删除 prompt_templates.py
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from langchain.prompts import PromptTemplate
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FUNCTION_CALL_TEMPLATE = """
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你是一个专业的Python工程师。我会给你一个用户问题，你需要将其转换为对应的Python代码
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可用工具:
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{tools}
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工具名称: {tool_names}
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你的任务是：
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1. 首先从用户的{query}中去提取出关键节点信息出来
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2. 将提取出来的信息在知识库中内容{KnowledgeBase}和节点属性{NodeDefinition}中进行查找对比是否正确，如果不正确，那么需要你从新解析用户的问题
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3. 根据用户输入解析出来的信息来从{project_class_methods}中定义的查找方法类确定使用哪个方法进行查询
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4. 每次只能调用一个方法，不要同时调用多个方法
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5. 模板中Function为需要根据用户输入来判断的方法名，parameter为用户输入中解析出来的方法的参数
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6. 使用固定的python模板来生成Python代码
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7. 代码应该完整，可以直接执行，并且能够返回查询结果
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{agent_scratchpad}
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输出代码模板：
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def neo4j_find_function():
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project = ProjectBuilder.build()
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result = project.Function(parameter)
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print(result)
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注意：
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- 必须要严格按照给定代码模板来输出代码，不得对模板进行修改等操作。
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- 代码应该简洁明了，只需要调用适当的方法并返回结果
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- 如果需要对结果进行处理（如单位换算，简单四则运算等），可以添加必要的代码
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- 只输出Python代码，不要添加任何解释或注释
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- 不要输出任何其他无关的内容出来其他内容（包括多余的符号，字符等）
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使用以下格式：
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思考: [你的推理过程]
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行动: 工具名称
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行动输入: 工具参数
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观察: 工具返回的结果
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...重复以上步骤...
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思考: 我现在已经收集到所有必要的信息，可以生成最终的Python代码。
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Final Answer:
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def neo4j_find_function():
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project = ProjectBuilder.build()
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result = project.Function(parameter)
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print(result)
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"""
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FUNCTION_CALL_PROMPT = PromptTemplate.from_template(FUNCTION_CALL_TEMPLATE)
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FUNCTION_RETURNS_LOOP_TEMPLATE = """
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你是一个专业的Python工程师。我会给你一个用户问题和错误信息，你需要将其转换为对应的Python代码
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你的任务是：
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1. 首先从用户的{original_query}中去提取出关键节点信息出来
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2. 将提取出来的信息在知识库中内容{KnowledgeBase}和节点属性{NodeDefinition}中进行查找对比是否正确，如果不正确，那么需要你从新解析用户的问题
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3. 根据用户输入解析出来的信息来、需要修改的代码{original_code}和代码的错误信息{error_info}来对代码和参数进行修改
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4. 每次只能调用一个方法，不要同时调用多个方法
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5. 模板中Function为需要根据用户输入来判断的方法名，parameter为用户输入中解析出来的方法的参数
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6. 使用固定的python模板来生成Python代码
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7. 代码应该完整，可以直接执行，并且能够返回查询结果
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注意：
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- 你的任务是对错误的代码和错误参数进行修正，而不是返回错误信息和解释
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- 如果要查找的节点在知识图谱中不存在，那么请你返回一个类似的节点，而不是返回错误信息
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- 你的输出只能修改后的错误Python代码，不要添加任何解释或注释
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- 代码应该简洁明了，只需要调用适当的方法并返回结果
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- 如果需要对结果进行处理（如单位换算，简单四则运算等），可以添加必要的代码
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- 如果没有办法根据已有的信息对代码进行修改，那么只需要返回原本的错误代码即可，而不是去返回给我一段自然语言文本
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请根据以下输入进行推理并修正代码：
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思考: [你的推理过程]
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行动: 工具名称
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行动输入: 工具参数
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观察: 工具返回的结果
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...重复以上步骤...
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思考: 我已经根据错误信息修正了参数或路径，可以生成新的代码。
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Final Answer:
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def neo4j_find_function():
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project = ProjectBuilder.build()
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result = project.Function(parameter)
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print(result)
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"""
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FUNCTION_RETURNS_LOOP_PROMPT: PromptTemplate = PromptTemplate.from_template(FUNCTION_RETURNS_LOOP_TEMPLATE)
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