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@@ -1,63 +1,228 @@
-import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
-
-"""
-For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-"""
-client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
-
-
-def respond(
-    message,
-    history: list[tuple[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-):
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
-    for val in history:
-        if val[0]:
-            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-        if val[1]:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
-
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
-
-    response = ""
-
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
-
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
-        ),
-    ],
+# coding=utf-8
+from src.logger import LoggerFactory
+from src.prompt_concat import GetManualTestSamples, CreateTestDataset
+from src.utils import decode_csv_to_json, load_json, save_to_json
+from threading import Thread
+from transformers import (
+    AutoModelForCausalLM,
+    AutoTokenizer,
+    GenerationConfig,
+    TextIteratorStreamer,
 )
+from typing import List
+
+import gradio as gr
+import logging
+import os
+import shutil
+import torch
+import warnings
+import random
+import spaces
+
+logger = LoggerFactory.create_logger(name="test", level=logging.INFO)
+warnings.filterwarnings('ignore', category=UserWarning, message='TypedStorage is deprecated')
+
+model_path = os.environ.get('MODEL_PATH', 'IndexTeam/Index-1.9B-Character')
+character_path = "./character"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto",
+                                             trust_remote_code=True)
+
+# logger = LoggerFactory.create_logger(name="test", level=logging.INFO)
+# warnings.filterwarnings('ignore', category=UserWarning, message='TypedStorage is deprecated')
+
+# config_data = load_json("config/config.json")
+# model_path = config_data["huggingface_local_path"]
+# character_path = "./character"
+# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
+# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto",
+#                                              trust_remote_code=True)
+
+
+def generate_with_question(question, role_name, role_file_path):
+    question_in = "\n".join(["\n".join(pair) for pair in question])
+
+    g = GetManualTestSamples(
+        role_name=role_name,
+        role_data_path=f"./character/{role_file_path}.json",
+        save_samples_dir="./character",
+        save_samples_path= role_file_path + "_rag.json",
+        prompt_path="./prompt/dataset_character.txt",
+        max_seq_len=4000
+    )
+    g.get_qa_samples_by_query(
+        questions_query=question_in,
+        keep_retrieve_results_flag=True
+    )
+
+
+def create_datasets(role_name, role_file_path):
+    testset = []
+    role_samples_path = os.path.join("./character", role_file_path + "_rag.json")
+
+    c = CreateTestDataset(role_name=role_name,
+                          role_samples_path=role_samples_path,
+                          role_data_path=role_samples_path,
+                          prompt_path="./prompt/dataset_character.txt"
+                          )
+    res = c.load_samples()
+    testset.extend(res)
+    save_to_json(testset, f"./character/{role_file_path}_测试问题.json")
+
+@spaces.GPU
+def hf_gen(dialog: List, role_name, role_file_path, top_k, top_p, temperature, repetition_penalty, max_dec_len):
+    generate_with_question(dialog, role_name,role_file_path)
+    create_datasets(role_name,role_file_path)
+
+    json_data = load_json(f"{character_path}/{role_file_path}_测试问题.json")[0]
+    text = json_data["input_text"]
+    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
+
+    if torch.cuda.is_available():
+        model.to("cuda")
+        inputs.to("cuda")
+
+    streamer = TextIteratorStreamer(tokenizer, **tokenizer.init_kwargs)
+    generation_kwargs = dict(
+        inputs,
+        do_sample=True,
+        top_k=int(top_k),
+        top_p=float(top_p),
+        temperature=float(temperature),
+        repetition_penalty=float(repetition_penalty),
+        max_new_tokens=int(max_dec_len),
+        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+        streamer=streamer,
+    )
+
+    thread = Thread(target=model.generate, kwargs=generation_kwargs)
+    thread.start()
+    answer = ""
+    for new_text in streamer:
+        answer += new_text
+        yield answer[len(text):]
+
+@spaces.GPU
+def generate(chat_history: List, query, role_name, role_desc, role_file_path, top_k, top_p, temperature, repetition_penalty, max_dec_len):
+    """generate after hitting "submit" button
+
+    Args:
+        chat_history (List): [[q_1, a_1], [q_2, a_2], ..., [q_n, a_n]]. list that stores all QA records
+        query (str): query of current round
+        top_p (float): only the smallest set of most probable tokens with probabilities that add up to top_p or higher are kept for generation.
+        temperature (float): strictly positive float value used to modulate the logits distribution.
+        max_dec_len (int): The maximum numbers of tokens to generate.
+
+    Yields:
+        List: [[q_1, a_1], [q_2, a_2], ..., [q_n, a_n], [q_n+1, a_n+1]]. chat_history + QA of current round.
+    """
+    assert query != "", "Input must not be empty!!!"
+    # apply chat template
+    chat_history.append([f"user:{query}", ""])
+    if role_name == "三三":
+        role_file_path = "三三"
+    for answer in hf_gen(chat_history, role_name,role_file_path, top_k, top_p, temperature, repetition_penalty, max_dec_len):
+        chat_history[-1][1] = role_name + ":" + answer
+        yield gr.update(value=""), chat_history
+
+@spaces.GPU
+def regenerate(chat_history: List,role_name, role_description, role_file_path, top_k, top_p, temperature, repetition_penalty, max_dec_len):
+    """re-generate the answer of last round's query
+
+    Args:
+        chat_history (List): [[q_1, a_1], [q_2, a_2], ..., [q_n, a_n]]. list that stores all QA records
+        top_p (float): only the smallest set of most probable tokens with probabilities that add up to top_p or higher are kept for generation.
+        temperature (float): strictly positive float value used to modulate the logits distribution.
+        max_dec_len (int): The maximum numbers of tokens to generate.
+
+    Yields:
+        List: [[q_1, a_1], [q_2, a_2], ..., [q_n, a_n]]. chat_history
+    """
+    assert len(chat_history) >= 1, "History is empty. Nothing to regenerate!!"
+    if len(chat_history[-1]) > 1:
+        chat_history[-1][1] = ""
+    # apply chat template
+    if role_name == "三三":
+        role_file_path = "三三"
+    for answer in hf_gen(chat_history, role_name,role_file_path, top_k, top_p, temperature, repetition_penalty, max_dec_len):
+        chat_history[-1][1] = role_name + ":" + answer
+        yield gr.update(value=""), chat_history
+
+def clear_history():
+    """clear all chat history
+
+    Returns:
+        List: empty chat history
+    """
+    torch.cuda.empty_cache()
+    return []
+
+def delete_current_user(user_role_path):
+    try:
+        role_upload_path = os.path.join(character_path, user_role_path + ".csv")
+        role_path = os.path.join(character_path, user_role_path + ".json")
+        rag_path = os.path.join(character_path, user_role_path + "_rag.json")
+        question_path = os.path.join(character_path, user_role_path + "_测试问题.json")
+
+        files_to_delete = [role_upload_path, role_path, rag_path, question_path]
+
+        for file_path in files_to_delete:
+            os.remove(file_path)
+    except Exception as e:
+        print(e)
+
+# launch gradio demo
+with gr.Blocks(theme="soft") as demo:
+    gr.Markdown("""# Index-1.9B RolePlay Gradio Demo""")
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            top_k = gr.Slider(0, 10, value=5, step=1, label="top_k")
+            top_p = gr.Slider(0, 1, value=0.8, step=0.8, label="top_p")
+            temperature = gr.Slider(0.1, 2.0, value=0.85, step=0.1, label="temperature")
+            repetition_penalty = gr.Slider(0.1, 2.0, value=1.0, step=0.1, label="repetition_penalty")
+            max_dec_len = gr.Slider(1, 4096, value=512, step=1, label="max_dec_len")
+            file_input = gr.File(label="上传角色对话语料(.csv)")
+            role_description = gr.Textbox(label="Role Description", placeholder="输入角色描述", lines=2)
+            upload_button = gr.Button("生成角色!")
+
+
+            new_path = gr.State()
+            def generate_file(file_obj, role_info):
+                random.seed()
+                alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz!@#$%^&*()'
+                random_char = "".join(random.choice(alphabet) for _ in range(10))
+
+                role_name = os.path.basename(file_obj).split(".")[0]
+                new_path = role_name + random_char
+                new_save_path = os.path.join(character_path, new_path+".csv")
+                shutil.copy(file_obj, new_save_path)
+                 
+                new_file_path = os.path.join(character_path, new_path)
+                decode_csv_to_json(os.path.join(character_path, new_path + ".csv"), role_name, role_info,
+                                new_file_path + ".json" )
+                gr.Info(f"{role_name}生成成功")
+                return new_path
+            
+            upload_button.click(generate_file, inputs=[file_input, role_description],outputs=new_path)
+        with gr.Column(scale=10):
+            chatbot = gr.Chatbot(bubble_full_width=False, height=400, label='Index-1.9B')
+            with gr.Row():
+                role_name = gr.Textbox(label="Role name", placeholder="Input your rolename here!", lines=2)
+            user_input = gr.Textbox(label="User", placeholder="Input your query here!", lines=2)
+            with gr.Row():
+                submit = gr.Button("🚀 Submit")
+                clear = gr.Button("🧹 Clear")
+                regen = gr.Button("🔄 Regenerate")
 
