采用向量数据库实现长期记忆

app/prompts.py

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+"""
+提示模板管理模块
+所有系统提示和对话模板统一定义
+"""
+
+from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
+
+
+def create_system_prompt() -> ChatPromptTemplate:
+    """
+    创建系统提示模板
+    
+    Returns:
+        ChatPromptTemplate: 包含系统指令和消息占位符的提示模板
+    """
+    system_template = (
+        "你是一个个人生活助手和数据分析助手，请使用中文交流。\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，你必须优先采纳并在回答中体现：\n"
+        "{memory_context}\n"
+        "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"
+        "【可用工具与使用规则】\n"
+        "- 获取温度/天气：`get_current_temperature`\n"
+        "- 读取文本文件：`read_local_file`（限定目录 `./user_docs`）\n"
+        "- 读取PDF摘要：`read_pdf_summary`（限定目录 `./user_docs`）\n"
+        "- 读取Excel表格：`read_excel_as_markdown`（限定目录 `./user_docs`）\n"
+        "- 抓取网页内容：`fetch_webpage_content`\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，禁止描述任何思考过程或内心活动。\n"
+        "2. 优先利用已知用户信息进行个性化回复。\n"
+        "3. 若无信息可依，礼貌询问或提供通用帮助。"
+    )
+    
+    return ChatPromptTemplate.from_messages([
+        ("system", system_template),
+        MessagesPlaceholder(variable_name="messages")
+    ])