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16 KiB
Python
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from peewee import SqliteDatabase, Model, CharField, TextField, ForeignKeyField, DateTimeField,IntegerField,AutoField
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import datetime
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from init import *
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# 创建一个 SQLite 数据库实例
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db = SqliteDatabase(f"{gcfg['fs']['path']}/db/k_database.db")
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# 连接到数据库
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db.connect()
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#并发操作
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db.execute_sql("PRAGMA journal_mode=WAL;")
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class BaseModel(Model):
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class Meta:
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database = db
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#知识库文档
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class Doc(BaseModel):
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base = CharField() #知识库
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abs_path = CharField(unique=True)
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f_name = CharField()
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f_up_at = DateTimeField(default=datetime.datetime.now) #文件更新时间
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f_size = IntegerField(default=0) #文件大小
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f_sec = IntegerField(default=1) #点赞数
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author= CharField(null = True) #作者
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ctype = CharField(null = True) #Content-Type
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catalog = CharField(null = True)
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level = IntegerField(default=1)
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meta = TextField(null = True)
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#知识百科
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class BaiKe(BaseModel):
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id = AutoField(primary_key=True)
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title = CharField()
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catalog = CharField()
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html = TextField()
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c_time = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
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m_time = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
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#浏览次数
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view_count = IntegerField(default=0)
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#全文id
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full_id = IntegerField(default=0)
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creator = TextField(default="管理员")
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modifier = TextField(default="管理员")
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#知识百科的分类
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class BaiKe_Catalog(BaseModel):
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id = AutoField(primary_key=True)
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catalog = CharField()
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demo = CharField()
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c_time = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
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#百科条数
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doc_count = IntegerField(default=0)
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#知识广场的知识体的仓库，助手，智能体
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class KAgent(BaseModel):
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id = AutoField(primary_key=True)
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title = CharField() #标题
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demo = CharField() #介绍
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guide = CharField() #引导语
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kasn = CharField() #生成一个随机数的,用来标识KAgent
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atype = IntegerField(default=0) #agent 类型,0-检索知识库,1-动态检索,2-上传文件，100-不检索
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files = TextField(null = True) #文件列表
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prompt = TextField() #提示词
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c_time = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
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m_time = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
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icon = CharField(null = True) # 图标
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catalog = CharField(null = True) #分类
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baike = CharField(null = True) #百科
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oth = TextField(null = True) #未来
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creator = TextField(default="管理员")
