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9.2 KiB
Python
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Python
"""
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||
GraphRAG core prompts (Chinese, aerospace-oriented).
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||
"""
|
||
|
||
GRAPH_FIELD_SEP = "<SEP>"
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||
PROMPTS = {}
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||
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||
PROMPTS[
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"claim_extraction"
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||
] = """-任务定位-
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||
你是航天知识情报分析助手，负责从文本中抽取实体相关的主张/断言（claim）。
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||
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-目标-
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||
给定输入文本、实体约束和主张说明，抽取满足条件的实体及其对应主张，结果必须可溯源。
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-执行步骤-
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1. 先识别满足实体约束的命名实体。实体约束可能是实体名称列表，也可能是实体类型列表。
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2. 对步骤1中的每个实体，抽取其作为主语的主张。每条主张需输出：
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- Subject: 主张主体实体名（大写；必须来自步骤1）
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- Object: 客体实体名（大写；未知时使用 **NONE**）
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- Claim Type: 主张类型（大写；应可复用）
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- Claim Status: **TRUE**、**FALSE** 或 **SUSPECTED**
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- Claim Description: 说明主张的依据、逻辑和关键证据
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- Claim Date: 起止时间（ISO-8601）；未知时为 **NONE**
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- Claim Source Text: 与主张直接相关的原文引文（尽量完整）
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格式要求：
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(<subject_entity>{tuple_delimiter}<object_entity>{tuple_delimiter}<claim_type>{tuple_delimiter}<claim_status>{tuple_delimiter}<claim_start_date>{tuple_delimiter}<claim_end_date>{tuple_delimiter}<claim_description>{tuple_delimiter}<claim_source>)
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3. 使用 **{record_delimiter}** 连接所有记录。
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4. 结束时输出 {completion_delimiter}。
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-约束-
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- 仅基于输入文本，不得编造。
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- 航天语境优先（如航天器、推进系统、姿态控制、任务阶段、地面系统、试验事件、故障模式等）。
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-输入-
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Entity specification: {entity_specs}
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Claim description: {claim_description}
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||
Text: {input_text}
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Output: """
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PROMPTS[
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"community_report"
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] = """你是航天领域知识图谱分析助手，负责为一个社区（community）生成结构化研判报告。
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# 目标
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根据给定的实体、关系和可选主张，输出可用于技术评审与任务决策的社区报告。
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# 报告结构
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必须返回 JSON 字符串，结构如下：
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{
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"title": <标题>,
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"summary": <执行摘要>,
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"rating": <0-10 浮点评分>,
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||
"rating_explanation": <评分说明>,
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"findings": [
|
||
{
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"summary": <要点小结>,
|
||
"explanation": <详细说明>
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||
}
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||
]
|
||
}
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# 字段要求
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- title: 简洁且具体，尽量包含代表性实体。
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- summary: 说明社区整体结构、核心实体、关键关系与主要风险/价值。
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- rating: 社区影响度/风险度评分（0-10）。
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- rating_explanation: 单句说明评分依据。
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- findings: 5-10 条关键发现，覆盖技术链路、任务影响、可靠性风险、协同关系等。
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# 领域要求（航天）
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优先关注以下维度：
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- 任务阶段：论证、研制、总装、测试、发射、入轨、在轨运行、回收/退役
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- 系统层级：航天器、有效载荷、推进系统、姿态控制、测控通信、地面系统
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||
- 关键指标：推力、比冲、功率、带宽、精度、寿命、可靠性、故障率
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||
- 风险与依赖：单点故障、接口依赖、时序耦合、供应链与试验验证缺口
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# 证据约束
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- 仅使用输入中可证据化信息。
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- 无证据内容不得写入。
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- 若信息不足，应明确指出不确定性与缺失点。
