mirror of https://github.com/Mai-with-u/MaiBot.git
224 lines
8.0 KiB
Python
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8.0 KiB
Python
from typing import Tuple
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from src.common.logger import get_logger
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from src.config.config import global_config
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from src.chat.utils.prompt_builder import Prompt
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from src.llm_models.payload_content.tool_option import ToolParamType
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from src.plugin_system import BaseAction, ActionActivationType
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from src.chat.memory_system.Hippocampus import hippocampus_manager
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from src.chat.utils.utils import cut_key_words
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from src.chat.memory_system.Memory_chest import global_memory_chest
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from src.plugin_system.base.base_tool import BaseTool
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from typing import Any
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logger = get_logger("memory")
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def init_prompt():
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Prompt(
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"""
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以下是一些记忆条目的分类：
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----------------------
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{category_list}
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----------------------
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每一个分类条目类型代表了你对用户："{person_name}"的印象的一个类别
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现在，你有一条对 {person_name} 的新记忆内容：
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{memory_point}
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请判断该记忆内容是否属于上述分类，请给出分类的名称。
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如果不属于上述分类，请输出一个合适的分类名称，对新记忆内容进行概括。要求分类名具有概括性。
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注意分类数一般不超过5个
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请严格用json格式输出，不要输出任何其他内容：
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{{
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"category": "分类名称"
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}} """,
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"relation_category",
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)
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Prompt(
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||
"""
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以下是有关{category}的现有记忆：
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----------------------
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{memory_list}
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||
----------------------
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||
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||
现在，你有一条对 {person_name} 的新记忆内容：
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||
{memory_point}
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||
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请判断该新记忆内容是否已经存在于现有记忆中，你可以对现有进行进行以下修改：
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注意，一般来说记忆内容不超过5个，且记忆文本不应太长
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1.新增：当记忆内容不存在于现有记忆，且不存在矛盾，请用json格式输出：
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{{
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"new_memory": "需要新增的记忆内容"
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||
}}
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2.加深印象：如果这个新记忆已经存在于现有记忆中，在内容上与现有记忆类似，请用json格式输出：
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{{
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||
"memory_id": 1, #请输出你认为需要加深印象的，与新记忆内容类似的，已经存在的记忆的序号
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||
"integrate_memory": "加深后的记忆内容，合并内容类似的新记忆和旧记忆"
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||
}}
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3.整合：如果这个新记忆与现有记忆产生矛盾，请你结合其他记忆进行整合，用json格式输出：
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{{
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||
"memory_id": 1, #请输出你认为需要整合的，与新记忆存在矛盾的，已经存在的记忆的序号
|
||
"integrate_memory": "整合后的记忆内容，合并内容矛盾的新记忆和旧记忆"
|
||
}}
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||
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||
现在，请你根据情况选出合适的修改方式，并输出json，不要输出其他内容：
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""",
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||
"relation_category_update",
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||
)
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# class BuildMemoryAction(BaseAction):
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# """关系动作 - 构建关系"""
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# activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE
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# parallel_action = True
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# # 动作基本信息
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# action_name = "build_memory"
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# action_description = (
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||
# "了解对于某个概念或者某件事的记忆，并存储下来，在之后的聊天中，你可以根据这条记忆来获取相关信息"
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||
# )
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# # 动作参数定义
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# action_parameters = {
|
||
# "concept_name": "需要了解或记忆的概念或事件的名称",
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||
# "concept_description": "需要了解或记忆的概念或事件的描述，需要具体且明确",
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||
# }
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# # 动作使用场景
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# action_require = [
|
||
# "了解对于某个概念或者某件事的记忆，并存储下来，在之后的聊天中，你可以根据这条记忆来获取相关信息",
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||
# "有你不了解的概念",
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||
# "有人要求你记住某个概念或者事件",
|
||
# "你对某件事或概念有新的理解，或产生了兴趣",
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# ]
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# # 关联类型
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# associated_types = ["text"]
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# async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
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# """执行关系动作"""
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# try:
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# # 1. 获取构建关系的原因
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# concept_description = self.action_data.get("concept_description", "")