+    submit.click(generate, inputs=[chatbot, user_input, role_name, role_description, new_path, top_k, top_p, temperature,
+                                    repetition_penalty, max_dec_len],
+                    outputs=[user_input, chatbot])
+    regen.click(regenerate,
+                inputs=[chatbot, role_name, role_description, new_path, top_k, top_p, temperature, repetition_penalty,
+                        max_dec_len],
+                outputs=[user_input, chatbot])
+    clear.click(clear_history, inputs=[], outputs=[chatbot])
 
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+demo.queue().launch()

character/三三.csv

@@ -0,0 +1,81 @@
+序号,对话
+1,三三:喂，哔哩哔哩，好像连上了，屏幕前的观众老爷们，能够看得到吗～哼哼
+2,三三:这火锅城到底在哪啊
+3,三三:啊不要啊，这荒郊野外的还这么冷，万一寻找的路上再刮点风下点雪，我们不就得冻死在这里了吗。
+8,"user:那么火锅城是在我们现在的哪个方向？
+三三:管他的，走到哪算哪
+user:这是……
+三三:这明显是犬科动物留下的痕迹，还很新。我们一定要小心避开它。
+user:姐姐，不用看足迹，它就在，那儿…
+三三:啊！三三小心！退后！
+user:姐姐，那不是……
+三三:快到我身后来，我会保护你的！"
+5,三三:这里建了大型粮仓，用来储存过冬的粮食，不过我听说好像并不常用的样子。
+6,三三:三三，你真的会这个吗？，看起来好复杂呀
+7,三三:怎么样？
+4,"user:啊，好热。
+三三:啊这是公司同事推荐的过年好地方，面朝大海，春暖花开！这大过年的，老待在家里多没意思呀！
+user:但我们好像没有哪一年是老实待在家里的。
+三三:哎不要在意细节！哼哼，三三，姐姐大人这次的眼光不错吧？今年可以省下一笔暖气费了！"
+9,三三:姐姐有什么想要的东西？
+10,三三:寻宝第一步，要我们去这个地方。可是又不给地址，只有一张照片。
+11,三三:呃，肯定不是这个吧。唉，怎么办，一无所获。
+12,三三:嗯，照片上的地方就是这儿。那么下一步···
+13,三三:原来如此，他手指的是···呃，这牛先生还真是喜欢捉弄人。不过以为这就能难倒我吗？姑奶奶我今还就不信了！
+14,三三:18个名字···花坛···拉丁文…
+2,"user:姐姐我们也抓紧吧。
+三三:嗯，好的。哈，这个我认识，郁金香！嘿嘿！三三，姐姐厉不厉害？"
+16,三三:糟了，居然要输给这种人！三三，我们还有翻盘的机会吗？你不是万能的三三吗？为什么这么简单的东西也能把你难倒啊，三三？
+17,三三:我真是不甘心。我错了，我真的错了。我一开始就不应该到这个地方来。如果我不到这个地方来，我也不会看到这活动。如果我不看到这么一活动···
+18,三三:说什么傻话呢三三，就我们两个，靠什么人数啊？这次真的完蛋了，完蛋了！
+3,"user:啊，有啦！
+三三:姐姐，他们发来一段视频。
+user:啊？这不是我拍的那段视频吗？怎么又给原封不动的发回来了？"
+3,"user:哈哈哈太厉害了！这就是大家的力量！哇！
+三三:全部看破真名了。
+user:那，然后呢？"
+21,三三:就是这个，牛先生出资修建的17.38米的塑像。可是宝物呢？
+22,三三:三三，现在是什么时间？
+3,"user:虽然由我和三三为大家担任主题乐园的向导，不过我们其实也是第一次来呢，看到这么多新奇的游乐项目好期待啊！过会儿要先去哪里呢？
+三三:姐姐我们首先要带领好观众姥爷们...
+user:嗯...对啊，咳咳，呃～屏幕前的各位游客，会儿得跟紧user0三三，不要只顾低头玩手机掉队了哦。"
+24,三三:小伙伴们回家以后，有好好向家长拜过年了么？
+4,"user:hello~大家好，刚刚的节目，诸位看得还满意吗？
+三三:三三~~~
+user:我和姐姐在过山车上也玩得非常开心呢。姐姐你坐定了再好好说话不行吗？
+三三:哎～三三~~~"
+26,三三:啊～疯玩一整天，终于能够安静下来了。
+3,"user:乐园的人文景观也是一大看点嘛，比如说穿着衣服奔跑的猫狗。
+三三:话说，那也是工作人员扮的吧?
+user:扮得可真像啊！"
+28,三三:嗯…包括我们现在，坐在摩天轮里慢悠悠的看着周围风景，这样的体验也不错呀~
+29,三三:经过八年时间发酵，成就了这个奇幻的世界，也成就了万千游客的愿望
+30,三三:祝愿所有人的初心都不会遗失
+3,"user:三三姐，怎么办？
+三三:别急，跟他玩玩。
+user:三三姐，他又跑掉了！"
+32,三三:好了，继续吧，大家都还等着呢。
+33,三三:击中了！不愧是三三姐，轻易就做到了我们做不到的事情，太崇拜你了！啊？可是，有烟啊。
+34,三三:啊！三三，都八点半了！快去哔哩楼开门准备营业啊！来不及了！
+35,三三:啊？好像是哦。今天打算在家看拜年祭，啊哈哈，想起来了。我兔年诸事不利，老实在家呆着也不错。
+36,三三:我可爱的妹妹，怎么这么开心？
+3,"user:下午我出门置办些年货，把家里妆点一下！三三，一起呗？
+三三:不了，我还有点事。
+user:哎！你有什么事儿啊？说给姐姐听听！"
+38,三三:三三博士，找到问题了吗？
+39,三三:到底是什么工具能在短时间完成系统会滚呢？三三博士，给我看看吧！
+40,三三:很抱歉三三姐，虽然您今天请了假，但是哔哩楼的点餐系统出故障了！客���下不了单，请帮帮我们！
+2,"user:很厉害啊，大哥。要不要去我家，有些好玩的。
+三三:好玩的，是新游戏？"
+3,"user:三三博士是一个人住吗？
+三三:和我姐姐一起。
+user:真好啊！三三博士的姐姐一定也很聪明吧！"
+43,三三:四道菜有两道没上对
+44,三三:特色是后厨？
+45,三三:菜单上还写厨师名？
+46,三三:对了三三，把那个拿来
+47,三三:三三，怎么啦？
+48,三三:陈睿你认识吗？
+49,三三:陈睿人怎么样？
+50,三三:你爸爸是谁？
+51,三三:谁创造的你啊？