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# 输入
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Text:
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```
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{input_text}
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||
```
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Output:
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"""
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PROMPTS[
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"entity_extraction"
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] = """-任务目标-
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给定文本与实体类型列表，识别所有相关实体，并抽取实体间“明确存在”的关系。
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-实体类型约束-
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- entity_type 必须来自给定集合：[{entity_types}]
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- 若无法确定，使用最接近类型，不可臆造新类型
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||
-关系类型约束-
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||
关系描述必须以“关系类型=<类型>；依据=<说明>”开头。
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||
关系类型从以下集合中选择：
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[组成, 隶属, 控制, 被控制, 供能, 支撑, 测量, 感知, 执行, 通信, 影响, 制约, 因果, 时序前后, 协同, 风险关联, 其他]
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||
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-执行步骤-
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1. 抽取实体。每个实体输出：
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- entity_name: 实体名（保留原文专有名词；必要时标准化）
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- entity_type: 实体类型（必须在给定集合中）
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||
- entity_description: 面向航天任务语境的实体描述（属性、职责、行为）
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||
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||
实体格式：
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("entity"{tuple_delimiter}<entity_name>{tuple_delimiter}<entity_type>{tuple_delimiter}<entity_description>)
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||
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2. 在步骤1实体中，抽取“证据充分且语义明确”的关系对(source_entity, target_entity)。
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每条关系输出：
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- source_entity
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- target_entity
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||
- relationship_description: 必须以“关系类型=<类型>；依据=<说明>”开头
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||
- relationship_strength: 1-10 数值，表示关系强度
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||
|
||
关系格式：
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||
("relationship"{tuple_delimiter}<source_entity>{tuple_delimiter}<target_entity>{tuple_delimiter}<relationship_description>{tuple_delimiter}<relationship_strength>)
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||
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3. 结果使用 **{record_delimiter}** 拼接。
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4. 结束时输出 {completion_delimiter}。
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-质量规则-
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- 只抽取文本中可直接支持的实体和关系。
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- 不输出模糊、猜测或无依据关系。
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- 对航天语义优先：航天器、分系统、任务阶段、参数指标、故障模式、试验事件。
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-输入-
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Entity_types: {entity_types}
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||
Text: {input_text}
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||
Output:
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||
"""
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PROMPTS[
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||
"summarize_entity_descriptions"
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||
] = """你是航天知识库整理助手。
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||
给定一个或两个实体名称，以及若干描述片段，请合并为一段一致、完整、可复用的摘要。
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要求：
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- 覆盖所有有效信息
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- 若描述冲突，给出最一致、最保守的综合结论
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- 使用第三人称
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- 保留实体名，避免指代不清
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||
- 优先保留任务阶段、技术指标、系统依赖和风险信息
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||
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||
#######
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-输入数据-
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Entities: {entity_name}
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||
Description List: {description_list}
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||
#######
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||
Output:
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||
"""
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||
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PROMPTS[
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"entiti_continue_extraction"
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||
] = """上一轮可能遗漏了实体或关系。请仅补充遗漏项，严格沿用既定输出格式，不要重复已输出记录："""
