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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。
131 lines
4.6 KiB
Python
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4.6 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 json
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import re
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from typing import Any
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from app.core.config import settings
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from app.core.langchain_llm import invoke_json_object
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from app.core.logging import get_logger
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from app.core.json_utils import extract_json_payload
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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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) -> 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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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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||
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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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**JSON 输出**：只输出一个合法 JSON 对象。
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{{"pass": true, "reason": null}}
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或
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{{"pass": false, "reason": "一句话说明"}}
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||
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||
只输出 JSON，不要其它文字。"""
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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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||
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||
**JSON 输出**：只输出一个合法 JSON 对象。
|
||
{{"pass": true, "reason": null}}
|
||
或
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||
{{"pass": false, "reason": "一句话说明"}}
|
||
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||
只输出 JSON，不要其它文字。"""
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try:
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raw = invoke_json_object(
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llm,
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prompt,
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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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data = json.loads(extract_json_payload(raw))
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ok = bool(data.get("pass", True))
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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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(data.get("reason") or "")[:200],
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)
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return ok
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except Exception as e:
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||
logger.warning("FidelityCheckAgent 解析失败，放行: {}", e)
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return True
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