Files
life-echo/api/app/features/memory/timeline.py

77 lines
2.7 KiB
Python
Raw Normal View History

"""由已抽取事实生成时间线事件LLM + JSON"""
from __future__ import annotations
import json
from typing import Any
from app.core.langchain_llm import ainvoke_json_object, invoke_json_object
from app.core.logging import get_logger
from app.features.memory.llm_schemas import (
TimelineEventsPayload,
parse_json_payload,
timeline_payload_to_dicts,
)
logger = get_logger(__name__)
MAX_FACTS_JSON = 20000
def build_timeline_events_from_facts_sync(llm: Any, facts: list[dict]) -> list[dict]:
"""facts 须含 id 字段(已落库)。"""
if not llm or not facts:
return []
payload = json.dumps(facts, ensure_ascii=False)[:MAX_FACTS_JSON]
prompt = (
"根据下列事实(含 id生成时间线事件用于回忆录展示。\n"
"每条含 event_year整数或 null、event_date可选、title、description、"
"source_fact_ids必须来自输入中的 id 列表)。\n"
'只输出 JSON{"events":[...]},无事件则 {"events":[]}。最多 15 条。\n\n'
f"{payload}"
)
try:
raw = invoke_json_object(
llm, prompt, max_tokens=4096, agent="memory.timeline_events_sync"
)
parsed = parse_json_payload(raw, TimelineEventsPayload)
if parsed is None:
return []
return timeline_payload_to_dicts(parsed)
except (TypeError, ValueError) as e:
logger.warning("build_timeline_events_from_facts_sync 失败: {}", e)
return []
async def build_timeline_events_from_facts_async(
llm: Any, facts: list[dict]
) -> list[dict]:
if not llm or not facts:
return []
payload = json.dumps(facts, ensure_ascii=False)[:MAX_FACTS_JSON]
prompt = (
"根据下列事实(含 id生成时间线事件。\n"
"每条含 event_year、event_date、title、description、source_fact_ids来自输入 id\n"
'只输出 JSON{"events":[...]}。\n\n'
f"{payload}"
)
try:
raw = await ainvoke_json_object(
llm, prompt, max_tokens=4096, agent="memory.timeline_events_async"
)
parsed = parse_json_payload(raw, TimelineEventsPayload)
if parsed is None:
return []
return timeline_payload_to_dicts(parsed)
except (TypeError, ValueError) as e:
logger.warning("build_timeline_events_from_facts_async 失败: {}", e)
return []
async def build_timeline_events(facts: list[dict]) -> list[dict]:
"""兼容旧接口。"""
refactor(agents): 抽取阶段常量与对话上下文;快档 LLM;图片 prompt 可禁止回退 访谈与阶段 - 新增 app/agents/stage_constants.py:集中 CHAT_STAGES、章节分类/顺序、阶段到默认 memoir 类别等,与 MemoirState 默认槽位顺序对齐;减少散落在 prompts 内的重复常量。 - 新增 app/agents/chat/prompt_context.py:以 ChatPromptContext 汇总 guided 系统提示所需字段(阶段、槽位、轮次、人设、记忆证据、回复长度模式、背景声线、职业等),统一走 get_guided_conversation_prompt。 - 大幅收敛 app/agents/chat/prompts_conversation.py;调整 prompts.py、stage_prompts.py、stage_detection.py;同步 interview_agent、profile_agent、helpers 与 state_schema,使对话侧构造提示的方式一致、可测。 回忆录流水线 - memoir/prompts.py 删除已迁至 stage_constants / 独立模板的大段常量与图片占位相关逻辑;classification / extraction / fidelity / narrative agents 与 orchest(全量历史仍可用于计数,注入模型时按轮次与字符上限截断)、image_prompt_fallback_disabled。 - dependencies 增加 get_llm_provider_fast(LRU 缓存,可与默认共用密钥与 base_url)。 任务与编排 - memoir_tasks:prepare_batches 注入 llm_fast;开启独立快档模型时打结构化日志。 - chapter_cover_tasks、story_image_tasks:与图片 prompt / JSON 工具路径或策略变更对齐(import 与行为一致)。 - story_pipeline_sync 等小处同步。 其它核心 - langchain_llm、text_normalize 随上述调用链微调。 开发者体验 - .cursor/settings.json:启用 redis-development、postman 插件。 测试 - 新增 test_image_prompt_policy:覆盖「禁止回退」等图片 prompt 策略。 - 更新 test_interview_prompts、test_interview_reply_length、test_experience_regressions、test_json_and_memory_utils,匹配新常量位置、json_utils 与对话/长度行为。
2026-04-02 12:00:00 +08:00
from app.core.dependencies import get_llm_provider_fast
refactor(agents): 抽取阶段常量与对话上下文;快档 LLM;图片 prompt 可禁止回退 访谈与阶段 - 新增 app/agents/stage_constants.py:集中 CHAT_STAGES、章节分类/顺序、阶段到默认 memoir 类别等,与 MemoirState 默认槽位顺序对齐;减少散落在 prompts 内的重复常量。 - 新增 app/agents/chat/prompt_context.py:以 ChatPromptContext 汇总 guided 系统提示所需字段(阶段、槽位、轮次、人设、记忆证据、回复长度模式、背景声线、职业等),统一走 get_guided_conversation_prompt。 - 大幅收敛 app/agents/chat/prompts_conversation.py;调整 prompts.py、stage_prompts.py、stage_detection.py;同步 interview_agent、profile_agent、helpers 与 state_schema,使对话侧构造提示的方式一致、可测。 回忆录流水线 - memoir/prompts.py 删除已迁至 stage_constants / 独立模板的大段常量与图片占位相关逻辑;classification / extraction / fidelity / narrative agents 与 orchest(全量历史仍可用于计数,注入模型时按轮次与字符上限截断)、image_prompt_fallback_disabled。 - dependencies 增加 get_llm_provider_fast(LRU 缓存,可与默认共用密钥与 base_url)。 任务与编排 - memoir_tasks:prepare_batches 注入 llm_fast;开启独立快档模型时打结构化日志。 - chapter_cover_tasks、story_image_tasks:与图片 prompt / JSON 工具路径或策略变更对齐(import 与行为一致)。 - story_pipeline_sync 等小处同步。 其它核心 - langchain_llm、text_normalize 随上述调用链微调。 开发者体验 - .cursor/settings.json:启用 redis-development、postman 插件。 测试 - 新增 test_image_prompt_policy:覆盖「禁止回退」等图片 prompt 策略。 - 更新 test_interview_prompts、test_interview_reply_length、test_experience_regressions、test_json_and_memory_utils,匹配新常量位置、json_utils 与对话/长度行为。
2026-04-02 12:00:00 +08:00
llm = get_llm_provider_fast().langchain_llm
return await build_timeline_events_from_facts_async(llm, facts)