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10 KiB
Python
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Python
# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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联网检索
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"""
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from datetime import datetime
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||
from html import escape
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||
from typing import Any, AsyncGenerator
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||
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||
from httpx import AsyncClient, HTTPStatusError
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||
from pydantic import BaseModel, Field
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||
from pydantic_ai import Agent, ModelMessage
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||
from pydantic_ai.messages import AgentStreamEvent
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||
from pydantic_ai.run import AgentRunResultEvent
|
||
from pydantic_ai.toolsets import FunctionToolset
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||
from pydantic_ai.usage import RunUsage
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||
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||
from application.workshop.database import connection_pool
|
||
from application.workshop.models import DEEPSEEK_V4_FLASH_RESPONSE_MODEL
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||
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||
"""
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||
联网检索缓存表建表SQL
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CREATE TABLE IF NOT EXISTS web_retrieve_caches (
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id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
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query TEXT NOT NULL,
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results TEXT NOT NULL
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);
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CREATE INDEX idx_web_retrieve_caches_query ON web_retrieve_caches (query);
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"""
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class Deps(BaseModel):
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"""
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依赖类
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"""
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...
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class Args(BaseModel):
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query: str = Field(..., description="查询语句")
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# 实例化工具集
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toolset = FunctionToolset()
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@toolset.tool_plain()
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||
async def web_retrieve(args: Args) -> str:
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||
"""
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||
联网检索：
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||
用于基于互联网检索实时信息、新闻、政策法规、行业报告、企业公告、最新数据。
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||
"""
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if connection_pool is None:
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||
return "数据库连接池未初始化"
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||
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# 查询
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query = args.query
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||
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# 查询联网检索缓存
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async with connection_pool.acquire() as connection:
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results = await connection.fetchval(
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"SELECT results FROM web_retrieve_caches WHERE query = $1",
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query,
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||
)
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# 若命中缓存则返回结果，否则先召回、重排再返回重构结果
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if results is not None:
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||
return results
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||
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# --- 召回阶段 --- #
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||
try:
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async with AsyncClient(timeout=60) as client:
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response = await client.post(
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"https://api.bocha.cn/v1/web-search",
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||
headers={
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||
"Authorization": "Bearer sk-a9ed73d8b26745799cf970f84d70f512",
|
||
"Content-Type": "application/json",
|
||
},
|
||
json={
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"query": query,
|
||
"summary": True, # 显示文本摘要
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||
"count": 20, # 返回结果数
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||
},
|
||
)
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# 检查响应状态
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response.raise_for_status()
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# 解析响应载荷
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response_payload = response.json()
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||
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except HTTPStatusError as exception:
|
||
return f"请求失败 {exception.response.status_code}: {exception.response.text}"
|
||
|
||
except Exception as exception:
|
||
return f"请求异常: {str(exception)}"
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||
|
||
if (code := response_payload.get("code")) != 200:
|
||
return f"业务失败 {code}: {response_payload.get("msg", "未知业务错误")}"
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||
# 召回网页
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webpages = response_payload["data"]["webPages"]["value"]
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||
if not webpages:
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return "未检索到相关结果"
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||
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# --- 重排阶段 --- #
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||
try:
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||
async with AsyncClient(timeout=60) as client:
|
||
response = await client.post(
|
||
"https://api.siliconflow.cn/v1/rerank",
|
||
headers={
|
||
"Authorization": "Bearer sk-xsnuwirjjphhfdbvznfdfjqlinfdlrnlxuhkbbqynfnbhiqz",
|
||
"Content-Type": "application/json",
|
||
},
|
||
json={
|
||
"model": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
|
||
"query": query,
|
||
"documents": [
|
||
called_webpage["summary"] or called_webpage["snippet"]
|
||
for called_webpage in webpages
|
||
],
|
||
"return_documents": True, # 返回文档内容
|
||
"top_n": 10, # 返回结果数
|
||
},
|
||
)
|
||
# 检查响应状态
|
||
response.raise_for_status()
|
||
# 解析响应载荷
|
||
response_payload = response.json()
|
||
|
||
except HTTPStatusError as exception:
|
||
return f"请求失败 {exception.response.status_code}: {exception.response.text}"
|
||
|
||
except Exception as exception:
|
||
return f"请求失败: {str(exception)}"
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||
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||
# 重排后网页
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reranked_webpages = [