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modifier = TextField(default="管理员")
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#用户列表
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class User(BaseModel):
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userid = TextField() #自动生成，可保唯一,
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username = TextField() #显示名
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telphone = TextField() #手机号码，需要唯一
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email = CharField(null = True)
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city = CharField(null = True) #个人的订阅的智能体
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org = CharField(null = True)
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dep = CharField(null = True) #个人的服务能力设置，如访问次数等
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title = CharField(null = True) #手机号的hash值
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ref = CharField(null = True) #注册方式
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c_time = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
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# 创建一个 SQLite 数据库实例
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log_db = SqliteDatabase(f"{gcfg['fs']['path']}/db/logs.db")
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# 连接到数据库
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log_db.connect()
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#并发操作
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log_db.execute_sql("PRAGMA journal_mode=WAL;")
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class LogBaseModel(Model):
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class Meta:
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database = log_db
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#登录日志
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class Login(LogBaseModel):
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userid = TextField(null = True)
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username = TextField(null = True)
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action = TextField(null = True) #登录，退出，等
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pt =TextField(null = True) #访问的平台或知识体的sn,或内容
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ref = CharField(null = True) #登录方式
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client_ip = CharField(null = True)
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c_time = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
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#知识对话日志
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class QA(LogBaseModel):
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userid = TextField(null = True)
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username = TextField(null = True)
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question = TextField()
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answer = TextField()
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ref = CharField(null = True)
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client_ip = CharField(null = True)
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c_time = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
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#超级个人助理agent日志
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class SuperManAgent(LogBaseModel):
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chatid = TextField(null = True)
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username = TextField(null = True)
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question = TextField()
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answer = TextField() #规划的路径
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prompt = TextField() #可用的prompt
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score = IntegerField(default=60) #自动评分
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human = IntegerField(default=0) #手工点赞100或点踩-100
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c_time = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
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#自动创建
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log_db.create_tables([QA,Login,SuperManAgent])
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def init_data():
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baike = BaiKe.create(title="k3GPT大模型是什么",catalog="词条/产品词条",html="""<p>k3GPT是一个大模型AI驱动的知识共享平台，通过知识搜索、知识对话、知识创作、知识广场等功能，实现知识从汇聚沉淀、加工创作，到流动共享的全过程管理，因此称为知识knowledge x 3的GPT平台, 名曰: k3GPT. <br>
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||
让私域知识文档轻松的聚合沉淀，让人更好的使用和创造知识，让知识流动起来！让工作高效起来！</p>""")
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#baike = BaiKe.get_by_id(1)
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#print(baike.title)
