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dsLightRag/Util/GGBUtil.py

@@ -9,6 +9,10 @@ from Config.Config import ZHIPU_API_KEY
 # 设置日志
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
+# 添加历史记录存储变量
+history_records = []
+MAX_HISTORY = 10
+
 def create_llm_client() -> AsyncOpenAI:
     """初始化并返回异步OpenAI客户端"""
     return AsyncOpenAI(
@@ -120,33 +124,38 @@ async def getGgbCommand(QvqResult):
 
 
 async def translate_to_ggb(natural_language_cmd):
-    """将自然语言指令翻译成GeoGebra指令集（异步版本）"""
+    global history_records
-    # 精简的prompt，专注于单句指令翻译
-    custom_prompt = f"""
-    请将以下自然语言指令翻译为GeoGebra指令集：
-    "{natural_language_cmd}"
     
-    要求：
+    # 构建包含历史记录的提示
-    1. 仅返回GeoGebra指令，不包含任何解释性文字
+    history_prompt = """
-    2. 指令必须可直接在GeoGebra中执行
+    以下是最近的对话历史，供你参考：
-    3. 保持指令简洁明确
-    4. 以```geogebra 开头，以 ```结束 【注意】```geogebra 前面一定要加上 \n 换行！
-    5. 用户提到的元素，比如点A,线段AB等，都视为已存在，不要重新创建    
     """
     
+    # 添加最近的历史记录（最多10条）
+    for i, (user_cmd, ggb_cmd) in enumerate(reversed(history_records[-MAX_HISTORY:])):
+        history_prompt += f"用户命令 {len(history_records)-i}: {user_cmd}\nGeoGebra指令 {len(history_records)-i}: {ggb_cmd}\n\n"
+
+    custom_prompt = f"{history_prompt}
+    请为下面的要求生成GeoGebra指令集：
+    \"{natural_language_cmd}\"
+    【注意】：
+    1. 指令必须可直接在GeoGebra中执行，需要返回：一次性完整指令集。
+    2. 以```geogebra 开头，以 ```结束 【注意】```geogebra 前面一定要加上 \n 换行！
+    "
+
     try:
         # 创建异步OpenAI客户端
         client = create_llm_client()
 
         # 使用异步流式调用
         completion = await client.chat.completions.create(
-            #model="deepseek-r1-0528",
+            model="Moonshot-Kimi-K2-Instruct",# 使用Kimi K2-Instruct模型
-            model="Moonshot-Kimi-K2-Instruct",
             messages=[{"role": "user", "content": custom_prompt}],
             stream=True
         )
 
         is_answering = False
+        full_response = ""
         async for chunk in completion:
             delta = chunk.choices[0].delta
             # 打印思考过程
@@ -158,35 +167,22 @@ async def translate_to_ggb(natural_language_cmd):
                     print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
                     is_answering = True
                 # 打印回复过程
-                yield delta.content
+                if delta.content:
+                    full_response += delta.content
+                    yield delta.content
+
+        # 保存本次对话到历史记录
+        if full_response:
+            history_records.append((natural_language_cmd, full_response))
+            # 保持历史记录不超过最大数量
+            if len(history_records) > MAX_HISTORY:
+                history_records.pop(0)
+
     except Exception as e:
         print(f"翻译指令错误: {str(e)}")
         yield f"错误: {str(e)}"
 
 
-# 示例用法
-if __name__ == '__main__':
-    # file_name = "QvqResult_14.txt"
-    # with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as file:
-    #     QvqResult = file.read()  # 直接获取整个文件内容为字符串
-    #
-    # async def test():
-    #     async for content in getGgbCommand(QvqResult):
-    #         if content:
-    #             print(content, end="", flush=True)
-    #
-    #
-    # asyncio.run(test())
-
-
-    async def test_translate():
-        async for content in translate_to_ggb("把A和B连接起来"):
-            if content:
-                print(content, end="", flush=True)
-
-
-    # 运行测试
-    asyncio.run(test_translate())
 
 
 
@@ -261,3 +257,14 @@ async def process_geometry_image(image_url: str):
         logger.error(f"流式处理图片时发生错误: {str(e)}")
         yield ""
 
+
+# 示例用法
+if __name__ == '__main__':
+    async def test_translate():
+        async for content in translate_to_ggb("把A和B连接起来"):
+            if content:
+                print(content, end="", flush=True)
+
+
+    # 运行测试
+    asyncio.run(test_translate())