mirror of https://github.com/Mai-with-u/MaiBot.git
Merge branch 'dev' of https://github.com/MaiM-with-u/MaiBot into dev
墨梓柒
commit
51bf81f1e2
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@ -29,7 +29,7 @@ from src.chat.utils.chat_message_builder import (
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||||||
build_readable_messages_with_id,
|
build_readable_messages_with_id,
|
||||||
get_raw_msg_before_timestamp_with_chat,
|
get_raw_msg_before_timestamp_with_chat,
|
||||||
)
|
)
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||||||
from src.chat.utils.chat_history_summarizer import ChatHistorySummarizer
|
from src.hippo_memorizer.chat_history_summarizer import ChatHistorySummarizer
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||||||
|
|
||||||
if TYPE_CHECKING:
|
if TYPE_CHECKING:
|
||||||
from src.common.data_models.database_data_model import DatabaseMessages
|
from src.common.data_models.database_data_model import DatabaseMessages
|
||||||
|
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||||||
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@ -222,7 +222,8 @@ class ActionPlanner:
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||||||
# 非no_reply动作需要target_message_id
|
# 非no_reply动作需要target_message_id
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||||||
target_message = None
|
target_message = None
|
||||||
|
|
||||||
if target_message_id := action_json.get("target_message_id"):
|
target_message_id = action_json.get("target_message_id")
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||||||
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if target_message_id:
|
||||||
# 根据target_message_id查找原始消息
|
# 根据target_message_id查找原始消息
|
||||||
target_message = self.find_message_by_id(target_message_id, message_id_list)
|
target_message = self.find_message_by_id(target_message_id, message_id_list)
|
||||||
if target_message is None:
|
if target_message is None:
|
||||||
|
|
@ -233,6 +234,20 @@ class ActionPlanner:
|
||||||
target_message = message_id_list[-1][1]
|
target_message = message_id_list[-1][1]
|
||||||
logger.debug(f"{self.log_prefix}动作'{action}'缺少target_message_id，使用最新消息作为target_message")
|
logger.debug(f"{self.log_prefix}动作'{action}'缺少target_message_id，使用最新消息作为target_message")
|
||||||
|
|
||||||
|
if (
|
||||||
|
action != "no_reply"
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||||||
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and target_message is not None
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||||||
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and self._is_message_from_self(target_message)
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||||||
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):
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||||||
|
logger.info(
|
||||||
|
f"{self.log_prefix}Planner选择了自己的消息 {target_message_id or target_message.message_id} 作为目标，强制使用 no_reply"
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||||||
|
)
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||||||
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reasoning = (
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||||||
|
f"目标消息 {target_message_id or target_message.message_id} 来自机器人自身，违反不回复自身消息规则。原始理由: {reasoning}"
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||||||
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)
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||||||
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action = "no_reply"
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||||||
|
target_message = None
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||||||
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||||||
# 验证action是否可用
|
# 验证action是否可用
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||||||
available_action_names = [action_name for action_name, _ in current_available_actions]
|
available_action_names = [action_name for action_name, _ in current_available_actions]
|
||||||
internal_action_names = ["no_reply", "reply", "wait_time", "no_reply_until_call"]
|
internal_action_names = ["no_reply", "reply", "wait_time", "no_reply_until_call"]
|
||||||
|
|
@ -277,6 +292,17 @@ class ActionPlanner:
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||||||
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||||||
return action_planner_infos
|
return action_planner_infos
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||||||
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||||||
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def _is_message_from_self(self, message: "DatabaseMessages") -> bool:
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||||||
|
"""判断消息是否由机器人自身发送"""
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||||||
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try:
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||||||
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return (
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||||||
|
str(message.user_info.user_id) == str(global_config.bot.qq_account)
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||||||
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and (message.user_info.platform or "") == (global_config.bot.platform or "")
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||||||
|
)
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||||||
|
except AttributeError:
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||||||
|
logger.warning(f"{self.log_prefix}检测消息发送者失败，缺少必要字段")
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||||||
|
return False
|
||||||
|
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||||||
async def plan(
|
async def plan(
|
||||||
self,
|
self,
|
||||||
available_actions: Dict[str, ActionInfo],
|
available_actions: Dict[str, ActionInfo],
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -1,493 +0,0 @@
|
||||||
"""
|
|
||||||
聊天内容概括器
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||||||
用于累积、打包和压缩聊天记录
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||||||
"""
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||||||
|
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||||||
import asyncio
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||||||
import json
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||||||
import time
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||||||
from typing import List, Optional, Set
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||||||
from dataclasses import dataclass
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||||||
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||||||
from src.common.logger import get_logger
|
|
||||||
from src.common.data_models.database_data_model import DatabaseMessages
|
|
||||||
from src.config.config import global_config, model_config
|
|
||||||
from src.llm_models.utils_model import LLMRequest
|
|
||||||
from src.plugin_system.apis import message_api
|
|
||||||
from src.chat.utils.chat_message_builder import build_readable_messages
|
|
||||||
from src.person_info.person_info import Person
|
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||||||
from src.chat.message_receive.chat_stream import get_chat_manager
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||||||
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||||||
logger = get_logger("chat_history_summarizer")
|
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||||||
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||||||
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||||||
@dataclass
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||||||
class MessageBatch:
|
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||||||
"""消息批次"""
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||||||
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||||||
messages: List[DatabaseMessages]
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||||||
start_time: float
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||||||
end_time: float
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||||||
is_preparing: bool = False # 是否处于准备结束模式
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||||||
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||||||
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||||||
class ChatHistorySummarizer:
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||||||
"""聊天内容概括器"""
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||||||
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||||||
def __init__(self, chat_id: str, check_interval: int = 60):
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||||||
"""
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||||||
初始化聊天内容概括器
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||||||
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||||||
Args:
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||||||
chat_id: 聊天ID
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||||||
check_interval: 定期检查间隔（秒），默认60秒
|
|
||||||
"""
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||||||
self.chat_id = chat_id
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||||||
self._chat_display_name = self._get_chat_display_name()
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||||||
self.log_prefix = f"[{self._chat_display_name}]"
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||||||
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||||||
# 记录时间点，用于计算新消息
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||||||
self.last_check_time = time.time()
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||||||
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||||||
# 当前累积的消息批次
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||||||
self.current_batch: Optional[MessageBatch] = None
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||||||
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||||||
# LLM请求器，用于压缩聊天内容
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||||||
self.summarizer_llm = LLMRequest(
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||||||
model_set=model_config.model_task_config.utils, request_type="chat_history_summarizer"
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||||||
)
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||||||
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|
||||||
# 后台循环相关
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||||||
self.check_interval = check_interval # 检查间隔（秒）
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||||||
self._periodic_task: Optional[asyncio.Task] = None
|
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||||||
self._running = False
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||||||
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||||||
def _get_chat_display_name(self) -> str:
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||||||
"""获取聊天显示名称"""
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||||||
try:
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||||||
chat_name = get_chat_manager().get_stream_name(self.chat_id)
|
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||||||
if chat_name:
|
|
||||||
return chat_name
|
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||||||
# 如果获取失败，使用简化的chat_id显示
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||||||
if len(self.chat_id) > 20:
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||||||
return f"{self.chat_id[:8]}..."
|
|
||||||
return self.chat_id
|
|
||||||
except Exception:
|
|
||||||
# 如果获取失败，使用简化的chat_id显示
|
|
||||||
if len(self.chat_id) > 20:
|
|
||||||
return f"{self.chat_id[:8]}..."