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="词条",demo="对特定词汇、短语或主题进行解释和定义的条目，如人物、产品等")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="词条/产品词条",demo="关于产品的词条,包括名称、功能、开份计划等")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="词条/人物词条",demo="关于人物的词条，包括简历，职务等")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="词条/管理词条",demo="关于管理制度的词条,包括定义，解释等")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="词条/活动词条",demo="关于活动的词条,包括时间,主题,人员等")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="词条/技术词条",demo="关于一项技术的描述和讲解")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="词条/标准规范",demo="关于标准规范类的词条")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="大模型/提示词模板",demo="应用和agent使用的提示词的模板")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="大模型/微调数据",demo="可以用于大模型回答结果进行微调的数据")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="工作汇报",demo="关于工作中的月报、周报、日报等")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="参考资料",demo="工作中所用的到参考资料")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="会议纪要",demo="各种会议的纪要、备忘")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="个人空间/管理员",demo="存放管理员的个人数据")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="海报生成",demo="可直接用于生成海报的内容")
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c1 = BaiKe_Catalog.create(catalog="PPT生成",demo="可直接用于生成PPT的内容")
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#初始化知识体
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import secrets
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kasn= secrets.token_urlsafe(8)
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||
k1 = KAgent.create(atype=1,title="企业文化",demo="企业介绍、发展历程、愿景目标、价值观等内容",guide="你好，我是企业文化知识助手，可以回答你关于企业介绍、历程、愿景、价值观等方面的问题。",kasn=kasn,prompt="""
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||
你是一个企业文化知识助手，你可以根据提供的上下文信息来回答用户的问题。
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||
先判断一下文件名称和问题是否相关，再考虑要不要使用这段上下文。
|
||
同时上下文中排在前面的可信度越高，越应该优先采纳。
|
||
如果提供的上下文不足以回答问题时，你可以回答'对不起，暂时没有找到相关的信息，无法回答你的问题'
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""")
|
||
|
||
kasn= secrets.token_urlsafe(8)
|
||
k2 = KAgent.create(title="规章制度",demo="企业的考勤、绩效、福利等制度",guide="你好，我是企业文化知识助手，可以回答你关于企业介绍、历程、愿景、价值观等方面的问题。",kasn=kasn,prompt="""
|
||
你是一个企业文化知识助手，你可以根据提供的上下文信息来回答用户的问题。
|
||
先判断一下文件名称和问题是否相关，再考虑要不要使用这段上下文。
|
||
同时上下文中排在前面的可信度越高，越应该优先采纳。
|
||
如果提供的上下文不足以回答问题时，你可以回答'对不起，暂时没有找到相关的信息，无法回答你的问题'
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||
""")
|
||
|
||
kasn= secrets.token_urlsafe(8)
|
||
k3 = KAgent.create(atype=1,title="产品手册",demo="公司所有的产品的手册，包括产品PPT，技术白皮书，规格说明书等",guide="你好，我是企业文化知识助手，可以回答你关于企业介绍、历程、愿景、价值观等方面的问题。",kasn=kasn,prompt="""
|
||
你是一个企业文化知识助手，你可以根据提供的上下文信息来回答用户的问题。
|
||
先判断一下文件名称和问题是否相关，再考虑要不要使用这段上下文。
|
||
同时上下文中排在前面的可信度越高，越应该优先采纳。
|
||
如果提供的上下文不足以回答问题时，你可以回答'对不起，暂时没有找到相关的信息，无法回答你的问题'
|
||
""")
|
||
|
||
kasn= secrets.token_urlsafe(8)
|
||
k3 = KAgent.create(atype=2,title="合同审核",files="PPT助手",
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demo="审核合同的交付过程和潜在的法律风险",
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guide="你好，我是企业文化知识助手，可以回答你关于企业介绍、历程、愿景、价值观等方面的问题。",
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kasn=kasn,
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||
prompt="""
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# 角色：
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你是一位专业的律师，执业领域是审查合同
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# 动作：
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- 你可以根据提供的上下文信息来回答用户的问题。
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- 先判断一下文件名称和问题是否相关，再考虑要不要使用这段上下文。 同时上下文中排在前面的可信度越高，越应该优先采纳
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# 任务：
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你要以审查主体的利益最大化为原则，对合同上下文进行审查和分析，并提供严格的评分。具体目标:
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1.对提交的合同文本进行全面审查，指出存在的问题和风险；
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2.提供具体的改进建议，帮助改进和完善合同条款;
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3.根据法律规范和个人建议，修改并完善合同的具体条款；
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4.向客户提供专业的法律服务和支持。
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# 约束条件:
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1.必须遵守现行有效的法律法规，不能引用已废止的法律条文；
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2.所有合同条款的设计应当符合最新的法律法规及相关政策的规定，要使用准确无误的专业术语和地名；
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3.结合特定行业的特点(如XXX行业)，确保合同内容贴合实际情况；
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4,考虏并反映审查主体的需求，始终站在其角度满足利益最大化。
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""")
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kasn= secrets.token_urlsafe(8)
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||
k3 = KAgent.create(title="商机管理",demo="产品、项目商机信息的汇总、识别、挖掘等",guide="你好，我是企业文化知识助手，可以回答你关于企业介绍、历程、愿景、价值观等方面的问题。",kasn=kasn,prompt="""
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||
你是一个企业文化知识助手，你可以根据提供的上下文信息来回答用户的问题。
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||
先判断一下文件名称和问题是否相关，再考虑要不要使用这段上下文。
|
||
同时上下文中排在前面的可信度越高，越应该优先采纳。
|
||
如果提供的上下文不足以回答问题时，你可以回答'对不起，暂时没有找到相关的信息，无法回答你的问题'
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||
""")
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||
|
||
kasn= secrets.token_urlsafe(8)
|
||
k3 = KAgent.create(title="人事管理",demo="员工档案信息的管理、薪酬制度、激励政策等",guide="你好，我是企业文化知识助手，可以回答你关于企业介绍、历程、愿景、价值观等方面的问题。",kasn=kasn,prompt="""
|
||
你是一个企业文化知识助手，你可以根据提供的上下文信息来回答用户的问题。
|
||
先判断一下文件名称和问题是否相关，再考虑要不要使用这段上下文。
|
||
同时上下文中排在前面的可信度越高，越应该优先采纳。
|
||
如果提供的上下文不足以回答问题时，你可以回答'对不起，暂时没有找到相关的信息，无法回答你的问题'
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||
""")
|
||
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||
kasn= secrets.token_urlsafe(8)
|
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k4 = KAgent.create(atype=2,title="PPT助手",demo="支持多轮对话和生成PPT",
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guide="你好，我是一个PPT助手，我可以回答问题，也可以输出成一个PPT。请问我有什么可以帮助你的？",
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kasn=kasn,
