feat：新增关系处理器
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SengokuCola
@@ -23,7 +23,7 @@ logger = get_logger("processor")
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def init_prompt():
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group_prompt = """
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{memory_str}{extra_info}{relation_prompt}
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{extra_info}{relation_prompt}
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{cycle_info_block}
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||||
现在是{time_now}，你正在上网，和qq群里的网友们聊天，以下是正在进行的聊天内容：
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{chat_observe_info}
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@@ -42,7 +42,7 @@ def init_prompt():
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private_prompt = """
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你的名字是{bot_name}
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{memory_str}{extra_info}{relation_prompt}
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||||
{extra_info}{relation_prompt}
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||||
{cycle_info_block}
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||||
现在是{time_now}，你正在上网，和qq群里的网友们聊天，以下是正在进行的聊天内容：
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||||
{chat_observe_info}
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||||
175
src/chat/focus_chat/info_processors/relationship_processor.py
Normal file
175
src/chat/focus_chat/info_processors/relationship_processor.py
Normal file
@@ -0,0 +1,175 @@
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||||
from src.chat.heart_flow.observation.chatting_observation import ChattingObservation
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||||
from src.chat.heart_flow.observation.observation import Observation
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from src.llm_models.utils_model import LLMRequest
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from src.config.config import global_config
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import time
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import traceback
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from src.common.logger_manager import get_logger
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from src.individuality.individuality import individuality
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from src.chat.utils.prompt_builder import Prompt, global_prompt_manager
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||||
from src.chat.message_receive.chat_stream import chat_manager
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||||
from src.person_info.relationship_manager import relationship_manager
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from .base_processor import BaseProcessor
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from typing import List, Optional
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from src.chat.heart_flow.observation.hfcloop_observation import HFCloopObservation
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||||
from typing import Dict
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||||
from src.chat.focus_chat.info.info_base import InfoBase
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||||
from src.chat.focus_chat.info.relation_info import RelationInfo
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logger = get_logger("processor")
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def init_prompt():
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relationship_prompt = """
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{name_block}
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你是一个AI，但是你伪装成了一个人类，你不想让别人知道你是一个AI
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{relation_prompt}
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现在是{time_now}，你正在上网，和qq群里的网友们聊天，以下是正在进行的聊天内容：
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{chat_observe_info}
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||||
现在请你根据现有的信息，总结你和群里的人的关系
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1. 当聊天记录中提到你时，请输出你和这个人之间的关系
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2. 当聊天记录中提到其他人时，请输出你和这个人之间的关系
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输出内容平淡一些，说中文。
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请注意不要输出多余内容(包括前后缀，括号()，表情包，at或 @等 )。只输出关系内容，记得明确说明这是你的关系。
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"""
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Prompt(relationship_prompt, "relationship_prompt")
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class RelationshipProcessor(BaseProcessor):
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log_prefix = "关系"
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def __init__(self, subheartflow_id: str):
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super().__init__()
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||||
self.subheartflow_id = subheartflow_id
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||||
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||||
self.llm_model = LLMRequest(
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model=global_config.model.focus_self_recognize,
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||||
temperature=global_config.model.focus_self_recognize["temp"],
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||||
max_tokens=800,
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||||
request_type="focus.processor.self_identify",
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)
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||||
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||||
name = chat_manager.get_stream_name(self.subheartflow_id)
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||||
self.log_prefix = f"[{name}] "
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||||
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||||
async def process_info(
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||||
self, observations: Optional[List[Observation]] = None, running_memorys: Optional[List[Dict]] = None, *infos
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||||
) -> List[InfoBase]:
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"""处理信息对象
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||||
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||||
Args:
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||||
*infos: 可变数量的InfoBase类型的信息对象
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||||
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||||
Returns:
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||||
List[InfoBase]: 处理后的结构化信息列表
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"""
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||||
relation_info_str = await self.relation_identify(observations)
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||||
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||||
