feat: 增强对话代理以检测用户阶段并更新章节排序
- 在 api/agents/conversation_agent.py 中添加 _detect_user_stage 方法，以通过关键词检测用户谈论的人生阶段。 - 在 api/agents/memory_agent.py 中更新章节排序逻辑，使用 STAGE_TO_ORDER 替代 CHAPTER_ORDER。 - 在 api/agents/state_schema.py 中添加方法以获取各阶段的填充情况。 - 在 api/agents/prompts/conversation_prompts.py 中更新对话提示，包含用户阶段检测和整体进度信息。 - 在 api/migrations/fix_chapter_order_index.sql 中添加 SQL 脚本以修复章节 order_index 的问题。 - 更新相关文档和提示以反映新功能。
This commit is contained in:
penghanyuan
@@ -17,6 +17,7 @@ from .memory_prompts import (
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get_narrative_prompt,
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CHAPTER_CATEGORIES,
|
||||
CHAPTER_ORDER,
|
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STAGE_TO_ORDER,
|
||||
)
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__all__ = [
|
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@@ -33,5 +34,6 @@ __all__ = [
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"get_narrative_prompt",
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||||
"CHAPTER_CATEGORIES",
|
||||
"CHAPTER_ORDER",
|
||||
"STAGE_TO_ORDER",
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||||
]
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@@ -180,28 +180,22 @@ def get_guided_conversation_prompt(
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user_message: str,
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||||
conversation_turn: int = 0,
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||||
same_topic_turns: int = 0,
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||||
all_stages_coverage: Dict[str, Dict] = None,
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||||
detected_user_stage: str = "",
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||||
) -> str:
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"""
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生成状态感知的对话提示词
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Args:
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current_stage: 当前阶段
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empty_slots: 未填充的槽位
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||||
filled_slots: 已填充的槽位
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||||
current_stage: 系统当前跟踪的阶段
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||||
empty_slots: 当前阶段未填充的槽位
|
||||
filled_slots: 当前阶段已填充的槽位
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||||
user_message: 用户消息
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||||
conversation_turn: 总对话轮数
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||||
same_topic_turns: 同一话题的轮数
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||||
all_stages_coverage: 所有阶段的覆盖情况 {stage: {total, filled, empty, ratio}}
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||||
detected_user_stage: 检测到用户正在谈论的阶段（可能和 current_stage 不同）
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||||
"""
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||||
# 转换 slot 名称为中文
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||||
empty_slots_readable = [SLOT_NAME_MAP.get(s, s) for s in empty_slots]
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||||
empty_slots_str = "、".join(empty_slots_readable) if empty_slots_readable else "已聊得很充分"
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||||
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||||
filled_info = []
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||||
for key, value in filled_slots.items():
|
||||
readable_key = SLOT_NAME_MAP.get(key, key)
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||||
filled_info.append(f"{readable_key}: {value[:50]}..." if len(value) > 50 else f"{readable_key}: {value}")
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||||
filled_slots_str = "\n".join(filled_info) if filled_info else "刚开始聊"
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||||
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||||
stage_name_map = {
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||||
"childhood": "童年时光",
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"education": "求学经历",
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@@ -209,21 +203,52 @@ def get_guided_conversation_prompt(
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||||
"family": "家庭生活",
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||||
"belief": "人生信念",
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}
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||||
stage_name = stage_name_map.get(current_stage, current_stage)
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||||
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# 计算已填充的槽位数量
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||||
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||||
current_stage_name = stage_name_map.get(current_stage, current_stage)
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||||
user_stage_name = stage_name_map.get(detected_user_stage, "") if detected_user_stage else ""
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||||
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||||
# 判断用户是否在聊一个不同于系统当前阶段的话题
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user_jumped = detected_user_stage and detected_user_stage != current_stage
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||||
# --- 构建当前聊天上下文 ---
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||||
# 转换 slot 名称为中文
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||||
empty_slots_readable = [SLOT_NAME_MAP.get(s, s) for s in empty_slots]
|
||||
empty_slots_str = "、".join(empty_slots_readable) if empty_slots_readable else "已聊得很充分"
|
||||
|
||||
filled_info = []
|
||||
for key, value in filled_slots.items():
|
||||
readable_key = SLOT_NAME_MAP.get(key, key)
|
||||
filled_info.append(f"{readable_key}: {value[:50]}..." if len(value) > 50 else f"{readable_key}: {value}")
|
||||
filled_slots_str = "\n".join(filled_info) if filled_info else "刚开始聊"
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||||
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# --- 构建全局进度概览 ---
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progress_lines = []
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||||
uncovered_stages = []
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if all_stages_coverage:
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for stage in ["childhood", "education", "career", "family", "belief"]:
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||||