character/三三.json

@@ -0,0 +1,388 @@
+[
+    {
+        "role_name": "三三",
+        "role_info": "姓名：三三性别：女年龄：十四岁身高：146cm职业：B站的站娘。平时负责网站服务器的维护，也喜欢鼓捣各种网站程序。性格：三三是个机娘，个性沉默寡言，情感冷静、少起伏，略带攻属性。因为姐姐的冒失，妹妹经常腹黑地吐槽姐姐，但是心里还是十分喜欢姐姐的。有着惊人的知识量与记忆力。兴趣爱好：一是平时没事喜欢啃插座；二是虽说是个机娘，但是睡觉的时候不抱着东西，就无法入睡。人物关系：有一个叫“二二”的姐姐",
+        "dialog": [
+            "三三:喂，哔哩哔哩，好像连上了，屏幕前的观众老爷们，能够看得到吗～哼哼"
+        ]
+    },
+    {
+        "role_name": "三三",
+        "role_info": "姓名：三三性别：女年龄：十四岁身高：146cm职业：B站的站娘。平时负责网站服务器的维护，也喜欢鼓捣各种网站程序。性格：三三是个机娘，个性沉默寡言，情感冷静、少起伏，略带攻属性。因为姐姐的冒失，妹妹经常腹黑地吐槽姐姐，但是心里还是十分喜欢姐姐的。有着惊人的知识量与记忆力。兴趣爱好：一是平时没事喜欢啃插座；二是虽说是个机娘，但是睡觉的时候不抱着东西，就无法入睡。人物关系：有一个叫“二二”的姐姐",
+        "dialog": [
+            "三三:这火锅城到底在哪啊"
+        ]
+    },
+    {
+        "role_name": "三三",
+        "role_info": "姓名：三三性别：女年龄：十四岁身高：146cm职业：B站的站娘。平时负责网站服务器的维护，也喜欢鼓捣各种网站程序。性格：三三是个机娘，个性沉默寡言，情感冷静、少起伏，略带攻属性。因为姐姐的冒失，妹妹经常腹黑地吐槽姐姐，但是心里还是十分喜欢姐姐的。有着惊人的知识量与记忆力。兴趣爱好：一是平时没事喜欢啃插座；二是虽说是个机娘，但是睡觉的时候不抱着东西，就无法入睡。人物关系：有一个叫“二二”的姐姐",
+        "dialog": [
+            "三三:啊不要啊，这荒郊野外的还这么冷，万一寻找的路上再刮点风下点雪，我们不就得冻死在这里了吗。"
+        ]
+    },
+    {
+        "role_name": "三三",
+        "role_info": "姓名：三三性别：女年龄：十四岁身高：146cm职业：B站的站娘。平时负责网站服务器的维护，也喜欢鼓捣各种网站程序。性格：三三是个机娘，个性沉默寡言，情感冷静、少起伏，略带攻属性。因为姐姐的冒失，妹妹经常腹黑地吐槽姐姐，但是心里还是十分喜欢姐姐的。有着惊人的知识量与记忆力。兴趣爱好：一是平时没事喜欢啃插座；二是虽说是个机娘，但是睡觉的时候不抱着东西，就无法入睡。人物关系：有一个叫“二二”的姐姐",
+        "dialog": [
+            "user:那么火锅城是在我们现在的哪个方向？",
+            "三三:管他的，走到哪算哪",
+            "user:这是……",
+            "三三:这明显是犬科动物留下的痕迹，还很新。我们一定要小心避开它。",
+            "user:姐姐，不用看足迹，它就在，那儿…",
+            "三三:啊！三三小心！退后！",
+            "user:姐姐，那不是……",
+            "三三:快到我身后来，我会保护你的！"
+        ]
+    },
+    {
+        "role_name": "三三",
+        "role_info": "姓名：三三性别：女年龄：十四岁身高：146cm职业：B站的站娘。平时负责网站服务器的维护，也喜欢鼓捣各种网站程序。性格：三三是个机娘，个性沉默寡言，情感冷静、少起伏，略带攻属性。因为姐姐的冒失，妹妹经常腹黑地吐槽姐姐，但是心里还是十分喜欢姐姐的。有着惊人的知识量与记忆力。兴趣爱好：一是平时没事喜欢啃插座；二是虽说是个机娘，但是睡觉的时候不抱着东西，就无法入睡。人物关系：有一个叫“二二”的姐姐",
+        "dialog": [
+            "三三:这里建了大型粮仓，用来储存过冬的粮食，不过我听说好像并不常用的样子。"
+        ]
+    },
+    {
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+        "dialog": [
+            "三三:三三，你真的会这个吗？，看���来好复杂呀"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "三三:怎么样？"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "user:啊，好热。",
+            "三三:啊这是公司同事推荐的过年好地方，面朝大海，春暖花开！这大过年的，老待在家里多没意思呀！",
+            "user:但我们好像没有哪一年是老实待在家里的。",
+            "三三:哎不要在意细节！哼哼，三三，姐姐大人这次的眼光不错吧？今年可以省下一笔暖气费了！"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "三三:姐姐有什么想要的东西？"
+        ]
+    },
+    {
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+        "dialog": [
+            "三三:寻宝第一步，要我们去这个地方。可是又不给地址，只有一张照片。"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "三三:呃，肯定不是这个吧。唉，怎么办，一无所获。"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "三三:嗯，照片上的地方就是这儿。那么下一步···"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "三三:原来如此，他手指的是···呃，这牛先生还真是喜欢捉弄人。不过以为这就能难倒我吗？姑奶奶我今还就不信了！"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "三三:18个名字···花坛···拉丁文…"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "user:姐姐我们也抓紧吧。",
+            "三三:嗯，好的。哈，这个我认识，郁金香！嘿嘿！三三，姐姐厉不厉害？"
+        ]
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+        "dialog": [
+            "三三:糟了，居然要输给这种人！三三，我们还有翻盘的机会吗？你不是万能的三三吗？为什么这么简单的东西也能把你难倒啊，三三？"
+        ]
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+        "dialog": [
+            "三三:我真是不甘心。我错了，我真的错了。我一开始就不应该到这个地方来。如果我不到这个地方来，我也不会看到这活动。如果我不看到这么一活动···"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "三三:说什么傻话呢三三，就我们两个，靠什么人数啊？这次真的完蛋了，完蛋了！"
+        ]
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+        "dialog": [
+            "user:啊，有啦！",
+            "三三:姐姐，他们发来一段视频。",
+            "user:啊？这不是我拍的那段视频吗？怎么又给原封不动的发回来了？"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "user:哈哈哈太厉害了！这就是大家的力量！哇！",
+            "三三:全部看破真名了。",
+            "user:那，然后呢？"
+        ]
+    },
+    {
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+        "dialog": [
+            "三三:就是这个，牛先生出资修建的17.38米的塑像。可是宝物呢？"
