Редактировать prompt_builder.py
This commit is contained in:
@@ -2,6 +2,7 @@
|
||||
"""
|
||||
Построитель промтов для RAG-системы.
|
||||
Реализует динамический подбор few-shot примеров и структуру «сэндвич».
|
||||
Добавлена полная типизация для всех локальных переменных.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import json
|
||||
@@ -21,20 +22,20 @@ class PromptBuilder:
|
||||
и структуру «сэндвич» (важное в начале и в конце).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, config: AppConfig):
|
||||
def __init__(self, config: AppConfig) -> None:
|
||||
"""
|
||||
Инициализация.
|
||||
|
||||
Аргументы:
|
||||
config: объект AppConfig (содержит пути и настройки few-shot).
|
||||
"""
|
||||
self.config = config
|
||||
self.max_examples = config.fewshot.max_examples
|
||||
examples_path = Path(config.fewshot.examples_file)
|
||||
self.config: AppConfig = config
|
||||
self.max_examples: int = config.fewshot.max_examples
|
||||
examples_path: Path = Path(config.fewshot.examples_file)
|
||||
if not examples_path.is_absolute():
|
||||
examples_path = config.profile_dir / examples_path
|
||||
self.examples_file = examples_path
|
||||
self._examples = None # кэш загруженных примеров
|
||||
self.examples_file: Path = examples_path
|
||||
self._examples: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None # кэш загруженных примеров
|
||||
|
||||
def load_examples(self) -> List[Dict[str, Any]]:
|
||||
"""
|
||||
@@ -46,7 +47,7 @@ class PromptBuilder:
|
||||
if self.examples_file and self.examples_file.exists():
|
||||
try:
|
||||
with open(self.examples_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||
data = json.load(f)
|
||||
data: Any = json.load(f)
|
||||
if isinstance(data, list):
|
||||
self._examples = data
|
||||
logger.info(f"Загружено {len(self._examples)} few-shot примеров из {self.examples_file}")
|
||||
@@ -57,7 +58,7 @@ class PromptBuilder:
|
||||
logger.error(f"Ошибка загрузки few-shot примеров: {e}")
|
||||
|
||||
# Статические примеры (запасные)
|
||||
static_examples = [
|
||||
static_examples: List[Dict[str, Any]] = [
|
||||
{
|
||||
"keywords": ["OEE", "эффективность", "оборудование"],
|
||||
"intents": ["PROCEDURE", "CALCULATION"],
|
||||
@@ -98,33 +99,33 @@ class PromptBuilder:
|
||||
Возвращает:
|
||||
Список словарей (примеры), не более max_examples.
|
||||
"""
|
||||
all_examples = self.load_examples()
|
||||
all_examples: List[Dict[str, Any]] = self.load_examples()
|
||||
if not all_examples:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
# Нормализуем запрос
|
||||
query_lower = query.lower()
|
||||
words = set(re.findall(r'\w+', query_lower))
|
||||
query_lower: str = query.lower()
|
||||
words: set = set(re.findall(r'\w+', query_lower))
|
||||
|
||||
# Вычисляем релевантность для каждого примера
|
||||
scored = []
|
||||
scored: List[tuple] = []
|
||||
for ex in all_examples:
|
||||
# Проверка по намерению (если указано)
|
||||
intent_match = (intent in ex.get('intents', [])) if ex.get('intents') else False
|
||||
intent_match: bool = (intent in ex.get('intents', [])) if ex.get('intents') else False
|
||||
|
||||
# Проверка по ключевым словам
|
||||
keywords = ex.get('keywords', [])
|
||||
keyword_match = any(kw.lower() in query_lower for kw in keywords) if keywords else False
|
||||
keywords: List[str] = ex.get('keywords', [])
|
||||
keyword_match: bool = any(kw.lower() in query_lower for kw in keywords) if keywords else False
|
||||
|
||||
# Количество совпадающих слов из запроса (дополнительно)
|
||||
if keywords:
|
||||
kw_set = set(kw.lower() for kw in keywords)
|
||||
word_overlap = len(words.intersection(kw_set))
|
||||
kw_set: set = set(kw.lower() for kw in keywords)
|
||||
word_overlap: int = len(words.intersection(kw_set))
|
||||
else:
|
||||
word_overlap = 0
|
||||
|
||||
# Суммарный балл
|
||||
score = 0
|
||||
score: float = 0
|
||||
if intent_match:
|
||||
score += 2
|
||||
if keyword_match:
|
||||
@@ -135,7 +136,7 @@ class PromptBuilder:
|
||||
|
||||
# Сортируем по убыванию балла и берём top N
|
||||
scored.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)
|
||||
selected = [ex for _, ex in scored[:self.max_examples] if ex.get('question') and ex.get('answer')]
|
||||
selected: List[Dict[str, Any]] = [ex for _, ex in scored[:self.max_examples] if ex.get('question') and ex.get('answer')]
|
||||
return selected
|
||||
|
||||
def format_example(self, example: Dict[str, Any]) -> str:
|
||||
@@ -167,7 +168,7 @@ class PromptBuilder:
|
||||
Возвращает:
|
||||
str: готовый промт для отправки в LLM.
