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fix:修复一些潜在问题

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SengokuCola
2025-11-13 00:00:17 +08:00
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commit e78a070fbd
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39
src/jargon/jargon_miner.py
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@@ -56,18 +56,15 @@ def _init_inference_prompts() -> None:
prompt1_str = """
**词条内容**
{content}
**词条出现的上下文（raw_content）其中的SELF是你自己的发言**
{raw_content_list}
请根据以上词条内容和上下文，推断这个词条的含义。
- 如果这是一个黑话、俚语或网络用语，请推断其含义和翻译
- 如果这是一个黑话、俚语或网络用语，请推断其含义
- 如果含义明确（常规词汇），也请说明
以 JSON 格式输出：
{{
"meaning": "详细含义说明（包含使用场景、来源、具体解释等）",
"translation": "原文（用一个词语写明这个词的实际含义）"
"meaning": "详细含义说明（包含使用场景、来源、具体解释等）"
}}
"""
Prompt(prompt1_str, "jargon_inference_with_context_prompt")
@@ -78,13 +75,12 @@ def _init_inference_prompts() -> None:
{content}
请仅根据这个词条本身，推断其含义。
- 如果这是一个黑话、俚语或网络用语，请推断其含义和翻译
- 如果这是一个黑话、俚语或网络用语，请推断其含义
- 如果含义明确（常规词汇），也请说明
以 JSON 格式输出：
{{
"meaning": "详细含义说明（包含使用场景、来源、具体解释等）",
"translation": "原文（用一个词语写明这个词的实际含义）"
"meaning": "详细含义说明（包含使用场景、来源、具体解释等）"
}}
"""
Prompt(prompt2_str, "jargon_inference_content_only_prompt")
@@ -309,11 +305,9 @@ class JargonMiner:
if is_jargon:
# 是黑话，使用推断1的结果（基于上下文，更准确）
jargon_obj.meaning = inference1.get("meaning", "")
jargon_obj.translation = inference1.get("translation", "")
else:
# 不是黑话，也记录含义（使用推断2的结果，因为含义明确）
jargon_obj.meaning = inference2.get("meaning", "")
jargon_obj.translation = inference2.get("translation", "")
# 更新最后一次判定的count值，避免重启后重复判定
jargon_obj.last_inference_count = jargon_obj.count or 0
@@ -327,14 +321,13 @@ class JargonMiner:
# 固定输出推断结果，格式化为可读形式
if is_jargon:
# 是黑话，输出格式：[聊天名]xxx (translation)的含义是 xxxxxxxxxxx
translation = jargon_obj.translation or "未知"
# 是黑话，输出格式：[聊天名]xxx的含义是 xxxxxxxxxxx
meaning = jargon_obj.meaning or "无详细说明"
is_global = jargon_obj.is_global
if is_global:
logger.info(f"[通用黑话]{content} ({translation})的含义是 {meaning}")
logger.info(f"[通用黑话]{content}的含义是 {meaning}")
else:
logger.info(f"[{self.stream_name}]{content} ({translation})的含义是 {meaning}")
logger.info(f"[{self.stream_name}]{content}的含义是 {meaning}")
else:
# 不是黑话，输出格式：[聊天名]xxx 不是黑话
logger.info(f"[{self.stream_name}]{content} 不是黑话")
@@ -558,7 +551,6 @@ class JargonMiner:
# 合并其他字段：优先使用已有值
merged_meaning = None
merged_translation = None
merged_is_jargon = None
merged_last_inference_count = None
merged_is_complete = False
@@ -566,8 +558,6 @@ class JargonMiner:
for obj in all_matching:
if obj.meaning and not merged_meaning:
merged_meaning = obj.meaning
if obj.translation and not merged_translation:
merged_translation = obj.translation
if obj.is_jargon is not None and merged_is_jargon is None:
merged_is_jargon = obj.is_jargon
if obj.last_inference_count is not None and merged_last_inference_count is None:
@@ -588,7 +578,6 @@ class JargonMiner:
is_global=True,
count=total_count,
meaning=merged_meaning,
translation=merged_translation,
is_jargon=merged_is_jargon,
last_inference_count=merged_last_inference_count,
is_complete=merged_is_complete
@@ -664,7 +653,7 @@ def search_jargon(
fuzzy: 是否模糊搜索，默认True（使用LIKE匹配）
Returns:
List[Dict[str, str]]: 包含content, translation, meaning的字典列表
List[Dict[str, str]]: 包含content, meaning的字典列表
"""
if not keyword or not keyword.strip():
return []
@@ -674,7 +663,6 @@ def search_jargon(
# 构建查询
query = Jargon.select(
Jargon.content,
Jargon.translation,
Jargon.meaning
)
@@ -704,13 +692,9 @@ def search_jargon(
(Jargon.chat_id == chat_id) | Jargon.is_global
)
# 只返回有translation或meaning的记录
# 只返回有meaning的记录
query = query.where(
(
(Jargon.translation.is_null(False)) & (Jargon.translation != "")
) | (
(Jargon.meaning.is_null(False)) & (Jargon.meaning != "")
)
(Jargon.meaning.is_null(False)) & (Jargon.meaning != "")
)
# 按count降序排序，优先返回出现频率高的
@@ -724,7 +708,6 @@ def search_jargon(
for jargon in query:
results.append({
"content": jargon.content or "",
"translation": jargon.translation or "",
"meaning": jargon.meaning or ""
})