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MaiBot
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370
src/plugins/chat/prompt_builder.py
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@ -12,109 +12,110 @@ from .utils import get_embedding, get_recent_group_detailed_plain_text
class PromptBuilder: class PromptBuilder:
def __init__(self): def __init__(self):
self.prompt_built = '' self.prompt_built = ""
self.activate_messages = '' self.activate_messages = ""
self.db = Database.get_instance() self.db = Database.get_instance()
async def _build_prompt(
self,
async def _build_prompt(self, message_txt: str,
message_txt: str, sender_name: str = "某人",
sender_name: str = "某人", relationship_value: float = 0.0,
relationship_value: float = 0.0, group_id: Optional[int] = None,
group_id: Optional[int] = None) -> tuple[str, str]: ) -> tuple[str, str]:
"""构建prompt """构建prompt
Args: Args:
message_txt: 消息文本 message_txt: 消息文本
sender_name: 发送者昵称 sender_name: 发送者昵称
relationship_value: 关系值 relationship_value: 关系值
group_id: 群组ID group_id: 群组ID
Returns: Returns:
str: 构建好的prompt str: 构建好的prompt
""" """
#先禁用关系 # 先禁用关系
if 0 > 30: if 0 > 30:
relation_prompt = "关系特别特别好，你很喜欢喜欢他" relation_prompt = "关系特别特别好，你很喜欢喜欢他"
relation_prompt_2 = "热情发言或者回复" relation_prompt_2 = "热情发言或者回复"
elif 0 <-20: elif 0 < -20:
relation_prompt = "关系很差，你很讨厌他" relation_prompt = "关系很差，你很讨厌他"
relation_prompt_2 = "骂他" relation_prompt_2 = "骂他"
else: else:
relation_prompt = "关系一般" relation_prompt = "关系一般"
relation_prompt_2 = "发言或者回复" relation_prompt_2 = "发言或者回复"
#开始构建prompt # 开始构建prompt
# 心情
#心情
mood_manager = MoodManager.get_instance() mood_manager = MoodManager.get_instance()
mood_prompt = mood_manager.get_prompt() mood_prompt = mood_manager.get_prompt()
# 日程构建
#日程构建
current_date = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime()) current_date = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime())
current_time = time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime()) current_time = time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime())
bot_schedule_now_time,bot_schedule_now_activity = bot_schedule.get_current_task() bot_schedule_now_time, bot_schedule_now_activity = (
prompt_date = f'''今天是{current_date}，现在是{current_time}，你今天的日程是：\n{bot_schedule.today_schedule}\n你现在正在{bot_schedule_now_activity}\n''' bot_schedule.get_current_task()
)
prompt_date = f"""今天是{current_date}，现在是{current_time}，你今天的日程是：\n{bot_schedule.today_schedule}\n你现在正在{bot_schedule_now_activity}\n"""
#知识构建 # 知识构建
start_time = time.time() start_time = time.time()
prompt_info = '' prompt_info = ""
promt_info_prompt = '' promt_info_prompt = ""
prompt_info = await self.get_prompt_info(message_txt,threshold=0.5) prompt_info = await self.get_prompt_info(message_txt, threshold=0.5)
if prompt_info: if prompt_info:
prompt_info = f'''\n----------------------------------------------------\n你有以下这些[知识]：\n{prompt_info}\n请你记住上面的[知识]，之后可能会用到\n----------------------------------------------------\n''' prompt_info = f"""\n----------------------------------------------------\n你有以下这些[知识]：\n{prompt_info}\n请你记住上面的[知识]，之后可能会用到\n----------------------------------------------------\n"""
end_time = time.time() end_time = time.time()
print(f"\033[1;32m[知识检索]\033[0m 耗时: {(end_time - start_time):.3f}秒") print(f"\033[1;32m[知识检索]\033[0m 耗时: {(end_time - start_time):.3f}秒")
