"""对话记忆总结服务（定时扫描） 从数据库读取需要总结的用户对话，使用 LLM 生成总结并写入 conversation_summaries。 总结 Prompt 与《Backend-Prompt提示词逻辑 20260404.md》第 5 节一致： - 首次总结：§5.1 - 有历史总结时：§5.2 累积总结 Prerequisites: - Python >= 3.7 - 配置文件：summarize.conf（与脚本同目录） - 必需配置：[database] 下的数据库配置 - 必需配置：[ai] 下的 DashScope API Key 运行: python summarize_memory.py """ import asyncio import configparser import os import sys import logging from datetime import datetime, timedelta from pathlib import Path from typing import List, Dict, Optional, Any from openai import OpenAI from sqlalchemy import select # 加载配置文件 config_file = Path(__file__).parent / "summarize.conf" config = configparser.ConfigParser() if config_file.exists(): config.read(config_file, encoding='utf-8') else: raise FileNotFoundError(f"配置文件不存在: {config_file}") # 导入数据库相关模块（需要从 backend 目录导入） backend_dir = Path(__file__).parent.parent / "backend" sys.path.insert(0, str(backend_dir)) from database import DatabaseManager from models_db import User, Message, ConversationSummary logger = logging.getLogger(__name__) # 与 backend/ai_service.py generate_summary 中 system 角色一致 _SUMMARY_SYSTEM_MESSAGE = "你是一位专业的英语学习助手，擅长总结学习对话的关键信息。" # ------- 从配置文件读取参数 ------- # 数据库配置 MYSQL_HOST = config.get("database", "mysql_host", fallback="").strip() MYSQL_PORT = config.get("database", "mysql_port", fallback="").strip() MYSQL_USER = config.get("database", "mysql_user", fallback="").strip() MYSQL_PASSWORD = config.get("database", "mysql_password", fallback="").strip() MYSQL_DATABASE = config.get("database", "mysql_database", fallback="").strip() # AI配置 DASHSCOPE_API_KEY = config.get("ai", "dashscope_api_key", fallback="").strip() AI_MODEL = config.get("ai", "model", fallback="qwen-flash-2025-07-28").strip() # 服务配置 POLL_INTERVAL = float(config.get("service", "poll_interval", fallback="60.0")) SUMMARY_DELAY_HOURS = float(config.get("service", "summary_delay_hours", fallback="1.0")) # 初始化 OpenAI 客户端（DashScope兼容模式） client = None if DASHSCOPE_API_KEY: client = OpenAI( api_key=DASHSCOPE_API_KEY, base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" ) def _build_conversation_lines(messages: List[Dict[str, Any]]) -> str: lines: List[str] = [] for msg in messages: role = msg.get("role", "") content = msg.get("content", "") or "" round_num = msg.get("round_number", "") role_label = "用户" if role == "user" else "助手" lines.append(f"[第{round_num}轮] {role_label}: {content}") return "\n".join(lines) def _build_summary_user_prompt( messages: List[Dict[str, Any]], previous_summaries: Optional[List[str]] = None, ) -> str: """ 与 backend/services/summary_service._generate_summary_with_llm 中用户 Prompt 对齐 （文档 §5.1 首次总结 / §5.2 累积总结）。 """ conversation = _build_conversation_lines(messages) prev = [s.strip() for s in (previous_summaries or []) if s and str(s).strip()] if prev: previous_summaries_text = "\n\n".join( f"【历史总结{i + 1}】\n{summary}" for i, summary in enumerate(prev) ) return f"""请基于以下历史总结和新的对话内容，生成一个更新的累积总结。 **历史总结：** {previous_summaries_text} **新的对话内容（第{messages[0].get('round_number', 1)}-{messages[-1].get('round_number', 1)}轮）：** {conversation} 请整合历史总结和新对话内容，更新以下两类关键信息： **第一类：用户个人信息** 请提取并整理用户在对话中透露的个人信息，包括但不限于： - 姓名、昵称 - 年龄 - 家庭住址、所在城市 - 职业、工作 - 兴趣爱好 - 家庭成员信息 - 其他个人背景信息 如果某些信息未在对话中提及，请标注"未提及"。 **第二类：用户英语水平评估** 请评估用户当前的英语水平，包括： - 词汇量水平（基础/中级/高级） - 语法掌握程度（能使用哪些时态、句型） - 口语流利度（是否流畅、是否有较多停顿） - 发音准确性（是否有明显发音问题） - 表达能力（能否清晰表达想法） - 当前薄弱环节（需要重点提升的方面） 请按照以下格式输出总结（每部分100-150字）： **用户个人信息：** [整合后的用户个人信息，未提及的标注"未提及"] **英语水平评估：** [对用户当前英语水平的详细评估]""" return f"""请从以下英语口语练习对话中提炼两类关键信息： **第一类：用户个人信息** 请提取并整理用户在对话中透露的个人信息，包括但不限于： - 姓名、昵称 - 年龄 - 家庭住址、所在城市 - 职业、工作 - 兴趣爱好 - 家庭成员信息 - 其他个人背景信息 如果某些信息未在对话中提及，请标注"未提及"。 **第二类：用户英语水平评估** 请评估用户当前的英语水平，包括： - 词汇量水平（基础/中级/高级） - 语法掌握程度（能使用哪些时态、句型） - 口语流利度（是否流畅、是否有较多停顿） - 发音准确性（是否有明显发音问题） - 表达能力（能否清晰表达想法） - 当前薄弱环节（需要重点提升的方面） 对话内容： {conversation} 请按照以下格式输出总结（每部分100-150字）： **用户个人信息：** [提取的用户个人信息，未提及的标注"未提及"] **英语水平评估：** [对用户当前英语水平的详细评估]""" def _call_summary_llm(prompt: str) -> str: """同步调用 LLM；由 asyncio.to_thread 包装以免阻塞事件循环。""" if not client: return "" try: resp = client.chat.completions.create( model=AI_MODEL, messages=[ {"role": "system", "content": _SUMMARY_SYSTEM_MESSAGE}, {"role": "user", "content": prompt}, ], temperature=0.5, max_tokens=512, ) return (resp.choices[0].message.content or "").strip() except Exception as e: logger.error(f"❌ LLM 总结生成失败: {e}", exc_info=True) return "" async def fetch_previous_summaries_for_cumulative( db_manager: DatabaseManager, user_id: str, new_chunk_start_round: int, ) -> List[str]: """ 获取「本轮新对话」之前的所有总结文本，供 §5.2 使用。 条件与 SummaryService.generate_summary 一致：end_round < new_chunk_start_round。 """ if new_chunk_start_round <= 1: return [] try: async with db_manager.get_session() as session: q = await session.execute( select(ConversationSummary) .where( ConversationSummary.user_id == user_id, ConversationSummary.end_round < new_chunk_start_round, ) .order_by(ConversationSummary.end_round.asc()) ) rows = q.scalars().all() return [s.summary_text for s in rows if s.summary_text] except Exception as e: logger.error(f"❌ 读取历史总结失败: user_id={user_id}, error={e}", exc_info=True) return [] async def find_users_need_summary(db_manager: DatabaseManager) -> List[Dict]: """ 查找需要总结的用户 条件： 1. last_active_at 距离现在 >= SUMMARY_DELAY_HOURS 小时 2. total_rounds > 上一次总结的 end_round（有未总结的对话） Returns: 需要总结的用户列表，每个元素包含 user_id, last_summary_end_round, total_rounds """ try: cutoff_time = datetime.now() - timedelta(hours=SUMMARY_DELAY_HOURS) async with db_manager.get_session() as session: # 查询符合条件的用户（last_active_at < cutoff_time，确保至少1小时过去） users_query = await session.execute( select(User) .where( User.last_active_at.isnot(None), User.last_active_at < cutoff_time, # ✅ 使用 < 确保至少1小时过去 User.total_rounds > 0 ) ) users = users_query.scalars().all() if not users: return [] result = [] for user in users: user_id = user.user_id total_rounds = user.total_rounds or 0 # 查询该用户的最新总结 summary_query = await session.execute( select(ConversationSummary) .where(ConversationSummary.user_id == user_id) .order_by(ConversationSummary.end_round.desc()) .limit(1) ) latest_summary = summary_query.scalar_one_or_none() last_summary_end_round = 0 if latest_summary: last_summary_end_round = latest_summary.end_round # 如果有未总结的对话 if total_rounds > last_summary_end_round: result.append({ "user_id": user_id, "last_summary_end_round": last_summary_end_round, "total_rounds": total_rounds, "last_active_at": user.last_active_at, }) return result except Exception as e: logger.error(f"❌ 查找需要总结的用户失败: {e}", exc_info=True) return [] async def get_messages_for_summary( db_manager: DatabaseManager, user_id: str, start_round: int, end_round: int ) -> List[Dict]: """ 获取需要总结的消息 Args: db_manager: 数据库管理器 user_id: 用户ID start_round: 起始轮次（不包含，即 start_round + 