From 658ce53e4914357bb993a3d5daaedab2c5022146 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=D0=9C=D0=B0=D1=80=D0=B8=D1=8F=20=D0=91=D0=B5=D1=80=D0=B4?= =?UTF-8?q?=D0=BD=D0=B8=D0=BA=D0=BE=D0=B2=D0=B0?= Date: Wed, 27 May 2026 12:21:02 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=9E=D0=B1=D0=BD=D0=BE=D0=B2=D0=B8=D1=82?= =?UTF-8?q?=D1=8C=20solutions/69b1a07c67bbf488a1177da4=5F=D1=82=D0=B5?= =?UTF-8?q?=D0=BA=D1=81=D1=82=D0=BE=D0=B2=D0=B0=D1=8F=5F=D0=B8=D0=B3=D1=80?= =?UTF-8?q?=D0=B0=5F=D0=BD=D0=B0=5F=D0=BE=D1=81=D0=BD=D0=BE=D0=B2=D0=B5=5F?= =?UTF-8?q?llm=5F=5F=5Finterrupt/solution.py?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../solution.py | 209 +++++++++++++----- 1 file changed, 156 insertions(+), 53 deletions(-) diff --git a/solutions/69b1a07c67bbf488a1177da4_текстовая_игра_на_основе_llm___interrupt/solution.py b/solutions/69b1a07c67bbf488a1177da4_текстовая_игра_на_основе_llm___interrupt/solution.py index b4a3a2d..ddd9fad 100644 --- a/solutions/69b1a07c67bbf488a1177da4_текстовая_игра_на_основе_llm___interrupt/solution.py +++ b/solutions/69b1a07c67bbf488a1177da4_текстовая_игра_на_основе_llm___interrupt/solution.py @@ -1,70 +1,173 @@ -import sys +import os +from typing import TypedDict, List, Optional + +import questionary from langchain_openai import ChatOpenAI -from langchain.prompts import PromptTemplate -from langchain.chains import LLMChain +from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver +from langgraph.constants import START +from langgraph.graph import StateGraph +from langgraph.types import interrupt, Command -# Конфигурация модели OpenAI через LangChain -llm = ChatOpenAI( - model_name="gpt-3.5-turbo", - temperature=0.7, -) -# Шаблон запроса к модели: сохраняем историю диалога в переменной `history` -prompt_template = PromptTemplate( - input_variables=["history", "user_input"], - template=""" -Ты играешь роль ведущего текстовой приключенческой игры. -Тебе дано текущее состояние истории и последнее сообщение игрока. -Ответь как будто продолжаешь сюжет, добавляя новые события, описания и диалоги. +# ---------- 1. Состояние графа ---------- -История: -{history} +class GraphState(TypedDict): + """Состояние графа с отдельными полями для каждого этапа.""" + topic: str # Тема / завязка (входной параметр) + setup: str # Сгенерированная завязка от LLM + choices: List[str] # Список вариантов выбора (3 штуки) + human_choice: str # Выбранный пользователем вариант + ending: str # Концовка от LLM -Игрок: {user_input} -Ответ ведущего: -""", -) +# ---------- 2. Узел: генерация сцены + прерывание + концовка ---------- -# Создаём цепочку LangChain -chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template) - -def main(): +def story_node(state: GraphState) -> GraphState: """ - Основной цикл игры. Пользователь вводит команды, - которые передаются модели через LangChain. - Команда 'exit' завершает игру. + Шаг 1: генерирует завязку и варианты через LLM. + Шаг 2: вызывает interrupt() — граф ставится на паузу. + Шаг 3: после resume дописывает концовку через LLM. """ - history = "" - print("Добро пожаловать в текстовую приключенческую игру!") - print("Введите свои действия (или 'exit', чтобы выйти).") - while True: - try: - user_input = input("\nВы: ").strip() - except EOFError: - # Обработка Ctrl-D - print("\nЗавершение игры.") - break + llm = ChatOpenAI(temperature=0.7) - if not user_input: - continue + # --- Шаг 1: генерируем завязку и варианты --- + topic = state["topic"] + scene_prompt = ( + f"Тема: {topic}.\n" + "Придумай короткую завязку (2–3 предложения) и ровно 3 варианта поступка героя.