feat: test

common/eino/a.go

@@ -0,0 +1,166 @@
+package eino
+
+import (
+	"context"
+	"errors"
+	"fmt"
+	"io"
+	"log"
+	"os"
+
+	"github.com/cloudwego/eino/components/prompt"
+	"github.com/cloudwego/eino/components/retriever"
+	"github.com/cloudwego/eino/schema"
+	"github.com/cloudwego/eino-ext/components/model/ark"
+)
+
+func main() {
+	ctx := context.Background()
+
+	// ==========================================
+	// 1. 初始化三大组件
+	// ==========================================
+	// 1.1 向量检索（从知识库查客服知识）
+	ragRetriever := NewPGVectorRetriever()
+
+	// 1.2 提示词模板（客服角色 + 历史 + 知识库 + 用户问题）
+	chatTpl := newCustomerServiceTemplate()
+
+	// 1.3 大模型（ARK）
+	chatModel, err := ark.NewChatModel(ctx, &ark.ChatModelConfig{
+		APIKey: os.Getenv("ARK_API_KEY"),
+		Model:  os.Getenv("ARK_MODEL_ID"),
+	})
+	if err != nil {
+		log.Fatal(err)
+	}
+
+	// ==========================================
+	// 2. 模拟会话：从 DB 读取历史对话
+	// ==========================================
+	sessionHistory := []*schema.Message{
+		{Role: schema.User, Content: "你们发什么快递？"},
+		{Role: schema.Assistant, Content: "默认发中通快递"},
+		{Role: schema.User, Content: "可以发顺丰吗？"},
+	}
+
+	// 当前用户问题
+	userQuery := "那顺丰需要加钱吗？"
+
+	// ==========================================
+	// 3. RAG 检索知识库
+	// ==========================================
+	docs, err := ragRetriever.Retrieve(ctx, userQuery)
+	if err != nil {
+		log.Fatal(err)
+	}
+
+	// 拼接参考知识
+	knowledge := ""
+	for i, doc := range docs {
+		knowledge += fmt.Sprintf("[参考%d] %s\n", i+1, doc.Content)
+	}
+
+	// ==========================================
+	// 4. 模板格式化：系统提示 + 历史 + 知识 + 当前问题
+	// ==========================================
+	msgs, err := chatTpl.Format(ctx, map[string]any{
+		"history":   sessionHistory,
+		"knowledge": knowledge,
+		"question":  userQuery,
+	})
+	if err != nil {
+		log.Fatal(err)
+	}
+
+	// ==========================================
+	// 5. 流式调用大模型生成客服回答
+	// ==========================================
+	fmt.Println("\n=== 客服回复 ===")
+	stream, err := chatModel.Stream(ctx, msgs)
+	if err != nil {
+		log.Fatal(err)
+	}
+
+	fullReply := make([]*schema.Message, 0, 100)
+	for {
+		chunk, err := stream.Recv()
+		if errors.Is(err, io.EOF) {
+			break
+		}
+		if err != nil {
+			log.Fatal(err)
+		}
+		fmt.Print(chunk.Content)
+		fullReply = append(fullReply, chunk)
+	}
+
+	// ==========================================
+	// 6. 拼接完整回复，存入 DB 作为新历史
+	// ==========================================
+	replyMsg, _ := schema.ConcatMessages(fullReply)
+	sessionHistory = append(sessionHistory,
+		&schema.Message{Role: schema.User, Content: userQuery},
+		replyMsg,
+	)
+
+	// 接下来把 sessionHistory 存回你的 MySQL/Redis 即可
+}
+
+// ==========================================
+// 本地客服提示词模板（不需要 MCP）
+// ==========================================
+func newCustomerServiceTemplate() prompt.ChatTemplate {
+	// 系统提示 + 多轮对话 + 知识库 + 用户问题
+	return prompt.FromMessages(schema.Messages{
+		{
+			Role: schema.System,
+			Content: `你是电商智能客服，语气友好简洁。
+请严格根据参考知识回答，不知道就说“抱歉，这个问题我需要帮你转接人工”。
+
+参考知识：
+{{.knowledge}}`,
+		},
+		// 历史对话会自动渲染在这里
+		{{range .history}}{{.}},{{end}},
+		// 当前用户问题
+	{Role: schema.User, Content: "{{.question}}"},
+	})
+}
+
+// ==========================================
+// PGVector 检索器（简化可直接用）
+// ==========================================
+type PGVectorRetriever struct {
+	topK int
+}
+
+func NewPGVectorRetriever() retriever.Retriever {
+	return &PGVectorRetriever{topK: 3}
+}
+
+func (r *PGVectorRetriever) Retrieve(
+	ctx context.Context,
+	query string,
+	opts ...retriever.Option,
+) ([]*schema.Document, error) {
+
+	options := retriever.GetCommonOptions(nil, opts...)
+	topK := r.topK
+	if options.TopK != nil {
+		topK = *options.TopK
+	}
+
+	// ===== 这里替换成你真实的 PG 向量检索 SQL =====
+	// 模拟知识库
+	return []*schema.Document{
+		{
+			ID:      "1",
+			Content: "顺丰快递需要补10元运费差价",
+		},
+		{
+			ID:      "2",
+			Content: "订单满99元可免费升级顺丰",
+		},
+	}, nil
+}