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feat：复用jargon和expression的部分代码，代码层面合并，合并配置项

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缓解bot重复学习自身表达的问题
缓解单字黑话推断时消耗过高的问题
修复count过高时推断过长的问题
移除表达方式学习强度配置
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SengokuCola
2025-12-07 14:28:30 +08:00
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commit 2e31fa2055
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2
src/config/config.py
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@@ -33,7 +33,6 @@ from src.config.official_configs import (
VoiceConfig,
MemoryConfig,
DebugConfig,
JargonConfig,
DreamConfig,
)
@@ -355,7 +354,6 @@ class Config(ConfigBase):
memory: MemoryConfig
debug: DebugConfig
voice: VoiceConfig
jargon: JargonConfig
dream: DreamConfig

67
src/config/official_configs.py
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@@ -284,20 +284,20 @@ class ExpressionConfig(ConfigBase):
learning_list: list[list] = field(default_factory=lambda: [])
"""
表达学习配置列表，支持按聊天流配置
格式: [["chat_stream_id", "use_expression", "enable_learning", learning_intensity], ...]
格式: [["chat_stream_id", "use_expression", "enable_learning", "enable_jargon_learning"], ...]
示例:
[
["", "enable", "enable", 1.0], # 全局配置：使用表达，启用学习，学习强度1.0
["qq:1919810:private", "enable", "enable", 1.5], # 特定私聊配置：使用表达，启用学习，学习强度1.5
["qq:114514:private", "enable", "disable", 0.5], # 特定私聊配置：使用表达，禁用学习，学习强度0.5
["", "enable", "enable", "enable"], # 全局配置：使用表达，启用学习，启用jargon学习
["qq:1919810:private", "enable", "enable", "enable"], # 特定私聊配置：使用表达，启用学习，启用jargon学习
["qq:114514:private", "enable", "disable", "disable"], # 特定私聊配置：使用表达，禁用学习，禁用jargon学习
]
说明:
- 第一位: chat_stream_id，空字符串表示全局配置
- 第二位: 是否使用学到的表达 ("enable"/"disable")
- 第三位: 是否学习表达 ("enable"/"disable")
- 第四位: 学习强度（浮点数），影响学习频率，最短学习时间间隔 = 300/学习强度（秒）
- 第四位: 是否启用jargon学习 ("enable"/"disable")
"""
expression_groups: list[list[str]] = field(default_factory=list)
@@ -320,6 +320,9 @@ class ExpressionConfig(ConfigBase):
如果列表为空，则所有聊天流都可以进行表达反思（前提是 reflect = true）
"""
all_global_jargon: bool = False
"""是否将所有新增的jargon项目默认为全局（is_global=True），chat_id记录第一次存储时的id。注意，此功能关闭后，已经记录的全局黑话不会改变，需要手动删除"""
def _parse_stream_config_to_chat_id(self, stream_config_str: str) -> Optional[str]:
"""
解析流配置字符串并生成对应的 chat_id
@@ -355,7 +358,7 @@ class ExpressionConfig(ConfigBase):
except (ValueError, IndexError):
return None
def get_expression_config_for_chat(self, chat_stream_id: Optional[str] = None) -> tuple[bool, bool, int]:
def get_expression_config_for_chat(self, chat_stream_id: Optional[str] = None) -> tuple[bool, bool, bool]:
"""
根据聊天流ID获取表达配置
@@ -363,35 +366,27 @@ class ExpressionConfig(ConfigBase):
chat_stream_id: 聊天流ID，格式为哈希值
Returns:
tuple: (是否使用表达, 是否学习表达, 学习间隔)
tuple: (是否使用表达, 是否学习表达, 是否启用jargon学习)
"""
if not self.learning_list:
# 如果没有配置，使用默认值：启用表达，启用学习，学习强度1.0（对应300秒间隔）
return True, True, 1.0
# 如果没有配置，使用默认值：启用表达，启用学习，启用jargon学习
return True, True, True
# 优先检查聊天流特定的配置
if chat_stream_id:
specific_expression_config = self._get_stream_specific_config(chat_stream_id)
if specific_expression_config is not None:
use_expression, enable_learning, learning_intensity = specific_expression_config
# 防止学习强度为0，自动转换为0.0001
if learning_intensity == 0:
learning_intensity = 0.0000001
return use_expression, enable_learning, learning_intensity
return specific_expression_config
# 检查全局配置（第一个元素为空字符串的配置）
global_expression_config = self._get_global_config()
if global_expression_config is not None:
use_expression, enable_learning, learning_intensity = global_expression_config
# 防止学习强度为0，自动转换为0.0001
if learning_intensity == 0:
learning_intensity = 0.0000001
return use_expression, enable_learning, learning_intensity
return global_expression_config
# 如果都没有匹配，返回默认值：启用表达，启用学习，学习强度1.0（对应300秒间隔）
return True, True, 1.0
# 如果都没有匹配，返回默认值：启用表达，启用学习，启用jargon学习
return True, True, True
def _get_stream_specific_config(self, chat_stream_id: str) -> Optional[tuple[bool, bool, int]]:
def _get_stream_specific_config(self, chat_stream_id: str) -> Optional[tuple[bool, bool, bool]]:
"""
获取特定聊天流的表达配置
@@ -399,7 +394,7 @@ class ExpressionConfig(ConfigBase):
chat_stream_id: 聊天流ID（哈希值）
Returns:
tuple: (是否使用表达, 是否学习表达, 学习间隔)，如果没有配置则返回 None
tuple: (是否使用表达, 是否学习表达, 是否启用jargon学习)，如果没有配置则返回 None
"""
for config_item in self.learning_list:
if not config_item or len(config_item) < 4:
@@ -424,22 +419,19 @@ class ExpressionConfig(ConfigBase):
try:
use_expression: bool = config_item[1].lower() == "enable"
enable_learning: bool = config_item[2].lower() == "enable"
learning_intensity: float = float(config_item[3])
# 防止学习强度为0，自动转换为0.0001
if learning_intensity == 0:
learning_intensity = 0.0000001
return use_expression, enable_learning, learning_intensity # type: ignore
enable_jargon_learning: bool = config_item[3].lower() == "enable"
return use_expression, enable_learning, enable_jargon_learning # type: ignore
except (ValueError, IndexError):
continue
return None
def _get_global_config(self) -> Optional[tuple[bool, bool, int]]:
def _get_global_config(self) -> Optional[tuple[bool, bool, bool]]:
"""
获取全局表达配置
Returns:
tuple: (是否使用表达, 是否学习表达, 学习间隔)，如果没有配置则返回 None
tuple: (是否使用表达, 是否学习表达, 是否启用jargon学习)，如果没有配置则返回 None
"""
for config_item in self.learning_list:
if not config_item or len(config_item) < 4:
@@ -450,11 +442,8 @@ class ExpressionConfig(ConfigBase):
try:
use_expression: bool = config_item[1].lower() == "enable"
enable_learning: bool = config_item[2].lower() == "enable"
learning_intensity = float(config_item[3])
# 防止学习强度为0，自动转换为0.0001
if learning_intensity == 0:
learning_intensity = 0.0000001
return use_expression, enable_learning, learning_intensity # type: ignore
enable_jargon_learning: bool = config_item[3].lower() == "enable"
return use_expression, enable_learning, enable_jargon_learning # type: ignore
except (ValueError, IndexError):
continue
@@ -732,14 +721,6 @@ class LPMMKnowledgeConfig(ConfigBase):
"""嵌入向量维度，应该与模型的输出维度一致"""
@dataclass
class JargonConfig(ConfigBase):
"""Jargon配置类"""
all_global: bool = False
"""是否将所有新增的jargon项目默认为全局（is_global=True），chat_id记录第一次存储时的id"""
@dataclass
class DreamConfig(ConfigBase):
"""Dream配置类"""