|
||||
"""
|
||||
parts = []
|
||||
parts: List[str] = []
|
||||
|
||||
# 1. Системный промпт (в самом начале)
|
||||
if system_prompt:
|
||||
@@ -176,22 +177,22 @@ class PromptBuilder:
|
||||
# 2. История диалога (если есть)
|
||||
if history:
|
||||
for msg in history:
|
||||
role = msg.get('role', 'user')
|
||||
content = msg.get('content', '')
|
||||
role: str = msg.get('role', 'user')
|
||||
content: str = msg.get('content', '')
|
||||
if role == 'system':
|
||||
continue # системное уже добавлено
|
||||
parts.append(f"<|im_start|>{role}\n{content}\n<|im_end|>")
|
||||
|
||||
# 3. Ключевые инструкции (краткое напоминание о задаче)
|
||||
instructions = "Ты — профессиональный методолог-аналитик. Отвечай строго на основе предоставленного контекста. Используй профессиональную терминологию. Если ответа нет в контексте, сообщи об этом."
|
||||
instructions: str = "Ты — профессиональный методолог-аналитик. Отвечай строго на основе предоставленного контекста. Используй профессиональную терминологию. Если ответа нет в контексте, сообщи об этом."
|
||||
if extra_instructions:
|
||||
instructions += f"\n{extra_instructions}"
|
||||
parts.append(f"<|im_start|>system\n{instructions}\n<|im_end|>")
|
||||
|
||||
# 4. Few-shot примеры (после инструкций, до основного контекста)
|
||||
examples = self.select_examples(query, intent)
|
||||
examples: List[Dict[str, Any]] = self.select_examples(query, intent)
|
||||
if examples:
|
||||
example_text = "\n\n".join(self.format_example(ex) for ex in examples)
|
||||
example_text: str = "\n\n".join(self.format_example(ex) for ex in examples)
|
||||
parts.append(f"<|im_start|>system\nВот несколько примеров ответов на похожие вопросы:\n\n{example_text}\n<|im_end|>")
|
||||
|
||||
# 5. Основной контекст (источники)
|
||||
@@ -199,7 +200,12 @@ class PromptBuilder:
|
||||
parts.append(f"<|im_start|>system\n[ДАННЫЕ ИЗ БАЗЫ ЗНАНИЙ]\n{context}\n<|im_end|>")
|
||||
|
||||
# 6. Повторение ключевого вопроса и требований (в конце – важен для фокуса)
|
||||
final_prompt = f"{query}\n\nПожалуйста, дай ответ на основе предоставленного контекста. Укажи источники в формате [Источник: название_файла]. Не используй LaTeX, формулы пиши текстом. Будь краток, но точен."
|
||||
final_prompt: str = (
|
||||
f"{query}\n\n"
|
||||
"Пожалуйста, дай ответ на основе предоставленного контекста. "
|
||||
"Укажи источники в формате [Источник: название_файла]. "
|
||||
"Не используй LaTeX, формулы пиши текстом. Будь краток, но точен."
|
||||
)
|
||||
|
||||
if intent in ("CALCULATION", "PROCEDURE"):
|
||||
final_prompt += "\n\nПокажи пошаговое решение перед итоговым ответом."
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user