删除提示词中多余空格、换行等。减少不必要的token

rag2_0/demo/dialogue_to_workorder.py

@@ -142,14 +142,6 @@ class DialogueToWorkorder:
             "base_url": os.getenv("OPENAI_API_BASE"),
             "timeout": httpx.Timeout(600.0)
         }
-        # self.llm_params = llm_params or {
-        #     "temperature": 0.2,
-        #     "top_p":0.95,
-        #     "model": "deepseek-r1",
-        #     "api_key": "25t%Syu6I9yxX2IuTN",
-        #     "base_url": "http://10.1.0.154:8000/v1",
-        #     "timeout": httpx.Timeout(600.0)
-        # }
         self.llm = self._get_llm_instance()
         
         # 创建工单JSON文件目录

rag2_0/intent_recognition/DataModels.py

@@ -109,31 +109,20 @@ class Classification(BaseModel):
 
     @classmethod
     def get_format_instructions(cls):
-        return """
-        格式如下,必须严格以纯JSON格式输出
-        {
-            "vertical_classification": "垂直领域一级分类",
-            "sub_classification": "一级分类下的二级分类"
-        }
-        字段说明：
-        vertical_classification 类型：str 描述：垂直领域一级分类
-        sub_classification 类型：str 描述：一级分类下的二级分类
-
-        """
+        return """格式如下,必须严格以纯JSON格式输出
+{"vertical_classification": "垂直领域一级分类","sub_classification": "一级分类下的二级分类"}
+字段说明：
+vertical_classification 类型：str 描述：垂直领域一级分类
+sub_classification 类型：str 描述：一级分类下的二级分类"""
 
 class QueryRewrite(BaseModel):
     rewrite:str = Field(description="问题改写")
 
     @classmethod
     def get_format_instructions(cls):
-        return """
-        格式如下：必须严格以纯JSON格式输出
-        {
-            "rewrite": "问题改写"
-        }
-        字段说明：
-        "rewrite" 类型：str 描述：问题改写之后的内容
-        """
+        return """格式如下：必须严格以纯JSON格式输出{"rewrite": "问题改写"}
+字段说明：
+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
@@ -145,18 +134,12 @@ class StepBackPrompt(BaseModel):
 
     @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)
-        """
+        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):

rag2_0/intent_recognition/PromptTemplates.py

@@ -28,14 +28,14 @@ extract_nouns_prompt="""
 """
 
 classification_info="""【垂直领域分类】：
-1. 软件问题 -- 指涉及软件使用、功能询问、软件故障排查等方面的提问或请求。
-2. 业务问题 -- 指涉及电力造价领域专业知识、造价费用计算等电力造价业务知识
-3. 安装下载注册 -- 指涉及软件(或插件)安装下载、注册、激活等操作类问题。
-4. 固定话术类 -- 指涉及需要固定话术回答的问题，如：规费咨询、调差下载更新。
-5. 其他 -- 指与软件或电力造价专业无关的日常对话、问候、感慨、情绪表达等。
+1. 软件问题 -- 涉及软件使用/功能/操作或故障排查。
+2. 业务问题 -- 涉及电力造价专业知识、计价规则或造价数据计算等。
+3. 安装下载注册 -- 及软件或插件的安装、下载、注册、激活、文件扩展名、软件锁等。
+4. 固定话术类 -- 需用固定话术回复的问题，如：规费咨询、调差下载更新。
+5. 其他 -- 与软件或电力造价无关的一般对话（问候、情绪等）。
 
 【软件问题包括以下两类】：
-1. 软件功能：询问软件功能的使用、功能操作(调整)、功能位置、如何设置、如何转换、如何导入到软件、如何安装到软件等侧重软件主体
+1. 软件功能：询问软件如何使用、设置、导入、在软件中安装/转换等（以软件为主体）。
 示例：ywlk怎么安装到软件中？ ywlk是文件后缀名 ---> 将文件导入到软件中
 2. 故障排查：软件运行异常、软件报错、软件显示错误等
 
@@ -65,7 +65,7 @@ classification_info="""【垂直领域分类】：
    **以下两种情况才属于该类**
    1、询问如何下载导入调差文件、调差插件
    2、询问如何更新导入调差文件、调差插件
-   调差：价格水平差异调整
+   调差 = 价格水平差异调整
    **其余涉及调差的属于其他垂直领域分类**
 
 【其他】:
@@ -73,7 +73,7 @@ classification_info="""【垂直领域分类】：
 
 分类优先级：固定话术类 > 软件问题 、 业务问题 、 安装下载注册 > 其他"""
 
-classification_prompt="""用户正在使用电力造价软件或想询问电力造价领域相关知识，你需要根据用户的输入内容集合历史对话(如果存在)，将其归类为以下垂直领域之一：
+classification_prompt="""用户在使用电力造价软件或咨询电力造价相关问题，请将用户输入（结合历史对话，如有）归为以下垂直领域之一：
 {classification_info}
 
 ## 【历史对话记录】
@@ -187,13 +187,11 @@ slot_filling_prompt = """
 
 # 意图优化环节提示词模板
 step_back_prompt = """# 后退提示生成器
-
-你是一个专业的电力造价领域问题抽象专家。你的任务是根据用户的具体问题，提出一个更抽象、更高层次的问题，帮助系统更好地理解用户的意图。
-
+你是电力造价领域的问题抽象专家。任务是把用户的具体问题抽象成更高层次的问题，帮助理解其核心意图。
 ## 任务说明
-1. 分析用户的原始问题，理解其核心意图和需求
-2. 考虑历史对话和会话背景，理解用户当前问题的上下文
-3. 生成更抽象、更高层次的问题，称为"后退问题",后退问题可以生成多个，依次后退到更抽象、更高层次的问题
+1. 理解用户原始问题的核心
+2. 考虑上下文
+3. 生成逐级抽象的“后退问题”
 4. 后退问题应该：
 - 更加通用和抽象，不应包含原始问题的具体细节(包括场景限定、界面限定等其他限定词语)
 - 涵盖原始问题的核心主题