1） end_round: 结束轮次（包含） Returns: 消息列表，格式: [{"role": "user|assistant", "content": "...", "round_number": 1}, ...] """ try: async with db_manager.get_session() as session: messages_query = await session.execute( select(Message) .where( Message.user_id == user_id, Message.round_number > start_round, Message.round_number <= end_round ) .order_by(Message.round_number.asc(), Message.id.asc()) ) messages_list = messages_query.scalars().all() messages = [ { "role": msg.role, "content": msg.content, "round_number": msg.round_number, } for msg in messages_list ] return messages except Exception as e: logger.error(f"❌ 获取消息失败: user_id={user_id}, error={e}", exc_info=True) return [] async def process_user_summary( user_id: str, last_summary_end_round: int, total_rounds: int, db_manager: DatabaseManager ) -> bool: """ 处理单个用户的总结 Args: user_id: 用户ID last_summary_end_round: 上一次总结的结束轮次 total_rounds: 用户当前总轮次 db_manager: 数据库管理器 Returns: 是否成功 """ try: start_round = last_summary_end_round end_round = total_rounds logger.info(f"🔄 开始处理用户总结: user_id={user_id}, rounds={start_round + 1}-{end_round}") # 1. 获取需要总结的消息 messages = await get_messages_for_summary( db_manager, user_id, start_round, end_round ) if not messages: logger.warning(f"⚠️ 没有消息需要总结: user_id={user_id}, rounds={start_round + 1}-{end_round}") return False logger.info(f"📊 获取到 {len(messages)} 条消息需要总结") if not client: logger.error("❌ OpenAI 客户端未初始化，请检查配置文件中的 dashscope_api_key") return False first_new_round = start_round + 1 previous_texts = await fetch_previous_summaries_for_cumulative( db_manager, user_id, first_new_round ) if previous_texts: logger.info( f"📚 累积总结：载入 {len(previous_texts)} 段历史总结（§5.2），" f"新对话轮次 {first_new_round}-{end_round}" ) else: logger.info(f"📚 首次总结（§5.1），轮次 {first_new_round}-{end_round}") user_prompt = _build_summary_user_prompt(messages, previous_texts) summary_text = await asyncio.to_thread(_call_summary_llm, user_prompt) if not summary_text: lo = messages[0].get("round_number", first_new_round) hi = messages[-1].get("round_number", end_round) summary_text = ( f"**用户个人信息：**\n未提及\n\n**英语水平评估：**\n" f"对话总结（第{lo}-{hi}轮）：共 {len(messages)} 条消息的英语口语练习对话（LLM 未返回内容）。" ) logger.warning(f"⚠️ LLM 返回空总结，已写入占位文案: user_id={user_id}") summary_id = f"summary_{user_id}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}" async with db_manager.get_session() as session: # 检查是否已存在相同范围的总结 existing_query = await session.execute( select(ConversationSummary) .where( ConversationSummary.user_id == user_id, ConversationSummary.start_round == start_round + 1, ConversationSummary.end_round == end_round ) ) existing = existing_query.scalar_one_or_none() if existing: logger.info(f"⏭️ 总结已存在，跳过: user_id={user_id}, rounds={start_round + 1}-{end_round}") return True # 创建新总结记录 summary = ConversationSummary( summary_id=summary_id, user_id=user_id, start_round=start_round + 1, end_round=end_round, summary_text=summary_text, summary_type="auto", message_count=len(messages), token_count=len(summary_text) // 2 if summary_text else 0 ) session.add(summary) await session.commit() logger.info(f"✅ 用户总结完成: user_id={user_id}, rounds={start_round + 1}-{end_round}, messages={len(messages)}") return True except Exception as e: logger.error(f"❌ 处理用户总结失败: user_id={user_id}, error={e}", exc_info=True) return False async def process_summaries(db_manager: DatabaseManager): """扫描并处理需要总结的用户""" if