LLM输出的内容先通过正则清理多余内容

rag2_0/intent_recognition/DataModels.py

@@ -132,9 +132,48 @@ class QueryRewrite(BaseModel):
             "rewrite": "问题改写"
         }
         字段说明：
-        rewrite 类型：str 描述：问题改写之后的内容
+        "rewrite" 类型：str 描述：问题改写之后的内容
         """
 
+
+# 意图优化环节数据模型
+class StepBackPrompt(BaseModel):
+    """后退提示数据模型"""
+    original_query: str = Field(description="原始查询")
+    can_use_back_prompt: bool = Field(description="原始查询是否可以进行后退提示(true/false),如果原始查询没有限定词或其他限定词语，则不能进行后退提示")
+    step_back_query: List[str] = Field(description="后退提示生成的抽象查询(多个)")
+
+    @classmethod
+    def get_format_instructions(cls):
+        return """
+        格式如下，必须严格以纯JSON格式输出
+        {
+            "original_query": "原始查询",
+            "can_use_back_prompt": "原始查询是否可以进行后退提示(true/false),如果原始查询没有限定词或其他限定词语，则不能进行后退提示",
+            "step_back_query": "后退提示生成的抽象查询(多个)"
+        }
+        字段说明：
+        "original_query" 类型：str 描述：用户输入的原始查询
+        "can_use_back_prompt" 类型：bool 描述：原始查询是否可以进行后退提示(true/false),如果原始查询没有限定词或其他限定词语，则不能进行后退提示
+        "step_back_query" 类型：list[str] 描述：后退提示生成的抽象查询(多个)
+        """
+        
+
+class FollowUpQuestions(BaseModel):
+    """后续问题数据模型"""
+    original_query: str = Field(description="原始查询")
+    follow_up_query: str = Field(description="基于历史对话生成的独立问题")
+
+class HypotheticalDocument(BaseModel):
+    """假设文档数据模型"""
+    original_query: str = Field(description="原始查询")
+    hypothetical_answer: str = Field(description="假设性回答")
+
+class MultiQuestions(BaseModel):
+    """多问题查询数据模型"""
+    original_query: str = Field(description="原始查询")
+    sub_questions: List[str] = Field(description="从不同角度生成的子问题列表")
+
 ##########################槽位模型###########################
 class SlotBase(BaseModel):
     """槽位基础模型"""
@@ -329,41 +368,3 @@ class IntentAndSlotResult(BaseModel):
         ProblemDiagnosisSlots,
         OtherSlots
     ]
-
-# 意图优化环节数据模型
-class StepBackPrompt(BaseModel):
-    """后退提示数据模型"""
-    original_query: str = Field(description="原始查询")
-    can_use_back_prompt: bool = Field(description="原始查询是否可以进行后退提示(true/false),如果原始查询没有限定词或其他限定词语，则不能进行后退提示")
-    step_back_query: List[str] = Field(description="后退提示生成的抽象查询(多个)")
-
-    @classmethod
-    def get_format_instructions(cls):
-        return """
-        格式如下，必须严格以纯JSON格式输出
-        {
-            "original_query": "原始查询",
-            "can_use_back_prompt": "原始查询是否可以进行后退提示(true/false),如果原始查询没有限定词或其他限定词语，则不能进行后退提示",
-            "step_back_query": "后退提示生成的抽象查询(多个)"
-        }
-        字段说明：
-        original_query 类型：str 描述：用户输入的原始查询
-        can_use_back_prompt 类型：bool 描述：原始查询是否可以进行后退提示(true/false),如果原始查询没有限定词或其他限定词语，则不能进行后退提示
-        step_back_query 类型：List[str] 描述：后退提示生成的抽象查询(多个)
-        """
-        
-
-class FollowUpQuestions(BaseModel):
-    """后续问题数据模型"""
-    original_query: str = Field(description="原始查询")
-    follow_up_query: str = Field(description="基于历史对话生成的独立问题")
-
-class HypotheticalDocument(BaseModel):
-    """假设文档数据模型"""
-    original_query: str = Field(description="原始查询")
-    hypothetical_answer: str = Field(description="假设性回答")
-
-class MultiQuestions(BaseModel):
-    """多问题查询数据模型"""
-    original_query: str = Field(description="原始查询")
-    sub_questions: List[str] = Field(description="从不同角度生成的子问题列表")