Kevin
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feat(api): 访谈路径轻量门控、Memoir Phase1 批处理与叙事/记忆管线加固
- 新增 utterance_substance：短时/应答/元话语可跳过记忆检索、阶段 LLM 与资料抽取 LLM；可配置
- 输入归一化：LLM 模式默认仅语音/ASR；配置项写入 .env.example
- Memoir Phase1：可选 batch LLM 一次性抽取+分类（失败回退逐段）；Extraction 空槽位时阶段与 current_stage 对齐，prompt 约束收紧
- 叙事与忠实度：narrative_safety、证据重叠/场合锚点、标题 slots 与履历短语 grounded；fidelity 解析失败 fail-open 可配置
- 章节管线：锁 TTL 上调、锁竞争 Celery 重试、Phase2 immediate singleflight 等；story_pipeline_sync / chapter_compose / memoir_tasks 联动
- Memory：compaction / repo / summarizer / evidence 小修；事实 FTS 未命中是否回退最近事实可配置
- 新增 memoir_pipeline_trace；补充 memoir_reliability 文档与多项回归/门控测试
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2026-04-03 10:12:59 +08:00 |
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Kevin
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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。
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2026-04-02 12:00:00 +08:00 |
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Kevin
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feat(api): 访谈人格/回复长度策略、口述归一、背景语气与输入净稿全链路
Chat 访谈
- 新增 persona 系统（default / warm_listener / curious_guide）与 background_voice 语气层
- 回复长度由 compute_reply_plan 统一决策（brief / standard / expanded），融合信息密度启发式
- 输入净稿（input_normalize）：编排层可选 rules/llm 归一用户口语后再喂模型与记忆检索
- 记忆证据注入：按用户话检索 memory evidence 并注入 prompt
Memoir 回忆录
- 口述归一（oral_normalize）：segment 原文保留，story 管线取派生净稿作叙事输入
- segment 入队批次门闸：累计字数 + 最长等待秒数，减少零碎提交
- fidelity_check / prompts / narrative_agent 微调
- Alembic 0005：清理跨章节 story 外键
Infra
- Dockerfile 加入 ffmpeg
- pyproject.toml 新增依赖并同步 uv.lock
- .env.example / .env.production 补全新配置项
Tests
- 新增 test_background_voice、test_chat_input_normalize、test_experience_regressions
- 扩展 test_interview_prompts、test_interview_reply_length、test_story_route_oral_invariant
Made-with: Cursor
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2026-03-31 23:55:26 +08:00 |
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Kevin
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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?
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2026-03-27 16:24:43 +08:00 |
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Kevin
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feat(api+app): 对话阶段化、回忆录流水线与客户端会话体验
- DB: segments 用户输入文本（Alembic 0002）
- Chat: 阶段检测/阶段提示/回复限制，编排与访谈/画像 prompts 调整
- Memoir: 忠实度检查 agent，叙事与分类等链路更新
- Core: agent 日志、Alembic 启动、LangChain/日志/配置等
- Story: time_hints；Memory 检索与相关测试
- Expo: 助手头像、会话页与消息拆分、实时会话与文案/i18n
- Docs/scripts/tests: 迁移脚本、LLM JSON/记忆检索文档、新增单测
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2026-03-26 12:13:36 +08:00 |
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