if relation_info_str:
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||||
relation_info = RelationInfo()
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||||
relation_info.set_relation_info(relation_info_str)
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||||
else:
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||||
relation_info = None
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||||
return None
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||||
|
||||
return [relation_info]
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||||
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||||
async def relation_identify(
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||||
self, observations: Optional[List[Observation]] = None,
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):
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||||
"""
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||||
在回复前进行思考，生成内心想法并收集工具调用结果
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||||
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||||
参数:
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observations: 观察信息
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||||
返回:
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如果return_prompt为False:
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tuple: (current_mind, past_mind) 当前想法和过去的想法列表
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||||
如果return_prompt为True:
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||||
tuple: (current_mind, past_mind, prompt) 当前想法、过去的想法列表和使用的prompt
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"""
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||||
for observation in observations:
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||||
if isinstance(observation, ChattingObservation):
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||||
is_group_chat = observation.is_group_chat
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||||
chat_target_info = observation.chat_target_info
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||||
chat_target_name = "对方" # 私聊默认名称
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||||
person_list = observation.person_list
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||||
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||||
relation_prompt = ""
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||||
for person in person_list:
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||||
if len(person) >= 3 and person[0] and person[1]:
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||||
relation_prompt += await relationship_manager.build_relationship_info(person, is_id=True)
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||||
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||||
if observations is None:
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||||
observations = []
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||||
for observation in observations:
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||||
if isinstance(observation, ChattingObservation):
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||||
# 获取聊天元信息
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is_group_chat = observation.is_group_chat
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||||
chat_target_info = observation.chat_target_info
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||||
chat_target_name = "对方" # 私聊默认名称
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||||
if not is_group_chat and chat_target_info:
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||||
# 优先使用person_name，其次user_nickname，最后回退到默认值
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||||
chat_target_name = (
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||||
chat_target_info.get("person_name") or chat_target_info.get("user_nickname") or chat_target_name
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||||
)
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||||
# 获取聊天内容
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||||
chat_observe_info = observation.get_observe_info()
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||||
person_list = observation.person_list
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||||
if isinstance(observation, HFCloopObservation):
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||||
# hfcloop_observe_info = observation.get_observe_info()
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||||
pass
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||||
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||||
nickname_str = ""
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||||
for nicknames in global_config.bot.alias_names:
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||||
nickname_str += f"{nicknames},"
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name_block = f"你的名字是{global_config.bot.nickname},你的昵称有{nickname_str}，有人也会用这些昵称称呼你。"
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if is_group_chat:
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||||
relation_prompt_init = "在这个群聊中，你：\n"
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||||
else:
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relation_prompt_init = ""
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||||
for person in person_list:
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||||
relation_prompt += await relationship_manager.build_relationship_info(person, is_id=True)
|
||||
if relation_prompt:
|
||||
relation_prompt = relation_prompt_init + relation_prompt
|
||||
else:
|
||||
relation_prompt = relation_prompt_init + "没有特别在意的人\n"
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||||
|
||||
prompt = (await global_prompt_manager.get_prompt_async("relationship_prompt")).format(
|
||||
name_block=name_block,
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||||
relation_prompt=relation_prompt,
|
||||
time_now=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()),
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||||
chat_observe_info=chat_observe_info,
|
||||
)
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||||
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||||
# print(prompt)
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||||
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content = ""
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||||
try:
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||||
content, _ = await self.llm_model.generate_response_async(prompt=prompt)
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||||
if not content:
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logger.warning(f"{self.log_prefix} LLM返回空结果，关系识别失败。")
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except Exception as e:
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# 处理总体异常
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logger.error(f"{self.log_prefix} 执行LLM请求或处理响应时出错: {e}")