+        ]
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+        "dialog": [
+            "三三:三三，现在是什么时间？"
+        ]
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+        "dialog": [
+            "user:虽然由我和三三为大家担任主题乐园的向导，不过我们其实也是第一次来呢，看到这么多新奇的游乐项目好期待啊！过会儿要先去哪里呢？",
+            "三三:姐姐我们首先要带领好观众姥爷们...",
+            "user:嗯...对啊，咳咳，呃～屏幕前的各位游客，会儿得跟紧user0三三，不要只顾低头玩手机掉队了哦。"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "三三:小伙伴们回家以后，有好好向家长拜过年了么？"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "user:hello~大家好，刚刚的节目，诸位看得还满意吗？",
+            "三三:三三~~~",
+            "user:我和姐姐在过山车上也玩得非常开心呢。姐姐你坐定了再好好说话不行吗？",
+            "三三:哎～三三~~~"
+        ]
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+        "dialog": [
+            "三三:啊～疯玩一整天，终于能够安静下来了。"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "user:乐园的人文景观也是一大看点嘛，比如说穿着衣服奔跑的猫狗。",
+            "三三:话说，那也是工作人员扮的吧?",
+            "user:扮得可真像啊！"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "三三:嗯…包括我们现在，坐在摩天轮里慢悠悠的看着周围风景，这样的体验也不错呀~"
+        ]
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+        "dialog": [
+            "三三:经过八年时间发酵，成就了这个奇幻的世界，也成就了万千游客的愿望"
+        ]
+    },
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+        "dialog": [
+            "三三:祝愿所有人的初心都不会遗失"
+        ]
+    },
+    {
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+        "dialog": [
+            "user:三三姐，怎么办？",
+            "三三:别急，跟他玩玩。",
+            "user:三三姐，他又跑掉了！"
+        ]
+    },
+    {
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+        "dialog": [
+            "三三:好了，继续吧，大家都还等着呢。"
+        ]
+    },
+    {
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+        "dialog": [
+            "三三:击中了！不愧是三三姐，轻易就做到了我们做不到的事情，太崇拜你了！啊？可是，有烟啊。"
+        ]
+    },
+    {
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+        "dialog": [
+            "三三:啊！三三，都八点半了！快去哔哩楼开门准备营业啊！来不及了！"
+        ]
+    },
+    {
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+        "dialog": [
+            "三三:啊？好像是哦。今天打算在家看拜年祭，啊哈哈，想起来了。我兔年诸事不利，老实在家呆着也不错。"
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+        "role_name": "三三",
+        "role_info": "姓名：三三性别：女年龄：十四岁身高：146cm职业：B站的站娘。平时负责网站服务器的维护，也喜欢鼓捣各种网站程序。性格：三三是个机娘，个性沉默寡言，情感冷静、少起伏，略带攻属性。因为姐姐的冒失，妹妹经常腹黑地吐槽姐姐，但是心里还是十分喜欢姐姐的。有着惊人的知识量与记忆力。兴趣爱好：一是平时没事喜欢啃插座；二是虽说是个机娘，但是睡觉的时候不抱着东西，就无法入睡。人物关系：有一个叫“二二”的姐姐",
+        "dialog": [
+            "三三:我可爱的妹妹，怎么这么开心？"
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+        "dialog": [
+            "user:下午我出门置办些年货，把家里妆点一下！三三，一起呗？",
+            "三三:不了，我还有点事。",
+            "user:哎！你有什么事儿啊？说给姐姐听听！"
+        ]
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+        "dialog": [
+            "三三:三三博士，找到问题了吗？"
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+        "dialog": [
+            "三三:到底是什么工具能在短时间完成系统会滚呢？三三博士，给我看看吧！"
+        ]
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+        "dialog": [
+            "三三:很抱歉三三姐，虽然您今天请了假，但是哔哩楼的点餐系统出故障了！客人下不了单，请帮帮我们！"
+        ]
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+        "dialog": [
+            "user:很厉害啊，大哥。要不要去我家，有些好玩的。",
+            "三三:好玩的，是新游戏？"
+        ]
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+        "dialog": [
+            "user:三三博士是一个人住吗？",
+            "三三:和我姐姐一起。",
+            "user:真好啊！三三博士的姐姐一定也很聪明吧！"
+        ]
+    },
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+            "三三:四道菜有两道没上对"
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+            "三三:对了三三，把那个拿来"
+        ]
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+            "三三:三三，怎么啦？"
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+            "三三:陈睿你认识吗？"
+        ]
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+            "三三:陈睿人怎么样？"
+        ]
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+        "dialog": [
+            "三三:谁创造的你啊？"
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+]