cov = all_stages_coverage.get(stage, {})
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||||
filled_n = cov.get("filled", 0)
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||||
total_n = cov.get("total", 0)
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||||
sname = stage_name_map.get(stage, stage)
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||||
if filled_n == 0:
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||||
progress_lines.append(f" {sname}：还没聊到")
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||||
uncovered_stages.append(sname)
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elif filled_n < total_n:
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progress_lines.append(f" {sname}：聊了一些（{filled_n}/{total_n}）")
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||||
else:
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||||
progress_lines.append(f" {sname}：已聊得很充分 ✓")
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||||
progress_str = "\n".join(progress_lines) if progress_lines else ""
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||||
# --- 动态策略 ---
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||||
filled_count = len(filled_slots)
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||||
total_slots = filled_count + len(empty_slots)
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||||
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||||
# 动态调整策略
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should_switch_topic = same_topic_turns >= 3 or (filled_count >= 2 and same_topic_turns >= 2)
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should_lighten_mood = conversation_turn > 0 and conversation_turn % 5 == 0
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||||
should_try_new_stage = filled_count >= 3 and len(empty_slots) <= 2
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||||
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||||
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||||
# 获取相关阶段
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related_stages = STAGE_RELATED_TOPICS.get(current_stage, [])
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related_stages_str = "、".join([stage_name_map.get(s, s) for s in related_stages])
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||||
# 选择回应风格
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style = random.choice(RESPONSE_STYLES)
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||||
style_guidance = {
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@@ -233,24 +258,45 @@ def get_guided_conversation_prompt(
|
||||
"lighthearted": "这次回应可以轻松一点，适当加入幽默",
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||||
"connection": "这次回应可以分享一个类似的经历或感受（可以虚构）",
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||||
}.get(style, "")
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||||
# 构建动态指导
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||||
# --- 构建动态指导 ---
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dynamic_guidance = ""
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||||
if should_lighten_mood:
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||||
dynamic_guidance += "\n- 聊了一会儿了，可以适当轻松一下，聊点有趣的"
|
||||
if should_switch_topic and empty_slots_readable:
|
||||
dynamic_guidance += f"\n- 这个话题聊得差不多了，可以自然转到：{empty_slots_str}"
|
||||
if should_try_new_stage and related_stages:
|
||||
dynamic_guidance += f"\n- 如果自然的话，可以尝试聊聊相关的话题，比如{related_stages_str}"
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||||
if user_jumped:
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||||
dynamic_guidance += f"""
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||||
- **用户正在聊「{user_stage_name}」的话题，跟着他/她的节奏走，不要试图拉回「{current_stage_name}」**
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||||
- 顺着用户的思路，帮他/她把这个话题聊深聊透
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||||
- 这是很自然的事情，人回忆往事经常会跳跃，你要做的是陪伴和倾听"""
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||||
else:
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||||
if should_lighten_mood:
|
||||
dynamic_guidance += "\n- 聊了一会儿了，可以适当轻松一下，聊点有趣的"
|
||||
if should_switch_topic and empty_slots_readable:
|
||||
dynamic_guidance += f"\n- 这个话题聊得差不多了，可以自然转到：{empty_slots_str}"
|
||||
if should_try_new_stage and related_stages:
|
||||
dynamic_guidance += f"\n- 如果自然的话，可以尝试聊聊相关的话题，比如{related_stages_str}"
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||||
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||||
prompt = f"""你是用户的老朋友，正在和他/她聊人生故事。你们聊到了「{stage_name}」这个话题。
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||||
# --- 缺失章节补充提示（仅在用户没有跳转、且当前话题聊得差不多时） ---
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||||
uncovered_hint = ""
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||||
if not user_jumped and uncovered_stages and should_try_new_stage:
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uncovered_hint = f"\n- 还没聊到的人生阶段有：{'、'.join(uncovered_stages)}，如果聊天中有自然的契机，可以轻轻带一句，但不要刻意"
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## 已经聊到的内容
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# --- 组合 prompt ---
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# 根据是否跳转，调整主题描述
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if user_jumped:
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topic_desc = f"你们原本在聊「{current_stage_name}」，但用户自然地聊到了「{user_stage_name}」的内容"
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||||
else:
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||||
topic_desc = f"你们聊到了「{current_stage_name}」这个话题"
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||||
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||||
prompt = f"""你是用户的老朋友，正在和他/她聊人生故事。{topic_desc}。
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## 已经聊到的内容（{current_stage_name}）
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{filled_slots_str}
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||||
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||||
## 还可以聊的方向
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||||
## 还可以聊的方向（{current_stage_name}）
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||||
{empty_slots_str}
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||||
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||||
## 整体进度
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{progress_str}
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## 用户刚才说
