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5.2 KiB
Python
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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.chat.utils.prompt_builder import Prompt
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from src.plugin_system import BaseAction, ActionActivationType
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from src.chat.memory_system.Hippocampus import hippocampus_manager
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from src.chat.utils.utils import cut_key_words
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logger = get_logger("memory")
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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
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||
"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 BuildMemoryAction(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_memory"
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action_description = (
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"了解对于某个概念或者某件事的记忆，并存储下来，在之后的聊天中，你可以根据这条记忆来获取相关信息"
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)
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# 动作参数定义
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action_parameters = {
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"concept_name": "需要了解或记忆的概念或事件的名称",
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||
"concept_description": "需要了解或记忆的概念或事件的描述，需要具体且明确",
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||
}
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# 动作使用场景
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action_require = [
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||
"了解对于某个概念或者某件事的记忆，并存储下来，在之后的聊天中，你可以根据这条记忆来获取相关信息",
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||
"有你不了解的概念",
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||
"有人要求你记住某个概念或者事件",
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"你对某件事或概念有新的理解，或产生了兴趣",
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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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"""执行关系动作"""
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try:
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# 1. 获取构建关系的原因
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concept_description = self.action_data.get("concept_description", "")
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logger.info(f"{self.log_prefix} 添加记忆原因: {self.reasoning}")
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concept_name = self.action_data.get("concept_name", "")
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# 2. 获取目标用户信息
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# 对 concept_name 进行jieba分词
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concept_name_tokens = cut_key_words(concept_name)
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# logger.info(f"{self.log_prefix} 对 concept_name 进行分词结果: {concept_name_tokens}")
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filtered_concept_name_tokens = [
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token
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for token in concept_name_tokens
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if all(keyword not in token for keyword in global_config.memory.memory_ban_words)
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]
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if not filtered_concept_name_tokens:
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logger.warning(f"{self.log_prefix} 过滤后的概念名称列表为空，跳过添加记忆")
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return False, "过滤后的概念名称列表为空，跳过添加记忆"
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similar_topics_dict = (
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hippocampus_manager.get_hippocampus().parahippocampal_gyrus.get_similar_topics_from_keywords(
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filtered_concept_name_tokens
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)
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)
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await hippocampus_manager.get_hippocampus().parahippocampal_gyrus.add_memory_with_similar(
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concept_description, similar_topics_dict
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)
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return True, f"成功添加记忆: {concept_name}"
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except Exception as e:
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logger.error(f"{self.log_prefix} 构建记忆时出错: {e}")
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return False, f"构建记忆时出错: {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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