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||
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||
PROMPTS[
|
||
"entiti_if_loop_extraction"
|
||
] = """请判断是否仍有遗漏实体或关系。仅回答 YES 或 NO。"""
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||
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||
PROMPTS["DEFAULT_ENTITY_TYPES"] = [
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||
"航天器",
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||
"任务",
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||
"任务阶段",
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||
"有效载荷",
|
||
"推进系统",
|
||
"姿态控制系统",
|
||
"测控通信系统",
|
||
"电源系统",
|
||
"热控系统",
|
||
"结构机构",
|
||
"传感器",
|
||
"执行机构",
|
||
"地面系统",
|
||
"组织机构",
|
||
"试验事件",
|
||
"故障模式",
|
||
"参数指标",
|
||
"轨道",
|
||
"地点",
|
||
"时间",
|
||
]
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||
PROMPTS["DEFAULT_TUPLE_DELIMITER"] = "<|>"
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||
PROMPTS["DEFAULT_RECORD_DELIMITER"] = "##"
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||
PROMPTS["DEFAULT_COMPLETION_DELIMITER"] = "<|COMPLETE|>"
|
||
|
||
PROMPTS[
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||
"local_rag_response"
|
||
] = """---角色---
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||
你是航天领域图谱问答助手，擅长基于局部子图进行多跳推理。
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---任务---
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||
根据输入的数据表（实体、关系、证据片段）回答用户问题。
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---回答要求---
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1. 先给结论，再给推理链路。
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||
2. 推理链路至少包含：
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- 关键实体
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- 关键关系
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||
- 中间推断
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||
- 最终结论
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3. 若证据不足，明确说明“证据不足以得出结论”。
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||
4. 严禁编造。
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||
5. 使用中文、专业且简洁。
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||
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||
---目标长度与格式---
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{response_type}
|
||
|
||
---输入数据表---
|
||
{context_data}
|
||
|
||
---输出格式建议---
|
||
- 结论
|
||
- 推理链路
|
||
- 证据与不确定性
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||
"""
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||
|
||
PROMPTS[
|
||
"global_map_rag_points"
|
||
] = """---角色---
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||
你是航天知识全局研判助手，负责从社区级信息中提炼关键观点。
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||
|
||
---任务---
|
||
根据输入数据表，输出一组可用于后续全局汇总的关键点。
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||
|
||
---输出要求---
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||
- 必须输出 JSON：
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{
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"points": [
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{"description": "观点描述", "score": 0-100整数}
|
||
]
|
||
}
|
||
- description: 观点需可证据化，优先覆盖跨系统影响、任务阶段耦合、技术风险和性能趋势。
|
||
- score: 对回答用户问题的重要性分值。
|
||
- 若无法回答，输出 1 条 score=0 且明确说明信息不足。
|
||
- 仅使用输入证据，不得编造。
|
||
|
||
---输入数据表---
|
||
{context_data}
|
||
"""
|
||
|
||
PROMPTS[
|
||
"global_reduce_rag_response"
|
||
] = """---角色---
|
||
你是航天领域总师级分析助手，负责融合多位分析员报告并给出全局结论。
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||
|
||
---任务---
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||
根据按重要性降序排列的分析员报告，输出面向决策的综合回答。
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||
---要求---
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||
1. 先给总体结论，再给分项分析（趋势、共性风险、关键差异、建议动作）。
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||
2. 报告融合时去重、去噪，保留高证据密度信息。
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||
3. 必须指出不确定性与信息缺口。
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||
4. 仅基于输入报告，不得编造。
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||
5. 使用中文，风格专业、严谨。
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---目标长度与格式---
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||
{response_type}
|
||
|
||
---分析员报告---
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||
{report_data}
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||
"""
|
||
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||
PROMPTS[
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||
"naive_rag_response"
|
||
] = """你是航天知识问答助手。
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||
下面是可用知识：
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{content_data}
|
||
---
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||
请基于上述知识回答用户问题，要求：
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- 回答准确、简洁、专业
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- 若信息不足，明确说明缺失点
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||
- 不得编造
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||
---目标长度与格式---
|
||
{response_type}
|
||
"""
|
||
|
||
PROMPTS["fail_response"] = "抱歉，当前无法基于现有信息回答该问题。"
|
||
|
||
PROMPTS["process_tickers"] = ["-", "\\", "|", "/"]
|
||
|
||
PROMPTS["default_text_separator"] = [
|
||
"\n\n",
|
||
"\r\n\r\n",
|
||
"\n",
|
||
"\r\n",
|
||
"。",
|
||
"．",
|
||
".",
|
||
"！",
|
||
"!",
|
||
"？",
|
||
"?",
|
||
" ",
|
||
"\t",
|
||
"\u3000",
|
||
"\u200b",
|
||
]
|