From c0cb28e10d6e303f42f5e6afa7a0c8fae303a908 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: tcmofashi Date: Sun, 2 Mar 2025 16:06:11 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E9=92=88=E5=AF=B9memory=E4=BF=AE=E6=94=B9?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- src/plugins/chat/__init__.py | 2 +- src/plugins/chat/config.py | 2 +- src/plugins/chat/llm_generator.py | 14 +++++++------- src/plugins/chat/prompt_builder.py | 6 +++--- src/plugins/chat/topic_identifier.py | 4 ++-- src/plugins/chat/willing_manager.py | 4 ++-- src/plugins/memory_system/memory.py | 8 ++++++-- src/plugins/memory_system/memory_make.py | 1 + 8 files changed, 23 insertions(+), 18 deletions(-) diff --git a/src/plugins/chat/__init__.py b/src/plugins/chat/__init__.py index 1c25a24f..6287f8cb 100644 --- a/src/plugins/chat/__init__.py +++ b/src/plugins/chat/__init__.py @@ -85,7 +85,7 @@ async def monitor_relationships(): async def build_memory_task(): """每30秒执行一次记忆构建""" print("\033[1;32m[记忆构建]\033[0m 开始构建记忆...") - hippocampus.build_memory(chat_size=12) + await hippocampus.build_memory(chat_size=12) print("\033[1;32m[记忆构建]\033[0m 记忆构建完成") diff --git a/src/plugins/chat/config.py b/src/plugins/chat/config.py index b331f85b..a44a2c58 100644 --- a/src/plugins/chat/config.py +++ b/src/plugins/chat/config.py @@ -37,7 +37,7 @@ class BotConfig: talk_frequency_down_groups = set() ban_user_id = set() - build_memory_interval: int = 60 # 记忆构建间隔（秒） + build_memory_interval: int = 600 # 记忆构建间隔（秒） EMOJI_CHECK_INTERVAL: int = 120 # 表情包检查间隔（分钟） EMOJI_REGISTER_INTERVAL: int = 10 # 表情包注册间隔（分钟） diff --git a/src/plugins/chat/llm_generator.py b/src/plugins/chat/llm_generator.py index 47e3930b..98cab286 100644 --- a/src/plugins/chat/llm_generator.py +++ b/src/plugins/chat/llm_generator.py @@ -110,7 +110,7 @@ class LLMResponseGenerator: "model": model_name, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "stream": False, - "max_tokens": 1024, + "max_tokens": 2048, "temperature": 0.7 } @@ -118,7 +118,7 @@ class LLMResponseGenerator: "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B", "messages": [{"role": "user", "content": prompt_check}], "stream": False, - "max_tokens": 1024, + "max_tokens": 2048, "temperature": 0.7 } @@ -210,13 +210,13 @@ class LLMResponseGenerator: return await self._generate_base_response( message, "deepseek-reasoner", - {"temperature": 0.7, "max_tokens": 1024} + {"temperature": 0.7, "max_tokens": 2048} ) else: return await self._generate_base_response( message, "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1", - {"temperature": 0.7, "max_tokens": 1024} + {"temperature": 0.7, "max_tokens": 2048} ) async def _generate_v3_response(self, message: Message) -> Optional[str]: @@ -225,13 +225,13 @@ class LLMResponseGenerator: return await self._generate_base_response( message, "deepseek-chat", - {"temperature": 0.8, "max_tokens": 1024} + {"temperature": 0.8, "max_tokens": 2048} ) else: return await self._generate_base_response( message, "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3", - {"temperature": 0.8, "max_tokens": 1024} + {"temperature": 0.8, "max_tokens": 2048} ) async def _generate_r1_distill_response(self, message: Message) -> Optional[str]: @@ -239,7 +239,7 @@ class LLMResponseGenerator: return await self._generate_base_response( message, "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B", - {"temperature": 0.7, "max_tokens": 1024} + {"temperature": 0.7, "max_tokens": 2048} ) async def _get_group_chat_context(self, message: Message) -> str: diff --git a/src/plugins/chat/prompt_builder.py b/src/plugins/chat/prompt_builder.py index 8b1298a3..3b6c5f79 100644 --- a/src/plugins/chat/prompt_builder.py +++ b/src/plugins/chat/prompt_builder.py @@ -171,7 +171,7 @@ class PromptBuilder: #额外信息要求 - extra_info = '''但是记得回复平淡一些，简短一些,记住不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情等),只需要输出回复内容就好，不要输出其他任何内容''' + extra_info = '''但是记得回复平淡一些，简短一些，尤其注意在没明确提到时不要过多提及自身的背景, 记住不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情等)，只需要输出回复内容就好，不要输出其他任何内容''' @@ -188,9 +188,9 @@ class PromptBuilder: prompt += f"{prompt_ger}\n" prompt += f"{extra_info}\n" - activate_prompt_check=f"以上是群里正在进行的聊天，昵称为 '{sender_name}' 的用户说的:{message_txt}。