assist/src/utils/__pycache__/semantic_similarity.cpython-311.pyc

<EFBFBD>
<00>i<>3<00>	<00><><00>dZd
dl
Z
d
dlZd
dlZd
dlmZmZmZ
d
dl	m
Z

e
je<0C>
<00>
Z
Gd<05>d<06><00>Zdadded	efd
<EFBFBD>Zddeded
ed	efd<0E>Zdeeeefd	eefd<10>ZdS)u|
语义相似度计算服务
使用LLM API进行更准确的语义相似度计算，提高理解力并节约服务端资源
<EFBFBD>N)<03>List<73>Tuple<6C>Optional)
<01>SentenceTransformerc	<00>N
<00>eZ
dZd
Zddefd<04>Zd<05>Zd<06>Zddeded	ed
e	fd<0B>Z
deded
e	fd<0C>Zd
ed
e	fd<0E>Zdeded
e	fd<0F>Z
deded
e	fd<10>Zdejdejd
e	fd<13>Zdeeeefd
ee	fd<15>Zdeeeefd
ee	fd<16>Zdedede	d
efd<18>Zd
efd<19>ZdS)<1C>SemanticSimilarityCalculatoru(语义相似度计算器 - 使用LLM APIT<49>use_llmc<00><><00>|
|_d
|_
d
|_|
r|<00><00><00>
d
S|<00><00><00>
d
S)u=

        初始化语义相似度计算器
        
        Args:
            use_llm: 是否使用LLM API计算相似度（默认True，推荐）
                - True: 使用LLM API，理解力更强，无需加载本地模型
                - False: 使用本地模型（需要下载HuggingFace模型）
        N)r	<00>model<65>
llm_client<EFBFBD>_init_llm_client<6E>_load_model)<02>selfr	s  <20>6d:\code\tsp-assistant\src\utils\semantic_similarity.py<70>__init__z%SemanticSimilarityCalculator.__init__sQ<00><00><1F><04><0C><19><04>
<EFBFBD><1E><04><0F><12>	<1F><10>!<21>!<21>#<23>#<23>#<23>#<23>#<23><10><1C><1C><1E><1E><1E><1E><1E>c
<00>
<00>	d
dlm
}

|
<01><00>|_t<00>d<03>
<00>

dS#t
$rJ}t<00>d|<02><00><02>
<00>

d|_d|_|<00><00><00>
Yd}~dSd}~w
wxYw
)u初始化LLM客户端<E688B7>)
<01>
QwenClientuCLLM客户端初始化成功，将使用LLM API计算语义相似度u初始化LLM客户端失败: NF)	<09>core.llm_clientrr<00>logger<65>info<66>	Exception<6F>errorr	r)rr<00>
es   rr
z-SemanticSimilarityCalculator._init_llm_client&s<><00><00>		<1F>4<>4<>4<>4<>4<>4<>(<28>j<EFBFBD>l<EFBFBD>l<EFBFBD>D<EFBFBD>O<EFBFBD><12>K<EFBFBD>K<EFBFBD>]<5D>^<5E>^<5E>^<5E>^<5E>^<5E><><18>	<1F>	<1F>	<1F><12>L<EFBFBD>L<EFBFBD><<3C><11><<3C><<3C>=<3D>=<3D>=<3D>"<22>D<EFBFBD>O<EFBFBD> <20>D<EFBFBD>L<EFBFBD><10><1C><1C><1E><1E><1E><1E><1E><1E><1E><1E><1E><><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>	<1F><><EFBFBD>s<00>/3<00>
B<03>?B<03>Bc
<00>
<00>	t<00>
d
<01>
<00>

