单位：秒）
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||||
retry_interval = 10 # 重试间隔时间（单位：秒）
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||||
[[api_providers]] # 阿里 百炼 API服务商配置
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name = "BaiLian"
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||||
base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
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||||
api_key = "your-bailian-key"
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||||
client_type = "openai"
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||||
max_retry = 2
|
||||
timeout = 120
|
||||
retry_interval = 5
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||||
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[[api_providers]] # 特殊：Google的Gimini使用特殊API，与OpenAI格式不兼容，需要配置client为"gemini"
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||||
name = "Google"
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||||
base_url = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"
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||||
api_key = "your-google-api-key-1"
|
||||
client_type = "gemini"
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||||
max_retry = 2
|
||||
timeout = 120
|
||||
retry_interval = 10
|
||||
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||||
[[api_providers]] # SiliconFlow的API服务商配置
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||||
name = "SiliconFlow"
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||||
base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"
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||||
api_key = "your-siliconflow-api-key"
|
||||
client_type = "openai"
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||||
max_retry = 3
|
||||
timeout = 120
|
||||
retry_interval = 5
|
||||
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[[models]] # 模型（可以配置多个）
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||||
model_identifier = "deepseek-chat" # 模型标识符（API服务商提供的模型标识符）
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||||
name = "deepseek-v3" # 模型名称（可随意命名，在后面中需使用这个命名）
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||||
api_provider = "DeepSeek" # API服务商名称（对应在api_providers中配置的服务商名称）
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||||
price_in = 2.0 # 输入价格（用于API调用统计，单位：元/ M token）（可选，若无该字段，默认值为0）
|
||||
price_out = 8.0 # 输出价格（用于API调用统计，单位：元/ M token）（可选，若无该字段，默认值为0）
|
||||
# force_stream_mode = true # 强制流式输出模式（若模型不支持非流式输出，请取消该注释，启用强制流式输出，若无该字段，默认值为false）
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||||
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||||
[[models]]
|
||||
model_identifier = "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp"
|
||||
name = "siliconflow-deepseek-v3.2"
|
||||
api_provider = "SiliconFlow"
|
||||
price_in = 2.0
|
||||
price_out = 3.0
|
||||
# temperature = 0.5 # 可选：为该模型单独指定温度，会覆盖任务配置中的温度
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||||
# max_tokens = 4096 # 可选：为该模型单独指定最大token数，会覆盖任务配置中的max_tokens
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||||
[models.extra_params] # 可选的额外参数配置
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||||
enable_thinking = false # 不启用思考
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||||
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||||
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||||
[[models]]
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||||
model_identifier = "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp"
|
||||
name = "siliconflow-deepseek-v3.2-think"
|
||||
api_provider = "SiliconFlow"
|
||||
price_in = 2.0
|
||||
price_out = 3.0
|
||||
# temperature = 0.7 # 可选：为该模型单独指定温度，会覆盖任务配置中的温度
|
||||
# max_tokens = 4096 # 可选：为该模型单独指定最大token数，会覆盖任务配置中的max_tokens
|
||||
[models.extra_params] # 可选的额外参数配置
|
||||
enable_thinking = true # 启用思考
|
||||
|
||||
|
||||
[[models]]
|
||||
model_identifier = "Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct"
|
||||
name = "qwen3-next-80b"
|
||||
api_provider = "SiliconFlow"
|
||||
price_in = 1.0
|
||||
price_out = 4.0
|
||||
|
||||
[[models]]
|
||||
model_identifier = "zai-org/GLM-4.6"
|
||||
name = "siliconflow-glm-4.6"
|
||||
