Граф Связей Пользователя (User Fact Knowledge Graph)

Помимо классической истории диалогов, ForjBot Engine в процессе взаимодействия строит Динамический Граф Знаний о Пользователе (UserFact + FactRelation).

Структура Данных Графа

1. Узлы Фактов (UserFact)

Каждый узел представляет извлеченный факт со следующими атрибутами:

• category: Категория факта (personal, career, interests, pets, family, preferences, location).
• key: Уникальный ключ факта для пользователя (job_title, pet_name, favorite_color, city).
• value: Значение факта (“Разработчик Python”, “Кот Барсик”, “Санкт-Петербург”).
• importance: Важность факта по шкале от 1 до 10 (влияет на приоритет подстановки в промпт).
• confidence: Коэффициент уверенности модели (0.0 – 1.0).
• source_message_id: Ссылка на оригинальное сообщение пользователя.

2. Связи и Ребра Графа (FactRelation)

Граф объединяет отдельные факты в смысловую сеть:

• source_fact_id: ID исходного факта.
• target_fact_id: ID целевого факта.
• relation: Тип связи (owns, likes, works_at, family_with, located_in).
• strength: Вес/прочность связи (0.0 – 1.0).

Извлечение и Запрос Графа (get_fact_graph)

При каждом вызове модель обращается к хранилищу через функцию get_fact_graph(session, user_id):

async def get_fact_graph(session: AsyncSession, user_id: int) -> tuple[list[UserFact], list[FactRelation]]:
    facts = await get_user_facts(session, user_id)
    fact_ids = {f.id for f in facts}
    if not fact_ids:
        return [], []
    result = await session.execute(
        select(FactRelation).where(
            FactRelation.source_fact_id.in_(fact_ids) & FactRelation.target_fact_id.in_(fact_ids)
        )
    )
    relations = list(result.scalars().all())
    return facts, relations

Авто-Обновление при Conflict (upsert_user_fact)

При изменении факта (например, пользователь сменил работу) система выполняет атомарный UPSERT:

• Если факт с ключом (user_id, key) уже существует, обновляется value, importance и время updated_at.
• Если узел новый — создается новая запись в графе.