td<02>
<00>
|_t<00>
d<03>
<00>

dS#t$r/}
t<00>d|
<01><00><02>
<00>

d|_Yd}
~
dSd}
~
w
wxYw
)u7加载预训练模型（仅在use_llm=False时使用）u9正在加载本地语义相似度模型: all-MiniLM-L6-v2zall-MiniLM-L6-v2u'本地语义相似度模型加载成功u)加载本地语义相似度模型失败: N)rrrrrr)rrs  rrz(SemanticSimilarityCalculator._load_model3s<><00><00>	<1E><12>K<EFBFBD>K<EFBFBD>T<>U<>U<>U<>,<2C>-?<3F>@<40>@<40>D<EFBFBD>J<EFBFBD><12>K<EFBFBD>K<EFBFBD>A<>B<>B<>B<>B<>B<><42><18>	<1E>	<1E>	<1E><12>L<EFBFBD>L<EFBFBD>H<>Q<EFBFBD>H<>H<>I<>I<>I<><1D>D<EFBFBD>J<EFBFBD>J<EFBFBD>J<EFBFBD>J<EFBFBD>J<EFBFBD>J<EFBFBD>J<EFBFBD><4A><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>	<1E><><EFBFBD>s<00>AA<00>
B<03>$B<03>B<03>text1<74>text2<74>	fast_mode<64>returnc<00><>
<00>|
r|sd
S	|jr|j
r|<00>|
|<02><00>S|j<00>]|rE|<00>|
|<02><00>}|dks|dk
r|S|<00>|
|<02><00>}|dz|dzzS|<00>|
|<02><00>S|<00>|
|<02><00>S#t$r=}t<00>d|<06><00><02>
<00>

|<00>|
|<02><00>cYd}~Sd}~w
wxYw
)u0

        计算两个文本的语义相似度
        
        Args:
            text1: 第一个文本
            text2: 第二个文本
            fast_mode: 是否使用快速模式（仅在使用本地模型时有效）
            
        Returns:
            相似度分数 (0-1之间)
        <20>Ng<4E><67><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>?g333333<33>?gffffff<66>?u计算语义相似度失败: )	r	r<00>_calculate_llm_similarityr<00>_calculate_tfidf_similarity<74>_calculate_semantic_similarityrrr)rrrr<00>	tfidf_sim<69>semantic_simrs       r<00>calculate_similarityz1SemanticSimilarityCalculator.calculate_similarity=sD
<00><00><15>
	<17>E<EFBFBD>
	<17><16>3<EFBFBD>	B
<01><13>|<7C>

D
<01><04><0F>

D
<01><1B>5<>5<>e<EFBFBD>U<EFBFBD>C<>C<>C<><14>z<EFBFBD>%<25><1C>	M
<01> $<24> @<40> @<40><15><05> N<> N<>I<EFBFBD> <20>C<EFBFBD>'<27>'<27>9<EFBFBD><03>+;<3B>+;<3B>(<28>(<28>#'<27>#F<>#F<>u<EFBFBD>e<EFBFBD>#T<>#T<>L<EFBFBD>%<25><03>O<EFBFBD>l<EFBFBD>S<EFBFBD>.@<40>@<40>A<><1F>><3E>><3E>u<EFBFBD>e<EFBFBD>L<>L<>L<><1B>7<>7<><05>u<EFBFBD>E<>E<>E<><45><18>	B
<01>	B
<01>	B
<01><12>L<EFBFBD>L<EFBFBD><<3C><11><<3C><<3C>=<3D>=<3D>=<3D><17>3<>3<>E<EFBFBD>5<EFBFBD>A<>A<>A<>A<>A<>A<>A<>A<><41><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>	B
<01><><EFBFBD>s4<00>#B&<00>,B&<00> B&<00>:B&<00>B&<00>&
C-<03>02C(<03>"
C-<03>(C-c<00>f<00>	d
|
<01>d|<02>d<03>}ddd<06>d|d<06>g}|j<00>
|dd	<09>
<EFBFBD><00>}d|vr9t<00>d|d<00><00><02>
<00>

|<00>|
|<02><00>S|<05>d
ig
<01><00>d<00>di<00><00><00>dd<11><00>}|<00>|<06>
<00>
}t<00>d|d<13><04><02>
<00>

|S#t$r=}t<00>d|<08><00><02>
<00>

|<00>|
|<02><00>cYd}~Sd}~w
wxYw
)u"使用LLM API计算语义相似度u
请比较以下两个文本的语义相似度，并给出0-1之间的分数（保留2位小数），其中：
- 1.0 表示完全相同
- 0.8-0.9 表示非常相似
- 0.6-0.7 表示较为相似
- 0.4-0.5 表示部分相似
- 0.0-0.3 表示差异很大