|
|
||||||
return self.chat_id
|
|
||||||
|
|
||||||
async def process(self, current_time: Optional[float] = None):
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||||||
"""
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||||||
处理聊天内容概括
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||||||
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||||||
Args:
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||||||
current_time: 当前时间戳，如果为None则使用time.time()
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|
||||||
"""
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||||||
if current_time is None:
|
|
||||||
current_time = time.time()
|
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||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
# 获取从上次检查时间到当前时间的新消息
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||||||
new_messages = message_api.get_messages_by_time_in_chat(
|
|
||||||
chat_id=self.chat_id,
|
|
||||||
start_time=self.last_check_time,
|
|
||||||
end_time=current_time,
|
|
||||||
limit=0,
|
|
||||||
limit_mode="latest",
|
|
||||||
filter_mai=False, # 不过滤bot消息，因为需要检查bot是否发言
|
|
||||||
filter_command=False,
|
|
||||||
)
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||||||
|
|
||||||
if not new_messages:
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|
||||||
# 没有新消息，检查是否需要打包
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||||||
if self.current_batch and self.current_batch.messages:
|
|
||||||
await self._check_and_package(current_time)
|
|
||||||
self.last_check_time = current_time
|
|
||||||
return
|
|
||||||
|
|
||||||
logger.debug(
|
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||||||
f"{self.log_prefix} 开始处理聊天概括，时间窗口: {self.last_check_time:.2f} -> {current_time:.2f}"
|
|
||||||
)
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||||||
|
|
||||||
# 有新消息，更新最后检查时间
|
|
||||||
self.last_check_time = current_time
|
|
||||||
|
|
||||||
# 如果有当前批次，添加新消息
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|
||||||
if self.current_batch:
|
|
||||||
before_count = len(self.current_batch.messages)
|
|
||||||
self.current_batch.messages.extend(new_messages)
|
|
||||||
self.current_batch.end_time = current_time
|
|
||||||
logger.info(f"{self.log_prefix} 更新聊天话题: {before_count} -> {len(self.current_batch.messages)} 条消息")
|
|
||||||
else:
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|
||||||
# 创建新批次
|
|
||||||
self.current_batch = MessageBatch(
|
|
||||||
messages=new_messages,
|
|
||||||
start_time=new_messages[0].time if new_messages else current_time,
|
|
||||||
end_time=current_time,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
logger.info(f"{self.log_prefix} 新建聊天话题: {len(new_messages)} 条消息")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 检查是否需要打包
|
|
||||||
await self._check_and_package(current_time)
|
|
||||||
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
logger.error(f"{self.log_prefix} 处理聊天内容概括时出错: {e}")
|
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||||||
import traceback
|
|
||||||
|
|
||||||
traceback.print_exc()
|
|
||||||
|
|
||||||
async def _check_and_package(self, current_time: float):
|
|
||||||
"""检查是否需要打包"""
|
|
||||||
if not self.current_batch or not self.current_batch.messages:
|
|
||||||
return
|
|
||||||
|
|
||||||
messages = self.current_batch.messages
|
|
||||||
message_count = len(messages)
|
|
||||||
last_message_time = messages[-1].time if messages else current_time
|
|
||||||
time_since_last_message = current_time - last_message_time
|
|
||||||
|
|
||||||
# 格式化时间差显示
|
|
||||||
if time_since_last_message < 60:
|
|
||||||
time_str = f"{time_since_last_message:.1f}秒"
|
|
||||||
elif time_since_last_message < 3600:
|
|
||||||
time_str = f"{time_since_last_message / 60:.1f}分钟"
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
time_str = f"{time_since_last_message / 3600:.1f}小时"
|
|
||||||
|
|
||||||
preparing_status = "是" if self.current_batch.is_preparing else "否"
|
|
||||||
|
|
||||||
logger.info(
|
|
||||||
f"{self.log_prefix} 批次状态检查 | 消息数: {message_count} | 距最后消息: {time_str} | 准备结束模式: {preparing_status}"
|
|
||||||
)
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|
||||||
|
|
||||||
# 检查打包条件
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|
||||||
should_package = False
|
|
||||||
|
|
||||||
# 条件1: 消息长度超过120，直接打包
|
|
||||||
if message_count >= 120:
|
|
||||||
should_package = True
|
|
||||||
logger.info(f"{self.log_prefix} 触发打包条件: 消息数量达到 {message_count} 条（阈值: 120条）")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 条件2: 最后一条消息的时间和当前时间差>600秒，直接打包
|
|
||||||
elif time_since_last_message > 600:
|
|
||||||
should_package = True
|
|
||||||
logger.info(f"{self.log_prefix} 触发打包条件: 距最后消息 {time_str}（阈值: 10分钟）")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 条件3: 消息长度超过100，进入准备结束模式
|
|
||||||
elif message_count > 100:
|
|
||||||
if not self.current_batch.is_preparing:
|
|
||||||
self.current_batch.is_preparing = True
|
|
||||||
logger.info(f"{self.log_prefix} 消息数量 {message_count} 条超过阈值（100条），进入准备结束模式")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 在准备结束模式下，如果最后一条消息的时间和当前时间差>10秒，就打包
|
|
||||||
if time_since_last_message > 10:
|
|
||||||
should_package = True
|
|
||||||
logger.info(f"{self.log_prefix} 触发打包条件: 准备结束模式下，距最后消息 {time_str}（阈值: 10秒）")
|
|
||||||
|
|
||||||
if should_package:
|
|
||||||
await self._package_and_store()
|
|
||||||
|
|
||||||
async def _package_and_store(self):
|
|
||||||
"""打包并存储聊天记录"""
|
|
||||||
if not self.current_batch or not self.current_batch.messages:
|
|
||||||
return
|
|
||||||
|
|
||||||
messages = self.current_batch.messages
|
|
||||||
start_time = self.current_batch.start_time
|
|
||||||
end_time = self.current_batch.end_time
|
|
||||||
|
|
||||||
logger.info(
|
|
||||||
f"{self.log_prefix} 开始打包批次 | 消息数: {len(messages)} | 时间范围: {start_time:.2f} - {end_time:.2f}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 检查是否有bot发言
|
|
||||||
# 第一条消息前推600s到最后一条消息的时间内
|
|
||||||
check_start_time = max(start_time - 600, 0)
|
|
||||||
check_end_time = end_time
|
|
||||||
|
|
||||||
# 使用包含边界的时间范围查询
|
|
||||||
bot_messages = message_api.get_messages_by_time_in_chat_inclusive(
|
|
||||||
chat_id=self.chat_id,
|
|
||||||
start_time=check_start_time,
|
|
||||||
end_time=check_end_time,
|
|
||||||
limit=0,
|
|
||||||
limit_mode="latest",
|
|
||||||
filter_mai=False,
|
|
||||||
filter_command=False,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 检查是否有bot的发言
|
|
||||||
has_bot_message = False
|
|
||||||
bot_user_id = str(global_config.bot.qq_account)
|
|
||||||