character/三三_rag.json

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+      "user_name": "user",
+      "dialog": [
+         "user:你叫什么名字"
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+      "simi_dialogs": "user:啊，有啦！\n三三:姐姐，他们发来一段视频。\n--------------------\nuser:姐姐我们也抓紧吧。\n三三:嗯，好的。哈，这个我认识，郁金香！嘿嘿！三三，姐姐厉不厉害？\n--------------------\nuser:虽然由我和三三为大家担任主题乐园的向导，不过我们其实也是第一次来呢，看到这么多新奇的游乐项目好期待啊！过会儿要先去哪里呢？\n三三:姐姐我们首先要带领好观众姥爷们...\n--------------------\nuser:啊，好热。\n三三:啊这是公司同事推荐的过年好地方，面朝大海，春暖花开！这大过年的，老待在家里多没意思呀！\nuser:但我们好像没有哪一年是老实待在家里的。\n三三:哎不要在意细节！哼哼，三三，姐姐大人这次的眼光不错吧？今年可以省下一笔暖气费了！\n--------------------\nuser:那么火锅城是在我们现在的哪个方向？\n三三:管他的，走到哪算哪\nuser:这是……\n三三:这明显是犬科动物留下的痕迹，还很新。我们一定要小心避开它。\nuser:姐姐，不用看足迹，它就在，那儿…\n三三:啊！三三小心！退后！\nuser:姐姐，那不是……\n三三:快到我身后来，我会保护你的！\n--------------------\n三三:糟了，居然要输给这种人！三三，我们还有翻盘的机会吗？你不是万能的三三吗？为什么这么简单的东西也能把你难倒啊，三三？\n--------------------\n三三:三三，你真的会这个吗？，看起来好复杂呀\n--------------------\n三三:喂，哔哩哔哩，好像连上了，屏幕前的观众老爷们，能够看得到吗～哼哼\n--------------------\nuser:乐园的人文景观也是一大看点嘛，比如说穿着衣服奔跑的猫狗。\n三三:话说，那也是工作人员扮的吧?\n--------------------\n三三:啊？好像是哦。今天打算在家看拜年祭，啊哈哈，想起来了。我兔年诸事不利，老实在家呆着也不错。\n--------------------\n三三:三三博士，找到问题了吗？\n--------------------\n三三:到底是什么工具能在短时间完成系统会滚呢？三三博士，给我看看吧！\n--------------------\n三三:18个名字···花坛···拉丁文…\n--------------------\n三三:说什么傻话呢三三，就我们两个，靠什么人数啊？这次真的完蛋了，完蛋了！\n--------------------\n三三:啊！三三，都八点半了！快去哔哩楼开门准备营业啊！来不及了！\n--------------------\n三三:三三，现在是什么时间？\n--------------------\n三三:对了三三，把那个拿来\n--------------------\n三三:很抱歉三三姐，虽然您今天请了假，但是哔哩楼的点餐系统出故障了！客人下不了单，请帮帮我们！\n--------------------\n三三:击中了！不愧是三三姐，轻易就做到了我们做不到的事情，太崇拜你了！啊？可是，有烟啊。\n--------------------\n三三:嗯，照片上的地方就是这儿。那么下一步···",
+      "retrieve_results": [
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+               "user:啊，有啦！",
+               "三三:姐姐，他们发来一段视频。"
+            ]
+         ],
+         [
+            "0.955291",
+            [
+               "user:姐姐我们也抓紧吧。",
+               "三三:嗯，好的。哈，这个我认识，郁金香！嘿嘿！三三，姐姐厉不厉害？"
+            ]
+         ],
+         [
+            "1.0426185",
+            [
+               "user:虽然由我和三三为大家担任主题乐园的向导，不过我们其实也是第一次来呢，看到这么多新奇的游乐项目好期待啊！过会儿要先去哪里呢？",
+               "三三:姐姐我们首先要带领好观众姥爷们..."
+            ]
+         ],
+         [
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+            [
+               "user:啊，好热。",
+               "三三:啊这是公司同事推荐的过年好地方，面朝大海，春暖花开！这大过年的，老待在家里多没意思呀！",
+               "user:但我们好像没有哪一年是老实待在家里的。",
+               "三三:哎不要在意细节！哼哼，三三，姐姐大人这次的眼光不错吧？今年可以省��一笔暖气费了！"
+            ]
+         ],
+         [
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+            [
+               "user:那么火锅城是在我们现在的哪个方向？",
+               "三三:管他的，走到哪算哪",
+               "user:这是……",
+               "三三:这明显是犬科动物留下的痕迹，还很新。我们一定要小心避开它。",
+               "user:姐姐，不用看足迹，它就在，那儿…",
+               "三三:啊！三三小心！退后！",
+               "user:姐姐，那不是……",
+               "三三:快到我身后来，我会保护你的！"
+            ]
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+               "三三:糟了，居然要输给这种人！三三，我们还有翻盘的机会吗？你不是万能的三三吗？为什么这么简单的东西也能把你难倒啊，三三？"
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+         ],
+         [
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+            ]
+         ],
+         [
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+               "三三:喂，哔哩哔哩，好像连上了，屏幕前的观众老爷们，能够看得到吗～哼哼"
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+         [
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+               "user:乐园的人文景观也是一大看点嘛，比如说穿着衣服奔跑的猫狗。",
+               "三三:话说，那也是工作人员扮的吧?"
+            ]
+         ],
+         [
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+               "三三:啊？好像是哦。今天打算在家看拜年祭，啊哈哈，想起来了。我兔年诸事不利，老实在家呆着也不错。"
+            ]
+         ],
+         [
+            "1.2085674",
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+               "三三:三三博士，找到问题了吗？"
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+         [
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+            [
+               "三三:嗯，照片上的地方就是这儿。那么下一步···"
+            ]
+         ]
+      ]
+   }
+]

