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4.9 KiB
Python
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FidelityCheckAgent：比较「用户口述」与叙事 JSON 输出，判定是否存在明显编造或越界。
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续写合并（append）时传入 `existing_canonical_markdown`，将已有故事正文一并视为允许来源。
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失败时由流水线回退（见 story_pipeline_sync）：续写为「已有 + 口述」，新建为口述原文。
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"""
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from __future__ import annotations
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import re
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from typing import Any
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from app.agents.memoir.schemas import FidelityOutput
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from app.core.config import settings
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from app.core.llm_call import LLMCallError, llm_json_call
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from app.core.logging import get_logger
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logger = get_logger(__name__)
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# 生成稿中出现的四位年份，若口述中未出现同串，仅打日志（不误杀）
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_YEAR_4_RE = re.compile(r"(?<!\d)(19|20)\d{2}(?!\d)")
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def _log_suspicious_years_not_in_oral(oral_text: str, narrative_json: str) -> None:
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oral = oral_text or ""
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gen = narrative_json or ""
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for m in _YEAR_4_RE.finditer(gen):
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y = m.group(0)
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if y not in oral:
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logger.debug(
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"event=fidelity_heuristic_year_not_in_oral year={} oral_len={} gen_len={}",
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y,
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len(oral),
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len(gen),
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)
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class FidelityCheckAgent:
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"""叙事忠实度检查（json_object）；失败时上层应回退为口述原文。"""
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def passes(
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self,
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*,
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oral_text: str,
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narrative_json: str,
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llm: Any,
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existing_canonical_markdown: str | None = None,
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is_append: bool = False,
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) -> bool:
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if not llm or not settings.memoir_fidelity_check_enabled:
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return True
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oral = (oral_text or "").strip()
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gen = (narrative_json or "").strip()
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if not oral or not gen:
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return True
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existing = (existing_canonical_markdown or "").strip()
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_log_suspicious_years_not_in_oral(oral, gen)
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pass_rules = """## 以下行为是 pass（不算编造）
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- 口语转书面语（删语气词、调语序、用成语替换口语）
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- 过渡句与衔接句（「那段日子」「回想起来」等，不引入新实体）
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- 基于口述已有情感的渲染与书面化（如口述说「难受」，改写为「心里像堵了一团棉花」，但不能新增具体场景细节）
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- 合并同义重复表述
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- 纠正明显的语音识别或同音错别字
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## 以下行为是 fail（算编造）
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- 新增口述中**没有**的具体人名、地名、时间、数字、对话原文
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- 补全口述未说明的结果或结局（如「最终没考上」）
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- 把系统摘录/档案里才有的信息写成用户亲口经历
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- 虚构具体场景细节来「让文章更好看」
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- 叙述中新增**具体场合/场景锚点**而口述没有同类表述（如写入「聚餐」「酒席」「那晚」「前一晚」等聚会或时间场合，但口述仅有话题内容而未提及该场合；把摘录里才有的场合写成亲历）"""
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if existing:
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prompt = f"""你是事实核对员。当前为**续写合并**：生成稿应保留「已有故事正文」中的事实并融入「本轮口述」中的新事实。
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【用户本轮口述】
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{oral[:8000]}
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【已有故事正文】（已落库，出现于此处的内容**不算**编造）
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{existing[:12000]}
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【模型生成的叙事】
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{gen[:16000]}
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{pass_rules}
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判断：生成稿是否出现**既不在本轮口述、也不在已有正文**的具体新实体或虚构细节？
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若内容可归因于上述两个来源的合理书面化整理，pass=true。
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输出形状示例：
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{{"pass": true, "reason": null}} 或 {{"pass": false, "reason": "一句话说明"}}"""
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else:
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prompt = f"""你是事实核对员。比较用户口述与模型生成的叙事。
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【用户口述】
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{oral[:8000]}
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【模型生成的叙事】
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{gen[:16000]}
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{pass_rules}
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判断：生成稿是否出现口述中**明显没有**的具体新实体或虚构细节？
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若仅为口述的书面化整理（含文学性改写、情感渲染、过渡衔接），pass=true。
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输出形状示例：
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{{"pass": true, "reason": null}} 或 {{"pass": false, "reason": "一句话说明"}}"""
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try:
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out = llm_json_call(
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llm,
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prompt,
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FidelityOutput,
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max_tokens=settings.memoir_fidelity_check_max_tokens,
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agent="FidelityCheckAgent.passes",
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)
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ok = bool(out.pass_)
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if not ok:
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logger.warning(
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"event=fidelity_check_fail reason={}",
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(out.reason or "")[:200],
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)
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return ok
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except LLMCallError as e:
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logger.warning("FidelityCheckAgent 解析失败: {}", e)
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if is_append or settings.memoir_fidelity_fail_open_on_parse_error:
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logger.info("event=fidelity_parse_fail_open is_append={}", is_append)
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return True
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||
logger.warning("event=fidelity_parse_fail_closed")
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return False
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