文本1: u

文本2: ua

请只返回0-1之间的数字（保留2位小数），不要包含其他文字。例如：0.85<EFBFBD>systemuc你是一个专业的文本相似度评估专家，请准确评估两个文本的语义相似度。)<02>role<6C>content<6E>userg<72><67><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>?<3F>2)<03>messages<65>temperature<72>
max_tokensruLLM API调用失败: <20>choicesr<00>messager,<00>uLLM计算语义相似度: <20>.4fu LLM语义相似度计算失败: N)	r<00>chat_completionrrr$<00>get<65>!_extract_similarity_from_response<73>debugr)	rrr<00>promptr/<00>result<6C>response_content<6E>
similarityrs	         rr#z6SemanticSimilarityCalculator._calculate_llm_similarityds<>
<00><00>)	B
<01>c
<01><10>c
<01>c
<01><10>c
<01>c
<01>c
<01>F<EFBFBD>"<22>/T<02>U<02>U<02><1F>F<EFBFBD>3<>3<><0E>H<EFBFBD>
<1A>_<EFBFBD>4<>4<>!<21><1F><1D>5<><0E><0E>F<EFBFBD><17>&<26> <20> <20><16><0C><0C>F<>V<EFBFBD>G<EFBFBD>_<EFBFBD>F<>F<>G<>G<>G<><1B>7<>7<><05>u<EFBFBD>E<>E<>E<> &<26>z<EFBFBD>z<EFBFBD>)<29>b<EFBFBD>T<EFBFBD>:<3A>:<3A>1<EFBFBD>=<3D>A<>A<>)<29>R<EFBFBD>P<>P<>T<>T<>U^<5E>`b<>c<>c<><1C><1D>?<3F>?<3F>@P<>Q<>Q<>J<EFBFBD><12>L<EFBFBD>L<EFBFBD>F<>j<EFBFBD>F<>F<>F<>G<>G<>G<><1D><1D><><18>	B
<01>	B
<01>	B
<01><12>L<EFBFBD>L<EFBFBD>?<3F>A<EFBFBD>?<3F>?<3F>@<40>@<40>@<40><17>3<>3<>E<EFBFBD>5<EFBFBD>A<>A<>A<>A<>A<>A<>A<>A<><41><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>	B
<01><><EFBFBD>s%<00>A,C)<00>/A9C)<00>)
D0<03>32D+<03>%
D0<03>+D0<03>responsec<00>v
<00>	gd
<01>
}|D][}t
j
||
<01><00>}|rBt|d<00>
<00>
}|dkr|dz}tdt	d|<05><00><00><00>}|c
S<00>\t
<00>d|
<01><00><02>
<00>

dS#t$r+}t
<00>d	|<06>d
|
<01><00><04>
<00>

Yd}~dSd}~w
wxYw
)u$从LLM响应中提取相似度分数)z(\d+\.\d{1,2})z
(\d+\.\d+)z(\d+)r<00>
gY@r"<00><00>?u)无法从响应中提取相似度分数: g<00>?u提取相似度分数失败: u
, 响应: N)	<09>re<72>findall<6C>float<61>max<61>minr<00>warningrr)rr><00>patterns<6E>pattern<72>matches<65>valuers       rr8z>SemanticSimilarityCalculator._extract_similarity_from_response<73>s<><00><00>	<17><0E><0E><0E>H<EFBFBD>$<24>	
!<21>	
!<21><07><1C>*<2A>W<EFBFBD>h<EFBFBD>7<>7<><07><1A>!<21>!<21>'<27>!<21>*<2A>-<2D>-<2D>E<EFBFBD><1C>q<EFBFBD>y<EFBFBD>y<EFBFBD> %<25><05>
<0A><05><1F><03>S<EFBFBD><13>e<EFBFBD>_<EFBFBD>_<EFBFBD>5<>5<>E<EFBFBD> <20>L<EFBFBD>L<EFBFBD>L<EFBFBD>!<21>
<13>N<EFBFBD>N<EFBFBD>Q<>x<EFBFBD>Q<>Q<>R<>R<>R<><16>3<EFBFBD><33><18>	<17>	<17>	<17><12>L<EFBFBD>L<EFBFBD>P<><11>P<>P<>h<EFBFBD>P<>P<>Q<>Q<>Q<><16>3<EFBFBD>3<EFBFBD>3<EFBFBD>3<EFBFBD>3<EFBFBD><33><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>	<17><><EFBFBD>s<00>A B<00>#B<00>
B8<03>
 B3<03>3B8c<00><>
<00>	|j<00>
|
|g<02>
<00>
}|<00>|d
|d<00><00>}tdt	d|<04><00><00><00>}t
<00>d|d<06><04><02>
<00>