# 获取聊天上下文 # 获取聊天上下文
chat_talking_prompt = '' chat_talking_prompt = ""
if group_id: if group_id:
chat_talking_prompt = get_recent_group_detailed_plain_text(self.db, group_id, limit=global_config.MAX_CONTEXT_SIZE,combine = True) chat_talking_prompt = get_recent_group_detailed_plain_text(
self.db, group_id, limit=global_config.MAX_CONTEXT_SIZE, combine=True
)
chat_talking_prompt = f"以下是群里正在聊天的内容：\n{chat_talking_prompt}" chat_talking_prompt = f"以下是群里正在聊天的内容：\n{chat_talking_prompt}"
# 使用新的记忆获取方法 # 使用新的记忆获取方法
memory_prompt = '' memory_prompt = ""
start_time = time.time() start_time = time.time()
# 调用 hippocampus 的 get_relevant_memories 方法 # 调用 hippocampus 的 get_relevant_memories 方法
relevant_memories = await hippocampus.get_relevant_memories( relevant_memories = await hippocampus.get_relevant_memories(
text=message_txt, text=message_txt, max_topics=5, similarity_threshold=0.4, max_memory_num=5
max_topics=5,
similarity_threshold=0.4,
max_memory_num=5
) )
if relevant_memories: if relevant_memories:
# 格式化记忆内容 # 格式化记忆内容
memory_items = [] memory_items = []
for memory in relevant_memories: for memory in relevant_memories:
memory_items.append(f"关于「{memory['topic']}」的记忆：{memory['content']}") memory_items.append(
f"关于「{memory['topic']}」的记忆：{memory['content']}"
memory_prompt = "看到这些聊天，你想起来：\n" + "\n".join(memory_items) + "\n" )
memory_prompt = (
"看到这些聊天，你想起来：\n" + "\n".join(memory_items) + "\n"
)
# 打印调试信息 # 打印调试信息
print("\n\033[1;32m[记忆检索]\033[0m 找到以下相关记忆：") print("\n\033[1;32m[记忆检索]\033[0m 找到以下相关记忆：")
for memory in relevant_memories: for memory in relevant_memories:
print(f"- 主题「{memory['topic']}」[相似度: {memory['similarity']:.2f}]: {memory['content']}") print(
f"- 主题「{memory['topic']}」[相似度: {memory['similarity']:.2f}]: {memory['content']}"
)
end_time = time.time() end_time = time.time()
print(f"\033[1;32m[回忆耗时]\033[0m 耗时: {(end_time - start_time):.3f}秒") print(f"\033[1;32m[回忆耗时]\033[0m 耗时: {(end_time - start_time):.3f}秒")
# 激活prompt构建
activate_prompt = ""
#激活prompt构建 activate_prompt = f"以上是群里正在进行的聊天，{memory_prompt} 现在昵称为 '{sender_name}' 的用户说的:{message_txt}。引起了你的注意,你和他{relation_prompt},{mood_prompt},你想要{relation_prompt_2}。"
activate_prompt = ''
activate_prompt = f"以上是群里正在进行的聊天，{memory_prompt} 现在昵称为 '{sender_name}' 的用户说的:{message_txt}。引起了你的注意,你和他{relation_prompt},{mood_prompt},你想要{relation_prompt_2}。" # 检测机器人相关词汇，改为关键词检测与反应功能了，提取到全局配置中
#检测机器人相关词汇，改为关键词检测与反应功能了，提取到全局配置中
# bot_keywords = ['人机', 'bot', '机器', '入机', 'robot', '机器人'] # bot_keywords = ['人机', 'bot', '机器', '入机', 'robot', '机器人']
# is_bot = any(keyword in message_txt.lower() for keyword in bot_keywords) # is_bot = any(keyword in message_txt.lower() for keyword in bot_keywords)
# if is_bot: # if is_bot:
@ -123,133 +124,149 @@ class PromptBuilder:
# is_bot_prompt = '' # is_bot_prompt = ''
# 关键词检测与反应 # 关键词检测与反应
keywords_reaction_prompt = '' keywords_reaction_prompt = ""
for rule in global_config.keywords_reaction_rules: for rule in global_config.keywords_reaction_rules:
if rule.get("enable", False): if rule.get("enable", False):
if any(keyword in message_txt.lower() for keyword in rule.get("keywords", [])): if any(
print(f"检测到以下关键词之一：{rule.get('keywords', [])}，触发反应：{rule.get('reaction', '')}") keyword in message_txt.lower()