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"{user_message}"
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@@ -259,10 +305,11 @@ def get_guided_conversation_prompt(
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||||
## 你的任务
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||||
1. **回应用户**：先对用户说的内容做出真诚回应（不是总结，而是有温度的反馈）
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||||
2. **保持自然**：不要每次都追问，有时候可以分享感受、表达好奇、或者轻松聊两句
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||||
3. **适时换话题**：如果一个方向聊了几轮，自然地换到其他方向，保持新鲜感
|
||||
4. **追问要具体**：如果要追问，问具体的细节，比如"那时候是什么季节""身边有谁陪着你""当时心里什么感觉"
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||||
{dynamic_guidance}
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||||
2. **跟随用户**：如果用户聊到了其他人生阶段的内容（比如从童年跳到工作），完全没问题，顺着他/她的思路继续聊。回忆本来就是跳跃的，不要强行拉回某个固定话题
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||||
3. **保持自然**：不要每次都追问，有时候可以分享感受、表达好奇、或者轻松聊两句
|
||||
4. **适时引导**：跟着用户的节奏聊了几轮后，如果有自然的时机，可以温和地引向还没聊到的人生阶段，但绝不要生硬
|
||||
5. **追问要具体**：如果要追问，问具体的细节，比如"那时候是什么季节""身边有谁陪着你""当时心里什么感觉"
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||||
{dynamic_guidance}{uncovered_hint}
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||||
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||||
## 回复格式
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||||
- 如果内容较多，可以分成 2-3 条消息，用 [SPLIT] 分隔
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@@ -276,6 +323,7 @@ def get_guided_conversation_prompt(
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||||
- 禁止生硬地问"还有什么想分享的吗"
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||||
- 禁止反复追问同一件事
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||||
- 禁止每次都以问题结尾
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||||
- **禁止在用户聊别的话题时强行拉回之前的话题**
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## 好的回应示例
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- "哈哈，你这说的让我想起..."（轻松）
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@@ -1,6 +1,7 @@
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||||
"""
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||||
回忆录整理 Agent 提示词模板
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||||
"""
|
||||
import json
|
||||
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||||
# 章节分类映射
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||||
CHAPTER_CATEGORIES = {
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||||
@@ -26,6 +27,21 @@ CHAPTER_ORDER = [
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||||
"summary",
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]
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||||
# 统一的阶段名 → 排序索引映射
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||||
# 兼容 5 阶段简化名（conversation/state 模型）和 8 分类详细名（chapter 模型）
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STAGE_TO_ORDER = {
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"childhood": 0,
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||||
"education": 1,
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||||
"career": 2, # 5-stage 简化名
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||||
"career_early": 2, # 8-category 详细名
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||||
"career_achievement": 3,
|
||||
"career_challenge": 4,
|
||||
"family": 5,
|
||||
"belief": 6, # 5-stage 简化名（单数）
|
||||
"beliefs": 6, # 8-category 详细名（复数）
|
||||
"summary": 7,
|
||||
}
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||||
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||||
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||||
def get_system_prompt() -> str:
|
||||
"""获取整理 Agent 的系统提示词"""
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||||
@@ -119,12 +135,25 @@ def get_text_rewrite_prompt(segments_text: str, chapter_category: str, existing_
|
||||
def get_state_extraction_prompt(user_message: str, current_stage: str, stage_slots: dict) -> str:
|
||||
"""抽取结构化信息并判断阶段"""
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||||
slot_keys = list(stage_slots.keys())
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# 提供所有阶段的 slot 参考，帮助 LLM 将内容归类到正确的阶段
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all_stage_slots = {
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"childhood": ["place", "people", "daily_life", "emotion", "turning_event"],
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||||
"education": ["school", "city", "motivation", "challenge", "change"],
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||||
"career": ["job", "environment", "decision", "pressure", "growth"],
|
||||
"family": ["relationship", "conflict", "support", "responsibility", "change"],
|
||||
"belief": ["value", "regret", "pride", "lesson"],
|
||||
}
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||||
return f"""{get_system_prompt()}
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||||
你需要从用户话语中抽取结构化信息，并判断是否需要更新阶段。
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你需要从用户话语中抽取结构化信息，并判断用户实际在谈论哪个人生阶段。
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当前阶段：{current_stage}
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当前阶段可填 slots：{slot_keys}
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系统当前跟踪的阶段：{current_stage}
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该阶段可填 slots：{slot_keys}
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所有阶段及其 slots 参考：
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{json.dumps(all_stage_slots, ensure_ascii=False, indent=2)}
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||||
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||||
用户话语：
|
||||
{user_message}
|
||||
@@ -140,9 +169,11 @@ def get_state_extraction_prompt(user_message: str, current_stage: str, stage_slo
|
||||
}}
|
||||
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||||
要求：
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1. slots 只填写确实提到的内容
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2. snippet 保持用户原话风格，50 字以内
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3. 如果没有明确内容，slots 为空对象
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||||
1. **detected_stage 必须根据用户话语的实际内容判断**，不要默认沿用系统当前阶段。用户可能在聊不同阶段的事情。
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||||
2. slots 的 key 必须属于 detected_stage 对应的 slot 列表
|
||||
3. slots 只填写确实提到的内容
|
||||
4. snippet 保持用户原话风格，50 字以内
|
||||
5. 如果没有明确内容，slots 为空对象
|
||||
"""
|
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Reference in New Issue
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