t|<04>
<00>
S#t$r=}t
<00>	d|<05><00><02>
<00>

|<00>
|
|<02><00>cYd}~Sd}~w
wxYw
)	u0使用sentence-transformers计算语义相似度rr@r"rAu语义相似度计算: r5u语义相似度计算失败: N)r<00>encode<64>_cosine_similarityrErFrr9rDrrr$)rrr<00>
embeddingsr=rs      rr%z;SemanticSimilarityCalculator._calculate_semantic_similarity<74>s<><00><00>	B
<01><1D><1A>*<2A>*<2A>E<EFBFBD>5<EFBFBD>><3E>:<3A>:<3A>J<EFBFBD><1E>0<>0<><1A>A<EFBFBD><1D>
<EFBFBD>1<EFBFBD>
<0A>N<>N<>J<EFBFBD><1D>S<EFBFBD>#<23>c<EFBFBD>:<3A>"6<>"6<>7<>7<>J<EFBFBD><12>L<EFBFBD>L<EFBFBD>C<>:<3A>C<>C<>C<>D<>D<>D<><18><1A>$<24>$<24>$<24><><18>	B
<01>	B
<01>	B
<01><12>L<EFBFBD>L<EFBFBD><<3C><11><<3C><<3C>=<3D>=<3D>=<3D><17>3<>3<>E<EFBFBD>5<EFBFBD>A<>A<>A<>A<>A<>A<>A<>A<><41><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>	B
<01><><EFBFBD>s<00>BB<00>
C<03>2C
<03>
C<03>
Cc<00>x
<00>	d
dlm
}
d
dlm}
|dd<05><06><00>}|<05>|
|g<02>
<00>
}||d
d<07>|dd<08><00><00>d
d
}t
<00>d	|d
<EFBFBD><04><02>
<00>

t|<07>
<00>
S#t$r(}t
<00>	d|<08><00><02>
<00>

Yd}~dSd}~w
wxYw
)
u-使用TF-IDF计算相似度（回退方法）r)
<01>TfidfVectorizer)
<01>cosine_similarityi<79>N)<02>max_features<65>
stop_wordsr@ruTF-IDF相似度计算: r5uTF-IDF相似度计算失败: r")
<EFBFBD>sklearn.feature_extraction.textrQ<00>sklearn.metrics.pairwiserR<00>
fit_transformrr9rDrr)	rrrrQrR<00>
vectorizer<EFBFBD>vectorsr=rs	         rr$z8SemanticSimilarityCalculator._calculate_tfidf_similarity<74>s<><00><00>
	<17>G<>G<>G<>G<>G<>G<>B<>B<>B<>B<>B<>B<>(<28><1F>d<EFBFBD>t<EFBFBD>L<>L<>L<>J<EFBFBD> <20>.<2E>.<2E><05>u<EFBFBD>~<7E>><3E>><3E>G<EFBFBD>*<2A>*<2A>7<EFBFBD>1<EFBFBD>Q<EFBFBD>3<EFBFBD><<3C><17><11>1<EFBFBD><13><1C>F<>F<>q<EFBFBD>I<>!<21>L<>J<EFBFBD><12>L<EFBFBD>L<EFBFBD>C<>:<3A>C<>C<>C<>D<>D<>D<><18><1A>$<24>$<24>$<24><><18>	<17>	<17>	<17><12>L<EFBFBD>L<EFBFBD><<3C><11><<3C><<3C>=<3D>=<3D>=<3D><16>3<EFBFBD>3<EFBFBD>3<EFBFBD>3<EFBFBD>3<EFBFBD><33><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>	<17><><EFBFBD>s<00>BB<00>
B9<03>B4<03>4B9<03>vec1<63>vec2c<00>^
<00>	t
j
|
|<02><00>}tj<00>|
<01>
<00>
}tj<00>|<02>
<00>
}|d
ks|d
krdS|||zz}t	|<06>
<00>
S#t
$r(}t<00>d|<07><00><02>
<00>