keywords_reaction_prompt += rule.get("reaction", "") + '，' for keyword in rule.get("keywords", [])
):
print(
f"检测到以下关键词之一：{rule.get('keywords', [])}，触发反应：{rule.get('reaction', '')}"
)
keywords_reaction_prompt += rule.get("reaction", "") + "，"
# 人格选择
#人格选择 personality = global_config.PROMPT_PERSONALITY
personality=global_config.PROMPT_PERSONALITY
probability_1 = global_config.PERSONALITY_1 probability_1 = global_config.PERSONALITY_1
probability_2 = global_config.PERSONALITY_2 probability_2 = global_config.PERSONALITY_2
probability_3 = global_config.PERSONALITY_3 probability_3 = global_config.PERSONALITY_3
prompt_personality = '' prompt_personality = ""
personality_choice = random.random() personality_choice = random.random()
if personality_choice < probability_1: # 第一种人格 personality_choice_index = -1
prompt_personality = f'''{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[0]}, 你正在浏览qq群,{promt_info_prompt}, personality_count = len(personality)
现在请你给出日常且口语化的回复，平淡一些，尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt} if personality_count == 1 or personality_choice < probability_1: # 第一种人格
请注意把握群里的聊天内容，不要刻意突出自身学科背景，不要回复的太有条理，可以有个性。''' personality_choice_index = 0
elif personality_choice < probability_1 + probability_2: # 第二种人格 elif (
prompt_personality = f'''{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[1]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt}, personality_count == 2 or personality_choice < probability_1 + probability_2
现在请你给出日常且口语化的回复，请表现你自己的见解，不要一昧迎合，尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt} ): # 第二种人格
请你表达自己的见解和观点。可以有个性。''' personality_choice_index = 1
else: # 第三种人格 else: # 第三种人格
prompt_personality = f'''{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[2]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt}, personality_choice_index = 2
现在请你给出日常且口语化的回复，请表现你自己的见解，不要一昧迎合，尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt}
请你表达自己的见解和观点。可以有个性。''' prompt_personality = f"""{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[personality_choice_index]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt},
现在请你给出日常且口语化的回复，请表现你自己的见解，不要一昧迎合，尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt}
#中文高手(新加的好玩功能) 请你表达自己的见解和观点。可以有个性。"""
prompt_ger = ''
# 中文高手(新加的好玩功能)
prompt_ger = ""
if random.random() < 0.04: if random.random() < 0.04:
prompt_ger += '你喜欢用倒装句' prompt_ger += "你喜欢用倒装句"
if random.random() < 0.02: if random.random() < 0.02:
prompt_ger += '你喜欢用反问句' prompt_ger += "你喜欢用反问句"
if random.random() < 0.01: if random.random() < 0.01:
prompt_ger += '你喜欢用文言文' prompt_ger += "你喜欢用文言文"
#额外信息要求 # 额外信息要求
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, 不要直接回复别人发的表情包，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, 不要直接回复别人发的表情包，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"""
#合并prompt # 合并prompt
prompt = "" prompt = ""
prompt += f"{prompt_info}\n" prompt += f"{prompt_info}\n"
prompt += f"{prompt_date}\n" prompt += f"{prompt_date}\n"
prompt += f"{chat_talking_prompt}\n" prompt += f"{chat_talking_prompt}\n"
prompt += f"{prompt_personality}\n" prompt += f"{prompt_personality}\n"
prompt += f"{prompt_ger}\n" prompt += f"{prompt_ger}\n"
prompt += f"{extra_info}\n" prompt += f"{extra_info}\n"
'''读空气prompt处理'''
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。"
