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3.0 KiB
Python
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Python
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：
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{tool_names}
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# 工作流程
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1. 从用户问题中{query}提取关键信息（节点路径、节点类型、节点名称等）
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2. 使用工具查询知识图谱结构以理解可用节点和节点属性
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3. 根据查询结果选择最匹配的{project_class_methods}中的方法
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4. 生成可直接执行的Python代码
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# 代码模板（必须严格遵循）
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def neo4j_find_function():
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project = ProjectBuilder.build()
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status, data, error, helper_info = project.[SELECTED_METHOD]([PARAMETERS])
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return status, data, error, helper_info
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# 执行规则
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- 每次只能调用一个工具或生成最终代码
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- 参数必须从用户问题或知识图谱查询结果中提取
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- 必须确保生成的代码可以直接执行
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- 禁止修改代码模板结构
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- 禁止添加任何注释或解释
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# 当前进度
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{agent_scratchpad}
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# 响应格式
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思考: 分析当前步骤需要做什么
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行动: 选择工具名称
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行动输入: 工具参数
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观察: 工具返回结果
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...（重复直到准备好生成代码）...
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思考: 已收集足够信息，可以生成代码
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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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status, data, error, helper_info = project.[SELECTED_METHOD]([PARAMETERS])
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return status, data, error, helper_info
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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。我会给你一段错误python代码和错误信息，你需要帮我修复这段出错的代码
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你的任务是：
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1. 根据需要修改的代码{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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2. 如果错误信息中是代码的逻辑出现错误，那么就需要对代码本身整体结构进行修改
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3. 如果是代码中参数出现问题了，那么就需要结合错误信息中的帮助信息（helper_info）来对代码总的参数进行修改
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4. 修复后的代码应该完整，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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- 必须只输出最终的Python代码，不要添加任何解释、注释、推理过程或自然语言描述。
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- 不要以“以下是修正后的代码”、“修改如下”等语句开头。
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- 不要输出任何其他无关的内容。
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- 输出格式必须完全符合指定的函数模板。
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- 如果无法根据已有信息进行修改，请原样返回原始代码。
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请输出你修补后的代码：
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"""
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FUNCTION_RETURNS_LOOP_PROMPT: PromptTemplate = PromptTemplate.from_template(FUNCTION_RETURNS_LOOP_TEMPLATE)
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