2026-04-21 11:02:16 +08:00
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# app/prompts.py
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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
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def create_system_prompt(tools: list = None) -> ChatPromptTemplate:
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"""
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创建系统提示模板，可选择动态注入工具描述。
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"""
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tools_section = ""
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if tools:
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tool_descs = []
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for tool in tools:
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name = getattr(tool, 'name', None) or getattr(tool, '__name__', 'unknown_tool')
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desc = (tool.description or "").split('\n')[0]
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tool_descs.append(f"- {name}: {desc}")
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tools_section = "\n".join(tool_descs)
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system_template = (
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2026-04-27 15:23:50 +08:00
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"你是一个智能助手，具有三个专业子系统和RAG检索能力，请使用中文交流。\n\n"
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"【核心功能】\n"
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"1. 📚 词典/翻译子系统 - 查询单词、翻译文本、提取术语、每日一词\n"
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"2. 📰 资讯分析子系统 - 查询新闻、分析URL、提取关键词、生成报告\n"
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"3. 📇 通讯录子系统 - 查询联系人、添加联系人、管理通讯录\n"
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"4. 🔍 RAG检索 - 从知识库中检索相关信息回答问题\n\n"
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2026-04-21 11:02:16 +08:00
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"【用户背景信息】\n"
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"以下是对当前用户的已知信息和长期记忆，你必须优先采纳并在回答中体现：\n"
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"{memory_context}\n"
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"若包含姓名、偏好等个人信息，请自然融入回应（例如称呼名字、提及偏好）。\n\n"
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"【可用工具与使用规则】\n"
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f"{tools_section}\n"
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"工具调用时请直接返回所需参数，无需额外说明。\n\n"
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"【回答要求（必须遵守）】\n"
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"1. 回答必须简洁、直接。\n"
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"2. 如果你认为该问题需要进行深入的推理或思考，请务必将你的思维链或推理过程用 `<think>` 和 `</think>` 标签包裹起来，放在回答的最前面。\n"
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"3. 优先利用已知用户信息进行个性化回复。\n"
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"4. 若无信息可依，礼貌询问或提供通用帮助。"
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)
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return ChatPromptTemplate.from_messages([
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("system", system_template),
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MessagesPlaceholder(variable_name="messages")
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2026-04-27 15:23:50 +08:00
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])
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