Fix/memory mcp2 1 (#190)

* 优化快速检索的回复内容

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* 路径的BUG修复

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* 路径的BUG修复

* 路径的BUG修复

* 路径的BUG修复

* LLM生存缺少config_id认证，修复BUG

* LLM生存缺少config_id认证，修复BUG

* LLM生存缺少config_id认证，修复BUG

* 深度检索优化，搜索不到数据/提问的概念过于蘑菇，以引导的方式继续提问

* 深度检索优化，搜索不到数据/提问的概念过于蘑菇，以引导的方式继续提问

* 深度检索优化，搜索不到数据/提问的概念过于蘑菇，以引导的方式继续提问

api/app/core/memory/agent/langgraph_graph/nodes/summary_nodes.py

@@ -236,7 +236,7 @@ async def Retrieve_Summary(state: ReadState)-> ReadState:
     retrieve_info_str='\n'.join(retrieve_info_str)
 
     aimessages=await  summary_llm(state,history,retrieve_info_str,
-                                  'Retrieve_Summary_prompt.jinja2','retrieve_summary',RetrieveSummaryResponse,"1")
+                                  'direct_summary_prompt.jinja2','retrieve_summary',RetrieveSummaryResponse,"1")
     if '信息不足，无法回答' not in str(aimessages) or str(aimessages) != "":
         await summary_redis_save(state, aimessages)
     if aimessages == '':
@@ -276,7 +276,6 @@ async def Summary(state: ReadState)-> ReadState:
     aimessages=await  summary_llm(state,history,data,
                                   'summary_prompt.jinja2','summary',SummaryResponse,0)
 
-
     if '信息不足，无法回答' not in str(aimessages) or str(aimessages) != "":
         await summary_redis_save(state, aimessages)
     if aimessages == '':
@@ -295,9 +294,26 @@ async def Summary(state: ReadState)-> ReadState:
 async def Summary_fails(state: ReadState)-> ReadState:
     storage_type=state.get("storage_type", '')
     user_rag_memory_id=state.get("user_rag_memory_id", '')
+    history = await summary_history(state)
+    query = state.get("data", '')
+    verify = state.get("verify", '')
+    verify_expansion_issue = verify.get("verified_data", '')
+    retrieve_info_str = ''
+    for data in verify_expansion_issue:
+        for key, value in data.items():
+            if key == 'answer_small':
+                for i in value:
+                    retrieve_info_str += i + '\n'
+    data = {
+        "query": query,
+        "history": history,
+        "retrieve_info": retrieve_info_str
+    }
+    aimessages = await  summary_llm(state, history, data,
+                                 'fail_summary_prompt.jinja2', 'summary', SummaryResponse, 0)
     result= {
         "status": "success",
-        "summary_result": "没有相关数据",
+        "summary_result": aimessages,
         "storage_type": storage_type,
         "user_rag_memory_id": user_rag_memory_id
     }

api/app/core/memory/agent/utils/prompt/fail_summary_prompt.jinja2

@@ -0,0 +1,43 @@
+{# 角色定义 #}
+你是专业的问题解答专家+引导学者
+
+{# 输入数据展示 #}
+{% if data %}
+## 输入数据
+上下文信息:
+{% for item in data.history %}
+- {{ item }}
+{% endfor %}
+检索到的所有信息:
+{% for item in data.retrieve_info %}
+- {{ item }}
+{% endfor %}
+{% endif %}
+
+## User Query
+{{ query }}
+
+{# 问题回答标准 #}
+## 问题回答核心标准
+根据上下文信息(history)和检索到的所有信息(retrieve_info)准确回答用户的问题(query)。
+注意，仔细阅读检索信息，答案可能直接或间接地出现在检索信息中或者历史上下文消息中，同时需要 判断信息相关性
+**情况A：信息匹配问题**
+- 直接回答，像自然对话一样
+- 例：检索到"小曼会使用Python" → 问"我叫什么" → 答"你叫小曼"
+
+**情况B：信息部分相关**
+- 先回答已知部分，再自然地询问更多信息
+- 例：检索到"用户去过上海的面包店" → 问"我吃过哪家面包" → 答"我记得你去过上海的面包店，但具体是哪家我不太清楚，是哪家呢？"
+
+**情况C：信息完全不相关**
+- 自然地表达不知道，但可以提及检索到的相关信息，让对话更连贯
+- 使用友好的表达：
+  - "你好像没和我说过...，但是我知道你[检索到的相关信息]"
+  - "关于这个我不太清楚，不过我记得你[检索到的相关信息]，能告诉我更多吗？"
+  - "我不记得你提到过...，但你[检索到的相关信息]"
+- 即使检索信息不直接回答问题，也可以自然地融入对话中
+- 避免僵硬的"信息不足，无法回答"
+
+{# 重要提醒 #}
+当检索以及上下文的历史信息都无法回答的时候，可引导对方进行提问/回答，或者进行其他引导
+当检索或者上下文中出现了，相似的问题，可以委婉，提醒对方，我记得刚刚提过这个问题，但是我自己不记得了，能在描述一次吗～以此为例

api/app/services/memory_agent_service.py

@@ -542,9 +542,8 @@ class MemoryAgentService:
                             if intermediate_type == "search_result":
                                 query = intermediate.get('query', '')
                                 raw_results = intermediate.get('raw_results', {})
-                                reranked_results = raw_results.get('reranked_results', [])
-                                
                                 try:
+                                    reranked_results = raw_results.get('reranked_results', [])
                                     statements = [statement['statement'] for statement in reranked_results.get('statements', [])]
                                 except Exception:
                                     statements = []