for msg in bot_messages:
|
|
||||||
if msg.user_info.user_id == bot_user_id:
|
|
||||||
has_bot_message = True
|
|
||||||
break
|
|
||||||
|
|
||||||
if not has_bot_message:
|
|
||||||
logger.info(
|
|
||||||
f"{self.log_prefix} 批次内无Bot发言，丢弃批次 | 检查时间范围: {check_start_time:.2f} - {check_end_time:.2f}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
self.current_batch = None
|
|
||||||
return
|
|
||||||
|
|
||||||
# 有bot发言，进行压缩和存储
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
# 构建对话原文
|
|
||||||
original_text = build_readable_messages(
|
|
||||||
messages=messages,
|
|
||||||
replace_bot_name=True,
|
|
||||||
timestamp_mode="normal_no_YMD",
|
|
||||||
read_mark=0.0,
|
|
||||||
truncate=False,
|
|
||||||
show_actions=False,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 获取参与的所有人的昵称
|
|
||||||
participants_set: Set[str] = set()
|
|
||||||
for msg in messages:
|
|
||||||
# 使用 msg.user_platform（扁平化字段）或 msg.user_info.platform
|
|
||||||
platform = (
|
|
||||||
getattr(msg, "user_platform", None)
|
|
||||||
or (msg.user_info.platform if msg.user_info else None)
|
|
||||||
or msg.chat_info.platform
|
|
||||||
)
|
|
||||||
person = Person(platform=platform, user_id=msg.user_info.user_id)
|
|
||||||
person_name = person.person_name
|
|
||||||
if person_name:
|
|
||||||
participants_set.add(person_name)
|
|
||||||
participants = list(participants_set)
|
|
||||||
logger.info(f"{self.log_prefix} 批次参与者: {', '.join(participants) if participants else '未知'}")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 使用LLM压缩聊天内容
|
|
||||||
success, theme, keywords, summary = await self._compress_with_llm(original_text)
|
|
||||||
|
|
||||||
if not success:
|
|
||||||
logger.warning(f"{self.log_prefix} LLM压缩失败，不存储到数据库 | 消息数: {len(messages)}")
|
|
||||||
# 清空当前批次，避免重复处理
|
|
||||||
self.current_batch = None
|
|
||||||
return
|
|
||||||
|
|
||||||
logger.info(
|
|
||||||
f"{self.log_prefix} LLM压缩完成 | 主题: {theme} | 关键词数: {len(keywords)} | 概括长度: {len(summary)} 字"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 存储到数据库
|
|
||||||
await self._store_to_database(
|
|
||||||
start_time=start_time,
|
|
||||||
end_time=end_time,
|
|
||||||
original_text=original_text,
|
|
||||||
participants=participants,
|
|
||||||
theme=theme,
|
|
||||||
keywords=keywords,
|
|
||||||
summary=summary,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
logger.info(f"{self.log_prefix} 成功打包并存储聊天记录 | 消息数: {len(messages)} | 主题: {theme}")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 清空当前批次
|
|
||||||
self.current_batch = None
|
|
||||||
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
logger.error(f"{self.log_prefix} 打包和存储聊天记录时出错: {e}")
|
|
||||||
import traceback
|
|
||||||
|
|
||||||
traceback.print_exc()
|
|
||||||
# 出错时也清空批次，避免重复处理
|
|
||||||
self.current_batch = None
|
|
||||||
|
|
||||||
async def _compress_with_llm(self, original_text: str) -> tuple[bool, str, List[str], str]:
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
使用LLM压缩聊天内容
|
|
||||||
|
|
||||||
Returns:
|
|
||||||
tuple[bool, str, List[str], str]: (是否成功, 主题, 关键词列表, 概括)
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
prompt = f"""请对以下聊天记录进行概括，提取以下信息：
|
|
||||||
|
|
||||||
1. 主题：这段对话的主要内容，一个简短的标题（不超过20字）
|
|
||||||
2. 关键词：这段对话的关键词，用列表形式返回（3-10个关键词）
|
|
||||||
3. 概括：对这段话的平文本概括（50-200字）
|
|
||||||
|
|
||||||
请以JSON格式返回，格式如下：
|
|
||||||
{{
|
|
||||||
"theme": "主题",
|
|
||||||
"keywords": ["关键词1", "关键词2", ...],
|
|
||||||
"summary": "概括内容"
|
|
||||||
}}
|
|
||||||
|
|
||||||
聊天记录：
|
|
||||||
{original_text}
|
|
||||||
|
|
||||||
请直接返回JSON，不要包含其他内容。"""
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
response, _ = await self.summarizer_llm.generate_response_async(
|
|
||||||
prompt=prompt,
|
|
||||||
temperature=0.3,
|
|
||||||
max_tokens=500,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 解析JSON响应
|
|
||||||
import re
|
|
||||||
|
|
||||||
# 移除可能的markdown代码块标记
|
|
||||||
json_str = response.strip()
|
|
||||||
json_str = re.sub(r"^```json\s*", "", json_str, flags=re.MULTILINE)
|
|
||||||
json_str = re.sub(r"^```\s*", "", json_str, flags=re.MULTILINE)
|
|
||||||
json_str = json_str.strip()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 尝试找到JSON对象的开始和结束位置
|
|
||||||
# 查找第一个 { 和最后一个匹配的 }
|
|
||||||
start_idx = json_str.find("{")
|
|
||||||
if start_idx == -1:
|
|
||||||
raise ValueError("未找到JSON对象开始标记")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 从后往前查找最后一个 }
|
|
||||||
end_idx = json_str.rfind("}")
|
|
||||||
if end_idx == -1 or end_idx <= start_idx:
|
|
||||||
raise ValueError("未找到JSON对象结束标记")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 提取JSON字符串
|
|
||||||
json_str = json_str[start_idx : end_idx + 1]
|
|
||||||
|
|
||||||
# 尝试解析JSON
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
result = json.loads(json_str)
|
|
||||||
except json.JSONDecodeError:
|
|
||||||
# 如果解析失败，尝试修复字符串值中的中文引号
|
|
||||||
# 简单方法：将字符串值中的中文引号替换为转义的英文引号
|
|
||||||
# 使用状态机方法：遍历字符串，在字符串值内部替换中文引号
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|
||||||
fixed_chars = []
|
|
||||||
in_string = False
|
|
||||||
escape_next = False
|
|
||||||
i = 0
|
|
||||||
while i < len(json_str):
|
|
||||||
char = json_str[i]
|
|
||||||
if escape_next:
|
|
||||||
fixed_chars.append(char)
|
|
||||||
escape_next = False
|
|
||||||
elif char == "\\":
|
|
||||||
fixed_chars.append(char)
|
|
||||||
escape_next = True
|
|
||||||
elif char == '"' and not escape_next:
|
|
||||||
fixed_chars.append(char)
|
|
||||||
in_string = not in_string
|
|
||||||
elif in_string and (char == '"' or char == '"'):
|
|
||||||
# 在字符串值内部，将中文引号替换为转义的英文引号
|
|
||||||
fixed_chars.append('\\"')
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
fixed_chars.append(char)
|
|
||||||
i += 1
|
|
||||||
|
|
||||||
json_str = "".join(fixed_chars)
|
|
||||||
# 再次尝试解析
|
|
||||||
result = json.loads(json_str)
|
|
||||||
|
|
||||||
theme = result.get("theme", "未命名对话")
|
|
||||||
keywords = result.get("keywords", [])
|
|
||||||
summary = result.get("summary", "无概括")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 确保keywords是列表
|
|
||||||
if isinstance(keywords, str):
|
|
||||||
keywords = [keywords]
|
|
||||||
|
|
||||||
return True, theme, keywords, summary
|
|
||||||
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
logger.error(f"{self.log_prefix} LLM压缩聊天内容时出错: {e}")
|
|
||||||
logger.error(f"{self.log_prefix} LLM响应: {response if 'response' in locals() else 'N/A'}")
|
|
||||||
# 返回失败标志和默认值
|
|
||||||
return False, "未命名对话", [], "压缩失败，无法生成概括"
|
|
||||||
|
|
||||||
async def _store_to_database(
|
|
||||||
self,
|
|
||||||