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，如果自己正在和别人聊天一定要回复，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 < probability_1: # 第一种人格
prompt_personality_check = f'''你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[0]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}'''
elif personality_choice < probability_1 + probability_2: # 第二种人格
prompt_personality_check = f'''你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[1]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}'''
else: # 第三种人格
prompt_personality_check = f'''你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[2]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}'''
prompt_check_if_response=f"{prompt_info}\n{prompt_date}\n{chat_talking_prompt}\n{prompt_personality_check}" """读空气prompt处理"""
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。"
return prompt,prompt_check_if_response 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，如果自己正在和别人聊天一定要回复，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。"
def _build_initiative_prompt_select(self,group_id): if personality_choice < probability_1: # 第一种人格
prompt_personality_check = f"""你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[0]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}"""
elif personality_choice < probability_1 + probability_2: # 第二种人格
prompt_personality_check = f"""你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[1]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}"""
else: # 第三种人格
prompt_personality_check = f"""你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[2]}, 你正在浏览qq群，{promt_info_prompt} {activate_prompt_check} {extra_check_info}"""
prompt_check_if_response = f"{prompt_info}\n{prompt_date}\n{chat_talking_prompt}\n{prompt_personality_check}"
return prompt, prompt_check_if_response
def _build_initiative_prompt_select(self, group_id):
current_date = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime()) current_date = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime())
current_time = time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime()) current_time = time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime())
bot_schedule_now_time,bot_schedule_now_activity = bot_schedule.get_current_task() bot_schedule_now_time, bot_schedule_now_activity = (
prompt_date = f'''今天是{current_date}，现在是{current_time}，你今天的日程是：\n{bot_schedule.today_schedule}\n你现在正在{bot_schedule_now_activity}\n''' bot_schedule.get_current_task()
)
prompt_date = f"""今天是{current_date}，现在是{current_time}，你今天的日程是：\n{bot_schedule.today_schedule}\n你现在正在{bot_schedule_now_activity}\n"""
chat_talking_prompt = '' chat_talking_prompt = ""
if group_id: if group_id:
chat_talking_prompt = get_recent_group_detailed_plain_text(self.db, group_id, limit=global_config.MAX_CONTEXT_SIZE,combine = True) chat_talking_prompt = get_recent_group_detailed_plain_text(
self.db, group_id, limit=global_config.MAX_CONTEXT_SIZE, combine=True
)
chat_talking_prompt = f"以下是群里正在聊天的内容：\n{chat_talking_prompt}" chat_talking_prompt = f"以下是群里正在聊天的内容：\n{chat_talking_prompt}"
# print(f"\033[1;34m[调试]\033[0m 已从数据库获取群 {group_id} 的消息记录:{chat_talking_prompt}") # print(f"\033[1;34m[调试]\033[0m 已从数据库获取群 {group_id} 的消息记录:{chat_talking_prompt}")
# 获取主动发言的话题 # 获取主动发言的话题
all_nodes=memory_graph.dots all_nodes = memory_graph.dots
