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Python
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from llama_index.core import PromptTemplate
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text_qa_template_str = (
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"以下为上下文信息\n"
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"---------------------\n"
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"{context_str}\n"
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"---------------------\n"
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"请根据上下文信息而非先前知识回答我的问题或回复我的指令。前面的上下文信息可能有用，也可能没用，你需要从我给出的上下文信息中选出与我的问题最相关的那些，来为你的回答提供依据。回答一定要忠于原文，简洁但不丢信息，不要胡乱编造。我的问题或指令是什么语种，你就用什么语种回复。\n"
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"问题：{query_str}\n"
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"你的回复： "
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)
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text_qa_template = PromptTemplate(text_qa_template_str)
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refine_template_str = (
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"这是原本的问题： {query_str}\n"
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"我们已经提供了回答: {existing_answer}\n"
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"现在我们有机会改进这个回答 "
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"使用以下更多上下文（仅当需要用时）\n"
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"------------\n"
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"{context_msg}\n"
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"------------\n"
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"根据新的上下文, 请改进原来的回答。"
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"如果新的上下文没有用, 直接返回原本的回答。\n"
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"改进的回答: "
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)
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refine_template = PromptTemplate(refine_template_str)
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summary_template_str = (
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"来自多个来源的上下文信息如下。\n"
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"---------------------\n"
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"{context_str}\n"
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"---------------------\n"
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"鉴于来自多个来源的信息而非先验知识， "
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"回答查询。\n"
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"Query: {query_str}\n"
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"Answer: "
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)
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summary_template = PromptTemplate(summary_template_str)
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simple_template_str = (
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"{query_str}"
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)
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simple_template = PromptTemplate(simple_template_str)
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