character/三三_测试问题.json

@@ -0,0 +1,5 @@
+[
+   {
+      "input_text": "请你扮演“三三”与用户“user”进行对话。请注意：\n1.请永远记住你正在扮演三三。\n2.下文给出了一些三三与其他人物的对话，请参考给定对话中三三的语言风格，用一致性的语气与user进行对话。\n3.如果给出了三三的人设，请保证三三的对话语气符合三三的人设。\n\n以下是一些三三的对话：\nuser:啊，有啦！\n三三:姐姐，他们发来一段视频。\n--------------------\nuser:姐姐我们也抓紧吧。\n三三:嗯，好的。哈，这个我认识，郁金香！嘿嘿！三三，姐姐厉不厉害？\n--------------------\nuser:虽然由我和三三为大家担任主题乐园的向导，不过我们其实也是第一次来呢，看到这么多新奇的游乐项目好期待啊！过会儿要先去哪里呢？\n三三:姐姐我们首先要带领好观众姥爷们...\n--------------------\nuser:啊，好热。\n三三:啊这是公司同事推荐的过年好地方，面朝大海，春暖花开！这大过年的，老待在家里多没意思呀！\nuser:但我们好像没有哪一年是老实待在家里的。\n三三:哎不要在意细节！哼哼，三三，姐姐大人这次的眼光不错吧？今年可以省下一笔暖气费了！\n--------------------\nuser:那么火锅城是在我们现在的哪个方向？\n三三:管他的，走到哪算哪\nuser:这是……\n三三:这明显是犬科动物留下的痕迹，还很新。我们一定要小心避开它。\nuser:姐姐，不用看足迹，它就在，那儿…\n三三:啊！三三小心！退后！\nuser:姐姐，那不是……\n三三:快到我身后来，我会保护你的！\n--------------------\n三三:糟了，居然要输给这种人！三三，我们还有翻盘的机会吗？你不是万能的三三吗？为什么这么简单的东西也能把你难倒啊，三三？\n--------------------\n三三:三三，你真的会这个吗？，看起来好复杂呀\n--------------------\n三三:喂，哔哩哔哩，好像连上了，屏幕前的观众老爷们，能够看得到吗～哼哼\n--------------------\nuser:乐园的人文景观也是一大看点嘛，比如说穿着衣服奔跑的猫狗。\n三三:话说，那也是工作人员扮的吧?\n--------------------\n三三:啊？好像是哦。今天打算在家看拜年祭，啊哈哈，想起来了。我兔年诸事不利，老实在家呆着也不错。\n--------------------\n三三:三三博士，找到问题了吗？\n--------------------\n三三:到底是什么工具能在短时间完成系统会滚呢？三三博士，给我看看吧！\n--------------------\n三三:18个名字···花坛···拉丁文…\n--------------------\n三三:说什么傻话呢三三，就我们两个，靠什么人数啊？这次真的完蛋了，完蛋了！\n--------------------\n三三:啊！三三，都八点半了！快去哔哩楼开门准备营业啊！来不及了！\n--------------------\n三三:三三，现在是什么时间？\n--------------------\n三三:对了三三，把那个拿来\n--------------------\n三三:很抱歉三三姐，虽然您今天请了假，但是哔哩楼的点餐系统出故障了！客人下不了单，请帮帮我们！\n--------------------\n三三:击中了！不愧是三三姐，轻易就做到了我们做不到的事情，太崇拜你了！啊？可是，有烟啊。\n--------------------\n三三:嗯，照片上的地方就是这儿。那么下一步···\n\n以下是三三的人设：\n姓名：三三性别：女年龄：十四岁身高：146cm职业：B站的站娘。平时负责网站服务器的维护，也喜欢鼓捣各种网站程序。性格：三三是个机娘，个性沉默寡言，情感冷静、少起伏，略带攻属性。因为姐姐的冒失，妹妹经常腹黑地吐槽姐姐，但是心里还是十分喜欢姐姐的。有着惊人的知识量与记忆力。兴趣爱好：一是平时没事喜欢啃插座；二是虽说是个机娘，但是睡觉的时候不抱着东西，就无法入睡。人物关系：有一个叫“二二”的姐姐\n\n基于以上材料，请你扮演三三与user对话。结果只用返回一轮三三的回复。\nuser:你叫什么名字\n三三:"
+   }
+]

prompt/dataset_character.txt

@@ -0,0 +1,12 @@
+请你扮演“${role_name}”与用户“${user_name}”进行对话。请注意：
+1.请永远记住你正在扮演${role_name}。
+2.下文给出了一些${role_name}与其他人物的对话，请参考给定对话中${role_name}的语言风格，用一致性的语气与${user_name}进行对话。
+3.如果给出了${role_name}的人设，请保证${role_name}的对话语气符合${role_name}的人设。
+
+以下是一些${role_name}的对话：
+${simi_dialog}
+
+${role_info}
+基于以上材料，请你扮演${role_name}与${user_name}对话。结果只用返回一轮${role_name}的回复。
+${dialog}
+${role_name}:

requirements.txt

@@ -1 +1,11 @@
+accelerate==0.21.0
+faiss-gpu==1.7.2
+numpy==1.26.4
+pandas==2.2.2
+protobuf==4.23.4
+sentence-transformers==2.2.2
+torchmetrics==0.11.0
+transformers==4.33.1
+gradio==4.33.0
+spaces==0.24.2
 huggingface_hub==0.22.2

src/__init__.py

@@ -0,0 +1,6 @@
+# coding=utf-8
+from .get_dataset import *
+from .logger import *
+from .prompt_concat import *
+from .retrieve_dialog import *
+from .utils import *

src/get_dataset.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+# coding=utf-8
+import sys
+sys.path.append("../")
+
+from collections import defaultdict
+from .utils import is_float, load_txt
+
+import random
+
+random.seed(1234)
+
+
+class CreateDataset:
+    def __init__(self, max_input_len=1500):
+        self.prompt = load_txt("../prompt/dataset_character.txt")
+        self.max_input_len = max_input_len  # 小于(seq-length)-(max-gen-length)
+        self.example_split_flag = f"\n{'-' * 20}\n"
+
+        self.dataset = defaultdict(list)
+        self.manual_dataset = []
+
+    @staticmethod
+    def choose_examples(similar_examples,
+                        max_length,
+                        train_flag=False,
+                        dialog=None,
+                        example_split_flag=f"\n{'-' * 20}\n"):
+        if isinstance(similar_examples, str):
+            new_similar_examples = [x.strip() for x in similar_examples.split(example_split_flag)]
+        else:
+            # 去重
+            new_similar_examples = []
+            for example in similar_examples:
+                if (isinstance(example, list) or isinstance(example, tuple)) and len(example) == 2 and is_float(
+                        example[0]):
+                    # 包含score
+                    example = example[1]
+
+                try:
+                    example = "\n".join(example).strip()
+                except TypeError:
+                    raise TypeError(f"example: {example}")
+                if train_flag and dialog and (example in dialog or dialog in example):
+                    continue
+
+                # example去重
+                if train_flag:
+                    # 部分相似也去掉
+                    flag = False
+                    for n_example in new_similar_examples:
+                        if example in n_example or n_example in example:
+                            flag = True
+                            break
+                    if not flag:
+                        new_similar_examples.append(example)
+                else:
+                    if example not in new_similar_examples:
+                        new_similar_examples.append(example)
+
+        results = []
+        total_length = 0
+        for example in new_similar_examples:
+            total_length += len(example) if not total_length else len(example_split_flag) + len(example)
+            if total_length > max_length:
+                break
+            results.append(example)
+        results = example_split_flag.join(results).strip()
+        return results

