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fix:修复一些潜在问题
SengokuCola
parent
f933139bdb
commit
e78a070fbd
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@ -56,18 +56,15 @@ def _init_inference_prompts() -> None:
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prompt1_str = """
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**词条内容**
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{content}
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||||
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||||
**词条出现的上下文（raw_content）其中的SELF是你自己的发言**
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{raw_content_list}
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请根据以上词条内容和上下文，推断这个词条的含义。
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- 如果这是一个黑话、俚语或网络用语，请推断其含义和翻译
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||||
- 如果这是一个黑话、俚语或网络用语，请推断其含义
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||||
- 如果含义明确（常规词汇），也请说明
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||||
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||||
以 JSON 格式输出：
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{{
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"meaning": "详细含义说明（包含使用场景、来源、具体解释等）",
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||||
"translation": "原文（用一个词语写明这个词的实际含义）"
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||||
"meaning": "详细含义说明（包含使用场景、来源、具体解释等）"
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||||
}}
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||||
"""
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||||
Prompt(prompt1_str, "jargon_inference_with_context_prompt")
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@ -78,13 +75,12 @@ def _init_inference_prompts() -> None:
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{content}
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||||
请仅根据这个词条本身，推断其含义。
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||||
- 如果这是一个黑话、俚语或网络用语，请推断其含义和翻译
|
||||
- 如果这是一个黑话、俚语或网络用语，请推断其含义
|
||||
- 如果含义明确（常规词汇），也请说明
|
||||
|
||||
以 JSON 格式输出：
|
||||
{{
|
||||
"meaning": "详细含义说明（包含使用场景、来源、具体解释等）",
|
||||
"translation": "原文（用一个词语写明这个词的实际含义）"
|
||||
"meaning": "详细含义说明（包含使用场景、来源、具体解释等）"
|
||||
}}
|
||||
"""
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||||
Prompt(prompt2_str, "jargon_inference_content_only_prompt")
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||||
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@ -309,11 +305,9 @@ class JargonMiner:
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|||
if is_jargon:
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||||
# 是黑话，使用推断1的结果（基于上下文，更准确）
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||||
jargon_obj.meaning = inference1.get("meaning", "")
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||||
jargon_obj.translation = inference1.get("translation", "")
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||||
else:
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||||
# 不是黑话，也记录含义（使用推断2的结果，因为含义明确）
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||||
jargon_obj.meaning = inference2.get("meaning", "")
|
||||
jargon_obj.translation = inference2.get("translation", "")
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||||
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||||
# 更新最后一次判定的count值，避免重启后重复判定
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||||
jargon_obj.last_inference_count = jargon_obj.count or 0
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||||
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@ -327,14 +321,13 @@ class JargonMiner:
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|||
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||||
# 固定输出推断结果，格式化为可读形式
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||||
if is_jargon:
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||||
# 是黑话，输出格式：[聊天名]xxx (translation)的含义是 xxxxxxxxxxx
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||||
translation = jargon_obj.translation or "未知"
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||||
# 是黑话，输出格式：[聊天名]xxx的含义是 xxxxxxxxxxx
|
||||
meaning = jargon_obj.meaning or "无详细说明"
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||||
is_global = jargon_obj.is_global
|
||||
if is_global:
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||||
logger.info(f"[通用黑话]{content} ({translation})的含义是 {meaning}")
|
||||
logger.info(f"[通用黑话]{content}的含义是 {meaning}")
|
||||
else:
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||||
logger.info(f"[{self.stream_name}]{content} ({translation})的含义是 {meaning}")
|
||||
logger.info(f"[{self.stream_name}]{content}的含义是 {meaning}")
|
||||
else:
|
||||
# 不是黑话，输出格式：[聊天名]xxx 不是黑话
|
||||
logger.info(f"[{self.stream_name}]{content} 不是黑话")
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||||
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@ -558,7 +551,6 @@ class JargonMiner:
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|||
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||||
# 合并其他字段：优先使用已有值
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merged_meaning = None
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||||
merged_translation = None
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||||
merged_is_jargon = None
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||||
merged_last_inference_count = None
|
||||
merged_is_complete = False
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||||
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@ -566,8 +558,6 @@ class JargonMiner:
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|||
for obj in all_matching:
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||||
if obj.meaning and not merged_meaning:
|
||||
merged_meaning = obj.meaning
|
||||
if obj.translation and not merged_translation:
|
||||
merged_translation = obj.translation
|
||||
if obj.is_jargon is not None and merged_is_jargon is None:
|
||||
merged_is_jargon = obj.is_jargon
|
||||
if obj.last_inference_count is not None and merged_last_inference_count is None:
|
||||
|
|
@ -588,7 +578,6 @@ class JargonMiner:
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|||
