callLLM 调用 LLM API 生成总结 注意:这是一个简化实现,实际应该使用真实的 LLM API
(ctx context.Context, prompt string)
| 202 | // callLLM 调用 LLM API 生成总结 |
| 203 | // 注意:这是一个简化实现,实际应该使用真实的 LLM API |
| 204 | func (s *LLMSummarizer) callLLM(ctx context.Context, prompt string) (string, error) { |
| 205 | // TODO: 集成真实的 LLM API |
| 206 | // 这里返回一个模拟的总结作为占位符 |
| 207 | |
| 208 | // 简单的启发式总结(用于测试) |
| 209 | lines := strings.Split(prompt, "\n") |
| 210 | summaryLines := []string{} |
| 211 | |
| 212 | for _, line := range lines { |
| 213 | // 提取看起来像问题或结论的行 |
| 214 | if strings.Contains(line, "?") || strings.Contains(line, ":") { |
| 215 | summaryLines = append(summaryLines, line) |
| 216 | } |
| 217 | } |
| 218 | |
| 219 | if len(summaryLines) == 0 { |
| 220 | summaryLines = append(summaryLines, "会话总结:讨论了相关主题并达成初步共识。") |
| 221 | } |
| 222 | |
| 223 | return strings.Join(summaryLines, "\n"), nil |
| 224 | } |
| 225 | |
| 226 | // MultiLevelCompressor 多层次压缩器 |
| 227 | // 支持消息级、对话轮次级、会话级的多层压缩 |