mirror of https://github.com/Mai-with-u/MaiBot.git
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9.3 KiB
Python
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Python
import json
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from json_repair import repair_json
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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.person_info.person_info import Person, get_memory_content_from_memory, get_weight_from_memory
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from src.chat.utils.prompt_builder import Prompt, global_prompt_manager
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from src.plugin_system import BaseAction, ActionActivationType
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from src.plugin_system.apis import llm_api
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logger = get_logger("relation")
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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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||
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 BuildRelationAction(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_relation"
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action_description = "了解对于某人的记忆，并添加到你对对方的印象中"
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# LLM判断提示词
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llm_judge_prompt = """
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判定是否需要使用关系动作，添加对于某人的记忆：
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1. 对方与你的交互让你对其有新记忆
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2. 对方有提到其个人信息，包括喜好，身份，等等
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3. 对方希望你记住对方的信息
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请回答"是"或"否"。
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"""
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# 动作参数定义
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action_parameters = {"person_name": "需要了解或记忆的人的名称", "impression": "需要了解的对某人的记忆或印象"}
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# 动作使用场景
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action_require = [
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||
"了解对于某人的记忆，并添加到你对对方的印象中",
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||
"对方与有明确提到有关其自身的事件",
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||
"对方有提到其个人信息，包括喜好，身份，等等",
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||
"对方希望你记住对方的信息",
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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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# sourcery skip: assign-if-exp, introduce-default-else, swap-if-else-branches, use-named-expression
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"""执行关系动作"""
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logger.info(f"{self.log_prefix} 决定添加记忆")
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try:
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# 1. 获取构建关系的原因
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impression = self.action_data.get("impression", "")
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logger.info(f"{self.log_prefix} 添加记忆原因: {self.reasoning}")
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person_name = self.action_data.get("person_name", "")
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||
# 2. 获取目标用户信息
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person = Person(person_name=person_name)
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if not person.is_known:
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logger.warning(f"{self.log_prefix} 用户 {person_name} 不存在，跳过添加记忆")
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return False, f"用户 {person_name} 不存在，跳过添加记忆"
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category_list = person.get_all_category()
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if not category_list:
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category_list_str = "无分类"
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else:
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category_list_str = "\n".join(category_list)
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prompt = await global_prompt_manager.format_prompt(
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"relation_category",
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||
category_list=category_list_str,
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||
memory_point=impression,
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||
person_name=person.person_name,
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||
)
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||
if global_config.debug.show_prompt:
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||
logger.info(f"{self.log_prefix} 生成的LLM Prompt: {prompt}")
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||
else:
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logger.debug(f"{self.log_prefix} 生成的LLM Prompt: {prompt}")
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# 5. 调用LLM
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models = llm_api.get_available_models()
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||
chat_model_config = models.get("utils_small") # 使用字典访问方式
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if not chat_model_config:
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||
logger.error(f"{self.log_prefix} 未找到'utils_small'模型配置，无法调用LLM")
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return False, "未找到'utils_small'模型配置"
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success, category, _, _ = await llm_api.generate_with_model(
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prompt, model_config=chat_model_config, request_type="relation.category"
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)
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category_data = json.loads(repair_json(category))
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||
category = category_data.get("category", "")
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||
if not category:
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logger.warning(f"{self.log_prefix} LLM未给出分类，跳过添加记忆")
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return False, "LLM未给出分类，跳过添加记忆"
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# 第二部分：更新记忆
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memory_list = person.get_memory_list_by_category(category)
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if not memory_list:
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logger.info(f"{self.log_prefix} {person.person_name} 的 {category} 的记忆为空，进行创建")
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person.memory_points.append(f"{category}:{impression}:1.0")
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person.sync_to_database()
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||
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||
return True, f"未找到分类为{category}的记忆点，进行添加"
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memory_list_str = ""
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memory_list_id = {}
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||
for id, memory in enumerate(memory_list, start=1):
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memory_content = get_memory_content_from_memory(memory)
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memory_list_str += f"{id}. {memory_content}\n"
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memory_list_id[id] = memory
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||
prompt = await global_prompt_manager.format_prompt(
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||
"relation_category_update",
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||
category=category,
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||
memory_list=memory_list_str,
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||
memory_point=impression,
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||
person_name=person.person_name,
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||
)
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||
if global_config.debug.show_prompt:
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||
logger.info(f"{self.log_prefix} 生成的LLM Prompt: {prompt}")
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||
else:
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logger.debug(f"{self.log_prefix} 生成的LLM Prompt: {prompt}")
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||
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||
chat_model_config = models.get("utils")
|
||
success, update_memory, _, _ = await llm_api.generate_with_model(
|
||
prompt, model_config=chat_model_config, request_type="relation.category.update" # type: ignore
|
||
)
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||
update_memory_data = json.loads(repair_json(update_memory))
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||
new_memory = update_memory_data.get("new_memory", "")
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||
memory_id = update_memory_data.get("memory_id", "")
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||
integrate_memory = update_memory_data.get("integrate_memory", "")
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if new_memory:
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# 新记忆
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person.memory_points.append(f"{category}:{new_memory}:1.0")
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person.sync_to_database()
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return True, f"为{person.person_name}新增记忆点: {new_memory}"
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elif memory_id and integrate_memory:
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# 现存或冲突记忆
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memory = memory_list_id[memory_id]
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memory_content = get_memory_content_from_memory(memory)
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del_count = person.del_memory(category, memory_content)
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if del_count > 0:
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logger.info(f"{self.log_prefix} 删除记忆点: {memory_content}")
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memory_weight = get_weight_from_memory(memory)
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person.memory_points.append(f"{category}:{integrate_memory}:{memory_weight + 1.0}")
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||
person.sync_to_database()
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||
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||
return True, f"更新{person.person_name}的记忆点: {memory_content} -> {integrate_memory}"
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||
else:
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logger.warning(f"{self.log_prefix} 删除记忆点失败: {memory_content}")
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||
return False, f"删除{person.person_name}的记忆点失败: {memory_content}"
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return True, "关系动作执行成功"
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except Exception as e:
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logger.error(f"{self.log_prefix} 关系构建动作执行失败: {e}", exc_info=True)
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return False, f"关系动作执行失败: {str(e)}"
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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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