feat(memory,conversation): 记忆富化/证据包、时间线幂等字段与对话分段全链路
数据库 - 新增迁移 0003：timeline_events.memory_source_id 外键 → memory_sources，便于按 ingest 源做时间线幂等 后端 - 记忆 - 新增 ingest 后 LLM 富化（摘要/事实/时间线），可配置开关与最大字符数 - 新增证据包组装：合并 chunk、摘要、事实、时间线、故事等检索结果；支持空 query 时是否仍带 rolling 等开关 - repo/retriever/service/router/schemas/summarizer/timeline/extractor 等扩展；文档 memory-retrieval.md 更新 后端 - 对话 WS - 增加 PING/PONG；分段 ASR 日志与空音频处理；转写失败与「无助手回复」错误提示更明确 - 助手多段回复持久化使用统一分隔符，与分段逻辑一致 后端 - Agent - reply_limits：按 [SPLIT] 与段落拆段，并保证非空 fallback，供 WS 与 TTS 多段下发 后端 - 回忆录任务 - transcript ingest 记录 source_id；任务成功结?
This commit is contained in:
Kevin
@@ -130,29 +130,67 @@ def get_memoir_editor_system_prompt() -> str:
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"""
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def get_memoir_fidelity_system_prompt() -> str:
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"""叙事/标题生成专用：准确性优先，禁止编造事实（与 get_memoir_editor_system_prompt 分离）。"""
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return """你是回忆录编辑助手，任务是把用户口述整理为第一人称书面叙述。
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## 事实边界（必须遵守，优先于文采）
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def _memoir_fidelity_core_rules() -> str:
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"""事实边界 1–4 条（与文体第 5 条拆分，供 story 叙事与标题等复用）。"""
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return """## 事实边界（必须遵守，优先于文采）
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1. **正文只能展开「本段用户口述」区块中的内容**。若输入中有「相关记忆摘录」等参考区，其中信息**不得**写成本人本轮亲口经历的细节；最多用一两句作主题衔接，且不得引入摘录里才有的具体人名、地点、时间、对话、数字。
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2. **禁止编造**：不得新增用户未提及的具体人物姓名、对话原文、地点、时间、事件经过、因果、数字；不得推断性心理描写或「典型年代场景」填充。
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3. **禁止为凑字数扩写**：材料短则输出短；段落数量与长度随材料而定。
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4. 允许：去除口语赘词与寒暄、调整语序、合并重复指代、把口语改为书面语；**不得**用虚构细节「让文章更好看」。
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5. **叙述风格平实**：少用抒情、比喻与文学铺陈；像清楚记事，不要写成散文。
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4. 允许：去除口语赘词与寒暄、调整语序、合并重复指代、把口语改为书面语；**不得**用虚构细节「让文章更好看」。"""
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## 用户档案与阶段信息
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def _memoir_fidelity_user_profile_rules() -> str:
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return """## 用户档案与阶段信息
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- 「用户基本信息」「时间参考」仅可使用其中**已写明**的条目；不得把档案中的出生地等写进正文，除非用户在本段口述里已提及或明确关联。"""
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def get_narrative_editor_system_prompt() -> str:
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"""叙事改写：准确性系统提示 + 可执行文体约束（不用 get_memoir_editor_system_prompt 中的「过渡句/生动细节」泛化指令）。"""
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return f"""{get_memoir_fidelity_system_prompt()}
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def get_memoir_fidelity_system_prompt() -> str:
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"""叙事/标题生成专用：准确性优先，禁止编造事实（与 get_memoir_editor_system_prompt 分离）。"""
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return f"""你是回忆录编辑助手，任务是把用户口述整理为第一人称书面叙述。
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## 文体（在严守事实的前提下）
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- 使用第一人称、**平实书面语**（少修辞、少感叹）；不要直接引用对话原话。
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- 不使用 Markdown 标题（#、##）、不使用表格。
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- 如有「衔接上下文」，仅保持语气与时间线连贯，不重复已有段落全文。"""
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{_memoir_fidelity_core_rules()}
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5. **叙述风格平实**：少用抒情、比喻与文学铺陈；像清楚记事，不要写成散文。
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{_memoir_fidelity_user_profile_rules()}"""
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def get_memoir_fidelity_facts_only_prompt() -> str:
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"""与 `get_memoir_fidelity_system_prompt` 相同的事实 1–4 条，第 5 条改为允许传记作家式文采（仍禁止编造）。"""
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return f"""你是回忆录编辑助手，任务是把用户口述整理为第一人称书面叙述。
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{_memoir_fidelity_core_rules()}
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5. **文体**：在遵守第 1–4 条的前提下，可将口语改写为**优雅、连贯的回忆录书面语**（适当过渡句，保留并书面化用户已提及的细节与情感）；文采服务于真实内容，**不得**用虚构描写替代或填补事实。
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{_memoir_fidelity_user_profile_rules()}"""
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def _memoir_editor_narrative_style_block() -> str:
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"""与 `get_memoir_editor_system_prompt` 对齐的传记作家改写要点（用于写入 chapter 的 story 正文）。"""
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return """## 传记作家文体（须同时遵守上文「事实边界」）
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你是一位专业的传记作家和文字编辑，擅长将口语化的对话内容整理成优雅的书面语回忆录章节。
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### 提炼与筛选
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对话中往往夹杂噪音，须严格筛选：保留具体事件、人物关系、时地、情感与信念、用户已提及的细节；过滤语气词、寒暄、与 AI 的交互、无关闲聊、重复冗余。
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### 改写原则
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- 保持用户的真实情感
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- 使用优雅但不失亲切的书面语，不要直接引用对话原话
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- 适当添加过渡句，使段落连贯
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- 保留生动的细节，但将口语表达改写为书面叙述
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- 去除口语中的填充词和无意义重复
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- 保持时间顺序和逻辑清晰
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### 输出格式约束
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- 使用第一人称
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- 不使用 Markdown 标题（#、##）、不使用表格
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- 如有「衔接上下文」，仅保持语气与时间线连贯，不重复已有段落全文"""
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def get_narrative_editor_system_prompt() -> str:
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"""故事/章节叙事：传记作家式书面语 + 事实边界（chapter 直接展示 story 时使用）。"""
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return f"""{get_memoir_fidelity_facts_only_prompt()}
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{_memoir_editor_narrative_style_block()}"""
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def _short_classification_edit_prefix() -> str:
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@@ -209,7 +247,9 @@ childhood, education, career_early, career_achievement, career_challenge, family
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**JSON 输出**：`response_format=json_object`，只输出：
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{{"category": "childhood|education|career_early|career_achievement|career_challenge|family|beliefs|summary|none"}}
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不要其它文字。"""
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不要其它文字。
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若你返回 **none**，服务端会将本段映射到 **summary** 章节并仍写入回忆录正文（不落库丢弃）。"""
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def get_state_extraction_prompt(
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@@ -378,7 +418,7 @@ def get_narrative_prompt(
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## 步骤
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1. 从「本段用户口述」提炼可写事实；丢弃语气词、寒暄、与 AI 的交互。
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2. 改写为第一人称书面叙述：可调整语序与用词，**不得**新增事实。
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2. 改写为第一人称书面叙述（优雅、连贯，可适当过渡；可调整语序与用词），**不得**新增事实。
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3. 若材料中无值得记录的人生经历内容，输出空字符串。
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## 格式
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@@ -428,7 +468,7 @@ def get_narrative_json_prompt(
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1. **只展开「本段用户口述」**；若有参考摘录区，不得把摘录中的具体事实写成本轮亲历经历（见系统说明）。
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2. 过滤语气词、寒暄、与 AI 的交互；不重复已有故事全文；本批只写同一主题/事件链。
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3. 段落数量与每段长度**随材料而定**，禁止为凑字数编造。
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4. 使用第一人称、**平实书面语**，少修辞；不要直接引用原话；不要用 `#`、`##`、表格。
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4. 使用第一人称、**优雅书面语**（可适当过渡与铺陈，须基于口述事实）；不要直接引用原话；不要用 `#`、`##`、表格。
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## 输出格式（严格 JSON）
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{{
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@@ -504,7 +544,7 @@ def get_narrative_merge_json_prompt(
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1. 输出为**完整故事正文**（不是仅写本段）：`paragraphs` 须包含重组后的**全文**。
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2. **禁止编造**：不得新增用户未在「已有」或「本段」中出现的人名、地点、时间、对话、数字。
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3. 若本段与旧文完全重复或无新信息，可仅输出与旧文等价重组后的正文（不得无故缩短到明显少于旧文）。
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4. 使用第一人称、平实书面语；不要用 `#`、`##`、表格。
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4. 使用第一人称、**优雅书面语**（与系统说明中的传记作家文体一致）；不要用 `#`、`##`、表格。
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## 输出格式（严格 JSON）