\n" + "Ответь строго в формате:\n" + "ЗАВЯЗКА: <текст завязки>\n" + "ВАРИАНТЫ:\n" + "1) <первый вариант>\n" + "2) <второй вариант>\n" + "3) <третий вариант>" + ) + scene_response = llm.invoke(scene_prompt) + raw = scene_response.content.strip() - if user_input.lower() == "exit": - print("Спасибо за игру! До свидания.") - break + # Парсим ответ: разделяем завязку и варианты + setup = "" + choices = [] - # Формируем запрос к модели и получаем ответ - try: - response = chain.run(history=history, user_input=user_input) - except Exception as e: - print(f"Ошибка при обращении к модели: {e}") - continue + lines = raw.splitlines() + in_choices = False + for line in lines: + line = line.strip() + if line.upper().startswith("ЗАВЯЗКА:"): + setup = line[len("ЗАВЯЗКА:"):].strip() + elif line.upper().startswith("ВАРИАНТЫ:"): + in_choices = True + elif in_choices and line: + # Убираем нумерацию вида "1)", "2)", "3)" или "1.", "2.", "3." + for prefix in ("1)", "2)", "3)", "1.", "2.", "3."): + if line.startswith(prefix): + line = line[len(prefix):].strip() + break + if line: + choices.append(line) - # Выводим ответ ведущего - print(f"\nВедущий: {response.strip()}") + # Защита: если парсинг не дал нужных данных — берём весь текст как завязку + if not setup: + setup = raw + if len(choices) < 3: + choices = choices + [f"Вариант {i+1}" for i in range(len(choices), 3)] + + # Сохраняем в состояние + state["setup"] = setup + state["choices"] = choices + + # --- Шаг 2: прерывание --- + interrupt_payload = { + "type": "choice", + "question": setup + "\n\nЧто делаем?", + "allow_responds": choices, + } + + # Выполнение останавливается здесь до Command(resume=...) + resume_value = interrupt(interrupt_payload) + + # После resume в resume_value — словарь с полем "answer" + human_choice = resume_value.get("answer", choices[0]) + state["human_choice"] = human_choice + + # --- Шаг 3: генерируем концовку --- + ending_prompt = ( + f"Завязка: {setup}\n" + f"Выбор пользователя: {human_choice}\n\n" + "Допиши короткую концовку истории (2–3 предложения)." + ) + ending_response = llm.invoke(ending_prompt) + state["ending"] = ending_response.content.strip() + + return state + + +# ---------- 3. Сборка графа ---------- + +builder = StateGraph(GraphState) +builder.add_node("story", story_node) +builder.add_edge(START, "story") + +graph = builder.compile(checkpointer=InMemorySaver()) + + +# ---------- 4. Цикл запуска с обработкой прерывания ---------- + +def main() -> None: + topic = input("Введите тему истории (например, «космический кот»): ").strip() + if not topic: + topic = "космический кот" + + print(f"\nТема: {topic}\n") + + thread_id = "story_thread_1" + config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}} + + initial_state: GraphState = { + "topic": topic, + "setup": "", + "choices": [], + "human_choice": "", + "ending": "", + } + + # --- Первый запуск: до прерывания --- + for chunk in graph.stream(initial_state, config=config): + if "__interrupt__" in chunk: + interrupt_obj = chunk["__interrupt__"][0].value # наш payload + + print(f"\n[LLM] {interrupt_obj['question']}\n") + + # Показываем варианты через questionary + answer = questionary.select( + "Выберите действие:", + choices=interrupt_obj["allow_responds"], + ).ask() + + if answer is None: + raise SystemExit("Отмена пользователем.") + + # Добавляем ответ в payload и возобновляем граф + interrupt_obj["answer"] = answer + + # --- Возобновление через Command(resume=...) --- + for resumed_chunk in graph.stream( + Command(resume=interrupt_obj), config=config + ): + # После resume граф дописывает концовку — просто ждём завершения + pass + + # Получаем финальное состояние + final_state = graph.get_state(config).values + + print("\n" + "=" * 50) + print("=== Итоговая история ===") + print("=" * 50) + print(f"\nЗавязка:\n{final_state['setup']}") + print(f"\nВыбор: {final_state['human_choice']}") + print(f"\n[LLM] {final_state['ending']}") + print("\n" + "=" * 50) - # Обновляем историю для следующего шага - history += f"\nИгрок: {user_input}\nВедущий: {response}" if __name__ == "__main__": main() \ No newline at end of file