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# logger.info(f"{self.log_prefix} 添加记忆原因: {self.reasoning}")
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# concept_name = self.action_data.get("concept_name", "")
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# # 2. 获取目标用户信息
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# # 对 concept_name 进行jieba分词
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# concept_name_tokens = cut_key_words(concept_name)
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# # logger.info(f"{self.log_prefix} 对 concept_name 进行分词结果: {concept_name_tokens}")
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# filtered_concept_name_tokens = [
|
||
# token
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||
# for token in concept_name_tokens
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||
# if all(keyword not in token for keyword in global_config.memory.memory_ban_words)
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||
# ]
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||
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||
# if not filtered_concept_name_tokens:
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||
# logger.warning(f"{self.log_prefix} 过滤后的概念名称列表为空，跳过添加记忆")
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||
# return False, "过滤后的概念名称列表为空，跳过添加记忆"
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||
# similar_topics_dict = (
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||
# hippocampus_manager.get_hippocampus().parahippocampal_gyrus.get_similar_topics_from_keywords(
|
||
# filtered_concept_name_tokens
|
||
# )
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||
# )
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||
# await hippocampus_manager.get_hippocampus().parahippocampal_gyrus.add_memory_with_similar(
|
||
# concept_description, similar_topics_dict
|
||
# )
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||
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||
# return True, f"成功添加记忆: {concept_name}"
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||
# except Exception as e:
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||
# logger.error(f"{self.log_prefix} 构建记忆时出错: {e}")
|
||
# return False, f"构建记忆时出错: {e}"
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||
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class GetMemoryTool(BaseTool):
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||
"""获取用户信息"""
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name = "get_memory"
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||
description = "在记忆中搜索，获取某个问题的答案"
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||
parameters = [
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||
("question", ToolParamType.STRING, "需要获取答案的问题", True, None)
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||
]
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||
available_for_llm = True
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||
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||
async def execute(self, function_args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
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"""执行比较两个数的大小
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Args:
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||
function_args: 工具参数
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||
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||
Returns:
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||
dict: 工具执行结果
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||
"""
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||
question: str = function_args.get("question") # type: ignore
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||
answer = await global_memory_chest.get_answer_by_question(question=question)
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||
if not answer:
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return {"content": f"没有找到相关记忆"}
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||
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||
return {"content": f"问题：{question}，答案：{answer}"}
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class GetMemoryAction(BaseAction):
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||
"""关系动作 - 获取记忆"""
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activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE
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||
parallel_action = True
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||
# 动作基本信息
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action_name = "get_memory"
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||
action_description = (
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||
"在记忆中搜寻某个问题的答案"
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||
)
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||
# 动作参数定义
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||
action_parameters = {
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||
"question": "需要搜寻或回答的问题",
|
||
}
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||
# 动作使用场景
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action_require = [
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||
"在记忆中搜寻某个问题的答案",
|
||
"有你不了解的概念",
|
||
"有人提问关于过去的事情"
|
||
"你需要根据记忆回答某个问题",
|
||
]
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||
# 关联类型
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associated_types = ["text"]
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||
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
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||
"""执行关系动作"""
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||
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||
question = self.action_data.get("question", "")
|
||
answer = await global_memory_chest.get_answer_by_question(self.chat_id, question)
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||
if not answer:
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||
await self.store_action_info(
|
||
action_build_into_prompt=True,
|
||
action_prompt_display=f"你回忆了有关问题：{question}的记忆，但是没有找到相关记忆",
|
||
action_done=True,
|
||
)
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||
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||
return False, f"没有找到相关记忆"
|
||
|
||
await self.store_action_info(
|
||
action_build_into_prompt=True,
|
||
action_prompt_display=f"你回忆了有关问题：{question}的记忆，答案是：{answer}",
|
||
action_done=True,
|
||
)
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||
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||
return True, f"成功获取记忆: {answer}"
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# 还缺一个关系的太多遗忘和对应的提取
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||
init_prompt()
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