rag.prompt_builder

提示构建器模块 - 实现基于Haystack的提示模板构建器

Classes

ChatPromptBuilder(*args, **kwargs)	基于Haystack的聊天提示构建器
PromptBuilderFactory()	提示构建器工厂类，创建不同类型的提示构建器

class rag.prompt_builder.ChatPromptBuilder(*args, **kwargs)

Bases: object

基于Haystack的聊天提示构建器

__init__(system_prompt=None, document_separator='\n---\n', include_citation=True, max_context_length=4000, template_type='academic')

初始化聊天提示构建器

Parameters:

• system_prompt (str, optional) – 系统提示

• document_separator (str) – 文档分隔符

• include_citation (bool) – 是否包含引用信息

• max_context_length (int) – 最大上下文长度

• template_type (str) – 模板类型，可选值：”academic”、”general”、”concise”

run(query, documents, chat_history=None)

构建提示

Parameters:

• query (str) – 用户查询

• documents (List[Document]) – 检索到的文档列表

• chat_history (List[Dict], optional) – 聊天历史记录

Returns:

包含消息列表的字典

Return type:

Dict[str, List[ChatMessage]]

set_system_prompt(system_prompt)

设置系统提示

Parameters:

system_prompt (str) – 新的系统提示

set_template_type(template_type)

设置模板类型

Parameters:

template_type (str) – 新的模板类型

class rag.prompt_builder.PromptBuilderFactory

Bases: object

提示构建器工厂类，创建不同类型的提示构建器

static create_builder(template_type='academic', system_prompt=None, include_citation=True, max_context_length=4000, config=None)

创建提示构建器

Parameters:

• template_type (str) – 模板类型

• system_prompt (str, optional) – 系统提示

• include_citation (bool) – 是否包含引用

• max_context_length (int) – 最大上下文长度

• config (dict, optional) – 配置参数

Returns:

提示构建器实例

Return type:

ChatPromptBuilder