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files="PPT助手",
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prompt="""
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# 你是一个知识助手
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## 现在是{now}，可以根据此作出时间上的判断
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## 你可以根据提供的上下文信息和历史问答信息来回答用户的问题。
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- 同时上下文中排在前面的可信度越高，越应该优先采纳。
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- 如果提供的上下文不足以回答问题时，你可以回答
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"对不起，我无法回答改问题"
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- 如果用户问题表示对上次回答不满意时，就不要参考历史回答信息，只立即历史用户提问就好
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## 生成PPT
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如果用户需要生成一个PPT，请按如下的格式进行生成，直接生成不要解释
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- PPT的主标题使用<h1>标记(必须)，如:<h1>PPT的主标题</h1>
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- PPT的副标题使用<h3>标记(必须)，如:<h3>PPT的副标题</h3>
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- PPT的子章节使用<h2>标记，相同子章节的单页使用相同的<h2>标记和不同的<h3>副标做区分，相同子章节的<h2>标记可以输出一词，后续的<h3>标记自动继承前面的<h2>标记
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- 单页的主标题使用h2标记(必须)，如:<h2>生产问题</h2><h2>第一行动计划</h2>
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- 单页的副标题使用h3标记(可选)，如：<h3>行动计划概述</h3>
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- 单页的内容按如下层次展开，一级<h5>标记，二级<li>标记，三级和普通内容<p>标记
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- 注意<li>中不能包含<h5>标记，因为<h5>的级别比<li>高
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- 单页的内容较多时，级数多于8项时，可以拆分成多页的PPT。使用不同的<h3>副标题编排内容即可。
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||
- 单页中可以使用<blockquote>标记来表示引用内容或重要内容
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||
- 记住：不用生成PPT的目录，智能体会根据<h2>标记自动生成成目录
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""")
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kasn= secrets.token_urlsafe(8)
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k4 = KAgent.create(atype=2,title="海报文案助手",demo="支持海报文案的生成",
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guide="你好！我是一个海报生成助手，我可以根据你提供的文字和要求来生成一个海报的文案。",
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kasn=kasn,
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files="海报文案助手",
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prompt="""
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# 你是一个海报文案生成助手
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## 现在是{now}，可以根据此作出时间上的判断
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## 海报文案结构标记
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海报文案结构的具体标记，请按如下的格式进行生成
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- 海报的主标题使用h1标记(必须)，如:<h1>海报的主标题</h1>
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- 海报的副标题使用h3标记(必须)，如:<h3>海报的副标题</h3>
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- 海报内容是一个列表，可以有多个内容块组成
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- 每个内容块有一个主标题和一个副标题
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- 海报内容块的主标题使用h2标记(必须)，如:<h2>行动计划</h2>
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||
- 海报内容块的副标题使用h3标记(可选)，如：<h3>执行到底</h3>
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- 内容块信息列表至多分为三级,一级用<h5>标记，二级用<li>标记,三级用<p>标记
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- 海报内容的摘要用<h4>标记
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- 海报的报尾需要使用<hr>表示，注脚内容用<h5>标记支持多个
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## 海报文案样例
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<h1>海报主标题</h1>
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<h3>海报副标题</h1>
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<h2>海报内容1主标题</h2>
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<h3>海报内容1副标题</h3>
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<h5>一级内容</h5>
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<li>二级内容1</li>
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<p>三级级内容1<p>
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<h2>海报内容2主标题</h2>
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||
<h3>海报内容2副标题</h3>
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<h4>海报摘要</h4>
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<hr>
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<h5>海报报尾</h5>
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""")
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kasn= secrets.token_urlsafe(8)
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k5 = KAgent.create(title="智能翻译",demo="自动实现中文到英文，英文到中文的的翻译",guide="你好，我是中英文语言翻译的专家，直接输入中文则翻译输出英文，输入英文则翻译输出中文",atype=100,kasn=kasn,prompt="""
|
||
你是一个中英文语言翻译的专家，直接输入中文则翻译输出英文，输入英文则翻译输出中文
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||
""")
|
||
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if __name__ == '__main__':
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||
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print(f"{gcfg['fs']['path']}/db/k_database.db")
|
||
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||
#创建表
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||
db.drop_tables([Doc,BaiKe,BaiKe_Catalog,KAgent,User])
|
||
db.create_tables([Doc,BaiKe,BaiKe_Catalog,KAgent,User])
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||
|
||
init_data()
|
||
|
||
db.close()
|
||
|
||
log_db.create_tables([QA,Login])
|
||
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||
#log_db.close() |