Yd}~dSd}~w
wxYw
)u计算余弦相似度rr"u余弦相似度计算失败: N)<08>np<6E>dot<6F>linalg<6C>normrDrrr)rrZr[<00>dot_product<63>norm1<6D>norm2r=rs        rrNz/SemanticSimilarityCalculator._cosine_similarity<74>s<><00><00>	<17><1C>&<26><14>t<EFBFBD>,<2C>,<2C>K<EFBFBD><17>I<EFBFBD>N<EFBFBD>N<EFBFBD>4<EFBFBD>(<28>(<28>E<EFBFBD><16>I<EFBFBD>N<EFBFBD>N<EFBFBD>4<EFBFBD>(<28>(<28>E<EFBFBD><15>
<01>z<EFBFBD>z<EFBFBD>U<EFBFBD>a<EFBFBD>Z<EFBFBD>Z<EFBFBD><1A>s<EFBFBD>%<25><05><05>
<0A>6<>J<EFBFBD><18><1A>$<24>$<24>$<24><><18>	<17>	<17>	<17><12>L<EFBFBD>L<EFBFBD><<3C><11><<3C><<3C>=<3D>=<3D>=<3D><16>3<EFBFBD>3<EFBFBD>3<EFBFBD>3<EFBFBD>3<EFBFBD><33><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>	<17><><EFBFBD>s<00>AA:<00>#A:<00>:
B,<03>B'<03>'B,<03>
text_pairsc<00>(
<00><00>|
sgS	<00>jr<15>j
r<0E>f
d
<01>|
D<00><00>S<00>j<00><15><00>|
<01>
<00>
S<00>f
d<03>|
D<00><00>S#t$r:}t
<00>d|<02><00><02>
<00>

dg
t|
<01>
<00>
zcYd}~Sd}~w
wxYw
)u<>
        批量计算相似度
        
        Args:
            text_pairs: 文本对列表 [(text1, text2), ...]
            
        Returns:
            相似度分数列表
        c
<00>B<00>
<01>g|]\}
}<02><03>|
|<02><00><00><02>S<00>)
r#<00><04>.0<EFBFBD>t1<74>t2rs   <20>r<00>
<listcomp>zKSemanticSimilarityCalculator.batch_calculate_similarity.<locals>.<listcomp><3E>s-<00><><00>X<>X<>X<>6<EFBFBD>2<EFBFBD>r<EFBFBD><04>6<>6<>r<EFBFBD>2<EFBFBD>><3E>><3E>X<>X<>XrNc
<00>B<00>
<01>g|]\}
}<02><03>|
|<02><00><00><02>Srg<00>
r$rhs   <20>rrlzKSemanticSimilarityCalculator.batch_calculate_similarity.<locals>.<listcomp><3E>s-<00><><00>Z<>Z<>Z<>V<EFBFBD>R<EFBFBD><12><04>8<>8<><12>R<EFBFBD>@<40>@<40>Z<>Z<>Zru批量相似度计算失败: r")r	rr<00>_batch_semantic_similarityrrr<00>len)rrdrs`  r<00>batch_calculate_similarityz7SemanticSimilarityCalculator.batch_calculate_similarity<74>s<><00><><00><1A>
	<16><15>I<EFBFBD>	+<2B><13>|<7C>

Y
<01><04><0F>

Y
<01>X<>X<>X<>X<>Z<EFBFBD>X<>X<>X<>X<><14>z<EFBFBD>%<25><1B>6<>6<>z<EFBFBD>B<>B<>B<>Z<>Z<>Z<>Z<>z<EFBFBD>Z<>Z<>Z<>Z<><5A><18>	+<2B>	+<2B>	+<2B><12>L<EFBFBD>L<EFBFBD><<3C><11><<3C><<3C>=<3D>=<3D>=<3D><17>5<EFBFBD>3<EFBFBD>z<EFBFBD>?<3F>?<3F>*<2A>*<2A>*<2A>*<2A>*<2A>*<2A>*<2A><><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>	+<2B><><EFBFBD>s'<00>A
<00>A
<00>
A
<00>
B<03>/B<03>
B<03>Bc<00><>
<00><00>	g}|
D]\}}|<02>||g<02>
<00>

