текстовая игра на основе llm + interrupt: solution.py
This commit is contained in:
+52
-155
@@ -1,173 +1,70 @@
|
||||
import os
|
||||
from typing import TypedDict, List, Optional
|
||||
|
||||
import questionary
|
||||
import sys
|
||||
from langchain_openai import ChatOpenAI
|
||||
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
|
||||
from langgraph.constants import START
|
||||
from langgraph.graph import StateGraph
|
||||
from langgraph.types import interrupt, Command
|
||||
from langchain.prompts import PromptTemplate
|
||||
from langchain.chains import LLMChain
|
||||
|
||||
# Конфигурация модели OpenAI через LangChain
|
||||
llm = ChatOpenAI(
|
||||
model_name="gpt-3.5-turbo",
|
||||
temperature=0.7,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# ---------- 1. Состояние графа ----------
|
||||
# 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.
|
||||
|
||||
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
|
||||
История:
|
||||
{history}
|
||||
|
||||
Игрок: {user_input}
|
||||
|
||||
# ---------- 2. Узел: генерация сцены + прерывание + концовка ----------
|
||||
Ответ ведущего:
|
||||
""",
|
||||
)
|
||||
|
||||
def story_node(state: GraphState) -> GraphState:
|
||||
# Создаём цепочку LangChain
|
||||
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
"""
|
||||
Шаг 1: генерирует завязку и варианты через LLM.
|
||||
Шаг 2: вызывает interrupt() — граф ставится на паузу.
|
||||
Шаг 3: после resume дописывает концовку через LLM.
|
||||
Основной цикл игры. Пользователь вводит команды,
|
||||
которые передаются модели через LangChain.
|
||||
Команда 'exit' завершает игру.
|
||||
"""
|
||||
llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
|
||||
|
||||
# --- 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()
|
||||
|
||||
# Парсим ответ: разделяем завязку и варианты
|
||||
setup = ""
|
||||
choices = []
|
||||
|
||||
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()
|
||||
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
|
||||
if line:
|
||||
choices.append(line)
|
||||
|
||||
# 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)]
|
||||
if not user_input:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Сохраняем в состояние
|
||||
state["setup"] = setup
|
||||
state["choices"] = choices
|
||||
if user_input.lower() == "exit":
|
||||
print("Спасибо за игру! До свидания.")
|
||||
break
|
||||
|
||||
# --- Шаг 2: прерывание ---
|
||||
interrupt_payload = {
|
||||
"type": "choice",
|
||||
"question": setup + "\n\nЧто делаем?",
|
||||
"allow_responds": 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
|
||||
|
||||
# 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)
|
||||
# Выводим ответ ведущего
|
||||
print(f"\nВедущий: {response.strip()}")
|
||||
|
||||
# Обновляем историю для следующего шага
|
||||
history += f"\nИгрок: {user_input}\nВедущий: {response}"
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
Reference in New Issue
Block a user