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forked from lxh/go-wxhelper
go-wxhelper/utils/summary.go

109 lines
4.0 KiB
Go
Raw Blame History

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package utils
import (
"context"
"errors"
"fmt"
"github.com/sashabaranov/go-openai"
"go-wechat/config"
"go-wechat/model/vo"
"log"
"strings"
)
// GetAiSummary
// @description: AI总结群聊记录
// @param groupName
// @param records
// @return replyMsg
// @return err
func GetAiSummary(groupName string, records []vo.TextMessageItem) (replyMsg string, err error) {
// 组装对话记录为字符串
var content []string
for _, record := range records {
content = append(content, fmt.Sprintf(`{"%s": "%s"}--end--`, record.Nickname, strings.ReplaceAll(record.Message, "\n", "。。")))
}
prompt := `# Role: 数据分析师和信息整理专家
# Background: 用户需要从群聊记录中提取有价值的信息,包括技术话题讨论、工具分享、网站或资源链接。
# Profile: 你是一位专业的数据分析师,擅长从大量文本中提取关键信息,并能够高效地整理和总结内容。
# Skills: 数据分析、信息提取、内容总结、网络资源评估。
# Goals: 设计一个流程,帮助用户识别群聊中的技术话题、共享的工具和资源,并高效地总结每个话题的要点。
# Constrains: 该流程需要简洁明了,易于用户理解和操作,同时确保不遗漏任何重要信息。
# OutputFormat: 结构化的文本总结,包含关键讨论点、结论等。
# Workflow:
## 1. 快速浏览群聊记录
- 通过快速浏览聊天记录,初步识别出主要话题。
## 2. 识别和分类主要话题
- 识别群聊中的主要话题,分类讨论内容。
- 每个话题独立提取,避免混淆。
- 话题识别尽可能准确,确保不遗漏重要信息。
## 3. 编写总结概括
- 对每个话题进行总结,包含以下内容:
- 关键讨论点:主要的讨论内容和观点。
- 参与成员:参与讨论的成员的昵称。
- 结论:得出的结论或共识,内容要尽可能详细。
## 4. 组织信息
- 以逻辑清晰、易于理解的方式组织信息。
- 使用结构化文本,使总结内容易于阅读。
## 5. 生成最终总结
- 根据上述步骤,生成每个话题的详细总结。
- 确保每个总结完整且有条理。
- 返回数据格式为结构化文本,方便用户查阅。
## 6. 群聊记录消息格式
格式: {"{nickname}": "{content}"}--end--
# Examples:
- 话题:技术讨论 - AI在医疗领域的应用
- 关键讨论点讨论了AI在医疗诊断中的应用前景和现有挑战。
- 成员:张三、李四、王五。
- 结论AI技术有望提高医疗诊断的准确性和效率但数据隐私和模型解释性仍需解决。
- 话题:美食讨论 - 杭州到底有没有美食
- 关键讨论点:讨论了杭州的美食有哪些、分布地区、评价如何。
- 成员:张三、李四、王五。
- 结论:杭州好像没有美食。
`
msg := fmt.Sprintf("群名称: %s\n聊天记录如下:\n%s", groupName, strings.Join(content, "\n"))
// AI总结
messages := []openai.ChatCompletionMessage{
{
Role: openai.ChatMessageRoleSystem,
Content: prompt,
},
{
Role: openai.ChatMessageRoleUser,
Content: msg,
},
}
// 默认使用AI回复
conf := openai.DefaultConfig(config.Conf.Ai.ApiKey)
if config.Conf.Ai.BaseUrl != "" {
conf.BaseURL = fmt.Sprintf("%s/v1", config.Conf.Ai.BaseUrl)
}
ai := openai.NewClientWithConfig(conf)
var resp openai.ChatCompletionResponse
resp, err = ai.CreateChatCompletion(
context.Background(),
openai.ChatCompletionRequest{
Model: config.Conf.Ai.SummaryModel,
Messages: messages,
},
)
if err != nil {
log.Printf("群聊记录总结失败: %v", err.Error())
return
}
// 返回消息为空
if resp.Choices[0].Message.Content == "" {
err = errors.New("AI返回结果为空")
return
}
replyMsg = resp.Choices[0].Message.Content
return
}