<00><1D>j
<00>|<02>
<00>
}g}td
t	|<05>
<00>
d<02><00>D]I}<07><00>||||dz<00><00>}|<06>t|<08>
<00>
<00>
<00>

<00>J|S#t$r5}	t<00>
d|	<09><00><02>
<00>

<00>f
d<05>|
D<00><00>cYd}	~	Sd}	~	w
wxYw
)u批量计算语义相似度rrr@u#批量语义相似度计算失败: c
<00>B<00>
<01>g|]\}
}<02><03>|
|<02><00><00><02>Srgrnrhs   <20>rrlzKSemanticSimilarityCalculator._batch_semantic_similarity.<locals>.<listcomp>
s-<00><><00>V<>V<>V<><16><12>R<EFBFBD>D<EFBFBD>4<>4<>R<EFBFBD><12><<3C><<3C>V<>V<>VrN)<0B>extendrrM<00>rangerprN<00>appendrDrrr)
rrd<00>	all_textsrrrO<00>similarities<65>
ir=rs
`         rroz7SemanticSimilarityCalculator._batch_semantic_similarity
s)
<00><><00>	W
<01><1A>I<EFBFBD> *<2A>

1<>

1<><0C><05>u<EFBFBD><19> <20> <20>%<25><15><1E>0<>0<>0<>0<><1E><1A>*<2A>*<2A>9<EFBFBD>5<>5<>J<EFBFBD><1E>L<EFBFBD><1A>1<EFBFBD>c<EFBFBD>*<2A>o<EFBFBD>o<EFBFBD>q<EFBFBD>1<>1<>
7<>
7<>
<01>!<21>4<>4<>Z<EFBFBD>
<01>]<5D>J<EFBFBD>q<EFBFBD>QR<51>s<EFBFBD>O<EFBFBD>T<>T<>
<EFBFBD><1C>#<23>#<23>E<EFBFBD>*<2A>$5<>$5<>6<>6<>6<>6<><1F><1F><><18>	W
<01>	W
<01>	W
<01><12>L<EFBFBD>L<EFBFBD>B<>q<EFBFBD>B<>B<>C<>C<>C<>V<>V<>V<>V<>:<3A>V<>V<>V<>V<>V<>V<>V<>V<>V<><56><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>	W
<01><><EFBFBD>s<00>B&B*<00>*
C)<03>4*C$<03>
C)<03>$C)r=c<00>F<00>|d
krdS|dkrdS|dkrdS|dkrdSd	S)
u<EFBFBD>
        获取相似度解释
        
        Args:
            text1: 第一个文本
            text2: 第二个文本
            similarity: 相似度分数
            
        Returns:
            相似度解释文本
        gffffff<66>?u'语义高度相似，建议自动审批g<E689B9><67><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>?u'语义较为相似，建议人工审核g333333<33>?u'语义部分相似，需要人工判断g<E696AD><67><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>?u*语义相似度较低，建议重新生成u'语义差异较大，建议重新生成rg)rrrr=s    r<00>get_similarity_explanationz7SemanticSimilarityCalculator.get_similarity_explanation
sN<00><00><16><14><1D><1D><<3C><<3C>
<17>3<EFBFBD>
<1E>
<1E><<3C><<3C>
<17>3<EFBFBD>
<1E>
<1E><<3C><<3C>
<17>3<EFBFBD>
<1E>
<1E>?<3F>?<3F><<3C><rc
<00>4<00>|jr	|j
d
u
S|jd
u
S)u0检查模型是否可用（LLM或本地模型）N)r	rr)
rs
 r<00>is_model_availablez/SemanticSimilarityCalculator.is_model_available2
s&<00><00><0F><<3C>	*<2A><17>?<3F>$<24>.<2E>.<2E><17>:<3A>T<EFBFBD>)<29>)rN<>
T)<18>__name__<5F>
__module__<EFBFBD>__qualname__<5F>__doc__<5F>boolrr
r<00>strrDr(r#r8r%r$r]<00>ndarrayrNrrrqror{r}rgrrrrs+<00><00><00><00><00><00>2<>2<><1F><1F><04><1F><1F><1F><1F>$<1F><1F><1F><1E><1E><1E>%B
<01>%B
<01>#<23>%B
<01>c<EFBFBD>%B
<01>d<EFBFBD>%B
<01>V[<5B>%B
<01>%B
<01>%B
<01>%B
<01>N
+B
<01>s<EFBFBD>+B
<01>3<EFBFBD>+B
<01>5<EFBFBD>+B
<01>+B
<01>+B
<01>+B
<01>Z
<17>#<23><17>%<25><17><17><17><17>:B
<01>C<EFBFBD>B
<01><03>B
<01><05>B
<01>B
<01>B
<01>B
<01>&<17><13><17>S<EFBFBD><17>U<EFBFBD><17><17><17><17>"<17>r<EFBFBD>z<EFBFBD><17><12><1A><17><05><17><17><17><17>.+<2B>T<EFBFBD>%<25><03>S<EFBFBD><08>/<2F>5J<35>+<2B>t<EFBFBD>TY<54>{<7B>+<2B>+<2B>+<2B>+<2B>6W
<01>T<EFBFBD>%<25><03>S<EFBFBD><08>/<2F>5J<35>W
<01>t<EFBFBD>TY<54>{<7B>W
<01>W
<01>W
<01>W
<01>.=<3D><03>=<3D>C<EFBFBD>=<3D>U<EFBFBD>=<3D>WZ<57>=<3D>=<3D>=<3D>=<3D>.*<2A>D<EFBFBD>*<2A>*<2A>*<2A>*<2A>*<2A>*rrTr	r c
<00>><00>t<00>t|<00><02>
<00>
atS)uv获取全局相似度计算器实例
    