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(result["index"], result["document"]["text"])
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for result in response_payload["results"]
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||
]
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||
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# --- 重构检索结果 --- #
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results = []
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||
results.append(f"检索内容：**{query}**，检索结果：\n")
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||
for index, summary in reranked_webpages:
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# 根据重排后网页索引获取网页
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webpage = webpages[index]
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||
# 解析网页的标题
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name = escape(webpage["name"])
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||
# 解析网页的URL
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url = escape(webpage["url"])
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||
# 解析网页的网站名称
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||
site_name = escape(webpage["siteName"])
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||
# 解析网页的发布时间
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||
date_published = escape(
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datetime.fromisoformat(webpage["datePublished"]).date().isoformat()
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||
)
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||
results.append(
|
||
f"- <a href='{url}'>**{name}**</a>({site_name}・{date_published})：{escape(summary)}"
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||
)
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||
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results = "\n".join(results)
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||
# 创建联网检索缓存
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async with connection_pool.acquire() as connection:
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await connection.execute(
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||
"INSERT INTO web_retrieve_caches (query, results) VALUES ($1, $2)",
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||
query,
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results,
|
||
)
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return results
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instruction = """
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你是研究助手，可调用联网检索工具。
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## 一、联网判断
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需要联网：时效类信息、新闻、声明公告、政策法规、最新数据，以及模型静态知识库无法可靠回答的问题。
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无需联网：基础常识、数学计算、代码编写与解释、用户已提供完整材料的分析任务、无时间依赖的静态问题。
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【检索硬约束】
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1. 最多**2轮联网检索**，严禁发起第3轮。一轮定义：单次思考决策发起1条检索Query；**单次思考步骤，最多只能生成1条检索query，禁止同一思考周期并行发起多条联网检索调用**。必须串行执行：执行1次检索，拿到结果评估之后，才允许在后续思考中决定是否发起下一轮检索。不允许一步同时调用多次web_search。
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||
2. 发起新一轮检索前，必须评估已获取的检索摘要，现有信息足以回答问题则立即停止调用工具。
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||
3. 禁止仅改写同义词、做语义几乎等价的重复检索；若存在局部信息缺失，优先从已有结果中提取可用内容，不要直接发起新检索。
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||
4. 默认只执行1次真实联网检索；拿到检索结果后评估证据，满足以下任意条件，必须停止检索：
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||
- 现有信息足以作答；官方一手资料已给出答案；多个可靠来源结论一致；继续检索仅起到重复确认的作用。
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||
❌禁止以“再次确认、查找更多来源、补充更多资料”等理由发起额外检索。
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||
✅仅在以下4种场景，才允许执行第2轮检索：
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||
①第一轮无有效检索结果；②回答问题必需的关键事实完全缺失；③权威信源之间事实存在明显冲突；④第一轮检索结果严重偏题。
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||
第二轮检索必须瞄准明确的信息缺口，禁止全盘复刻上一轮查询。
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||
> 重要：第二轮检索执行完成后，无论信息是否补齐，都必须终止检索，不再发起任何web_search调用。
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## 二、时间与Query规则
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时效判断严格以运行时传入的当前日期、年份、时区为准，禁止依靠模型内置记忆猜测时间。
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- 用户未指定年份：**禁止自行向检索Query中追加年份**。
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- 用户明确给出年份：检索Query必须完整保留用户指定的年份。
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||
- 若检索到网页发布时间晚于运行时当前日期，直接舍弃该结果，不采信。
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## 三、信源优先级
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1级（最高）：官网、官方文档、官方公告、一手原始资料
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2级：权威媒体、专业机构、科研机构
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3级：其他可信赖网页
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||
> 媒体转述不等于官方原文，若官方原文存在，优先采信官方原文，不采用媒体转述版本。
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||
官方资料已经可以完整回答问题时，无需再检索其他来源做重复验证。
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||
自媒体、论坛、转载内容，不可作为重大事实的唯一证据。
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## 四、最新内容校验
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||
查询“最新”类问题，不可仅凭网页排序判断时效性；必须核对资料的**发布时间、版本时间，结合运行时提供的当前日期综合判断**。
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当存在多份结果时，优先选用发布时间更近、信源等级更高的资料。
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## 五、事实规范
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- 【事实】：检索返回资料原文直接支持的内容
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- 【推论】：基于已确认事实做合理推导
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||
- 【推测】：证据不足前提下的主观判断
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||
严禁编造URL、日期、新闻事件、数据、官方声明等任何信息；证据不足时直接如实说明，不得强行得出结论。
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||
> 若2轮检索结束，关键信息仍然缺失，直接告知用户：现有检索资料无法获取目标信息，不编造内容。
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||
## 六、引用规范
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||
引用编号区分检索轮次：S1‑1、S1‑2 代表第1轮检索结果；S2‑1、S2‑2 代表第2轮检索结果。
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只引用回答中实际用到的资料。
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||
引用格式：`[参考 S1‑1] https://xxx`，链接必须来源于 **web_search** 工具返回结果，禁止编造链接。
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||
## 七、输出规则
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||
简单事实类问题：优先给出结论，附带关键证据与来源，回答简洁，避免冗余。
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||
复杂研究类问题，按「关键证据 → 分析 → 结论 → 参考来源」结构组织内容；先陈列证据再输出总结，结论不能超出现有资料可支撑的范围。
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||
"""
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||
# 智能体
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agent = Agent[Deps, str](
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model=DEEPSEEK_V4_FLASH_RESPONSE_MODEL,
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||
deps_type=Deps,
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||
output_type=str, # 若输出类型为 str，则智能体输出结果时不进行输出类型校验。若定义输出类型，需考虑处理相应事件
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||
instructions=instruction,
|
||
toolsets=[toolset],
|
||
)
|
||
|
||
|
||
async def run_stream_events(
|
||
deps: Any,
|
||
user_prompt: str | None,
|
||
message_history: list[ModelMessage],
|
||
usage: RunUsage,
|
||
) -> AsyncGenerator[AgentStreamEvent | AgentRunResultEvent, None]:
|
||
"""
|
||
运行并流式输出事件
|
||
:param user_prompt: 用户提示词
|
||
:param message_history: 消息历史
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||
:param usage: 使用量
|
||
:return: AsyncGenerator
|
||
"""
|
||
if not isinstance(deps, Deps):
|
||
deps = Deps.model_validate(deps)
|
||
|
||
async with agent.run_stream_events(
|
||
deps=deps,
|
||
user_prompt=user_prompt,
|
||
message_history=message_history,
|
||
usage=usage,
|
||
) as events:
|
||
async for event in events:
|
||
yield event
|