引起了你的注意,你和他{relation_prompt}，你想要{relation_prompt_2}，但是这不一定是合适的时机，请你决定是否要回应这条消息。" + activate_prompt_check=f"以上是群里正在进行的聊天，昵称为 '{sender_name}' 的用户说的:{message_txt}。引起了你的注意,你和他{relation_prompt}，你想要{relation_prompt_2}，但是这不一定是合适的时机，请你决定是否要回应这条消息。不要太受现在做的事情影响，因为摸鱼是很正常的。" prompt_personality_check = '' - extra_check_info=f"请注意把握群里的聊天内容的基础上，综合群内的氛围，例如，和{global_config.BOT_NICKNAME}相关的话题要积极回复,如果是at自己的消息一定要回复，如果是刚刚理会过的人发送消息，且还在与那个人对话中的话一定要回复，其他话题如果合适搭话也可以回复，如果认为应该回复请输出yes，否则输出no，请注意是决定是否需要回复，而不是编写回复内容，除了yes和no不要输出任何回复内容。" + extra_check_info=f"请注意把握群里的聊天内容的基础上，综合群内的氛围，例如，和{global_config.BOT_NICKNAME}相关的话题要积极回复,如果是at自己的消息,无论如何一定要回复，如果是刚刚理会过的人发送消息，且还在与那个人对话中的话一定要回复，其他话题如果合适搭话也可以回复，如果认为应该回复请输出yes，否则输出no，请注意是决定是否需要回复，而不是编写回复内容，除了yes和no不要输出任何回复内容。" if personality_choice < 4/6: # 第一种人格 prompt_personality_check = f'''你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[0]},{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}''' elif personality_choice < 1: # 第二种人格 diff --git a/src/plugins/chat/topic_identifier.py b/src/plugins/chat/topic_identifier.py index 75593667..fc8a915c 100644 --- a/src/plugins/chat/topic_identifier.py +++ b/src/plugins/chat/topic_identifier.py @@ -69,7 +69,7 @@ class TopicIdentifier: '按', '按照', '把', '被', '比', '比如', '除', '除了', '当', '对', '对于', '根据', '关于', '跟', '和', '将', '经', '经过', '靠', '连', '论', '通过', '同', '往', '为', '为了', '围绕', '于', '由', '由于', '与', '在', '沿', '沿着', - '依', '依照', '以', '因', '因为', '用', '由', '与', '自', '自从' + '依', '依照', '以', '因', '因为', '用', '由', '与', '自', '自从','[]' } # 过滤掉停用词和标点符号,只保留名词和动词 @@ -78,7 +78,7 @@ class TopicIdentifier: if word not in stop_words and not word.strip() in { '。', '，', '、', '：', '；', '！', '？', '"', '"', ''', ''', '（', '）', '【', '】', '《', '》', '…', '—', '·', '、', '~', - '～', '+', '=', '-' + '～', '+', '=', '-','[',']' }: filtered_words.append(word) diff --git a/src/plugins/chat/willing_manager.py b/src/plugins/chat/willing_manager.py index 8f3734a4..d9742d82 100644 --- a/src/plugins/chat/willing_manager.py +++ b/src/plugins/chat/willing_manager.py @@ -61,7 +61,7 @@ class WillingManager: if is_mentioned_bot and user_id == int(964959351): reply_probability = 1 - return reply_probability + return reply_probability+0.5 def change_reply_willing_sent(self, group_id: int): """开始思考后降低群组的回复意愿""" @@ -72,7 +72,7 @@ class WillingManager: """发送消息后提高群组的回复意愿""" current_willing = self.group_reply_willing.get(group_id, 0) if current_willing < 1: - self.group_reply_willing[group_id] = min(1, current_willing + 0.3) + self.group_reply_willing[group_id] = min(2, current_willing + 0.8) async def ensure_started(self): """确保衰减任务已启动""" diff --git a/src/plugins/memory_system/memory.py b/src/plugins/memory_system/memory.py index af6aab39..d95712d7 100644 --- a/src/plugins/memory_system/memory.py +++ b/src/plugins/memory_system/memory.py @@ -192,7 +192,7 @@ class Hippocampus: chat_text.append(chat_) return chat_text - def build_memory(self,chat_size=12): + async def build_memory(self,chat_size=12): #最近消息获取频率 time_frequency = {'near':1,'mid':2,'far':2} memory_sample = self.get_memory_sample(chat_size,time_frequency) @@ -211,10 +211,12 @@ class Hippocampus: first_memory = set() first_memory = self.memory_compress(input_text, 2.5) # 延时防止访问超频 - # time.sleep(5) + # time.sleep(60) #将记忆加入到图谱中 for topic, memory in first_memory: topics = segment_text(topic) + if '[' in topic or topic=='': + continue print(f"\033[1;34m话题\033[0m: {topic},节点: {topics}, 记忆: {memory}") for split_topic in topics: self.memory_graph.add_dot(split_topic,memory) @@ -240,6 +242,8 @@ class Hippocampus: # print(topics) compressed_memory = set() for topic in topics: + if topic=='' or '[' in topic: + continue topic_what_prompt = topic_what(input_text,topic) topic_what_response = self.llm_model_small.generate_response(topic_what_prompt) compressed_memory.add((topic.strip(), topic_what_response[0])) # 将话题和记忆作为元组存储 diff --git a/src/plugins/memory_system/memory_make.py b/src/plugins/memory_system/memory_make.py index ae65283a..74de9070 100644 --- a/src/plugins/memory_system/memory_make.py +++ b/src/plugins/memory_system/memory_make.py @@ -278,6 +278,7 @@ def main(): #将记忆加入到图谱中 for topic, memory in first_memory: + # continue topics = segment_text(topic) print(f"\033[1;34m话题\033[0m: {topic},节点: {topics}, 记忆: {memory}") for split_topic in topics: