309a051038
数据库与模型：新增多版迁移（章节证据快照、对话血缘、记忆事实/时间线 lineage 等），把「成稿 ↔ 对话/记忆」的溯源信息落到表结构里。 业务链路：会话与 WS、回忆录/故事流水线、记忆写入与 enrichment 等跟着接上线索与快照；新增章节证据快照与评测侧 EvalTraceService 等模块，方便组评审用的证据包。 内部评测：自动化 run 与手工 memoir 评审共用可追溯证据；rubric/ judge 相关脚本与文档有配套调整。 app-eval-web：Memoir/实验详情里能展开看证据摘要与 evidence_trace（含对话轮次 id）；Vite 代理与 development.sh 注入的 API 端口与当前默认内部评测端口一致，避免改端口后页面连错服务。 工程杂项：GitHub Actions / 仓库说明有更新；各适配器与支付/配额/plan 等多处为小改动或跟随主改动的收尾；新增/扩充了?
81 lines
2.6 KiB
Python
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2.6 KiB
Python
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ImagePromptOrchestrator：图片提示词生成编排器。
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根据调用方（封面/正文）选择 build_prompt 或 build_cover_prompt；
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统一异常处理和回退；内部委托 PromptGenerationAgent。
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from __future__ import annotations
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from typing import Any, Optional
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from app.agents.image_prompt.prompt_agent import PromptGenerationAgent
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from app.features.memoir.memoir_images.settings import MemoirImageSettings
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class ImagePromptOrchestrator:
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"""
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图片提示词编排器。
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区分封面 vs 正文配图，统一调用 PromptGenerationAgent；
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异常与回退由 PromptGenerationAgent（底层 MemoirImagePromptService）处理。
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"""
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def __init__(self, llm: Optional[Any], settings: MemoirImageSettings) -> None:
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self._agent = PromptGenerationAgent(llm=llm, settings=settings)
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def build_prompt(
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self,
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chapter_title: str,
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chapter_category: str,
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description: str,
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context_excerpt: str,
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) -> dict[str, str]:
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"""
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生成正文配图的 prompt。
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委托 PromptGenerationAgent，已含 LLM 调用失败时的 fallback 逻辑。
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"""
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return self._agent.build_prompt(
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chapter_title=chapter_title,
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chapter_category=chapter_category,
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description=description,
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context_excerpt=context_excerpt,
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)
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def build_cover_prompt(
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self,
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chapter_title: str,
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chapter_category: str,
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context_excerpt: str,
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) -> dict[str, str]:
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"""
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生成章节封面的 prompt。
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||
委托 PromptGenerationAgent，已含 LLM 调用失败时的 fallback 逻辑。
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||
"""
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return self._agent.build_cover_prompt(
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chapter_title=chapter_title,
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chapter_category=chapter_category,
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||
context_excerpt=context_excerpt,
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||
)
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def build_story_primary_prompt(
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self,
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story_title: str,
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story_stage: str | None,
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prompt_brief: str,
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style_profile: str | None,
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||
) -> dict[str, str]:
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"""生成 story 主插图的 prompt。"""
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return self._agent.build_story_primary_prompt(
|
||
story_title=story_title,
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||
story_stage=story_stage,
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||
prompt_brief=prompt_brief,
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||
style_profile=style_profile,
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||
)
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def get_image_prompt_orchestrator() -> ImagePromptOrchestrator:
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"""Celery / 后台任务入口：统一装配 LLM 与 MemoirImageSettings。"""
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from app.core.dependencies import get_llm_provider
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llm = getattr(get_llm_provider(), "langchain_llm", None)
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return ImagePromptOrchestrator(llm=llm, settings=MemoirImageSettings.from_env())
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