muryshev's picture
update
be03119
raw
history blame
2.45 kB
from components.llm.common import ChatRequest, Message
from typing import List, Dict
def convert_to_openai_format(request: ChatRequest, system_prompt: str) -> List[Dict[str, str]]:
"""
Преобразует ChatRequest и system_prompt в формат OpenAI API, включая searchResults.
Args:
request (ChatRequest): Запрос с историей чата.
system_prompt (str): Системный промпт.
Returns:
List[Dict[str, str]]: История в формате OpenAI [{'role': str, 'content': str}, ...].
"""
# # Добавляем системный промпт как первое сообщение
# openai_history = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
# # Преобразуем историю из ChatRequest
# for message in request.history:
# content = message.content
# if message.searchResults:
# search_results = "\n" + message.searchResults
# content += f"\n<search-results>\n{search_results}\n</search-results>"
# openai_history.append({
# "role": message.role,
# "content": content
# })
user_prompt = system_prompt + "\n\n"
for message in request.history:
content = message.content
user_prompt += content
openai_history = [{"role": "user", "content": user_prompt}]
return openai_history
def append_llm_response_to_history(history: ChatRequest, llm_response: str) -> ChatRequest:
"""
Добавляет ответ LLM в историю чата.
Args:
history (ChatRequest): Текущая история чата.
llm_response (str): Текст ответа от LLM.
Returns:
ChatRequest: Обновленная история с добавленным ответом.
"""
# Создаем новое сообщение от assistant
assistant_message = Message(
role="assistant",
content=llm_response,
searchResults="" # Пустой список, если searchResults не предоставлены
)
# Добавляем сообщение в историю
updated_history = history.history + [assistant_message]
# Возвращаем новый объект ChatRequest с обновленной историей
return ChatRequest(history=updated_history)