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Python
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启发式判断访谈「本轮」是否值得跑阶段 LLM / 记忆检索等高成本步骤。
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短答、应答词、元话语（谈整理回忆本身而非人生经历）为 False；长文本或中等长度非常用词为 True。
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与配置 `chat_substantive_*` 配合；关闭启发式时恒为 True。
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from __future__ import annotations
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import re
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from typing import Final
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from app.core.config import settings
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# 极短应答（整句精确匹配）
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_SHORT_ACK_EXACT: Final[frozenset[str]] = frozenset(
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{
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"嗯",
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"对",
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"好",
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"是",
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"行的",
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"是的",
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"没有",
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"行",
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"噢",
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"哦",
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"好吧",
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"嗯嗯",
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"对对",
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"好嘞",
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"对的",
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"没了",
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"可以",
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"就这样",
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"还行",
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"还好",
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}
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)
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# 元话语：谈回忆过程/访谈本身，不足以切换人生阶段或拉记忆证据
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_META_PROCESS: Final[re.Pattern[str]] = re.compile(
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r"(回忆|想起).{0,20}(细节|收获|快忘|忘的|很多东西)"
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r"|(整理|聊聊|谈到).{0,8}(回忆|访谈|记录)"
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r"|最大的收获",
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re.UNICODE,
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)
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def should_run_chat_stage_memory_heavy_work(text: str) -> bool:
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True：值得调用阶段检测 LLM、记忆检索（向量等）。
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False：仅用关键词阶段回退、跳过记忆检索。
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if not settings.chat_substantive_heuristic_enabled:
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return True
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s = (text or "").strip()
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if not s:
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return False
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# 元话语可略长，须在「达到 min_chars」分支之前判断
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if _META_PROCESS.search(s):
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return False
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min_chars = int(settings.chat_substantive_min_chars)
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if len(s) >= min_chars:
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return True
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if s in _SHORT_ACK_EXACT:
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return False
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if len(s) <= 4:
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# 极短：多为语气/应答
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if all(ch in "嗯哦噢对对好好的没行是的不没一下的了呗嘛呀啊" for ch in s):
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return False
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# 偏短但未命中噪音规则：默认走完整路径；5 字常见为有信息短句（旧逻辑用 >=6 会误杀）
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return len(s) >= 5
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