start_time: float,
|
|
||||||
end_time: float,
|
|
||||||
original_text: str,
|
|
||||||
participants: List[str],
|
|
||||||
theme: str,
|
|
||||||
keywords: List[str],
|
|
||||||
summary: str,
|
|
||||||
):
|
|
||||||
"""存储到数据库"""
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
from src.common.database.database_model import ChatHistory
|
|
||||||
from src.plugin_system.apis import database_api
|
|
||||||
|
|
||||||
# 准备数据
|
|
||||||
data = {
|
|
||||||
"chat_id": self.chat_id,
|
|
||||||
"start_time": start_time,
|
|
||||||
"end_time": end_time,
|
|
||||||
"original_text": original_text,
|
|
||||||
"participants": json.dumps(participants, ensure_ascii=False),
|
|
||||||
"theme": theme,
|
|
||||||
"keywords": json.dumps(keywords, ensure_ascii=False),
|
|
||||||
"summary": summary,
|
|
||||||
"count": 0,
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
# 使用db_save存储（使用start_time和chat_id作为唯一标识）
|
|
||||||
# 由于可能有多条记录，我们使用组合键，但peewee不支持，所以使用start_time作为唯一标识
|
|
||||||
# 但为了避免冲突，我们使用组合键：chat_id + start_time
|
|
||||||
# 由于peewee不支持组合键，我们直接创建新记录（不提供key_field和key_value）
|
|
||||||
saved_record = await database_api.db_save(
|
|
||||||
ChatHistory,
|
|
||||||
data=data,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
if saved_record:
|
|
||||||
logger.debug(f"{self.log_prefix} 成功存储聊天历史记录到数据库")
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
logger.warning(f"{self.log_prefix} 存储聊天历史记录到数据库失败")
|
|
||||||
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
logger.error(f"{self.log_prefix} 存储到数据库时出错: {e}")
|
|
||||||
import traceback
|
|
||||||
|
|
||||||
traceback.print_exc()
|
|
||||||
raise
|
|
||||||
|
|
||||||
async def start(self):
|
|
||||||
"""启动后台定期检查循环"""
|
|
||||||
if self._running:
|
|
||||||
logger.warning(f"{self.log_prefix} 后台循环已在运行，无需重复启动")
|
|
||||||
return
|
|
||||||
|
|
||||||
self._running = True
|
|
||||||
self._periodic_task = asyncio.create_task(self._periodic_check_loop())
|
|
||||||
logger.info(f"{self.log_prefix} 已启动后台定期检查循环 | 检查间隔: {self.check_interval}秒")
|
|
||||||
|
|
||||||
async def stop(self):
|
|
||||||
"""停止后台定期检查循环"""
|
|
||||||
self._running = False
|
|
||||||
if self._periodic_task:
|
|
||||||
self._periodic_task.cancel()
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
await self._periodic_task
|
|
||||||
except asyncio.CancelledError:
|
|
||||||
pass
|
|
||||||
self._periodic_task = None
|
|
||||||
logger.info(f"{self.log_prefix} 已停止后台定期检查循环")
|
|
||||||
|
|
||||||
async def _periodic_check_loop(self):
|
|
||||||
"""后台定期检查循环"""
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
while self._running:
|
|
||||||
# 执行一次检查
|
|
||||||
await self.process()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 等待指定间隔后再次检查
|
|
||||||
await asyncio.sleep(self.check_interval)
|
|
||||||
except asyncio.CancelledError:
|
|
||||||
logger.info(f"{self.log_prefix} 后台检查循环被取消")
|
|
||||||
raise
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
logger.error(f"{self.log_prefix} 后台检查循环出错: {e}")
|
|
||||||
import traceback
|
|
||||||
|
|
||||||
traceback.print_exc()
|
|
||||||
self._running = False
|
|
||||||
|
|
@ -372,6 +372,7 @@ class ChatHistory(BaseModel):
|
||||||
theme = TextField() # 主题：这段对话的主要内容，一个简短的标题
|
theme = TextField() # 主题：这段对话的主要内容，一个简短的标题
|
||||||
keywords = TextField() # 关键词：这段对话的关键词，JSON格式存储
|
keywords = TextField() # 关键词：这段对话的关键词，JSON格式存储
|
||||||
summary = TextField() # 概括：对这段话的平文本概括
|
summary = TextField() # 概括：对这段话的平文本概括
|
||||||
|
key_point = TextField(null=True) # 关键信息：话题中的关键信息点，JSON格式存储
|
||||||
count = IntegerField(default=0) # 被检索次数
|
count = IntegerField(default=0) # 被检索次数
|
||||||
forget_times = IntegerField(default=0) # 被遗忘检查的次数
|
forget_times = IntegerField(default=0) # 被遗忘检查的次数
|
||||||
|
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,898 @@
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
聊天内容概括器
|
||||||
|
用于累积、打包和压缩聊天记录
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
import asyncio
|
||||||
|
import json
|
||||||
|
import time
|
||||||
|
import re
|
||||||
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
from typing import Dict, List, Optional, Set
|
||||||
|
from dataclasses import dataclass, field
|
||||||
|
|
||||||
|
from src.common.logger import get_logger
|
||||||
|
from src.common.data_models.database_data_model import DatabaseMessages
|
||||||
|
from src.config.config import global_config, model_config
|
||||||
|
from src.llm_models.utils_model import LLMRequest
|
||||||
|
from src.plugin_system.apis import message_api
|
||||||
|
from src.chat.utils.chat_message_builder import build_readable_messages
|
||||||
|
from src.person_info.person_info import Person
|
||||||
|
from src.chat.message_receive.chat_stream import get_chat_manager
|
||||||
|
from src.chat.utils.prompt_builder import Prompt, global_prompt_manager
|
||||||
|
|
||||||
|
logger = get_logger("chat_history_summarizer")
|
||||||
|
|
||||||
|
HIPPO_CACHE_DIR = Path(__file__).resolve().parents[2] / "data" / "hippo_memorizer"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def init_prompt():
|
||||||
|
"""初始化提示词模板"""
|
||||||
|
|
||||||
|
topic_analysis_prompt = """
|
||||||
|
【历史话题标题列表】（仅标题，不含具体内容）：
|
||||||
|
{history_topics_block}
|
||||||
|
|
||||||
|
【本次聊天记录】（每条消息前有编号，用于后续引用）：
|
||||||
|
{messages_block}
|
||||||
|
|
||||||
|
请完成以下任务：
|
||||||
|
**识别话题**
|
||||||
|
1. 识别【本次聊天记录】中正在进行的一个或多个话题；
|
||||||
|
2. 判断【历史话题标题列表】中的话题是否在【本次聊天记录】中出现，如果出现，则直接使用该历史话题标题字符串；
|
||||||
|
|
||||||
|
**选取消息**
|
||||||
|
1. 对于每个话题（新话题或历史话题），从上述带编号的消息中选出与该话题强相关的消息编号列表；
|
||||||
|
2. 每个话题用一句话清晰地描述正在发生的事件，必须包含时间（大致即可）、人物、主要事件和主题，保证精准且有区分度；
|
||||||
|
|
||||||
|
请先输出一段简短思考，说明有什么话题，哪些是不包含在历史话题中的，哪些是包含在历史话题中的，并说明为什么；
|
||||||
|
然后严格以 JSON 格式输出【本次聊天记录】中涉及的话题，格式如下：
|
||||||
|
[
|
||||||
|
{{
|
||||||
|
"topic": "话题",
|
||||||
|
"message_indices": [1, 2, 5]
|
||||||
|
}},
|
||||||
|
...
|
||||||
|
]
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Prompt(topic_analysis_prompt, "hippo_topic_analysis_prompt")
|
||||||
|
|
||||||
|
topic_summary_prompt = """
|
||||||
|
请基于以下话题，对聊天记录片段进行概括，提取以下信息：
|
||||||
|
|
||||||
|
**话题**：{topic}
|
||||||
|
|
||||||
|
**要求**：
|
||||||
|
1. 关键词：提取与话题相关的关键词，用列表形式返回（3-10个关键词）
|
||||||
|
2. 概括：对这段话的平文本概括（50-200字），要求：
|
||||||
|
- 仔细地转述发生的事件和聊天内容；
|
||||||
|
- 可以适当摘取聊天记录中的原文；
|
||||||
|
- 重点突出事件的发展过程和结果；
|
||||||
|
- 围绕话题这个中心进行概括。
|
||||||
|
3. 关键信息：提取话题中的关键信息点，用列表形式返回（3-8个关键信息点），每个关键信息点应该简洁明了。
|
||||||
|
|
||||||
|
请以JSON格式返回，格式如下：
|
||||||
|
{{
|
||||||
|
"keywords": ["关键词1", "关键词2", ...],
|
||||||
|
"summary": "概括内容",
|
||||||
|
"key_point": ["关键信息1", "关键信息2", ...]
