life-echo/api/app/agents/memoir/fidelity_check_agent.py

"""
FidelityCheckAgent：比较「用户口述」与叙事 JSON 输出，判定是否存在明显编造或越界。
续写合并（append）时传入 `existing_canonical_markdown`，将已有故事正文一并视为允许来源。
失败时由流水线回退（见 story_pipeline_sync）：续写为「已有 + 口述」，新建为口述原文。
"""

from __future__ import annotations

import re
from typing import Any

from app.agents.memoir.schemas import FidelityOutput
from app.core.config import settings
from app.core.llm_call import LLMCallError, llm_json_call
from app.core.logging import get_logger

logger = get_logger(__name__)

# 生成稿中出现的四位年份，若口述中未出现同串，仅打日志（不误杀）
_YEAR_4_RE = re.compile(r"(?<!\d)(19|20)\d{2}(?!\d)")


def _log_suspicious_years_not_in_oral(oral_text: str, narrative_json: str) -> None:
    oral = oral_text or ""
    gen = narrative_json or ""
    for m in _YEAR_4_RE.finditer(gen):
        y = m.group(0)
        if y not in oral:
            logger.debug(
                "event=fidelity_heuristic_year_not_in_oral year={} oral_len={} gen_len={}",
                y,
                len(oral),
                len(gen),
            )


class FidelityCheckAgent:
    """叙事忠实度检查（json_object）；失败时上层应回退为口述原文。"""

    def passes(
        self,
        *,
        oral_text: str,
        narrative_json: str,
        llm: Any,
        existing_canonical_markdown: str | None = None,
        is_append: bool = False,
    ) -> bool:
        if not llm or not settings.memoir_fidelity_check_enabled:
            return True
        oral = (oral_text or "").strip()
        gen = (narrative_json or "").strip()
        if not oral or not gen:
            return True
        existing = (existing_canonical_markdown or "").strip()
        _log_suspicious_years_not_in_oral(oral, gen)
        pass_rules = """## 以下行为是 pass（不算编造）
- 口语转书面语（删语气词、调语序、用成语替换口语）
- 过渡句与衔接句（「那段日子」「回想起来」等，不引入新实体）
- 基于口述已有情感的渲染与书面化（如口述说「难受」，改写为「心里像堵了一团棉花」，但不能新增具体场景细节）
- 合并同义重复表述
- 纠正明显的语音识别或同音错别字

## 以下行为是 fail（算编造）
- 新增口述中**没有**的具体人名、地名、时间、数字、对话原文
- 补全口述未说明的结果或结局（如「最终没考上」）
- 把系统摘录/档案里才有的信息写成用户亲口经历
- 虚构具体场景细节来「让文章更好看」
- 叙述中新增**具体场合/场景锚点**而口述没有同类表述（如写入「聚餐」「酒席」「那晚」「前一晚」等聚会或时间场合，但口述仅有话题内容而未提及该场合；把摘录里才有的场合写成亲历）"""

        if existing:
            prompt = f"""你是事实核对员。当前为**续写合并**：生成稿应保留「已有故事正文」中的事实并融入「本轮口述」中的新事实。

【用户本轮口述】
{oral[:8000]}

【已有故事正文】（已落库，出现于此处的内容**不算**编造）
{existing[:12000]}

【模型生成的叙事】
{gen[:16000]}

{pass_rules}

判断：生成稿是否出现**既不在本轮口述、也不在已有正文**的具体新实体或虚构细节？
若内容可归因于上述两个来源的合理书面化整理，pass=true。

输出形状示例：
{{"pass": true, "reason": null}} 或 {{"pass": false, "reason": "一句话说明"}}"""
        else:
            prompt = f"""你是事实核对员。比较用户口述与模型生成的叙事。

【用户口述】
{oral[:8000]}

【模型生成的叙事】
{gen[:16000]}

{pass_rules}

判断：生成稿是否出现口述中**明显没有**的具体新实体或虚构细节？
若仅为口述的书面化整理（含文学性改写、情感渲染、过渡衔接），pass=true。

输出形状示例：
{{"pass": true, "reason": null}} 或 {{"pass": false, "reason": "一句话说明"}}"""
        try:
            out = llm_json_call(
                llm,
                prompt,
                FidelityOutput,
                max_tokens=settings.memoir_fidelity_check_max_tokens,
                agent="FidelityCheckAgent.passes",
            )
            ok = bool(out.pass_)
            if not ok:
                logger.warning(
                    "event=fidelity_check_fail reason={}",
                    (out.reason or "")[:200],
                )
            return ok
        except LLMCallError as e:
            logger.warning("FidelityCheckAgent 解析失败: {}", e)
            if is_append or settings.memoir_fidelity_fail_open_on_parse_error:
                logger.info("event=fidelity_parse_fail_open is_append={}", is_append)
                return True
            logger.warning("event=fidelity_parse_fail_closed")
            return False