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logger.error(traceback.format_exc())
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content = "关系识别过程中出现错误"
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||||
if content == "None":
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content = ""
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||||
# 记录初步思考结果
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||||
logger.debug(f"{self.log_prefix} 关系识别prompt: \n{prompt}\n")
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logger.info(f"{self.log_prefix} 关系识别: {content}")
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return content
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||||
init_prompt()
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@@ -22,23 +22,21 @@ logger = get_logger("processor")
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def init_prompt():
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indentify_prompt = """
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||||
{name_block}
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||||
你是一个AI，但是你伪装成了一个人类，你的人格是，{prompt_personality}
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||||
你是一个AI，但是你伪装成了一个人类，不要让别人发现这一点
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请参考以下人格，不要被当前聊天内容中的内容误导：
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{prompt_personality}
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{indentify_block}
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{relation_prompt}{memory_str}
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||||
现在是{time_now}，你正在上网，和qq群里的网友们聊天，以下是正在进行的聊天内容：
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||||
以下是正在进行的聊天内容：
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现在是{time_now}，你正在参与聊天
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{chat_observe_info}
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现在请你根据现有的信息，思考自我认同：请严格遵守以下规则
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1. 请严格参考最上方的人设，适当参考记忆和当前聊天内容，不要被记忆和当前聊天内容中相反的内容误导
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2. 你是一个什么样的人,你和群里的人关系如何
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3. 你的形象是什么
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4. 思考有没有人提到你，或者图片与你有关
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5. 你的自我认同是否有助于你的回答，如果你需要自我相关的信息来帮你参与聊天，请输出，否则请输出十几个字的简短自我认同
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6. 一般情况下不用输出自我认同，只需要输出十几个字的简短自我认同就好，除非有明显需要自我认同的场景
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现在请你输出对自己的描述：请严格遵守以下规则
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1. 根据聊天记录，输出与聊天记录相关的自我描述，包括人格，形象等等，对人格形象进行精简
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2. 思考有没有内容与你的描述相关
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3. 如果没有明显相关内容，请输出十几个字的简短自我描述
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输出内容平淡一些，说中文，不要浮夸，平淡一些。
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请注意不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号()，表情包，at或 @等 )。只输出自我认同内容，记得明确说明这是你的自我认同。
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现在请输出你的自我描述,请注意不要输出多余内容(包括前后缀，括号()，表情包，at或 @等 )：
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"""
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||||
Prompt(indentify_prompt, "indentify_prompt")
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||||
@@ -107,11 +105,6 @@ class SelfProcessor(BaseProcessor):
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||||
chat_target_name = "对方" # 私聊默认名称
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||||
person_list = observation.person_list
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||||
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||||
memory_str = ""
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if running_memorys:
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memory_str = "以下是当前在聊天中，你回忆起的记忆：\n"
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||||
for running_memory in running_memorys:
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||||
memory_str += f"{running_memory['topic']}: {running_memory['content']}\n"
|
||||
|
||||
relation_prompt = ""
|
||||
for person in person_list:
|
||||
@@ -146,23 +139,10 @@ class SelfProcessor(BaseProcessor):
|
||||
personality_block = individuality.get_personality_prompt(x_person=2, level=2)
|
||||
identity_block = individuality.get_identity_prompt(x_person=2, level=2)
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||||
|
||||
if is_group_chat:
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||||
relation_prompt_init = "在这个群聊中，你：\n"
|
||||
else:
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||||
relation_prompt_init = ""
|
||||
for person in person_list:
|
||||
relation_prompt += await relationship_manager.build_relationship_info(person, is_id=True)
|
||||
if relation_prompt:
|
||||
relation_prompt = relation_prompt_init + relation_prompt
|
||||
else:
|
||||
relation_prompt = relation_prompt_init + "没有特别在意的人\n"
|
||||
|
||||
prompt = (await global_prompt_manager.get_prompt_async("indentify_prompt")).format(
|
||||
name_block=name_block,
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||||
prompt_personality=personality_block,
|
||||
indentify_block=identity_block,
|
||||
memory_str=memory_str,
|
||||
relation_prompt=relation_prompt,
|
||||
time_now=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()),
|
||||
chat_observe_info=chat_observe_info,
|
||||
)
|
||||
@@ -183,7 +163,7 @@ class SelfProcessor(BaseProcessor):
|
||||
if content == "None":
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||||
content = ""
|
||||
# 记录初步思考结果
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||||
# logger.debug(f"{self.log_prefix} 自我识别prompt: \n{prompt}\n")
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||||
logger.debug(f"{self.log_prefix} 自我识别prompt: \n{prompt}\n")
|
||||
logger.info(f"{self.log_prefix} 自我认知: {content}")
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||||
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||||
return content
|
||||
|
||||
@@ -23,7 +23,6 @@ def init_prompt():
|
||||
# 添加工具执行器提示词
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||||
tool_executor_prompt = """
|
||||
你是一个专门执行工具的助手。你的名字是{bot_name}。现在是{time_now}。
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||||
{memory_str}
|
||||
群里正在进行的聊天内容：
|
||||
{chat_observe_info}
|
||||
|
||||
@@ -33,7 +32,7 @@ def init_prompt():
|
||||
3. 是否有明确的工具使用指令
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||||
4. 考虑用户与你的关系以及当前的对话氛围
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||||
如果需要使用工具，请直接调用相应的工具函数。如果不需要使用工具，请简单输出"无需使用工具"。
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||||
If you need to use a tool, please directly call the corresponding tool function. If you do not need to use any tool, simply output "No tool needed".
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||||
"""
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||||
Prompt(tool_executor_prompt, "tool_executor_prompt")
|
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