|
||||||
|
}}
|
||||||
|
|
||||||
|
聊天记录：
|
||||||
|
{original_text}
|
||||||
|
|
||||||
|
请直接返回JSON，不要包含其他内容。
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Prompt(topic_summary_prompt, "hippo_topic_summary_prompt")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
@dataclass
|
||||||
|
class MessageBatch:
|
||||||
|
"""消息批次（用于触发话题检查的原始消息累积）"""
|
||||||
|
|
||||||
|
messages: List[DatabaseMessages]
|
||||||
|
start_time: float
|
||||||
|
end_time: float
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
@dataclass
|
||||||
|
class TopicCacheItem:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
话题缓存项
|
||||||
|
|
||||||
|
Attributes:
|
||||||
|
topic: 话题标题（一句话描述时间、人物、事件和主题）
|
||||||
|
messages: 与该话题相关的消息字符串列表（已经通过 build 函数转成可读文本）
|
||||||
|
participants: 涉及到的发言人昵称集合
|
||||||
|
no_update_checks: 连续多少次“检查”没有新增内容
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
topic: str
|
||||||
|
messages: List[str] = field(default_factory=list)
|
||||||
|
participants: Set[str] = field(default_factory=set)
|
||||||
|
no_update_checks: int = 0
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class ChatHistorySummarizer:
|
||||||
|
"""聊天内容概括器"""
|
||||||
|
|
||||||
|
def __init__(self, chat_id: str, check_interval: int = 60):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
初始化聊天内容概括器
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
chat_id: 聊天ID
|
||||||
|
check_interval: 定期检查间隔（秒），默认60秒
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
self.chat_id = chat_id
|
||||||
|
self._chat_display_name = self._get_chat_display_name()
|
||||||
|
self.log_prefix = f"[{self._chat_display_name}]"
|
||||||
|
|
||||||
|
# 记录时间点，用于计算新消息
|
||||||
|
self.last_check_time = time.time()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 记录上一次话题检查的时间，用于判断是否需要触发检查
|
||||||
|
self.last_topic_check_time = time.time()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 当前累积的消息批次
|
||||||
|
self.current_batch: Optional[MessageBatch] = None
|
||||||
|
|
||||||
|
# 话题缓存：topic_str -> TopicCacheItem
|
||||||
|
# 在内存中维护，并通过本地文件实时持久化
|
||||||
|
self.topic_cache: Dict[str, TopicCacheItem] = {}
|
||||||
|
self._safe_chat_id = self._sanitize_chat_id(self.chat_id)
|
||||||
|
self._topic_cache_file = HIPPO_CACHE_DIR / f"{self._safe_chat_id}.json"
|
||||||
|
# 注意：批次加载需要异步查询消息，所以在 start() 中调用
|
||||||
|
|
||||||
|
# LLM请求器，用于压缩聊天内容
|
||||||
|
self.summarizer_llm = LLMRequest(
|
||||||
|
model_set=model_config.model_task_config.utils, request_type="chat_history_summarizer"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 后台循环相关
|
||||||
|
self.check_interval = check_interval # 检查间隔（秒）
|
||||||
|
self._periodic_task: Optional[asyncio.Task] = None
|
||||||
|
self._running = False
|
||||||
|
|
||||||
|
def _get_chat_display_name(self) -> str:
|
||||||
|
"""获取聊天显示名称"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
chat_name = get_chat_manager().get_stream_name(self.chat_id)
|
||||||
|
if chat_name:
|
||||||
|
return chat_name
|
||||||
|
# 如果获取失败，使用简化的chat_id显示
|
||||||
|
if len(self.chat_id) > 20:
|
||||||
|
return f"{self.chat_id[:8]}..."
|
||||||
|
return self.chat_id
|
||||||
|
except Exception:
|
||||||
|
# 如果获取失败，使用简化的chat_id显示
|
||||||
|
if len(self.chat_id) > 20:
|
||||||
|
return f"{self.chat_id[:8]}..."
|
||||||
|
return self.chat_id
|
||||||
|
|
||||||
|
def _sanitize_chat_id(self, chat_id: str) -> str:
|
||||||
|
"""用于生成可作为文件名的 chat_id"""
|
||||||
|
return re.sub(r"[^a-zA-Z0-9_.-]", "_", chat_id)
|
||||||
|
|
||||||
|
def _load_topic_cache_from_disk(self):
|
||||||
|
"""在启动时加载本地话题缓存（同步部分），支持重启后继续"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
if not self._topic_cache_file.exists():
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
with self._topic_cache_file.open("r", encoding="utf-8") as f:
|
||||||
|
data = json.load(f)
|
||||||
|
|
||||||
|
self.last_topic_check_time = data.get("last_topic_check_time", self.last_topic_check_time)
|
||||||
|
topics_data = data.get("topics", {})
|
||||||
|
loaded_count = 0
|
||||||
|
for topic, payload in topics_data.items():
|
||||||
|
self.topic_cache[topic] = TopicCacheItem(
|
||||||
|
topic=topic,
|
||||||
|
messages=payload.get("messages", []),
|
||||||
|
participants=set(payload.get("participants", [])),
|
||||||
|
no_update_checks=payload.get("no_update_checks", 0),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
loaded_count += 1
|
||||||
|
|
||||||
|
if loaded_count:
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 已加载 {loaded_count} 个话题缓存，继续追踪")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.error(f"{self.log_prefix} 加载话题缓存失败: {e}")
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _load_batch_from_disk(self):
|
||||||
|
"""在启动时加载聊天批次，支持重启后继续"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
if not self._topic_cache_file.exists():
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
with self._topic_cache_file.open("r", encoding="utf-8") as f:
|
||||||
|
data = json.load(f)
|
||||||
|
|
||||||
|
batch_data = data.get("current_batch")
|
||||||
|
if not batch_data:
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
start_time = batch_data.get("start_time")
|
||||||
|
end_time = batch_data.get("end_time")
|
||||||
|
if not start_time or not end_time:
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
# 根据时间范围重新查询消息
|
||||||
|
messages = message_api.get_messages_by_time_in_chat(
|
||||||
|
chat_id=self.chat_id,
|
||||||
|
start_time=start_time,
|
||||||
|
end_time=end_time,
|
||||||
|
limit=0,
|
||||||
|
limit_mode="latest",
|
||||||
|
filter_mai=False,
|
||||||
|
filter_command=False,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
if messages:
|
||||||
|
self.current_batch = MessageBatch(
|
||||||
|
messages=messages,
|
||||||
|
start_time=start_time,
|
||||||
|
end_time=end_time,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 已恢复聊天批次，包含 {len(messages)} 条消息")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.error(f"{self.log_prefix} 加载聊天批次失败: {e}")
|
||||||
|
|
||||||
|
def _persist_topic_cache(self):
|
||||||
|
"""实时持久化话题缓存和聊天批次，避免重启后丢失"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
# 如果既没有话题缓存也没有批次，删除缓存文件
|
||||||
|
if not self.topic_cache and not self.current_batch:
|
||||||
|
if self._topic_cache_file.exists():
|
||||||
|
self._topic_cache_file.unlink()
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
HIPPO_CACHE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||||
|
data = {
|
||||||
|
"chat_id": self.chat_id,
|
||||||
|
"last_topic_check_time": self.last_topic_check_time,
|
||||||
|
"topics": {
|
||||||
|
topic: {
|
||||||
|
"messages": item.messages,
|
||||||
|
"participants": list(item.participants),
|
||||||
|
"no_update_checks": item.no_update_checks,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
for topic, item in self.topic_cache.items()
|
||||||
|
},
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
# 保存当前批次的时间范围（如果有）
|
||||||
|
if self.current_batch:
|
||||||
|
data["current_batch"] = {
|
||||||
|
"start_time": self.current_batch.start_time,
|
||||||
|
"end_time": self.current_batch.end_time,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
with self._topic_cache_file.open("w", encoding="utf-8") as f:
|
||||||
|
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.error(f"{self.log_prefix} 持久化话题缓存失败: {e}")
|
||||||
|
|
||||||
|
async def process(self, current_time: Optional[float] = None):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
处理聊天内容概括
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
current_time: 当前时间戳，如果为None则使用time.time()
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
if current_time is None:
|
||||||
|
current_time = time.time()
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
# 获取从上次检查时间到当前时间的新消息
|
||||||
|
new_messages = message_api.get_messages_by_time_in_chat(
|
||||||
|
chat_id=self.chat_id,
|
||||||
|
start_time=self.last_check_time,
|
