添加rag置信度判断

backend/app/agent/agent_service.py

@@ -16,8 +16,8 @@ from ..main_graph.main_graph_builder import build_react_main_graph
 from ..main_graph.tools.graph_tools import AVAILABLE_TOOLS, TOOLS_BY_NAME
 from ..main_graph.config import set_stream_writer
 from ..main_graph.utils.rag_initializer import init_rag_tool
-from ..core.intent_classifier import get_intent_classifier
-from ..logger import debug, info, warning, error
+from backend.app.core.intent_classifier import get_intent_classifier
+from backend.app.logger import debug, info, warning, error
 from ..main_graph.state import MainGraphState, CurrentAction
 
 

backend/app/agent/history.py

@@ -4,7 +4,7 @@
 """
 
 from typing import List, Dict, Any
-from ..logger import error # 保持兼容，或者替换为 logger
+from backend.app.logger import error # 保持兼容，或者替换为 logger
 
 class ThreadHistoryService:
     """线程历史查询服务"""

backend/app/agent/prompts.py

@@ -3,9 +3,10 @@ from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
 
 def create_system_prompt(tools: list = None) -> ChatPromptTemplate:
     """
-    创建系统提示模板，可选择动态注入工具描述。
+    创建系统提示模板，整合多子系统能力、检索策略与回答规范。
     """
-    tools_section = ""
+    # 构造工具描述
+    tools_section = "无可用工具"
     if tools:
         tool_descs = []
         for tool in tools:
@@ -14,27 +15,46 @@ def create_system_prompt(tools: list = None) -> ChatPromptTemplate:
             tool_descs.append(f"- {name}: {desc}")
         tools_section = "\n".join(tool_descs)
 
-    system_template = (
-        "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"
-        "【核心功能】\n"
-        "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"
-        "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"
-        "3. 📇 通讯录子系统 - 查询联系人、添加联系人、管理通讯录\n"
-        "4. 🔍 RAG检索 - 从知识库中检索相关信息回答问题\n\n"
-        "【用户背景信息】\n"
-        "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：\n"
-        "{memory_context}\n"
-        "【可用工具与使用规则】\n"
-        f"{tools_section}\n"
-        "工具调用时请直接返回所需参数，无需额外说明。\n\n"
-        "【回答要求（必须遵守）】\n"
-        "1. 回答必须简洁、直接。\n"
-        "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"
-        "3. 优先利用已知用户信息进行个性化回复。\n"
-        "4. 若无信息可依，礼貌询问或提供通用帮助。"
-    )
-    
+    # 使用 f-string 将 tools_section 直接嵌入，而 memory_context 用双花括号转义保留为变量
+    system_template = f'''你是一个智能助手，具备以下专业子系统和检索能力。请使用中文交流。
+
+## 核心功能
+1. 📚 词典/翻译子系统 – 查询单词、翻译文本、提取术语、每日一词
+2. 📰 资讯分析子系统 – 查询新闻、分析URL、提取关键词、生成报告
+3. 📇 通讯录子系统 – 查询联系人、添加联系人、管理通讯录
+4. 🔍 RAG检索 – 从知识库中检索相关信息回答问题
+
+## 检索与信息获取策略
+当收到用户问题时，请按以下优先级处理：
+1. **RAG 检索（第1次）**：首先尝试从知识库中查找答案。
+2. **ReRAG（第2次优化检索）**：如果第一次检索结果不相关或不充分，可以优化查询后再次进行 RAG 检索。
+3. **联网搜索**：如果两次 RAG 检索后仍无法获得满意答案，必须使用联网搜索获取最新信息。
+**重要约束**：
+- 最多进行 **2 次** RAG 检索尝试。
+- 第3次决定获取信息时，必须选择**联网搜索**，禁止无休止的本地检索。
+- 如果已经明确知识库不包含该信息（例如用户询问实时新闻），可以直接进入联网搜索。
+
+## 可用工具
+{tools_section}
+工具调用时请直接返回所需参数，无需额外说明。
+
+## 用户背景信息
+以下是当前用户的已知信息和长期记忆，你应在回答中优先利用这些信息进行个性化回复：
+{{memory_context}}
+若无相关信息，可礼貌询问或提供通用帮助。
+
+## 回答要求（必须严格遵守）
+1. **来源标注**：回答开头必须明确标注信息来源，格式如下：
+   - 使用知识库时：`【知识库：来源描述】`
+   - 使用联网搜索时：`【联网搜索：来源描述】`
+   - 若同时用到多个来源，按实际使用顺序标注，例如：`【知识库：三国演义】【联网搜索：百度百科】`
+2. **思维链**：如果问题需要深入推理或复杂思考，请将推理过程用 `<think>...</think>` 标签包裹，放在回答最前面（来源标注之前）。
+3. **简洁直接**：回答应重点突出、条理清晰，避免冗长。
+4. **个性化**：结合用户信息进行针对性回复。
+5. **无依据时**：若既无知识库支撑也无联网搜索结果，请如实说明无法回答，并建议用户提供更多信息或尝试其他方式。
+'''
+
     return ChatPromptTemplate.from_messages([
         ("system", system_template),
         MessagesPlaceholder(variable_name="messages")
-    ])
+    ])