feat: 新增多用户支持、关系历史查询与恋爱决策建议功能

- 新增用户服务，支持多用户数据隔离与认证 - 新增关系历史查询接口，支持按冲突、积极、时间线等类型过滤 - 新增恋爱决策建议接口，基于图谱分析生成关系健康报告 - 优化前端图谱可视化，增加节点详情面板、图例和边标签显示 - 改进文本分析逻辑，支持实体去重和情感标注 - 新增完整流程测试脚本，验证分析、入库、查询全链路
2026-03-23 22:09:40 +08:00
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--- a/OnceLove/oncelove-graphrag/api/src/services/llm.service.js
+++ b/OnceLove/oncelove-graphrag/api/src/services/llm.service.js
@@ -4,6 +4,52 @@ const createHttpError = (statusCode, message) => {
  return error;
 };

+/**
+ * 文本预处理
+ */
+const preprocessText = (text) => {
+  return text
+    .replace(/\r\n/g, '\n')
+    .replace(/\r/g, '\n')
+    .replace(/\n{3,}/g, '\n\n')
+    .split('\n')
+    .map(line => line.trim())
+    .filter(line => line.length > 0)
+    .join('\n')
+    .trim();
+};
+
+/**
+ * 将文本分块（适合长文本）
+ */
+const splitTextIntoChunks = (text, chunkSize = 500, overlap = 50) => {
+  const chunks = [];
+  let start = 0;
+  
+  while (start < text.length) {
+    const end = Math.min(start + chunkSize, text.length);
+    let chunkEnd = end;
+    
+    // 尝试在句子边界处切断
+    if (end < text.length) {
+      const lastPeriod = text.lastIndexOf('.', end);
+      const lastQuestion = text.lastIndexOf('?', end);
+      const lastExclamation = text.lastIndexOf('!', end);
+      const lastNewline = text.lastIndexOf('\n', end);
+      
+      const breakPoint = Math.max(lastPeriod, lastQuestion, lastExclamation, lastNewline);
+      if (breakPoint > start + chunkSize / 2) {
+        chunkEnd = breakPoint + 1;
+      }
+    }
+    
+    chunks.push(text.slice(start, chunkEnd).trim());
+    start = chunkEnd - overlap;
+  }
+  
+  return chunks;
+};
+
 export class LLMService {
  constructor(env) {
    this.baseUrl = (env.LLM_BASE_URL ?? "").replace(/\/+$/, "");
@@ -29,7 +75,8 @@ export class LLMService {
      body: JSON.stringify({
        model: this.model,
        messages: messages,
-        temperature: temperature
+        temperature: temperature,
+        max_tokens: 4096
      })
    });

@@ -42,34 +89,100 @@ export class LLMService {
    return data;
  }

-  async analyzeText(text) {
+  /**
+   * 分析文本并提取详细的实体和关系（MiroFish 风格）
+   * @param {string} text - 用户输入的文本
+   * @param {object} existingEntities - 现有实体列表（用于识别是否已存在）
+   */
+  async analyzeText(text, existingEntities = {}) {
    if (!text?.trim()) {
      throw createHttpError(400, "分析文本不能为空");
    }

-    const systemPrompt = `你是一个实体关系分析专家。请分析用户输入的文本，提取人物、事件、主题、关系。
+    const existingContext = existingEntities.persons?.length > 0 || existingEntities.organizations?.length > 0
+      ? `