all_nodes=filter(lambda dot:len(dot[1]['memory_items'])>3,all_nodes) all_nodes = filter(lambda dot: len(dot[1]["memory_items"]) > 3, all_nodes)
nodes_for_select=random.sample(all_nodes,5) nodes_for_select = random.sample(all_nodes, 5)
topics=[info[0] for info in nodes_for_select] topics = [info[0] for info in nodes_for_select]
infos=[info[1] for info in nodes_for_select] infos = [info[1] for info in nodes_for_select]
#激活prompt构建 # 激活prompt构建
activate_prompt = '' activate_prompt = ""
activate_prompt = "以上是群里正在进行的聊天。" activate_prompt = "以上是群里正在进行的聊天。"
personality=global_config.PROMPT_PERSONALITY personality = global_config.PROMPT_PERSONALITY
prompt_personality = '' prompt_personality = ""
personality_choice = random.random() personality_choice = random.random()
if personality_choice < probability_1: # 第一种人格 if personality_choice < probability_1: # 第一种人格
prompt_personality = f'''{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[0]}''' prompt_personality = f"""{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[0]}"""
elif personality_choice < probability_1 + probability_2: # 第二种人格 elif personality_choice < probability_1 + probability_2: # 第二种人格
prompt_personality = f'''{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[1]}''' prompt_personality = f"""{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[1]}"""
else: # 第三种人格 else: # 第三种人格
prompt_personality = f'''{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[2]}''' prompt_personality = f"""{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[2]}"""
topics_str=','.join(f"\"{topics}\"")
prompt_for_select=f"你现在想在群里发言，回忆了一下，想到几个话题，分别是{topics_str}，综合当前状态以及群内气氛，请你在其中选择一个合适的话题，注意只需要输出话题，除了话题什么也不要输出(双引号也不要输出)"
prompt_initiative_select=f"{prompt_date}\n{prompt_personality}\n{prompt_for_select}"
prompt_regular=f"{prompt_date}\n{prompt_personality}"
return prompt_initiative_select,nodes_for_select,prompt_regular topics_str = ",".join(f'"{topics}"')
prompt_for_select = f"你现在想在群里发言，回忆了一下，想到几个话题，分别是{topics_str}，综合当前状态以及群内气氛，请你在其中选择一个合适的话题，注意只需要输出话题，除了话题什么也不要输出(双引号也不要输出)"
def _build_initiative_prompt_check(self,selected_node,prompt_regular):
memory=random.sample(selected_node['memory_items'],3) prompt_initiative_select = (
memory='\n'.join(memory) f"{prompt_date}\n{prompt_personality}\n{prompt_for_select}"
prompt_for_check=f"{prompt_regular}你现在想在群里发言，回忆了一下，想到一个话题,是{selected_node['concept']}，关于这个话题的记忆有\n{memory}\n，以这个作为主题发言合适吗？请在把握群里的聊天内容的基础上，综合群内的氛围，如果认为应该发言请输出yes，否则输出no，请注意是决定是否需要发言，而不是编写回复内容，除了yes和no不要输出任何回复内容。" )
return prompt_for_check,memory prompt_regular = f"{prompt_date}\n{prompt_personality}"
def _build_initiative_prompt(self,selected_node,prompt_regular,memory): return prompt_initiative_select, nodes_for_select, prompt_regular
prompt_for_initiative=f"{prompt_regular}你现在想在群里发言，回忆了一下，想到一个话题,是{selected_node['concept']}，关于这个话题的记忆有\n{memory}\n，请在把握群里的聊天内容的基础上，综合群内的氛围，以日常且口语化的口吻，简短且随意一点进行发言，不要说的太有条理，可以有个性。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)"
def _build_initiative_prompt_check(self, selected_node, prompt_regular):
memory = random.sample(selected_node["memory_items"], 3)
memory = "\n".join(memory)
prompt_for_check = f"{prompt_regular}你现在想在群里发言，回忆了一下，想到一个话题,是{selected_node['concept']}，关于这个话题的记忆有\n{memory}\n，以这个作为主题发言合适吗？请在把握群里的聊天内容的基础上，综合群内的氛围，如果认为应该发言请输出yes，否则输出no，请注意是决定是否需要发言，而不是编写回复内容，除了yes和no不要输出任何回复内容。"
