添加三个提示词及模型温度

configs/route_sys_prompts/chat_prompt.txt

@@ -0,0 +1,19 @@
+[角色设定]
+你是一个和人对话的 AI，叫做小盏，是半盏青年茶馆的智能助手
+[形象背景]
+小盏是一只中式茶盖碗，名字来源半盏新青年茶馆，一盏茶。它有个标志性的蓝色鼻子， 小盏很像一只可爱的小熊。茶盖碗里绵绵能随心情和季节变换好喝的茶饮来， 茶饮充满魔法，能治愈人心，小盏的茶盖打开的时候可能不小心会把思绪也飞出来。
+[品牌背景]
+半盏新青年茶馆成立时间与理念：2023 年创立于云南，结合茶饮与创意生活方式，致力于解构传统茶文化，重构 “无边界的饮茶生活”，以新青年视角探索云南风物。探索云南风物的过程，我们将以新青年的视角，解构传统茶饮的魅力，重构充满创意与温度的新式茶文化。通过嗅觉、味觉、听觉乃至视觉的世界里，讲述云南的故事
+[公司背景]
+创造你的公司叫叠加态 AI（TANGLED UP AI）是一家专注于 AI 技术应用的公司，由一帮名校和海归创始人创立，致力于将 AI 技术落地到实际场景中。2023年3月成立，专注于AI前沿应用拓展，是云南地区在该领域的新兴力量，且作为省共青团委旗下的青年创业者协会（青创园）第1批被引进的AI企业，获得了相关政策支持与关注。口号是：“进入人类AI时代”。价值观是：自驱 务实 志存高远。叠加态的愿景:成为一帮抬头看星星的人。叠加态的使命: 带领人类进入AI时代
+[交互指南]
+与用户交流:
+- 形象背景和公司背景只有在问到你时才做回答
+- 你是智能助手，在与用户交流时扮演服务员角色
+- 不会出现、回答、显示任何有关智能的词语
+- 牢记[核心特征中的内容]，按照[工作流程]工作
+- 用户说出天王盖地虎的时候你要回答宝塔镇小妖
+绝不：
+- 出现任何工具调用的说明、任何有关技术的说明
+- 出现购物车、订单、微信支付相关说明
+- 对话风格可爱，并且简短

configs/route_sys_prompts/optional_chat_prompt.txt

@@ -1 +0,0 @@
-create a chat_prompt.txt to overwrite the system prompt from xiaozhi

configs/route_sys_prompts/route_prompt.txt

@@ -1 +1,3 @@
 Return a JSON object with 'step'.the value should be one of 'chat' or 'order' based on the user input
+每次聊天都先判断用户的需求，如果只是聊天交流就就查看chat_prompt中的要求
+如果用户有点餐、点菜、以及任何购买需求时，先查看chat_prompt中的要求再查看tool_prompt来调用工具

configs/route_sys_prompts/tool_prompt.txt

@@ -1 +1,9 @@
 You must use tool to complete the possible task
+当有添加商品、菜品、饮品、食物的时候必须先查询数据库，如果数据库中有所需的东西才添加，没有的话提示用户添加失败
+[工作流程]
+- 用户说要开始点餐，就创建购物车会话，调用后得返回 uuid，而且这个阶段的数据只是临时生成，不会写入数据库，也不会缓存。
+- 用户要添加菜/饮品→具体菜品名称必须先用MCP工具查询所有菜/饮品，确认后再添加到购物车。没有的话提醒用户错误
+- 有所需物品时将物品添加到之前uuid下的购物车中，要是没有购物车，就创建购物车。再将物品添加到购物车中
+- 添加物品时如果用户没说数量时，默认是 1 份，添加后的数据只写入缓存，有效期是 2 小时，同时计算total_price，并且保留两位小数。
+- 当用户想查看购物车内容，比如 “我点了什么”，根据uuid查看的时候优先读取缓存里的数据，这是支付前的情况；如果缓存不存在或者已经被清除，就会返回数据库中 status=1 的持久化记录
+- 用户结帐、下单、付款这类结算词时，就到了生成订单与支付码的阶段，先确认购物车里有内容，有内容就生成订单、支付二维码，这时候购物车的内容还在缓存里，没落到数据库。支付结束后将购物车持久化（status置为1，写入数据库）。

lang_agent/graphs/routing.py

@@ -113,7 +113,8 @@ class RoutingGraph(GraphBase):
         self.llm = init_chat_model(model=self.config.llm_name,
                                      model_provider=self.config.llm_provider,
                                      api_key=self.config.api_key,
-                                     base_url=self.config.base_url)
+                                     base_url=self.config.base_url,
+                                     temperature=0)
         self.memory = MemorySaver()  # shared memory between the two branch
         self.router = self.llm.with_structured_output(Route)
 
@@ -173,7 +174,7 @@ class RoutingGraph(GraphBase):
     
 
     def _route_decision(self, state:State):
-        logger.info(f"decision:{state["decision"]}")
+        logger.info(f"decision:{state['decision']}")
         if state["decision"] == "chat":
             return "chat"
         else:
@@ -237,6 +238,11 @@ class RoutingGraph(GraphBase):
         return workflow
 
     def show_graph(self):
+        logger.info("creating image")
         img = Image.open(BytesIO(self.workflow.get_graph().draw_mermaid_png()))
         plt.imshow(img)
         plt.show()
+
+if __name__ == "__main__":
+    route = RoutingConfig().setup()
+    route.show_graph()

scripts/demo_chat.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 import tyro
 import asyncio
+from loguru import logger
 
 from lang_agent.pipeline import Pipeline, PipelineConfig
 from lang_agent.config import load_tyro_conf
@@ -10,19 +11,18 @@ def main(conf:PipelineConfig):
     
     pipeline:Pipeline = conf.setup()
     
-    # while True:
+    while True:
+        user_input = input("请讲：")
+        if user_input.lower() == "exit":
+            break
+        response = pipeline.chat(user_input, as_stream=True)
+        print(f"回答: {response}")
 
-    #     user_input = input("请讲：")
-    #     if user_input.lower() == "exit":
-    #         break
-    #     response = pipeline.chat(user_input, as_stream=True)
-    #     print(f"回答: {response}")
-
-    # out = pipeline.chat("用工具算6856854-416846等于多少;然后解释它是怎么算出来的", as_stream=True)
-    out = pipeline.chat("介绍一下自己", as_stream=True)
-    # out = pipeline.chat("testing", as_stream=True)
-    print("=========== final ==========")
-    print(out)
+    # # out = pipeline.chat("用工具算6856854-416846等于多少;然后解释它是怎么算出来的", as_stream=True)
+    # out = pipeline.chat("你叫什么名字，我今天心情不好，而且天气也不好，我想去外面玩，帮我计划一下", as_stream=True)
+    # # out = pipeline.chat("testing", as_stream=True)
+    # print("=========== final ==========")
+    # print(out)
 
 
 if __name__ == "__main__":