-## 输出格式
+## 已有实体列表（极其重要！）
+**如果文本中提到的人/组织已存在于下方列表中，必须复用相同的 ID，不要创建新实体！**
+
+已有的人物:
+${(existingEntities.persons || []).map(p => `- ID: "${p.id}", 名字："${p.name}", 描述：${p.summary}`).join('\n')}
+
+已有的组织:
+${(existingEntities.organizations || []).map(o => `- ID: "${o.id}", 名字："${o.name}", 描述：${o.summary}`).join('\n')}
+
+**代词解析指南**:
+- "我女朋友" = 已有实体中的"女朋友"（如果有）
+- "她" = 根据上下文推断指代哪个女性角色
+- "他" = 根据上下文推断指代哪个男性角色
+- "丽丽" = 如果已有实体中有"丽丽"，复用 ID`
+      : '';
+
+    const systemPrompt = `你是一个恋爱关系知识图谱构建专家。从用户输入的文本中提取实体和关系，用于后续的恋爱决策建议。
+
+## 核心原则
+1. **重点关注**：用户本人（"我"）和恋爱对象（女朋友/男朋友/心仪对象）需要详细记录
+2. **其他人物**：朋友、闺蜜、同事等只需要记录基本信息（名字、与用户的关系）
+3. **事件细节**：记录争吵、约会、礼物、重要对话等影响关系的事件
+4. **情感线索**：提取情绪变化、态度、期望等软性信息
+
+## 输出格式（严格 JSON）
 {
-  "persons": [{"id": "p1", "name": "人物名称", "description": "人物描述"}],
-  "events": [{"id": "e1", "type": "事件类型", "summary": "事件摘要", "occurred_at": "ISO 时间", "participants": ["p1"], "topics": ["t1"], "importance": 5}],
-  "topics": [{"id": "t1", "name": "主题名称"}],
-  "relations": [{"source": "p1", "target": "p2", "type": "关系类型", "description": "关系描述"}]
+  "persons": [
+    {
+      "id": "p1",
+      "name": "人物名称",
+      "summary": "人物描述",
+      "role": "用户 | 恋爱对象 | 朋友 | 家人 | 同事 | 其他"
+    }
+  ],
+  "events": [
+    {
+      "id": "e1",
+      "type": "事件类型",
+      "summary": "事件描述（包含情感细节）",
+      "occurred_at": "ISO 时间",
+      "participants": ["p1"],
+      "emotional_tone": "positive | neutral | negative",
+      "importance": 1-10
+    }
+  ],
+  "topics": [
+    {
+      "id": "t1",
+      "name": "主题名称"
+    }
+  ],
+  "relations": [
+    {
+      "source": "p1",
+      "target": "p2",
+      "type": "关系类型",
+      "summary": "关系描述"
+    }
+  ]
 }

-## 注意
- 时间用 ISO 格式，如文本没明确时间用当前时间
- importance 是重要性评分 1-10
- 关系类型：PARTICIPATES_IN, ABOUT, LOVES, FIGHTS_WITH, GIVES, PROPOSES_TO 等
- 如果文本涉及"我"，推断另一个角色（如"她"）
- 即使文本很短也要提取信息，不要返回空数组
+## 关系类型参考
+- 用户与恋爱对象：LOVES, DATING, MARRIED_TO, ENGAGED_TO, BROKEN_UP_WITH, CONFLICT_WITH
+- 用户与他人：FRIENDS_WITH, COLLEAGUE_OF, CLASSMATE_OF, SIBLING_OF
+- 恋爱对象与他人：FRIENDS_WITH, COLLEAGUE_OF, FAMILY_OF, CONFLICT_WITH
+
+## 重要规则
+1. **用户识别**："我"=用户本人，固定 ID 为"user"
+2. **恋爱对象**："女朋友/男朋友/她/他"=恋爱对象，固定 ID 为"partner"
+3. **其他人物**：不需要详细描述，只记录名字和与核心人物的关系
+4. **实体去重**：如果文本中提到的人已存在于"已有实体"列表中，**复用相同的 ID**
+5. **时间标准化**：occurred_at 使用 ISO 格式
+6. **情感标注**：emotional_tone 标注事件的情感倾向（positive/neutral/negative）

 只返回 JSON，不要有其他文字。`;

    const messages = [
      { role: "system", content: systemPrompt },
-      { role: "user", content: text }
+      { role: "user", content: `${existingContext}\n\n## 待分析文本\n${text}` }
    ];
+    
    console.log("[DEBUG] LLM request messages:", JSON.stringify(messages));
    const result = await this.chat(messages, 0.3);