is_global=True,
|
||||
count=total_count,
|
||||
meaning=merged_meaning,
|
||||
translation=merged_translation,
|
||||
is_jargon=merged_is_jargon,
|
||||
last_inference_count=merged_last_inference_count,
|
||||
is_complete=merged_is_complete
|
||||
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@ -664,7 +653,7 @@ def search_jargon(
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|||
fuzzy: 是否模糊搜索，默认True（使用LIKE匹配）
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||||
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||||
Returns:
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||||
List[Dict[str, str]]: 包含content, translation, meaning的字典列表
|
||||
List[Dict[str, str]]: 包含content, meaning的字典列表
|
||||
"""
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||||
if not keyword or not keyword.strip():
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||||
return []
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||||
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@ -674,7 +663,6 @@ def search_jargon(
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|||
# 构建查询
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||||
query = Jargon.select(
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||||
Jargon.content,
|
||||
Jargon.translation,
|
||||
Jargon.meaning
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||||
)
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||||
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||||
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@ -704,13 +692,9 @@ def search_jargon(
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|||
(Jargon.chat_id == chat_id) | Jargon.is_global
|
||||
)
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||||
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||||
# 只返回有translation或meaning的记录
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||||
# 只返回有meaning的记录
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||||
query = query.where(
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||||
(
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||||
(Jargon.translation.is_null(False)) & (Jargon.translation != "")
|
||||
) | (
|
||||
(Jargon.meaning.is_null(False)) & (Jargon.meaning != "")
|
||||
)
|
||||
(Jargon.meaning.is_null(False)) & (Jargon.meaning != "")
|
||||
)
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||||
|
||||
# 按count降序排序，优先返回出现频率高的
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||||
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|
@ -724,7 +708,6 @@ def search_jargon(
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|||
for jargon in query:
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||||
results.append({
|
||||
"content": jargon.content or "",
|
||||
"translation": jargon.translation or "",
|
||||
"meaning": jargon.meaning or ""
|
||||
})
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||||
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||||
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@ -94,8 +94,8 @@ def init_memory_retrieval_prompt():
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重要说明：
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- 你可以在一次迭代中执行多个查询，将多个action放在actions数组中
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||||
- 如果只需要执行一个查询，actions数组中只包含一个action即可
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||||
- 如果已经收集到足够的信息可以回答问题，请设置actions为包含一个action_type为"final_answer"的数组，并在thought中说明答案。除非明确找到答案，否则不要设置为final_answer。
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||||
- 如果经过多次查询后，确认无法找到相关信息或答案，请设置actions为包含一个action_type为"no_answer"的数组，并在thought中说明原因。
|
||||
- 如果已经收集到足够的信息可以回答问题，请设置actions为包含一个action_type为"final_answer"的数组，并在action_params中提供答案（例如：{{"answer": "你的答案内容"}}）。除非明确找到答案，否则不要设置为final_answer。
|
||||
- 如果经过多次查询后，确认无法找到相关信息或答案，请设置actions为包含一个action_type为"no_answer"的数组，并在action_params中说明原因（例如：{{"reason": "无法找到的原因"}}）。
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||||
|
||||
请只输出JSON，不要输出其他内容：
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""",
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||||
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@ -248,16 +248,19 @@ async def _react_agent_solve_question(
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# 检查是否有final_answer或no_answer
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for action in actions:
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action_type = action.get("action_type", "")
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||||
action_params = action.get("action_params", {})
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||||
if action_type == "final_answer":
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||||
# Agent认为已经找到答案
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||||
answer = thought # 使用thought作为答案
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||||
# 从action_params中获取答案，如果没有则使用thought作为后备
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||||
answer = action_params.get("answer", thought) if isinstance(action_params, dict) else thought
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||||
step["observations"] = ["找到答案"]
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||||
thinking_steps.append(step)
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||||
logger.info(f"ReAct Agent 第 {iteration + 1} 次迭代 找到最终答案: {answer}")
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||||
return True, answer, thinking_steps, False
|
||||
elif action_type == "no_answer":
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||||
# Agent确认无法找到答案
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||||
answer = thought # 使用thought说明无法找到答案的原因
|
||||
# 从action_params中获取原因，如果没有则使用thought作为后备
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||||
answer = action_params.get("reason", thought) if isinstance(action_params, dict) else thought
|
||||
step["observations"] = ["确认无法找到答案"]
|
||||
thinking_steps.append(step)
|
||||
logger.info(f"ReAct Agent 第 {iteration + 1} 次迭代 确认无法找到答案: {answer}")
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||||
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