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聊天记录总结功能测试指南
测试数据说明
已创建测试聊天：帝国骑士维尔 / 恶魔女友长篇测试
故事架构
- 主题：日式恶魔女友角色扮演
- 情节：User召唤魅魔，发现对方是前女友 → 签订契约 → 前女友表面嫌弃但内心不舍
- 长度：10层消息，前5层每层约2000字符，后5层为占位符
- 总字符数：约10,894字符
角色设定
- 雪乃（莉莉丝）：前女友变成的高阶魅魔，银发红眼，哥特萝莉装，口是心非
- 我（User）：召唤者，深情且坚定，愿意为爱牺牲
测试步骤
1. 在UI中选择总结模式
- 打开左侧栏角色卡片
- 选择"帝国骑士维尔"角色
- 进入编辑模式（点击角色卡片）
- 在"历史记录模式"下拉框中选择 "总结模式（定期总结历史）"
- 配置总结参数：
- 总结间隔：2（每2条AI回复触发总结）
- 保留最近楼层：2（最后2层不总结）
- 包含用户输入：勾选
- 总结提示词：保持默认或自定义
- 保存设置
2. 开始对话测试
预期行为
初始状态：
- L1-L10：正常显示所有消息
当AI回复达到2条时（L2、L4、L6、L8）：
- 前端计数器检测到阈值
- 异步调用总结API：
POST /api/chats/帝国骑士维尔/恶魔女友长篇测试/summarize - 传递参数：
{ "start_floor": 1, "end_floor": 2, "summary_config": { "interval": 2, "recentFloorsToKeep": 2, "includeUserInput": true, "summaryPrompt": "...", "maxSummaryLength": 500 } }
总结完成后：
- L1：
mes="",is_summarized=true（清空内容） - L2：
mes="总结文本",is_summary=true,summary_range="L1-L2" - L3-L10：保持不变
继续对话到L4时：
- L3：
mes="",is_summarized=true - L4：
mes="总结文本",is_summary=true,summary_range="L3-L4" - L5-L10：保持不变
到达L8时（保护最后2层）：
- L7：
mes="",is_summarized=true - L8：
mes="总结文本",is_summary=true,summary_range="L7-L8" - L9-L10：永远不会被总结（因为设置了保留最后2层）
3. 验证总结效果
检查点
✅ 数据结构验证
# 查看聊天文件
cat data/chat/帝国骑士维尔/恶魔女友长篇测试.jsonl | jq .
应该看到：
- 被总结的楼层：
"mes": "","is_summarized": true - 总结楼层：
"mes": "总结内容...","is_summary": true,"summary_range": "Lx-Ly"
✅ 前端显示验证
- 空楼层应显示省略标记（如 "--- 已总结 ---"）
- 总结楼层应高亮显示，并显示范围提示
- 最后2层始终保持原始内容
✅ Prompt组装验证
- 发送给LLM的prompt中，
is_summarized=true且mes=""的消息应被过滤 - 总结消息（
is_summary=true）应保留并作为上下文
✅ 正则处理验证
- 总结后的消息仍应经过正则处理器
- 空楼层不应影响正则匹配
手动测试API
如果前端集成尚未完成，可以手动测试API：
# 1. 获取聊天状态
curl http://localhost:8000/api/chats/帝国骑士维尔/恶魔女友长篇测试/summary-status
# 2. 触发总结（总结L1-L2）
curl -X POST http://localhost:8000/api/chats/帝国骑士维尔/恶魔女友长篇测试/summarize \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"start_floor": 1,
"end_floor": 2,
"summary_config": {
"interval": 2,
"recentFloorsToKeep": 2,
"includeUserInput": true,
"summaryPrompt": "请总结以下对话内容，保留关键信息和上下文。用简洁的语言概括主要事件、人物状态和重要细节。",
"maxSummaryLength": 500
}
}'
# 3. 再次获取状态，验证总结结果
curl http://localhost:8000/api/chats/帝国骑士维尔/恶魔女友长篇测试/summary-status
常见问题
Q1: 总结后消息丢失怎么办？
A: 总结采用"楼层保留式"机制，原文被清空但楼层索引不变。可以通过查看JSONL文件恢复原始数据。
Q2: 总结质量不理想怎么办？
A: 调整summaryPrompt提示词，或增加maxSummaryLength限制。
Q3: 如何重置总结状态？
A: 目前需要手动编辑JSONL文件，将所有is_summarized和is_summary字段设为false，并恢复mes内容。
Q4: RAG模式为什么不能取消？
A: RAG模式涉及数据库结构变更，一旦启用会产生持久化数据，为避免数据不一致，设计为不可逆操作。
性能指标
- 单条消息平均长度：~1,000字符
- 总结触发频率：每2条AI回复
- 预计总结次数：(10-2)/2 = 4次
- LocalStorage占用：< 1KB（仅存储计数器）
- API响应时间：< 3秒（取决于LLM速度）
下一步优化
- 前端集成：在ChatBoxSlice中集成计数器逻辑
- 自动触发：用户发送消息时自动检查是否达到总结阈值
- 进度显示：在右侧栏任务队列中显示总结进度
- 批量总结：支持一次性总结多个区间
- 总结历史：保存每次总结的元数据（时间、长度等）
联系与支持
如有问题，请查看：
- 后端日志：
docker-compose logs -f backend - 前端控制台：浏览器开发者工具
- 相关文档：
WORLDBOOK_ACTIVATION_LOGIC.md,SETTINGS_TEST_GUIDE.md