@@ -87,33 +200,6 @@ export class LLMService {
      throw createHttpError(500, `LLM 返回格式错误：${content.substring(0, 200)}`);
    }

-    if (this.isEmptyAnalysis(parsed)) {
-      const retryMessages = [
-        {
-          role: "system",
-          content: "你是信息抽取器。必须输出非空 JSON：{persons:[{id,name,description}],events:[{id,type,summary,occurred_at,participants,topics,importance}],topics:[{id,name}],relations:[{source,target,type,description}]}"
-        },
-        {
-          role: "user",
-          content: `从下列文本提取实体关系，至少给出 2 个 persons、1 个 event、1 个 relation，且仅返回 JSON：${text}`
-        }
-      ];
-      const retryResult = await this.chat(retryMessages, 0.2);
-      const retryContent = retryResult?.choices?.[0]?.message?.content;
-      if (!retryContent) {
-        return parsed;
-      }
-      try {
-        const retryJsonMatch = retryContent.match(/\{[\s\S]*\}/);
-        const retryParsed = retryJsonMatch ? JSON.parse(retryJsonMatch[0]) : JSON.parse(retryContent);
-        if (!this.isEmptyAnalysis(retryParsed)) {
-          return retryParsed;
-        }
-      } catch (_) {
-        return parsed;
-      }
-    }
-
    return parsed;
  }

@@ -124,4 +210,67 @@ export class LLMService {
      && (!Array.isArray(data.topics) || data.topics.length === 0)
      && (!Array.isArray(data.relations) || data.relations.length === 0);
  }
+
+  /**
+   * 基于图谱数据生成恋爱决策建议
+   */
+  async generateRelationshipAdvice(data) {
+    const systemPrompt = `你是一个恋爱关系咨询师，擅长分析情侣关系模式并给出专业建议。
+
+请根据以下数据生成恋爱建议：
+1. 事件统计：各类事件的数量和情感倾向
+2. 最近事件：最近发生的 10 个事件
+3. 第三方影响：朋友/家人对关系的参与程度
+
+## 输出格式（JSON）
+{
+  "relationship_health": "healthy | neutral | concerning",
+  "summary": "关系状态总结（100 字以内）",
+  "patterns": [
+    {
+      "pattern": "识别出的模式（如'频繁争吵'、'缺乏沟通'）",
+      "evidence": "支持该模式的事件或数据",
+      "suggestion": "针对性建议"
+    }
+  ],
+  "third_party_influence": "第三方影响分析",
+  "action_items": [
+    "具体可执行的建议 1",
+    "具体可执行的建议 2",
+    "具体可执行的建议 3"
+  ],
+  "positive_notes": "关系中积极的方面（鼓励）"
+}`;
+
+    const userMessage = `
+## 事件统计
+${JSON.stringify(data.eventStats, null, 2)}
+
+## 最近事件
+${JSON.stringify(data.recentEvents, null, 2)}
+
+## 第三方参与
+${JSON.stringify(data.thirdParty, null, 2)}
+
+请分析这段恋爱关系的健康状况，并给出专业建议。`;
+
+    const result = await this.chat([
+      { role: 'system', content: systemPrompt },
+      { role: 'user', content: userMessage }
+    ], 0.5);
+
+    const content = result?.choices?.[0]?.message?.content;
+    try {
+      const jsonMatch = content.match(/\{[\s\S]*\}/);
+      return jsonMatch ? JSON.parse(jsonMatch[0]) : JSON.parse(content);
+    } catch (e) {
+      return {
+        relationship_health: 'neutral',
+        summary: content || '无法生成详细分析',
+        patterns: [],
+        action_items: ['建议与伴侣坦诚沟通', '关注彼此的情感需求'],
+        positive_notes: '每段关系都有起伏，重要的是共同努力'
+      };
+    }
+  }
 }