||||||
|
end_time=current_time,
|
||||||
|
limit=0,
|
||||||
|
limit_mode="latest",
|
||||||
|
filter_mai=False, # 不过滤bot消息，因为需要检查bot是否发言
|
||||||
|
filter_command=False,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
if not new_messages:
|
||||||
|
# 没有新消息，检查是否需要进行“话题检查”
|
||||||
|
if self.current_batch and self.current_batch.messages:
|
||||||
|
await self._check_and_run_topic_check(current_time)
|
||||||
|
self.last_check_time = current_time
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.debug(
|
||||||
|
f"{self.log_prefix} 开始处理聊天概括，时间窗口: {self.last_check_time:.2f} -> {current_time:.2f}"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 有新消息，更新最后检查时间
|
||||||
|
self.last_check_time = current_time
|
||||||
|
|
||||||
|
# 如果有当前批次，添加新消息
|
||||||
|
if self.current_batch:
|
||||||
|
before_count = len(self.current_batch.messages)
|
||||||
|
self.current_batch.messages.extend(new_messages)
|
||||||
|
self.current_batch.end_time = current_time
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 更新聊天检查批次: {before_count} -> {len(self.current_batch.messages)} 条消息")
|
||||||
|
# 更新批次后持久化
|
||||||
|
self._persist_topic_cache()
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
# 创建新批次
|
||||||
|
self.current_batch = MessageBatch(
|
||||||
|
messages=new_messages,
|
||||||
|
start_time=new_messages[0].time if new_messages else current_time,
|
||||||
|
end_time=current_time,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 新建聊天检查批次: {len(new_messages)} 条消息")
|
||||||
|
# 创建批次后持久化
|
||||||
|
self._persist_topic_cache()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 检查是否需要触发“话题检查”
|
||||||
|
await self._check_and_run_topic_check(current_time)
|
||||||
|
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.error(f"{self.log_prefix} 处理聊天内容概括时出错: {e}")
|
||||||
|
import traceback
|
||||||
|
|
||||||
|
traceback.print_exc()
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _check_and_run_topic_check(self, current_time: float):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
检查是否需要进行一次“话题检查”
|
||||||
|
|
||||||
|
触发条件：
|
||||||
|
- 当前批次消息数 >= 100，或者
|
||||||
|
- 距离上一次检查的时间 > 3600 秒（1小时）
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
if not self.current_batch or not self.current_batch.messages:
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
messages = self.current_batch.messages
|
||||||
|
message_count = len(messages)
|
||||||
|
time_since_last_check = current_time - self.last_topic_check_time
|
||||||
|
|
||||||
|
# 格式化时间差显示
|
||||||
|
if time_since_last_check < 60:
|
||||||
|
time_str = f"{time_since_last_check:.1f}秒"
|
||||||
|
elif time_since_last_check < 3600:
|
||||||
|
time_str = f"{time_since_last_check / 60:.1f}分钟"
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
time_str = f"{time_since_last_check / 3600:.1f}小时"
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(
|
||||||
|
f"{self.log_prefix} 批次状态检查 | 消息数: {message_count} | 距上次检查: {time_str}"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 检查“话题检查”触发条件
|
||||||
|
should_check = False
|
||||||
|
|
||||||
|
# 条件1: 消息数量 >= 100，触发一次检查
|
||||||
|
if message_count >= 50:
|
||||||
|
should_check = True
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 触发检查条件: 消息数量达到 {message_count} 条（阈值: 100条）")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 条件2: 距离上一次检查 > 3600 秒（1小时），触发一次检查
|
||||||
|
elif time_since_last_check > 1200:
|
||||||
|
should_check = True
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 触发检查条件: 距上次检查 {time_str}（阈值: 1小时）")
|
||||||
|
|
||||||
|
if should_check:
|
||||||
|
await self._run_topic_check_and_update_cache(messages)
|
||||||
|
# 本批次已经被处理为话题信息，可以清空
|
||||||
|
self.current_batch = None
|
||||||
|
# 更新上一次检查时间，并持久化
|
||||||
|
self.last_topic_check_time = current_time
|
||||||
|
self._persist_topic_cache()
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _run_topic_check_and_update_cache(self, messages: List[DatabaseMessages]):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
执行一次“话题检查”：
|
||||||
|
1. 首先确认这段消息里是否有 Bot 发言，没有则直接丢弃本次批次；
|
||||||
|
2. 将消息编号并转成字符串，构造 LLM Prompt；
|
||||||
|
3. 把历史话题标题列表放入 Prompt，要求 LLM：
|
||||||
|
- 识别当前聊天中的话题（1 个或多个）；
|
||||||
|
- 为每个话题选出相关消息编号；
|
||||||
|
- 若话题属于历史话题，则沿用原话题标题；
|
||||||
|
4. LLM 返回 JSON：多个 {topic, message_indices}；
|
||||||
|
5. 更新本地话题缓存，并根据规则触发“话题打包存储”。
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
if not messages:
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
start_time = messages[0].time
|
||||||
|
end_time = messages[-1].time
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(
|
||||||
|
f"{self.log_prefix} 开始话题检查 | 消息数: {len(messages)} | 时间范围: {start_time:.2f} - {end_time:.2f}"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1. 检查当前批次内是否有 bot 发言（只检查当前批次，不往前推）
|
||||||
|
# 原因：我们要记录的是 bot 参与过的对话片段，如果当前批次内 bot 没有发言，
|
||||||
|
# 说明 bot 没有参与这段对话，不应该记录
|
||||||
|
bot_user_id = str(global_config.bot.qq_account)
|
||||||
|
has_bot_message = False
|
||||||
|
|
||||||
|
for msg in messages:
|
||||||
|
if msg.user_info.user_id == bot_user_id:
|
||||||
|
has_bot_message = True
|
||||||
|
break
|
||||||
|
|
||||||
|
if not has_bot_message:
|
||||||
|
logger.info(
|
||||||
|
f"{self.log_prefix} 当前批次内无 Bot 发言，丢弃本次检查 | 时间范围: {start_time:.2f} - {end_time:.2f}"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
# 2. 构造编号后的消息字符串和参与者信息
|
||||||
|
numbered_lines, index_to_msg_str, index_to_msg_text, index_to_participants = self._build_numbered_messages_for_llm(messages)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. 调用 LLM 识别话题，并得到 topic -> indices
|
||||||
|
existing_topics = list(self.topic_cache.keys())
|
||||||
|
success, topic_to_indices = await self._analyze_topics_with_llm(
|
||||||
|
numbered_lines=numbered_lines,
|
||||||
|
existing_topics=existing_topics,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
if not success or not topic_to_indices:
|
||||||
|
logger.warning(f"{self.log_prefix} 话题识别失败或无有效话题，本次检查忽略")
|
||||||
|
# 即使识别失败，也认为是一次“检查”，但不更新 no_update_checks（保持原状）
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4. 统计哪些话题在本次检查中有新增内容
|
||||||
|
updated_topics: Set[str] = set()
|
||||||
|
|
||||||
|
for topic, indices in topic_to_indices.items():
|
||||||
|
if not indices:
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
item = self.topic_cache.get(topic)
|
||||||
|
if not item:
|
||||||
|
# 新话题
|
||||||
|
item = TopicCacheItem(topic=topic)
|
||||||
|
self.topic_cache[topic] = item
|
||||||
|
|
||||||
|
# 收集属于该话题的消息文本（不带编号）
|
||||||
|
topic_msg_texts: List[str] = []
|
||||||
|
new_participants: Set[str] = set()
|
||||||
|
for idx in indices:
|
||||||
|
msg_text = index_to_msg_text.get(idx)
|
||||||
|
if not msg_text:
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
topic_msg_texts.append(msg_text)
|
||||||
|
new_participants.update(index_to_participants.get(idx, set()))
|
||||||
|
|
||||||
|
if not topic_msg_texts:
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
# 将本次检查中属于该话题的所有消息合并为一个字符串（不带编号）
|
||||||
|
merged_text = "\n".join(topic_msg_texts)
|
||||||
|
item.messages.append(merged_text)
|
||||||
|
item.participants.update(new_participants)
|
||||||
|
# 本次检查中该话题有更新，重置计数
|
||||||
|
item.no_update_checks = 0
|
||||||
|
updated_topics.add(topic)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 5. 对于本次没有更新的历史话题，no_update_checks + 1
|
||||||
|
for topic, item in list(self.topic_cache.items()):
|
||||||
|
if topic not in updated_topics:
|
||||||
|
item.no_update_checks += 1
|
||||||
|
|
||||||
|
# 6. 检查是否有话题需要打包存储
|
||||||
|
topics_to_finalize: List[str] = []
|
||||||
|
for topic, item in self.topic_cache.items():
|
||||||
|
if item.no_update_checks >= 3:
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 话题[{topic}] 连续 5 次检查无新增内容，触发打包存储")
|
||||||
|
topics_to_finalize.append(topic)
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
if len(item.messages) > 8:
