MaiBot/docs/doc1.md

📂 文件及功能介绍(AI生成)

根目录

• README.md: 项目的概述和使用说明。
• requirements.txt: 项目所需的Python依赖包列表。
• bot.py: 主要的机器人逻辑和功能实现。
• env.example: 环境变量示例文件。

src/ 目录

• plugins/ 目录: 存放不同功能模块的插件。

  • memory_system/: 处理机器人的记忆功能。
  • chat/: 处理聊天相关的功能，如消息发送和接收。
  • memory/: 具体实现记忆存储和检索的逻辑。
  • schedule/: 处理日程管理的功能。

• gui/ 目录: 存放图形用户界面相关的代码。

  • reasoning_gui.py: 负责推理界面的实现，提供用户交互。

• common/ 目录: 存放通用的工具和库。

  • database.py: 处理与数据库的交互，负责数据的存储和检索。
  • init.py: 初始化模块.

src/plugins/chat/ 目录文件介绍

1. __init__.py:

   • 用于初始化 chat 模块，使其可以作为一个包被导入。

2. bot.py:

   • 主要的聊天机器人逻辑实现，处理消息的接收和发送，管理聊天会话。

3. bot_config.toml:

   • 存储机器人的配置参数，使用 TOML 格式，便于管理和修改。

4. config.py:

   • 配置文件，定义了聊天机器人的各种参数和设置。

5. cq_code.py:

   • 处理 CQ 码（CoolQ 码），用于发送和接收特定格式的消息。

6. emoji_manager.py:

   • 管理表情包的发送和接收，根据消息内容选择合适的表情。

7. image_utils.py:

   • 处理与图像相关的功能，如图像的上传、下载和处理。

8. llm_generator.py:

   • 生成基于大语言模型的回复，处理用户输入并生成相应的文本。

9. message.py:

   • 定义消息的结构和处理逻辑，负责消息的创建和解析。

10. message_send_control.py:

    • 控制消息的发送逻辑，确保消息按照特定规则发送。

11. message_stream.py:

    • 处理消息流，管理实时消息的接收和发送。

12. message_visualizer.py:

    • 可视化消息内容，提供用户友好的界面展示聊天记录。

13. relationship_manager.py:

    • 管理用户之间的关系，记录用户的互动和偏好。

14. storage.py:

    • 处理数据存储，负责将聊天记录和用户信息保存到数据库。

15. topic_identifier.py:

    • 识别消息中的主题，帮助机器人理解用户的意图。

16. utils.py:

    • 存放各种工具函数，提供辅助功能以支持其他模块。

17. utils_user.py:

    • 针对用户的工具函数，提供与用户相关的操作。

18. willing_manager.py:

    • 管理用户的意愿和偏好，帮助机器人做出更个性化的响应。

19. prompt_builder.py:

    • 构建用于生成回复的提示，优化机器人的响应质量.

发送逻辑

• 机器人通过 message_send_control.py 文件中的控制逻辑来管理消息的发送。该模块确保消息按照特定的规则和格式发送，避免重复发送或发送不合适的内容。
• 发送逻辑会根据消息的类型（如文本、图片、表情等）选择合适的发送方式，并通过 bot.py 中的接口将消息发送到目标用户或群组。

解析逻辑

• 解析逻辑主要在 message.py 和 cq_code.py 中实现。message.py 定义了消息的结构，包括消息的内容、发送者、时间戳等信息。
• 当接收到消息时，机器人会使用 cq_code.py 解析 CQ 码，将其转换为可处理的格式，以便后续的逻辑处理。

回复逻辑

• 回复逻辑由 llm_generator.py 和 bot.py 共同实现。llm_generator.py 负责生成基于用户输入的回复，使用大语言模型来理解上下文并生成自然语言响应。
• 在 bot.py 中，机器人会根据解析后的消息内容和生成的回复，决定如何将回复发送给用户。回复可以是文本、表情或其他类型的消息.