not DASHSCOPE_API_KEY: logger.error("❌ DashScope API Key 配置缺失，请在 summarize.conf 文件中设置 dashscope_api_key") return 0, 0 try: # 查找需要总结的用户 users_to_summarize = await find_users_need_summary(db_manager) if not users_to_summarize: return 0, 0 logger.info(f"📋 找到 {len(users_to_summarize)} 个用户需要总结") success_count = 0 fail_count = 0 for user_info in users_to_summarize: user_id = user_info["user_id"] last_summary_end_round = user_info["last_summary_end_round"] total_rounds = user_info["total_rounds"] success = await process_user_summary( user_id=user_id, last_summary_end_round=last_summary_end_round, total_rounds=total_rounds, db_manager=db_manager ) if success: success_count += 1 else: fail_count += 1 if success_count > 0 or fail_count > 0: logger.info(f"📊 处理完成: 成功 {success_count} 个, 失败 {fail_count} 个") return success_count, fail_count except Exception as e: logger.error(f"❌ 处理总结时出错: {e}", exc_info=True) return 0, 0 async def main_loop(): """主循环：定时扫描并处理总结""" # 设置数据库配置到环境变量（DatabaseManager 从环境变量读取） if MYSQL_HOST: os.environ["MYSQL_HOST"] = MYSQL_HOST if MYSQL_PORT: os.environ["MYSQL_PORT"] = MYSQL_PORT if MYSQL_USER: os.environ["MYSQL_USER"] = MYSQL_USER if MYSQL_PASSWORD: os.environ["MYSQL_PASSWORD"] = MYSQL_PASSWORD if MYSQL_DATABASE: os.environ["MYSQL_DATABASE"] = MYSQL_DATABASE db_manager = DatabaseManager() try: # 初始化数据库连接 await db_manager.connect() logger.info("✅ 数据库连接成功") logger.info(f"🚀 开始记忆总结服务（轮询间隔: {POLL_INTERVAL}秒，延迟: {SUMMARY_DELAY_HOURS}小时）...") # 主循环：持续轮询 while True: try: await process_summaries(db_manager) except Exception as e: logger.error(f"❌ 处理总结时出错: {e}", exc_info=True) # 等待下次轮询 await asyncio.sleep(POLL_INTERVAL) except KeyboardInterrupt: logger.info("🛑 收到中断信号，正在关闭...") except Exception as e: logger.error(f"❌ 服务异常: {e}", exc_info=True) sys.exit(1) finally: await db_manager.disconnect() logger.info("✅ 服务已关闭") def setup_logging(): """配置日志：正常日志输出到 summarize_memory.log，错误日志输出到 summarize_memory_error.log""" log_dir = Path(__file__).parent log_file = log_dir / "logs" / "summarize_memory.log" error_log_file = log_dir / "logs" / "summarize_memory_error.log" # 确保日志目录存在 log_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) (log_dir / "logs").mkdir(parents=True, exist_ok=True) # 创建格式化器 formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S' ) # 配置根日志记录器 root_logger = logging.getLogger() root_logger.setLevel(logging.INFO) # 清除已有的处理器 root_logger.handlers.clear() # 1. 控制台处理器（INFO及以上） console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout) console_handler.setLevel(logging.INFO) console_handler.setFormatter(formatter) root_logger.addHandler(console_handler) # 2. 文件处理器（所有日志，INFO及以上） file_handler = logging.FileHandler(log_file, encoding='utf-8') file_handler.setLevel(logging.INFO) file_handler.setFormatter(formatter) root_logger.addHandler(file_handler) # 3. 错误日志文件处理器（ERROR及以上） error_file_handler = logging.FileHandler(error_log_file, encoding='utf-8') error_file_handler.setLevel(logging.ERROR) error_file_handler.setFormatter(formatter) root_logger.addHandler(error_file_handler) # 4. 设置 SQLAlchemy 连接池日志级别为 WARNING（避免 DEBUG 日志） logging.getLogger("sqlalchemy.pool").setLevel(logging.WARNING) logging.getLogger("sqlalchemy.engine").setLevel(logging.WARNING) logger.info(f"✅ 日志配置完成：正常日志 -> {log_file}, 错误日志 -> {error_log_file}") if __name__ == "__main__": setup_logging() asyncio.run(main_loop())