api_provider = "SiliconFlow"
|
||||
price_in = 3.5
|
||||
price_out = 14.0
|
||||
[models.extra_params] # 可选的额外参数配置
|
||||
enable_thinking = false # 不启用思考
|
||||
|
||||
[[models]]
|
||||
model_identifier = "zai-org/GLM-4.6"
|
||||
name = "siliconflow-glm-4.6-think"
|
||||
api_provider = "SiliconFlow"
|
||||
price_in = 3.5
|
||||
price_out = 14.0
|
||||
[models.extra_params] # 可选的额外参数配置
|
||||
enable_thinking = true # 启用思考
|
||||
|
||||
[[models]]
|
||||
model_identifier = "deepseek-ai/DeepSeek-R1"
|
||||
name = "siliconflow-deepseek-r1"
|
||||
api_provider = "SiliconFlow"
|
||||
price_in = 4.0
|
||||
price_out = 16.0
|
||||
|
||||
|
||||
[[models]]
|
||||
model_identifier = "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507"
|
||||
name = "qwen3-30b"
|
||||
api_provider = "SiliconFlow"
|
||||
price_in = 0.7
|
||||
price_out = 2.8
|
||||
|
||||
[[models]]
|
||||
model_identifier = "Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct"
|
||||
name = "qwen3-vl-30"
|
||||
api_provider = "SiliconFlow"
|
||||
price_in = 4.13
|
||||
price_out = 4.13
|
||||
|
||||
[[models]]
|
||||
model_identifier = "FunAudioLLM/SenseVoiceSmall"
|
||||
name = "sensevoice-small"
|
||||
api_provider = "SiliconFlow"
|
||||
price_in = 0
|
||||
price_out = 0
|
||||
|
||||
[[models]]
|
||||
model_identifier = "BAAI/bge-m3"
|
||||
name = "bge-m3"
|
||||
api_provider = "SiliconFlow"
|
||||
price_in = 0
|
||||
price_out = 0
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
[model_task_config.utils] # 在麦麦的一些组件中使用的模型，例如表情包模块，取名模块，关系模块，麦麦的情绪变化等，是麦麦必须的模型
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||||
model_list = ["siliconflow-deepseek-v3.2"] # 使用的模型列表，每个子项对应上面的模型名称(name)
|
||||
temperature = 0.2 # 模型温度，新V3建议0.1-0.3
|
||||
max_tokens = 4096 # 最大输出token数
|
||||
slow_threshold = 15.0 # 慢请求阈值（秒），模型等待回复时间超过此值会输出警告日志
|
||||
selection_strategy = "random" # 模型选择策略：balance（负载均衡）或 random（随机选择）
|
||||
|
||||
[model_task_config.tool_use] #功能模型，需要使用支持工具调用的模型，请使用较快的小模型（调用量较大）
|
||||
model_list = ["qwen3-30b","qwen3-next-80b"]
|
||||
temperature = 0.7
|
||||
max_tokens = 1024
|
||||
slow_threshold = 10.0
|
||||
selection_strategy = "random" # 模型选择策略：balance（负载均衡）或 random（随机选择）
|
||||
|
||||
[model_task_config.replyer] # 首要回复模型，还用于表达方式学习
|
||||
model_list = ["siliconflow-deepseek-v3.2","siliconflow-deepseek-v3.2-think","siliconflow-glm-4.6","siliconflow-glm-4.6-think"]
|
||||
temperature = 0.3 # 模型温度，新V3建议0.1-0.3
|
||||
max_tokens = 2048
|
||||
slow_threshold = 25.0
|
||||
selection_strategy = "random" # 模型选择策略：balance（负载均衡）或 random（随机选择）
|
||||
|
||||
[model_task_config.planner] #决策：负责决定麦麦该什么时候回复的模型
|
||||
model_list = ["siliconflow-deepseek-v3.2"]
|
||||
temperature = 0.3
|
||||
max_tokens = 800
|
||||
slow_threshold = 12.0
|
||||
selection_strategy = "random" # 模型选择策略：balance（负载均衡）或 random（随机选择）
|
||||
|
||||
[model_task_config.vlm] # 图像识别模型
|
||||
model_list = ["qwen3-vl-30"]
|
||||
max_tokens = 256
|
||||
slow_threshold = 15.0
|
||||
selection_strategy = "random" # 模型选择策略：balance（负载均衡）或 random（随机选择）
|
||||
|
||||
[model_task_config.voice] # 语音识别模型
|
||||
model_list = ["sensevoice-small"]
|
||||
slow_threshold = 12.0
|
||||
selection_strategy = "random" # 模型选择策略：balance（负载均衡）或 random（随机选择）
|
||||
|
||||
# 嵌入模型
|
||||
[model_task_config.embedding]
|
||||
model_list = ["bge-m3"]
|
||||
slow_threshold = 5.0
|
||||
selection_strategy = "random" # 模型选择策略：balance（负载均衡）或 random（随机选择）
|
||||
|
||||
# ------------LPMM知识库模型------------
|
||||
|
||||
[model_task_config.lpmm_entity_extract] # 实体提取模型
|
||||
model_list = ["siliconflow-deepseek-v3.2"]
|
||||
temperature = 0.2
|
||||
max_tokens = 800
|
||||
slow_threshold = 20.0
|
||||
selection_strategy = "random" # 模型选择策略：balance（负载均衡）或 random（随机选择）
|
||||
|
||||
[model_task_config.lpmm_rdf_build] # RDF构建模型
|
||||
model_list = ["siliconflow-deepseek-v3.2"]
|
||||
temperature = 0.2
|
||||
max_tokens = 800
|
||||
slow_threshold = 20.0
|
||||
selection_strategy = "random" # 模型选择策略：balance（负载均衡）或 random（随机选择）
|
||||
|
|
@ -1,7 +0,0 @@
|
|||
# 麦麦主程序配置
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HOST=127.0.0.1
|
||||
PORT=8000
|
||||
|
||||
# WebUI 服务器配置
|
||||
WEBUI_HOST=127.0.0.1
|
||||
WEBUI_PORT=8001
|
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