Losita/mai-bot
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UnCLAS-Prommer
2026-03-02 17:18:13 +08:00
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commit e200b5b581
7 changed files with 73 additions and 40 deletions
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29
prompts/expression_evaluation.prompt
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@@ -1,22 +1,15 @@
{chat_observe_info}
请评估以下表达方式或语言风格以及使用条件或使用情景是否合适：
使用条件或使用情景：{situation}
表达方式或言语风格：{style}
你的名字是{bot_name}{target_message}
{reply_reason_block}
请从以下方面进行评估：
{criteria_list}
以下是可选的表达情境：
{all_situations}
请你分析聊天内容的语境、情绪、话题类型，从上述情境中选择最适合当前聊天情境的，最多{max_num}个情境。
考虑因素包括：
1.聊天的情绪氛围（轻松、严肃、幽默等）
2.话题类型（日常、技术、游戏、情感等）
3.情境与当前语境的匹配度
{target_message_extra_block}
请以JSON格式输出，只需要输出选中的情境编号：
例如：
请以JSON格式输出评估结果：
{{
"selected_situations": [2, 3, 5, 7, 19]
}}
"suitable": true/false,
"reason": "评估理由（如果不合适，请说明原因）"
请严格按照JSON格式输出，不要包含其他内容：
}}
如果合适，suitable设为true；如果不合适，suitable设为false，并在reason中说明原因。
请严格按照JSON格式输出，不要包含其他内容。

22
prompts/expression_select.prompt Normal file
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@@ -0,0 +1,22 @@
{chat_observe_info}
你的名字是{bot_name}{target_message}
{reply_reason_block}
以下是可选的表达情境：
{all_situations}
请你分析聊天内容的语境、情绪、话题类型，从上述情境中选择最适合当前聊天情境的，最多{max_num}个情境。
考虑因素包括：
1.聊天的情绪氛围（轻松、严肃、幽默等）
2.话题类型（日常、技术、游戏、情感等）
3.情境与当前语境的匹配度
{target_message_extra_block}
请以JSON格式输出，只需要输出选中的情境编号：
例如：
{{
"selected_situations": [2, 3, 5, 7, 19]
}}
请严格按照JSON格式输出，不要包含其他内容：

2
pytests/message_test/session_message_test.py
View File

@@ -121,7 +121,7 @@ def setup_mocks(monkeypatch):
db_mod = _stub_module("src.common.database.database")
db_mod.get_db_session = get_db_session
db_mod.get_manual_db_session = get_manual_db_session
db_model_mod = _stub_module("src.common.database.database_model")
db_model_mod.Messages = None # 可以根据需要添加更多的属性或方法

2
src/bw_learner/expression_selector.py
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@@ -378,7 +378,7 @@ class ExpressionSelector:
reply_reason_block = ""
# 3. 构建prompt（只包含情境，不包含完整的表达方式）
prompt_template = prompt_manager.get_prompt("expression_evaluation")
prompt_template = prompt_manager.get_prompt("expression_select")
prompt_template.add_context("bot_name", global_config.bot.nickname)
prompt_template.add_context("chat_observe_info", chat_context)
prompt_template.add_context("all_situations", all_situations_str)

12
src/common/data_models/expression_data_model.py
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@@ -14,7 +14,7 @@ class MaiExpression(BaseDatabaseDataModel[Expression]):
item_id: int,
situation: str,
style: str,
context: str,
# context: str,
# up_content: str,
content: List[str],
count: int,
@@ -31,8 +31,8 @@ class MaiExpression(BaseDatabaseDataModel[Expression]):
"""表达方式使用情景"""
self.style = style
"""表达方式风格"""
self.context = context
"""表达方式上下文"""
# self.context = context
# """表达方式上下文"""
# self.up_content = up_content
self.content: List[str] = content
"""内容列表"""
@@ -40,7 +40,7 @@ class MaiExpression(BaseDatabaseDataModel[Expression]):
self.last_active_time: datetime = last_active_time or datetime.now()
self.create_time: datetime = create_time or datetime.now()
self.session_id: Optional[str] = session_id
self.checked: bool = checked
"""是否已经被检查过"""
self.rejected: bool = rejected
@@ -58,7 +58,7 @@ class MaiExpression(BaseDatabaseDataModel[Expression]):
item_id=db_record.id, # type: ignore
situation=db_record.situation,
style=db_record.style,
context=db_record.context,
# context=db_record.context,
content=content_list,
count=db_record.count,
last_active_time=db_record.last_active_time,
@@ -77,7 +77,7 @@ class MaiExpression(BaseDatabaseDataModel[Expression]):
id=self.item_id,
situation=self.situation,
style=self.style,
context=self.context,
# context=self.context,
content_list=json.dumps(self.content),
count=self.count,
last_active_time=self.last_active_time,

