feat: 嵌入模型支持本地API配置 + 会话ID隔离 + 清理示例提示词

[n2156382573]

主要改动

1. 支持配置本地嵌入模型

新增三个配置项，允许使用本地部署的嵌入服务：
这样用户可以使用 LM Studio 等本地服务，或者更换其他嵌入模型（如 Qwen3-Embedding-0.6B）。
修改文件: config.py, app.py, templates/index.html, InsightEngine/agent.py

2. ForumEngine 会话ID隔离

解决多次搜索时 HOST 发言互相干扰的问题。
每次搜索生成独立的会话ID，记录到日志中。读取 HOST 发言时只匹配当前会话的内容。
修改文件: ForumEngine/monitor.py, utils/forum_reader.py

3. 提示词通用化

清除了所有引擎提示词中的具体示例（如"武大樱花"等），改用通用占位符，提高系统适配性。
同时优化了搜索逻辑，确保搜索时不会偏离原始主题。
修改文件:

• InsightEngine/prompts/prompts.py, agent.py, nodes/report_structure_node.py
• MediaEngine/prompts/prompts.py, agent.py, nodes/report_structure_node.py
• QueryEngine/prompts/prompts.py, agent.py, nodes/report_structure_node.py

[666ghj]

主要改动

1. 支持配置本地嵌入模型

新增三个配置项，允许使用本地部署的嵌入服务： 这样用户可以使用 LM Studio 等本地服务，或者更换其他嵌入模型（如 Qwen3-Embedding-0.6B）。 修改文件: config.py, app.py, templates/index.html, InsightEngine/agent.py

2. ForumEngine 会话ID隔离

解决多次搜索时 HOST 发言互相干扰的问题。 每次搜索生成独立的会话ID，记录到日志中。读取 HOST 发言时只匹配当前会话的内容。 修改文件: ForumEngine/monitor.py, utils/forum_reader.py

3. 提示词通用化

清除了所有引擎提示词中的具体示例（如"武大樱花"等），改用通用占位符，提高系统适配性。 同时优化了搜索逻辑，确保搜索时不会偏离原始主题。 修改文件:

• InsightEngine/prompts/prompts.py, agent.py, nodes/report_structure_node.py
• MediaEngine/prompts/prompts.py, agent.py, nodes/report_structure_node.py
• QueryEngine/prompts/prompts.py, agent.py, nodes/report_structure_node.py

本地嵌入模型现在没有使用到吧，不过你对于ForumEngine 会话ID隔离以及提示词通用化的实现非常棒，我最近也在改进这方面，可能会选择合并你的pr，也欢迎进一步交流！

[n2156382573]

目前我这边部署这个项目，所用的模型基本都是本地部署，所以加了这个部分 关于提示词部分，我实测下来，有的时候会重复的分析武大**的相关内容，所以改成了更通用的提示词 会话隔离部分我采用更完善的方式进行了修改

…

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: BaiFu ***@***.***> 发送时间: 2026年1月3日 02:31 收件人: 666ghj/BettaFish ***@***.***> 抄送: 小南 ***@***.***>, Assign ***@***.***> 主题: Re: [666ghj/BettaFish] feat: 嵌入模型支持本地API配置 + 会话ID隔离 + 清理示例提示词 (PR #516) 666ghj left a comment (666ghj/BettaFish#516) 主要改动 1. 支持配置本地嵌入模型 新增三个配置项，允许使用本地部署的嵌入服务： 这样用户可以使用 LM Studio 等本地服务，或者更换其他嵌入模型（如 Qwen3-Embedding-0.6B）。 修改文件: config.py, app.py, templates/index.html, InsightEngine/agent.py 2. ForumEngine 会话ID隔离 解决多次搜索时 HOST 发言互相干扰的问题。 每次搜索生成独立的会话ID，记录到日志中。读取 HOST 发言时只匹配当前会话的内容。 修改文件: ForumEngine/monitor.py, utils/forum_reader.py 3. 提示词通用化 清除了所有引擎提示词中的具体示例（如"武大樱花"等），改用通用占位符，提高系统适配性。 同时优化了搜索逻辑，确保搜索时不会偏离原始主题。 修改文件: InsightEngine/prompts/prompts.py, agent.py, nodes/report_structure_node.py MediaEngine/prompts/prompts.py, agent.py, nodes/report_structure_node.py QueryEngine/prompts/prompts.py, agent.py, nodes/report_structure_node.py 本地嵌入模型现在没有使用到吧，不过你对于ForumEngine 会话ID隔离以及提示词通用化的实现非常棒，我最近也在改进这方面，可能会选择合并你的pr，也欢迎进一步交流！ — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you were assigned.Message ID: ***@***.***>

[n2156382573]

改进内容：

1. 会话ID生成时机提前：从clear_forum_log()时生成 → Agent初始化时生成
2. 新增时间窗口保护：5秒内只生成一次会话ID，防止同一查询的多个Agent重复生成
3. 取消清空日志操作：检测到FirstSummaryNode时不再清空forum.log，仅通过会话ID隔离
4. 新增兜底机制：FirstSummaryNode时检查并生成会话ID，确保容错性

解决的问题：

• 上次提交实现了会话ID隔离机制，但会话ID生成较晚
• 本次优化使会话ID在搜索启动之初即生成，时机更准确
• 避免同一查询的3个Agent（Insight/Media/Query）重复生成会话ID
• 保留所有搜索历史记录，通过会话ID实现逻辑隔离

[666ghj]

目前我这边部署这个项目，所用的模型基本都是本地部署，所以加了这个部分 关于提示词部分，我实测下来，有的时候会重复的分析武大的相关内容，所以改成了更通用的提示词 会话隔离部分我采用更完善的方式进行了修改
…
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: BaiFu @.> 发送时间: 2026年1月3日 02:31 收件人: 666ghj/BettaFish @.> 抄送: 小南 @.>, Assign @.> 主题: Re: [666ghj/BettaFish] feat: 嵌入模型支持本地API配置 + 会话ID隔离 + 清理示例提示词 (PR #516) 666ghj left a comment (666ghj/BettaFish#516) 主要改动 1. 支持配置本地嵌入模型 新增三个配置项，允许使用本地部署的嵌入服务： 这样用户可以使用 LM Studio 等本地服务，或者更换其他嵌入模型（如 Qwen3-Embedding-0.6B）。 修改文件: config.py, app.py, templates/index.html, InsightEngine/agent.py 2. ForumEngine 会话ID隔离 解决多次搜索时 HOST 发言互相干扰的问题。 每次搜索生成独立的会话ID，记录到日志中。读取 HOST 发言时只匹配当前会话的内容。 修改文件: ForumEngine/monitor.py, utils/forum_reader.py 3. 提示词通用化 清除了所有引擎提示词中的具体示例（如"武大樱花"等），改用通用占位符，提高系统适配性。 同时优化了搜索逻辑，确保搜索时不会偏离原始主题。 修改文件: InsightEngine/prompts/prompts.py, agent.py, nodes/report_structure_node.py MediaEngine/prompts/prompts.py, agent.py, nodes/report_structure_node.py QueryEngine/prompts/prompts.py, agent.py, nodes/report_structure_node.py 本地嵌入模型现在没有使用到吧，不过你对于ForumEngine 会话ID隔离以及提示词通用化的实现非常棒，我最近也在改进这方面，可能会选择合并你的pr，也欢迎进一步交流！ — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you were assigned.Message ID: @.*>

是的，您说的这个“有的时候会重复的分析武大**的相关内容”确实会因为我们给的提示词里面的样例llm产生误导