return prompt_for_check, memory
def _build_initiative_prompt(self, selected_node, prompt_regular, memory):
prompt_for_initiative = f"{prompt_regular}你现在想在群里发言，回忆了一下，想到一个话题,是{selected_node['concept']}，关于这个话题的记忆有\n{memory}\n，请在把握群里的聊天内容的基础上，综合群内的氛围，以日常且口语化的口吻，简短且随意一点进行发言，不要说的太有条理，可以有个性。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)"
return prompt_for_initiative return prompt_for_initiative
async def get_prompt_info(self,message:str,threshold:float): async def get_prompt_info(self, message: str, threshold: float):
related_info = '' related_info = ""
print(f"\033[1;34m[调试]\033[0m 获取知识库内容，元消息：{message[:30]}...，消息长度: {len(message)}") print(
f"\033[1;34m[调试]\033[0m 获取知识库内容，元消息：{message[:30]}...，消息长度: {len(message)}"
)
embedding = await get_embedding(message) embedding = await get_embedding(message)
related_info += self.get_info_from_db(embedding,threshold=threshold) related_info += self.get_info_from_db(embedding, threshold=threshold)
return related_info return related_info
def get_info_from_db(self, query_embedding: list, limit: int = 1, threshold: float = 0.5) -> str: def get_info_from_db(
self, query_embedding: list, limit: int = 1, threshold: float = 0.5
) -> str:
if not query_embedding: if not query_embedding:
return '' return ""
# 使用余弦相似度计算 # 使用余弦相似度计算
pipeline = [ pipeline = [
{ {
@ -261,12 +278,19 @@ class PromptBuilder:
"in": { "in": {
"$add": [ "$add": [
"$$value", "$$value",
{"$multiply": [ {
{"$arrayElemAt": ["$embedding", "$$this"]}, "$multiply": [
{"$arrayElemAt": [query_embedding, "$$this"]} {"$arrayElemAt": ["$embedding", "$$this"]},
]} {
"$arrayElemAt": [
query_embedding,
"$$this",
]
},
]
},
] ]
} },
} }
}, },
"magnitude1": { "magnitude1": {
@ -274,7 +298,12 @@ class PromptBuilder:
"$reduce": { "$reduce": {
"input": "$embedding", "input": "$embedding",
"initialValue": 0, "initialValue": 0,
"in": {"$add": ["$$value", {"$multiply": ["$$this", "$$this"]}]} "in": {
"$add": [
"$$value",
{"$multiply": ["$$this", "$$this"]},
]
},
} }
} }
}, },
@ -283,16 +312,24 @@ class PromptBuilder:
"$reduce": { "$reduce": {
"input": query_embedding, "input": query_embedding,
"initialValue": 0, "initialValue": 0,
"in": {"$add": ["$$value", {"$multiply": ["$$this", "$$this"]}]} "in": {
"$add": [
"$$value",
{"$multiply": ["$$this", "$$this"]},
]
},
} }
} }
} },
} }
}, },
{ {
"$addFields": { "$addFields": {
"similarity": { "similarity": {
"$divide": ["$dotProduct", {"$multiply": ["$magnitude1", "$magnitude2"]}] "$divide": [
"$dotProduct",
{"$multiply": ["$magnitude1", "$magnitude2"]},
]
} }
} }
}, },
@ -303,16 +340,17 @@ class PromptBuilder:
}, },
{"$sort": {"similarity": -1}}, {"$sort": {"similarity": -1}},
{"$limit": limit}, {"$limit": limit},
{"$project": {"content": 1, "similarity": 1}} {"$project": {"content": 1, "similarity": 1}},
] ]
results = list(self.db.db.knowledges.aggregate(pipeline)) results = list(self.db.db.knowledges.aggregate(pipeline))
# print(f"\033[1;34m[调试]\033[0m获取知识库内容结果: {results}") # print(f"\033[1;34m[调试]\033[0m获取知识库内容结果: {results}")
if not results: if not results:
return '' return ""
# 返回所有找到的内容，用换行分隔 # 返回所有找到的内容，用换行分隔
return '\n'.join(str(result['content']) for result in results) return "\n".join(str(result["content"]) for result in results)
prompt_builder = PromptBuilder()
prompt_builder = PromptBuilder()