44
src/common/data_models/message_component_data_model.py
View File

@@ -1,6 +1,8 @@
from abc import ABC, abstractmethod
from copy import deepcopy
from maim_message import Seg, UserInfo, MessageBase, BaseMessageInfo
from pathlib import Path
from sqlmodel import select
from typing import Optional, List, Union, Dict, Any
import asyncio
@@ -61,8 +63,21 @@ class ImageComponent(BaseMessageComponentModel, ByteComponent):
return "image"
async def load_image_binary(self):
if not self.binary_data:
raise NotImplementedError
if self.binary_data:
return
from src.common.database.database import get_db_session
from src.common.database.database_model import Images, ImageType
try:
with get_db_session() as db:
statement = select(Images).filter_by(image_hash=self.binary_hash, image_type=ImageType.IMAGE).limit(1)
if image_record := db.exec(statement).first():
image_path = Path(image_record.full_path)
else:
raise ValueError(f"无法通过 image_hash 加载图片二进制数据: {self.binary_hash}")
self.binary_data = await asyncio.to_thread(image_path.read_bytes)
except Exception as e:
raise ValueError(f"通过 image_hash 加载图片二进制数据时发生错误: {e}") from e
async def to_seg(self) -> Seg:
if not self.binary_data:
@@ -85,18 +100,21 @@ class EmojiComponent(BaseMessageComponentModel, ByteComponent):
ValueError: 如果 binary_data 为空且缺少 emoji_hash
ValueError: 如果无法通过 emoji_hash 加载表情二进制数据
"""
if not self.binary_data:
from src.chat.emoji_system.emoji_manager import emoji_manager
if self.binary_data:
return
from src.common.database.database import get_db_session
from src.common.database.database_model import Images, ImageType
if not (
emoji := emoji_manager.get_emoji_by_hash(self.binary_hash)
or emoji_manager.get_emoji_by_hash_from_db(self.binary_hash)
):
raise ValueError(f"无法通过 emoji_hash 加载表情二进制数据: {self.binary_hash}")
try:
self.binary_data = await asyncio.to_thread(emoji.full_path.read_bytes)
except Exception as e:
raise ValueError(f"通过 emoji_hash 加载表情二进制数据时发生错误: {e}") from e
try:
with get_db_session() as db:
statement = select(Images).filter_by(image_hash=self.binary_hash, image_type=ImageType.EMOJI).limit(1)
if image_record := db.exec(statement).first():
image_path = Path(image_record.full_path)
else:
raise ValueError(f"无法通过 emoji_hash 加载表情二进制数据: {self.binary_hash}")
self.binary_data = await asyncio.to_thread(image_path.read_bytes)
except Exception as e:
raise ValueError(f"通过 emoji_hash 加载表情二进制数据时发生错误: {e}") from e
async def to_seg(self) -> Seg:
if not self.binary_data:

2
src/common/database/database_model.py
View File

@@ -170,7 +170,7 @@ class Expression(SQLModel, table=True):
situation: str = Field(index=True, max_length=255, primary_key=True) # 情景
style: str = Field(index=True, max_length=255, primary_key=True) # 风格
context: str # 上下文
# context: str # 上下文
# up_content: str
content_list: str # 内容列表，JSON格式存储