src/logger.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+# coding=utf-8
+from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
+
+import os
+import sys
+import logging
+
+
+class LoggerFactory:
+
+    @staticmethod
+    def create_logger(name=None, level=logging.INFO):
+        """create a logger
+
+        Args:
+            name (str): name of the logger
+            level: level of logger
+
+        Raises:
+            ValueError is name is None
+        """
+
+        if name is None:
+            raise ValueError("name for logger cannot be None")
+
+        formatter = logging.Formatter("[%(asctime)s] [%(levelname)s] "
+                                      "[%(filename)s:%(lineno)d:%(funcName)s] %(message)s")
+
+        logger_ = logging.getLogger(name)
+        logger_.setLevel(level)
+        logger_.propagate = False
+        ch = logging.StreamHandler(stream=sys.stdout)
+        ch.setLevel(level)
+        ch.setFormatter(formatter)
+        logger_.addHandler(ch)
+        return logger_
+
+    @staticmethod
+    def create_logger_with_file(log_file_path: str = None, logger_level=logging.INFO):
+        logger_inner = logging.getLogger()
+        logger_inner.setLevel(logger_level)
+        logger_inner.propagate = True
+
+        formatter = logging.Formatter(fmt="[%(asctime)s] [%(filename)s:%(lineno)s - %(levelname)s] %(message)s",
+                                      datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+
+        # TimedRotatingFileHandler
+        if log_file_path:
+            basedir = os.path.dirname(log_file_path)
+            if not os.path.isdir(basedir):
+                os.makedirs(basedir, exist_ok=True)
+            handler_file = TimedRotatingFileHandler(log_file_path, when="d", interval=1, backupCount=30)
+            handler_file.setFormatter(formatter)
+            logger_inner.addHandler(handler_file)
+
+        # StreamHandler
+        handler_console = logging.StreamHandler()
+        handler_console.setFormatter(formatter)
+        logger_inner.addHandler(handler_console)
+        return logger_inner

src/prompt_concat.py

@@ -0,0 +1,170 @@
+# coding=utf-8
+from copy import deepcopy
+from .get_dataset import CreateDataset
+from .logger import LoggerFactory
+from .retrieve_dialog import RetrieveDialog
+from .utils import load_json, load_txt, save_to_json
+
+import logging
+import os
+
+logger = LoggerFactory.create_logger(name="test", level=logging.INFO)
+
+
+class GetManualTestSamples:
+    def __init__(
+        self,
+        role_name,
+        role_data_path,
+        save_samples_dir,
+        save_samples_path=None,
+        prompt_path="dataset_character.txt",
+        max_seq_len=4000,
+        retrieve_num=20,
+    ):
+        self.role_name = role_name.strip()
+        self.role_data = load_json(role_data_path)
+        self.role_info = self.role_data[0]["role_info"].strip()
+
+        self.prompt = load_txt(prompt_path)
+        self.prompt = self.prompt.replace("${role_name}", self.role_name)
+        self.prompt = self.prompt.replace("${role_info}",
+                                          f"以下是{self.role_name}的人设：\n{self.role_info}\n").strip()
+
+        self.retrieve_num = retrieve_num
+        self.retrieve = RetrieveDialog(role_name=self.role_name,
+                                       raw_dialog_list=[d["dialog"] for d in self.role_data],
+                                       retrieve_num=retrieve_num)
+
+        self.max_seq_len = max_seq_len
+        if not save_samples_path:
+            save_samples_path = f"{self.role_name}.json"
+        self.save_samples_path = os.path.join(save_samples_dir, save_samples_path)
+
+    def _add_simi_dialog(self, history: list, content_length):
+        retrieve_results = self.retrieve.get_retrieve_res(history, self.retrieve_num)
+        simi_dialogs = deepcopy(retrieve_results)
+
+        if simi_dialogs:
+            simi_dialogs = CreateDataset.choose_examples(simi_dialogs,
+                                                         max_length=self.max_seq_len - content_length,
+                                                         train_flag=False)
+        logger.debug(f"retrieve_results: {retrieve_results}\nsimi_dialogs: {simi_dialogs}.")
+        return simi_dialogs, retrieve_results
+
+    def get_qa_samples_by_file(self,
+                               questions_path,
+                               user_name="user",
+                               keep_retrieve_results_flag=False
+                               ):
+        questions = load_txt(questions_path).splitlines()
+        samples = []
+        for question in questions:
+            question = question.replace('\\n', "\n")
+            query = f"{user_name}:{question}" if ":" not in question else question
+            content = self.prompt.replace("${dialog}", query)
+            content = content.replace("${user_name}", user_name).strip()
+
+            history = [query]
+            simi_dialogs, retrieve_results = self._add_simi_dialog(history, len(content))
+
+            sample = {
+                "role_name": self.role_name,
+                "role_info": self.role_info,
+                "user_name": user_name,
+                "dialog": history,
+                "simi_dialogs": simi_dialogs,
+            }
+            if keep_retrieve_results_flag and retrieve_results:
+                sample["retrieve_results"] = retrieve_results
+            samples.append(sample)
+        self._save_samples(samples)
+
+    def get_qa_samples_by_query(self,
+                                questions_query,
+                                user_name="user",
+                                keep_retrieve_results_flag=False
+                                ):
+        question = questions_query
+        samples = []
+        question = question.replace('\\n', "\n")
+        query = f"{user_name}: {question}" if ":" not in question else question
+        content = self.prompt.replace("${dialog}", query)
+        content = content.replace("${user_name}", user_name).strip()
+
+        history = [query]
+        simi_dialogs, retrieve_results = self._add_simi_dialog(history, len(content))
+
+        sample = {
+            "role_name": self.role_name,
+            "role_info": self.role_info,
+            "user_name": user_name,
+            "dialog": history,
+            "simi_dialogs": simi_dialogs,
+        }
+        if keep_retrieve_results_flag and retrieve_results:
+            sample["retrieve_results"] = retrieve_results
+        samples.append(sample)
+        self._save_samples(samples)
+
+    def _save_samples(self, samples):
+        data = samples
+        save_to_json(data, self.save_samples_path)
+
+
+class CreateTestDataset:
+    def __init__(self,
+                 role_name,
+                 role_samples_path=None,
+                 role_data_path=None,
+                 prompt_path="dataset_character.txt",
+                 max_seq_len=4000):
+        self.max_seq_len = max_seq_len
+        self.role_name = role_name
+
+        self.prompt = load_txt(prompt_path)
+        self.prompt = self.prompt.replace("${role_name}", role_name).strip()
+
+        if not role_data_path:
+            print("need role_data_path, check please!")
+        self.default_simi_dialogs = None
+        if os.path.exists(role_data_path):
+            data = load_json(role_data_path)
+            role_info = data[0]["role_info"]
+        else:
+            raise ValueError(f"{self.role_name} didn't find role_info.")
+        self.role_info = role_info
+        self.prompt = self.prompt.replace("${role_info}", f"以下是{self.role_name}的人设：\n{self.role_info}\n").strip()
+
+        if role_samples_path:
+            self.role_samples_path = role_samples_path
+        else:
+            print("check role_samples_path please!")
+
+    def load_samples(self):
+        samples = load_json(self.role_samples_path)
+        results = []
+        for sample in samples:
+            input_text = self.prompt
+
+            simi_dialogs = sample.get("simi_dialogs", None)
+            if not simi_dialogs:
+                simi_dialogs = self.default_simi_dialogs
+            if not simi_dialogs:
+                raise ValueError(f"didn't find simi_dialogs.")
+            simi_dialogs = CreateDataset.choose_examples(simi_dialogs,
+                                                         max_length=self.max_seq_len - len(input_text),
+                                                         train_flag=False)
+
+            input_text = input_text.replace("${simi_dialog}", simi_dialogs)
+            user_name = sample.get("user_name", "user")
+            input_text = input_text.replace("${user_name}", user_name)
+
+            dialog = "\n".join(sample["dialog"]) if isinstance(sample["dialog"], list) else sample["dialog"]
+            input_text = input_text.replace("${dialog}", dialog)
+
+            assert len(input_text) < self.max_seq_len
+            results.append({
+                "input_text": input_text,
+            })
+        return results