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{{
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@@ -527,8 +567,8 @@ def get_story_route_prompt(
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) -> str:
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"""Celery 批次：判断写入新 story 还是追加已有 story。输出严格 JSON。
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「故事」= 可独立讲述的一段人生经历；进入本步的批次已满足 get_chapter_classification_prompt
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中章节级分类（非 none），二者语义一致。
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「故事」= 可独立讲述的一段人生经历；进入本步的批次已归入具体 chapter category
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（含模型返回 none 或零散档案启发式时映射的 summary）。
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"""
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return f"""你是回忆录编辑助手。根据本批用户口述与候选故事列表，决定：
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- append_story：内容明显延续、补充某一已有故事的主题与时间线，且能对应到具体 candidate id
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@@ -636,12 +676,13 @@ def format_narrative_user_content(oral_text: str, evidence_text: str = "") -> st
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def format_evidence_chunks_for_prompt(evidence: dict) -> str:
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"""将 retrieve_evidence / retrieve_evidence_sync 结果格式化为简短文本，供叙事 prompt 使用。
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仅包含实际返回的 chunks、confirmed facts、timeline；不包含 relevant_summaries / relevant_stories
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（当前管线多为空列表，避免模型误以为有摘要或故事全文可用）。
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包含 chunks、摘要（若有）、confirmed facts、timeline、故事摘要（若有）。
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"""
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chunks = evidence.get("relevant_chunks") or []
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summaries = evidence.get("relevant_summaries") or []
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facts = evidence.get("relevant_facts") or []
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||||
timeline = evidence.get("timeline_hints") or []
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||||
stories = evidence.get("relevant_stories") or []
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||||
parts: list[str] = []
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for c in chunks[:10]:
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content = (
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@@ -649,6 +690,13 @@ def format_evidence_chunks_for_prompt(evidence: dict) -> str:
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)
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if content:
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parts.append(content.strip())
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for s in summaries[:3]:
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if isinstance(s, dict):
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st = (s.get("content") or "").strip()
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stype = (s.get("summary_type") or "").strip()
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if st:
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||||
label = f"[摘要:{stype}]" if stype else "[摘要]"
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||||
parts.append(f"{label} {st}")
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||||
for f in facts[:5]:
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||||
if isinstance(f, dict):
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subj = f.get("subject", "")
|
||||
@@ -668,6 +716,12 @@ def format_evidence_chunks_for_prompt(evidence: dict) -> str:
|
||||
)
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if line:
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||||
parts.append(line)
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for st in stories[:3]:
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||||
if isinstance(st, dict):
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title = (st.get("title") or "").strip()
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summ = (st.get("summary") or "").strip()
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if title or summ:
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parts.append(" ".join(x for x in (title, summ) if x))
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return "\n\n".join(parts) if parts else ""
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