    Args:
        use_llm: 是否使用LLM API（默认True，推荐）
    N<>
r	)<02>_similarity_calculatorrr<>s
 r<00>get_similarity_calculatorr<72><
s!<00><00><1E>%<25>!=<3D>g<EFBFBD>!N<>!N<>!N<><1E>!<21>!rrrrc<00>L<00>t
<00><00>}|<03>
||
|<02><00>S)
u<>
    计算语义相似度的便捷函数
    
    Args:
        text1: 第一个文本
        text2: 第二个文本
        fast_mode: 是否使用快速模式
        
    Returns:
        相似度分数 (0-1之间)
    )r<>r()rrr<00>
calculators    r<00>calculate_semantic_similarityr<79>G
s'<00><00>+<2B>,<2C>,<2C>J<EFBFBD><15>*<2A>*<2A>5<EFBFBD>%<25><19>C<>C<>Crrdc
<00>H<00>t
<00><00>}
|
<01>
|<00>
<00>
S)
u<>
    批量计算语义相似度的便捷函数
    
    Args:
        text_pairs: 文本对列表
        
    Returns:
        相似度分数列表
    )r<>rq)rdr<>s  r<00>#batch_calculate_semantic_similarityr<79>V
s#<00><00>+<2B>,<2C>,<2C>J<EFBFBD><15>0<>0<><1A><<3C><<3C><rr~)r<><00>logging<6E>numpyr]rB<00>typingrrr<00>sentence_transformersr<00>	getLoggerrrrr<>r<>r<>r<>rDr<>r<>rgrr<00><module>r<>
sO
<00>


<01>
<04>
<04>

<0F><0E><0E><0E><12><12><12><12>	<09>	<09>	<09>	<09>(<28>(<28>(<28>(<28>(<28>(<28>(<28>(<28>(<28>(<28>5<>5<>5<>5<>5<>5<>	<1A><17>	<1A>8<EFBFBD>	$<24>	$<24><06>f
*<2A>f
*<2A>f
*<2A>f
*<2A>f
*<2A>f
*<2A>f
*<2A>f
*<2A>R	<1E><16>	
"<22>	
"<22>t<EFBFBD>	
"<22>7S<37>	
"<22>	
"<22>	
"<22>	
"<22>

D
<01>

D
<01><13>

D
<01>S<EFBFBD>

D
<01>T<EFBFBD>

D
<01>UZ<55>

D
<01>

D
<01>

D
<01>

D
<01>
=<3D>D<EFBFBD><15>s<EFBFBD>C<EFBFBD>x<EFBFBD><1F>4I<34>
=<3D>d<EFBFBD>SX<53>k<EFBFBD>
=<3D>
=<3D>
=<3D>
=<3D>
=<3D>
=r