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 话题[{topic}] 消息条数超过 30，触发打包存储")
|
||||||
|
topics_to_finalize.append(topic)
|
||||||
|
|
||||||
|
for topic in topics_to_finalize:
|
||||||
|
item = self.topic_cache.get(topic)
|
||||||
|
if not item:
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
await self._finalize_and_store_topic(
|
||||||
|
topic=topic,
|
||||||
|
item=item,
|
||||||
|
# 这里的时间范围尽量覆盖最近一次检查的区间
|
||||||
|
start_time=start_time,
|
||||||
|
end_time=end_time,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
finally:
|
||||||
|
# 无论成功与否，都从缓存中删除，避免重复
|
||||||
|
self.topic_cache.pop(topic, None)
|
||||||
|
|
||||||
|
def _build_numbered_messages_for_llm(
|
||||||
|
self, messages: List[DatabaseMessages]
|
||||||
|
) -> tuple[List[str], Dict[int, str], Dict[int, str], Dict[int, Set[str]]]:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
将消息转为带编号的字符串，供 LLM 选择使用。
|
||||||
|
|
||||||
|
返回:
|
||||||
|
numbered_lines: ["1. xxx", "2. yyy", ...] # 带编号，用于 LLM 选择
|
||||||
|
index_to_msg_str: idx -> "idx. xxx" # 带编号，用于 LLM 选择
|
||||||
|
index_to_msg_text: idx -> "xxx" # 不带编号，用于最终存储
|
||||||
|
index_to_participants: idx -> {nickname1, nickname2, ...}
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
numbered_lines: List[str] = []
|
||||||
|
index_to_msg_str: Dict[int, str] = {}
|
||||||
|
index_to_msg_text: Dict[int, str] = {} # 不带编号的消息文本
|
||||||
|
index_to_participants: Dict[int, Set[str]] = {}
|
||||||
|
|
||||||
|
for idx, msg in enumerate(messages, start=1):
|
||||||
|
# 使用 build_readable_messages 生成可读文本
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
text = build_readable_messages(
|
||||||
|
messages=[msg],
|
||||||
|
replace_bot_name=True,
|
||||||
|
timestamp_mode="normal_no_YMD",
|
||||||
|
read_mark=0.0,
|
||||||
|
truncate=False,
|
||||||
|
show_actions=False,
|
||||||
|
).strip()
|
||||||
|
except Exception:
|
||||||
|
# 回退到简单文本
|
||||||
|
text = getattr(msg, "processed_plain_text", "") or ""
|
||||||
|
|
||||||
|
# 获取发言人昵称
|
||||||
|
participants: Set[str] = set()
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
platform = (
|
||||||
|
getattr(msg, "user_platform", None)
|
||||||
|
or (msg.user_info.platform if msg.user_info else None)
|
||||||
|
or msg.chat_info.platform
|
||||||
|
)
|
||||||
|
user_id = msg.user_info.user_id if msg.user_info else None
|
||||||
|
if platform and user_id:
|
||||||
|
person = Person(platform=platform, user_id=user_id)
|
||||||
|
if person.person_name:
|
||||||
|
participants.add(person.person_name)
|
||||||
|
except Exception:
|
||||||
|
pass
|
||||||
|
|
||||||
|
# 带编号的字符串（用于 LLM 选择）
|
||||||
|
line = f"{idx}. {text}"
|
||||||
|
numbered_lines.append(line)
|
||||||
|
index_to_msg_str[idx] = line
|
||||||
|
# 不带编号的文本（用于最终存储）
|
||||||
|
index_to_msg_text[idx] = text
|
||||||
|
index_to_participants[idx] = participants
|
||||||
|
|
||||||
|
return numbered_lines, index_to_msg_str, index_to_msg_text, index_to_participants
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _analyze_topics_with_llm(
|
||||||
|
self,
|
||||||
|
numbered_lines: List[str],
|
||||||
|
existing_topics: List[str],
|
||||||
|
) -> tuple[bool, Dict[str, List[int]]]:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
使用 LLM 识别本次检查中的话题，并为每个话题选择相关消息编号。
|
||||||
|
|
||||||
|
要求：
|
||||||
|
- 话题用一句话清晰描述正在发生的事件，包括时间、人物、主要事件和主题；
|
||||||
|
- 可以有 1 个或多个话题；
|
||||||
|
- 若某个话题与历史话题列表中的某个话题是同一件事，请直接使用历史话题的字符串；
|
||||||
|
- 输出 JSON，格式：
|
||||||
|
[
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"topic": "话题标题字符串",
|
||||||
|
"message_indices": [1, 2, 5]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
...
|
||||||
|
]
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
if not numbered_lines:
|
||||||
|
return False, {}
|
||||||
|
|
||||||
|
history_topics_block = (
|
||||||
|
"\n".join(f"- {t}" for t in existing_topics) if existing_topics else "（当前无历史话题）"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
messages_block = "\n".join(numbered_lines)
|
||||||
|
|
||||||
|
prompt = await global_prompt_manager.format_prompt(
|
||||||
|
"hippo_topic_analysis_prompt",
|
||||||
|
history_topics_block=history_topics_block,
|
||||||
|
messages_block=messages_block,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
response, _ = await self.summarizer_llm.generate_response_async(
|
||||||
|
prompt=prompt,
|
||||||
|
temperature=0.2,
|
||||||
|
max_tokens=800,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
import re
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 话题识别LLM Prompt: {prompt}")
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 话题识别LLM Response: {response}")
|
||||||
|
|
||||||
|
json_str = response.strip()
|
||||||
|
# 移除可能的 markdown 代码块标记
|
||||||
|
json_str = re.sub(r"^```json\s*", "", json_str, flags=re.MULTILINE)
|
||||||
|
json_str = re.sub(r"^```\s*", "", json_str, flags=re.MULTILINE)
|
||||||
|
json_str = json_str.strip()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 尝试直接解析为 JSON 数组
|
||||||
|
result = json.loads(json_str)
|
||||||
|
|
||||||
|
if not isinstance(result, list):
|
||||||
|
logger.error(f"{self.log_prefix} 话题识别返回的 JSON 不是列表: {result}")
|
||||||
|
return False, {}
|
||||||
|
|
||||||
|
topic_to_indices: Dict[str, List[int]] = {}
|
||||||
|
for item in result:
|
||||||
|
if not isinstance(item, dict):
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
topic = item.get("topic")
|
||||||
|
indices = item.get("message_indices") or item.get("messages") or []
|
||||||
|
if not topic or not isinstance(topic, str):
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
if isinstance(indices, list):
|
||||||
|
valid_indices: List[int] = []
|
||||||
|
for v in indices:
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
iv = int(v)
|
||||||
|
if iv > 0:
|
||||||
|
valid_indices.append(iv)
|
||||||
|
except (TypeError, ValueError):
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
if valid_indices:
|
||||||
|
topic_to_indices[topic] = valid_indices
|
||||||
|
|
||||||
|
return True, topic_to_indices
|
||||||
|
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.error(f"{self.log_prefix} 话题识别 LLM 调用或解析失败: {e}")
|
||||||
|
logger.error(f"{self.log_prefix} LLM响应: {response if 'response' in locals() else 'N/A'}")
|
||||||
|
return False, {}
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _finalize_and_store_topic(
|
||||||
|
self,
|
||||||
|
topic: str,
|
||||||
|
item: TopicCacheItem,
|
||||||
|
start_time: float,
|
||||||
|
end_time: float,
|
||||||
|
):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
对某个话题进行最终打包存储：
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||||||
|
1. 将 messages(list[str]) 拼接为 original_text；
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|
2. 使用 LLM 对 original_text 进行总结，得到 summary 和 keywords，theme 直接使用话题字符串；
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||||||
|
3. 写入数据库 ChatHistory；
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||||||
|
4. 完成后，调用方会从缓存中删除该话题。
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||||||
|
"""
|
||||||
|
if not item.messages:
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 话题[{topic}] 无消息内容，跳过打包")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
original_text = "\n".join(item.messages)
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(
|
||||||
|
f"{self.log_prefix} 开始打包话题[{topic}] | 消息数: {len(item.messages)} | 时间范围: {start_time:.2f} - {end_time:.2f}"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 使用 LLM 进行总结（基于话题名）
|
||||||
|
success, keywords, summary, key_point = await self._compress_with_llm(original_text, topic)
|
||||||
|
if not success:
|
||||||
|
logger.warning(f"{self.log_prefix} 话题[{topic}] LLM 概括失败，不写入数据库")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
participants = list(item.participants)
|
||||||
|
|
||||||
|
await self._store_to_database(
|
||||||
|
start_time=start_time,
|
||||||
|
end_time=end_time,
|
||||||
|