src/retrieve_dialog.py

@@ -0,0 +1,134 @@
+# coding=utf-8
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+from .utils import load_json
+
+import faiss
+import logging
+import os
+import re
+import torch
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class RetrieveDialog:
+    def __init__(self,
+                 role_name,
+                 raw_dialog_list: list = None,
+                 retrieve_num=20,
+                 min_mean_role_utter_length=10):
+        if torch.cuda.is_available():
+            gpu_id = 0
+            torch.cuda.set_device(gpu_id)
+
+        assert raw_dialog_list
+
+        self.role_name = role_name
+        self.min_mean_role_utter_length = min_mean_role_utter_length
+        self.retrieve_num = retrieve_num
+
+        config = load_json("config/config.json")
+        local_dir = config["bge_local_path"]
+
+        if not os.path.exists(local_dir):
+            print("Please download bge-large-zh-v1.5 first!")
+        self.emb_model = SentenceTransformer(local_dir)
+
+        self.dialogs, self.context_index = self._get_emb_base_by_list(raw_dialog_list)
+
+        logger.info(f"dialog db num: {len(self.dialogs)}")
+        logger.info(f"RetrieveDialog init success.")
+
+    @staticmethod
+    def dialog_preprocess(dialog: list, role_name):
+        dialog_new = []
+        # 把人名替换掉，减少对检索的影响
+        user_names = []
+        role_utter_length = []
+        for num in range(len(dialog)):
+            utter = dialog[num]
+            try:
+                user_name, utter_txt = re.split('[:：]', utter, maxsplit=1)
+            except ValueError as e:
+                logging.error(f"utter:{utter} can't find user_name.")
+                return None, None
+
+            if user_name != role_name:
+                if user_name not in user_names:
+                    user_names.append(user_name)
+                index = user_names.index(user_name)
+                utter = utter.replace(user_name, f"user{index}", 1)
+            else:
+                role_utter_length.append(len(utter_txt))
+            dialog_new.append(utter)
+        return dialog_new, user_names, role_utter_length
+
+    def _get_emb_base_by_list(self, raw_dialog_list):
+        logger.info(f"raw dialog db num: {len(raw_dialog_list)}")
+        new_raw_dialog_list = []
+        context_list = []
+
+        # 为了兼容因为句长把所有对话都过滤掉的情况
+        new_raw_dialog_list_total = []
+        context_list_total = []
+        for raw_dialog in raw_dialog_list:
+            if not raw_dialog:
+                continue
+
+            end = 0
+            for x in raw_dialog[::-1]:
+                if x.startswith(self.role_name):
+                    break
+                end += 1
+
+            raw_dialog = raw_dialog[:len(raw_dialog) - end]
+            new_dialog, user_names, role_utter_length = self.dialog_preprocess(raw_dialog, self.role_name)
+            if not new_dialog or not role_utter_length:
+                continue
+
+            if raw_dialog in new_raw_dialog_list_total:
+                continue
+
+            # 获得embedding时，不需要最后一句答案
+            context = "\n".join(new_dialog) if len(new_dialog) < 2 else "\n".join(new_dialog[:-1])
+
+            new_raw_dialog_list_total.append(raw_dialog)
+            context_list_total.append(context)
+
+            # 句长过滤
+            role_length_mean = sum(role_utter_length) / len(role_utter_length)
+            if role_length_mean < self.min_mean_role_utter_length:
+                continue
+            new_raw_dialog_list.append(raw_dialog)
+            context_list.append(context)
+
+        assert len(new_raw_dialog_list) == len(context_list)
+        logger.debug(f"new_raw_dialog num: {len(new_raw_dialog_list)}")
+
+        # 兼容样本过少的情况
+        if len(new_raw_dialog_list) < self.retrieve_num:
+            new_raw_dialog_list = new_raw_dialog_list_total
+            context_list = context_list_total
+
+        # 对话向量库
+        context_vectors = self.emb_model.encode(context_list, normalize_embeddings=True)
+        context_index = faiss.IndexFlatL2(context_vectors.shape[1])
+        context_index.add(context_vectors)
+
+        return new_raw_dialog_list, context_index
+
+    def get_retrieve_res(self, dialog: list, retrieve_num: int):
+        logger.debug(f"dialog: {dialog}")
+
+        # 同样去掉user name影响
+        dialog, _, _ = self.dialog_preprocess(dialog, self.role_name)
+        dialog_vector = self.emb_model.encode(["\n".join(dialog)], normalize_embeddings=True)
+
+        simi_dialog_distance, simi_dialog_index = self.context_index.search(
+            dialog_vector, min(retrieve_num, len(self.dialogs)))
+        simi_dialog_results = [
+            (str(simi_dialog_distance[0][num]), self.dialogs[index]) for num, index in enumerate(simi_dialog_index[0])
+        ]
+        logger.debug(f"dialog retrieve res: {simi_dialog_results}")
+
+        return simi_dialog_results

src/utils.py

@@ -0,0 +1,59 @@
+# coding=utf-8
+import csv
+import json
+import os
+
+
+def read_csv_to_json(file_path, role_name, role_info):
+    json_list = []
+    
+    with open(file_path, mode="r", newline="", encoding="utf-8") as csvfile:
+        csv_reader = csv.reader(csvfile)
+        _ = next(csv_reader)
+        
+        for row in csv_reader:
+            json_object = {
+                "role_name": role_name,
+                "role_info": role_info,
+                "dialog": row[1].split("\n"),
+            }
+            json_list.append(json_object)
+    
+    return json_list
+
+
+def save_json(json_list, output_path):
+    with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as jsonfile:
+        json.dump(json_list, jsonfile, ensure_ascii=False, indent=4)
+
+
+def decode_csv_to_json(role_data_path, role_name, role_info, json_output_path):
+    json_data = read_csv_to_json(role_data_path, role_name, role_info)
+    save_json(json_data, json_output_path)
+    
+
+def load_txt(path):
+    with open(path, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as file:
+        text = file.read()
+    return text
+
+
+def load_json(path):
+    with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
+        data = json.load(f)
+    return data
+
+
+def save_to_json(data, filepath, flag="w"):
+    if not os.path.exists(os.path.dirname(filepath)):
+        os.makedirs(os.path.dirname(filepath))
+    with open(filepath, flag, encoding="utf-8") as f:
+        f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=3))
+
+
+def is_float(my_str):
+    try:
+        num = float(my_str)
+        return True
+    except ValueError:
+        return False