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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。
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2.7 KiB
Python
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Python
"""由已抽取事实生成时间线事件（LLM + JSON）。"""
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from __future__ import annotations
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import json
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from typing import Any
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from app.core.langchain_llm import ainvoke_json_object, invoke_json_object
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from app.core.logging import get_logger
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from app.features.memory.llm_schemas import (
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TimelineEventsPayload,
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parse_json_payload,
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timeline_payload_to_dicts,
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)
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logger = get_logger(__name__)
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MAX_FACTS_JSON = 20000
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def build_timeline_events_from_facts_sync(llm: Any, facts: list[dict]) -> list[dict]:
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"""facts 须含 id 字段（已落库）。"""
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if not llm or not facts:
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return []
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payload = json.dumps(facts, ensure_ascii=False)[:MAX_FACTS_JSON]
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prompt = (
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"根据下列事实（含 id）生成时间线事件，用于回忆录展示。\n"
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"每条含 event_year（整数或 null）、event_date（可选）、title、description、"
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"source_fact_ids（必须来自输入中的 id 列表）。\n"
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'只输出 JSON：{"events":[...]}，无事件则 {"events":[]}。最多 15 条。\n\n'
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f"{payload}"
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)
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try:
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raw = invoke_json_object(
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llm, prompt, max_tokens=4096, agent="memory.timeline_events_sync"
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)
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parsed = parse_json_payload(raw, TimelineEventsPayload)
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if parsed is None:
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return []
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return timeline_payload_to_dicts(parsed)
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except (TypeError, ValueError) as e:
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logger.warning("build_timeline_events_from_facts_sync 失败: {}", e)
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return []
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async def build_timeline_events_from_facts_async(
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llm: Any, facts: list[dict]
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) -> list[dict]:
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if not llm or not facts:
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return []
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payload = json.dumps(facts, ensure_ascii=False)[:MAX_FACTS_JSON]
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prompt = (
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"根据下列事实（含 id）生成时间线事件。\n"
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||
"每条含 event_year、event_date、title、description、source_fact_ids（来自输入 id）。\n"
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||
'只输出 JSON：{"events":[...]}。\n\n'
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f"{payload}"
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)
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try:
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raw = await ainvoke_json_object(
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llm, prompt, max_tokens=4096, agent="memory.timeline_events_async"
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||
)
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parsed = parse_json_payload(raw, TimelineEventsPayload)
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if parsed is None:
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return []
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return timeline_payload_to_dicts(parsed)
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except (TypeError, ValueError) as e:
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logger.warning("build_timeline_events_from_facts_async 失败: {}", e)
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return []
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async def build_timeline_events(facts: list[dict]) -> list[dict]:
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"""兼容旧接口。"""
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from app.core.dependencies import get_llm_provider_fast
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llm = get_llm_provider_fast().langchain_llm
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return await build_timeline_events_from_facts_async(llm, facts)
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