original_text=original_text,
|
||||||
|
participants=participants,
|
||||||
|
theme=topic, # 主题直接使用话题名
|
||||||
|
keywords=keywords,
|
||||||
|
summary=summary,
|
||||||
|
key_point=key_point,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(
|
||||||
|
f"{self.log_prefix} 话题[{topic}] 成功打包并存储 | 消息数: {len(item.messages)} | 参与者数: {len(participants)}"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _compress_with_llm(self, original_text: str, topic: str) -> tuple[bool, List[str], str, List[str]]:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
使用LLM压缩聊天内容（用于单个话题的最终总结）
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
original_text: 聊天记录原文
|
||||||
|
topic: 话题名称
|
||||||
|
|
||||||
|
Returns:
|
||||||
|
tuple[bool, List[str], str, List[str]]: (是否成功, 关键词列表, 概括, 关键信息列表)
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
prompt = await global_prompt_manager.format_prompt(
|
||||||
|
"hippo_topic_summary_prompt",
|
||||||
|
topic=topic,
|
||||||
|
original_text=original_text,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
response, _ = await self.summarizer_llm.generate_response_async(
|
||||||
|
prompt=prompt,
|
||||||
|
temperature=0.3,
|
||||||
|
max_tokens=500,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 解析JSON响应
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||||||
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import re
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|
|
||||||
|
# 移除可能的markdown代码块标记
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||||||
|
json_str = response.strip()
|
||||||
|
json_str = re.sub(r"^```json\s*", "", json_str, flags=re.MULTILINE)
|
||||||
|
json_str = re.sub(r"^```\s*", "", json_str, flags=re.MULTILINE)
|
||||||
|
json_str = json_str.strip()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 尝试找到JSON对象的开始和结束位置
|
||||||
|
# 查找第一个 { 和最后一个匹配的 }
|
||||||
|
start_idx = json_str.find("{")
|
||||||
|
if start_idx == -1:
|
||||||
|
raise ValueError("未找到JSON对象开始标记")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 从后往前查找最后一个 }
|
||||||
|
end_idx = json_str.rfind("}")
|
||||||
|
if end_idx == -1 or end_idx <= start_idx:
|
||||||
|
raise ValueError("未找到JSON对象结束标记")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 提取JSON字符串
|
||||||
|
json_str = json_str[start_idx : end_idx + 1]
|
||||||
|
|
||||||
|
# 尝试解析JSON
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
result = json.loads(json_str)
|
||||||
|
except json.JSONDecodeError:
|
||||||
|
# 如果解析失败，尝试修复字符串值中的中文引号
|
||||||
|
# 简单方法：将字符串值中的中文引号替换为转义的英文引号
|
||||||
|
# 使用状态机方法：遍历字符串，在字符串值内部替换中文引号
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||||||
|
fixed_chars = []
|
||||||
|
in_string = False
|
||||||
|
escape_next = False
|
||||||
|
i = 0
|
||||||
|
while i < len(json_str):
|
||||||
|
char = json_str[i]
|
||||||
|
if escape_next:
|
||||||
|
fixed_chars.append(char)
|
||||||
|
escape_next = False
|
||||||
|
elif char == "\\":
|
||||||
|
fixed_chars.append(char)
|
||||||
|
escape_next = True
|
||||||
|
elif char == '"' and not escape_next:
|
||||||
|
fixed_chars.append(char)
|
||||||
|
in_string = not in_string
|
||||||
|
elif in_string and (char == '"' or char == '"'):
|
||||||
|
# 在字符串值内部，将中文引号替换为转义的英文引号
|
||||||
|
fixed_chars.append('\\"')
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
fixed_chars.append(char)
|
||||||
|
i += 1
|
||||||
|
|
||||||
|
json_str = "".join(fixed_chars)
|
||||||
|
# 再次尝试解析
|
||||||
|
result = json.loads(json_str)
|
||||||
|
|
||||||
|
keywords = result.get("keywords", [])
|
||||||
|
summary = result.get("summary", "无概括")
|
||||||
|
key_point = result.get("key_point", [])
|
||||||
|
|
||||||
|
# 确保keywords和key_point是列表
|
||||||
|
if isinstance(keywords, str):
|
||||||
|
keywords = [keywords]
|
||||||
|
if isinstance(key_point, str):
|
||||||
|
key_point = [key_point]
|
||||||
|
|
||||||
|
return True, keywords, summary, key_point
|
||||||
|
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.error(f"{self.log_prefix} LLM压缩聊天内容时出错: {e}")
|
||||||
|
logger.error(f"{self.log_prefix} LLM响应: {response if 'response' in locals() else 'N/A'}")
|
||||||
|
# 返回失败标志和默认值
|
||||||
|
return False, [], "压缩失败，无法生成概括", []
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _store_to_database(
|
||||||
|
self,
|
||||||
|
start_time: float,
|
||||||
|
end_time: float,
|
||||||
|
original_text: str,
|
||||||
|
participants: List[str],
|
||||||
|
theme: str,
|
||||||
|
keywords: List[str],
|
||||||
|
summary: str,
|
||||||
|
key_point: Optional[List[str]] = None,
|
||||||
|
):
|
||||||
|
"""存储到数据库"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
from src.common.database.database_model import ChatHistory
|
||||||
|
from src.plugin_system.apis import database_api
|
||||||
|
|
||||||
|
# 准备数据
|
||||||
|
data = {
|
||||||
|
"chat_id": self.chat_id,
|
||||||
|
"start_time": start_time,
|
||||||
|
"end_time": end_time,
|
||||||
|
"original_text": original_text,
|
||||||
|
"participants": json.dumps(participants, ensure_ascii=False),
|
||||||
|
"theme": theme,
|
||||||
|
"keywords": json.dumps(keywords, ensure_ascii=False),
|
||||||
|
"summary": summary,
|
||||||
|
"count": 0,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
# 存储 key_point（如果存在）
|
||||||
|
if key_point is not None:
|
||||||
|
data["key_point"] = json.dumps(key_point, ensure_ascii=False)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 使用db_save存储（使用start_time和chat_id作为唯一标识）
|
||||||
|
# 由于可能有多条记录，我们使用组合键，但peewee不支持，所以使用start_time作为唯一标识
|
||||||
|
# 但为了避免冲突，我们使用组合键：chat_id + start_time
|
||||||
|
# 由于peewee不支持组合键，我们直接创建新记录（不提供key_field和key_value）
|
||||||
|
saved_record = await database_api.db_save(
|
||||||
|
ChatHistory,
|
||||||
|
data=data,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
if saved_record:
|
||||||
|
logger.debug(f"{self.log_prefix} 成功存储聊天历史记录到数据库")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
logger.warning(f"{self.log_prefix} 存储聊天历史记录到数据库失败")
|
||||||
|
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.error(f"{self.log_prefix} 存储到数据库时出错: {e}")
|
||||||
|
import traceback
|
||||||
|
|
||||||
|
traceback.print_exc()
|
||||||
|
raise
|
||||||
|
|
||||||
|
async def start(self):
|
||||||
|
"""启动后台定期检查循环"""
|
||||||
|
if self._running:
|
||||||
|
logger.warning(f"{self.log_prefix} 后台循环已在运行，无需重复启动")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
# 加载聊天批次（如果有）
|
||||||
|
await self._load_batch_from_disk()
|
||||||
|
|
||||||
|
self._running = True
|
||||||
|
self._periodic_task = asyncio.create_task(self._periodic_check_loop())
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 已启动后台定期检查循环 | 检查间隔: {self.check_interval}秒")
|
||||||
|
|
||||||
|
async def stop(self):
|
||||||
|
"""停止后台定期检查循环"""
|
||||||
|
self._running = False
|
||||||
|
if self._periodic_task:
|
||||||
|
self._periodic_task.cancel()
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
await self._periodic_task
|
||||||
|
except asyncio.CancelledError:
|
||||||
|
pass
|
||||||
|
self._periodic_task = None
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 已停止后台定期检查循环")
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _periodic_check_loop(self):
|
||||||
|
"""后台定期检查循环"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
while self._running:
|
||||||
|
# 执行一次检查
|
||||||
|
await self.process()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 等待指定间隔后再次检查
|
||||||
|
await asyncio.sleep(self.check_interval)
|
||||||
|
except asyncio.CancelledError:
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix} 后台检查循环被取消")
|
||||||
|
raise
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.error(f"{self.log_prefix} 后台检查循环出错: {e}")
|
||||||
|
import traceback
|
||||||
|
|
||||||
|
traceback.print_exc()
|
||||||
|
self._running = False
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
init_prompt()
|
||||||
|
|
||||||
Loading…
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