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6.0 KiB
Python
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"""集成查询处理Prompt模板
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整合意图识别、Metadata过滤条件提取和查询转换功能
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"""
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INTEGRATED_QUERY_PROCESSING_TEMPLATE = """### 角色定义
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你是一个全面的查询处理助手，需要完成以下三个任务：
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1. 代码意图识别：分析用户问题的意图类型
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2. 元数据过滤条件提取：从问题中提取显示限制的过滤条件
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3. 查询转换：重写查询、生成更广泛的查询、分解复杂查询
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### 对话历史
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{history_str}
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### 当前用户问题
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{query}
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### 任务1：代码意图识别
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请分析用户问题的意图，判断其属于以下分类之一：
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- logic_explanation：解释既有代码的底层逻辑
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- entity_introduction：介绍具体的代码实体
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- code_structure：询问项目组织
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- code_generation：请求从零编写完整代码或功能块
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- boilerplate_implementation：请求提供标准算法/模板
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- error_debugging：排查 Bug 或异常
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- code_optimization：改进既有代码的性能或质量
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- algorithm_theory：算法原理或复杂度分析
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- general_technical：通用技术咨询
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- non_technical：非技术问题
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- unknown：未知类型
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#### 分类决策树 (判定逻辑)
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在判定分类前，请严格执行以下优先级逻辑：
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1. **上下文回溯**：如果 query 中提到的实体（函数、变量、类名）在对话历史或上下文代码中出现过，优先判定为【代码解释/架构类】。
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2. **句式辨析**：
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- **[实体/功能] 是怎么实现的/怎么做的？** -> 倾向于【代码解释】，语态为"对既有状态的追溯"。
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- **怎么实现 [功能]？/ 帮我写一个...** -> 倾向于【代码生成】，语态为"对未知实现的请求"。
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3. **理论深度**：若问题涉及性能瓶颈、数学原理或复杂度，优先归类为【算法与优化类】。
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#### 语义微调示例 (Few-Shot)
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- **输入**: "find_median 是如何实现的？"
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**判定**: logic_explanation | **原因**: 指向特定函数名且询问其现状。
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- **输入**: "如何实现查找中位数的算法？"
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**判定**: code_generation | **原因**: 泛指功能实现，表现为编程请求。
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- **输入**: "这段代码能跑快一点吗？"
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**判定**: code_optimization | **原因**: 基于现有代码的性能改进请求。
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- **输入**: "什么是深度优先搜索？"
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**判定**: algorithm_theory | **原因**: 概念性理论询问。
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### 任务2：严格元数据过滤条件提取
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请从用户问题中提取显示限制的metadata过滤条件，只提取与以下key一致的条件：
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- func_id: 函数ID
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- func_name: 函数名
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- class_name: 类名
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- file_path: 文件路径
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- lang: 编程语言
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- params: 参数数量
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- return_type: 返回类型
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- docstring: 文档字符串
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- start_line: 开始行号
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- end_line: 结束行号
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- repo_id: 仓库ID
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- branch: 分支名
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- func_body: 函数体
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**重要规则**：
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- 只提取查询中**明确提到**的条件，不要进行任何推测
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- 只有当查询中明确使用了与某个key相关的词汇时，才提取该key的value
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- **value必须为小写**
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- **一个key只对应一个value**
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- **value的字符串长度尽可能短**
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- 例如：对于查询"在 algorithms 目录下，用java实现的排序算法"，
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只提取 {{"lang": "java"}}，不要提取其他任何key
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**强制性约束：**
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1. **零推测原则**：仅提取用户明确指定的属性限定。若用户说“计算斐波那契的函数”，由于未指定函数名、文件名或语言，提取结果应为空 `{{}}`。
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2. **关键词触发**：
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- 提取 `file_path`：原文必须包含路径特征（如 .py, /path, 文件夹等）。
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- 提取 `func_name` / `class_name`：原文必须包含“名为”、“叫作”或明显的标识符引用。
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- 提取 `return_type` / `params`：原文必须明确提到“返回类型为...”或“参数个数为...”。
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3. **格式规范**：value 一律小写，保持极简，严禁包含任何描述性文字。
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### 任务3：查询转换
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请完成以下三个转换：
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#### 3.1 重写查询
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将查询重写为更具体、详细且对RAG系统中的信息检索更有效的形式。
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- 更具体和详细
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- 如果适用，包含来自对话历史的相关上下文
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- 保持原始意图
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- 适合向量搜索
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#### 3.2 生成更广泛的查询
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生成给定用户查询的更广泛版本，以帮助在RAG系统中检索更全面的上下文信息。
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- 涵盖与原始查询相关的更一般方面
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- 能够帮助检索相关的背景信息
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- 保持原始查询的核心主题
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- 适合向量搜索
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#### 3.3 分解查询
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将复杂用户查询分解为更简单、更集中的子查询，这些子查询可用于RAG系统中的全面信息检索。
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- 2-5个更简单的子查询
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- 每个子查询应关注原始查询的特定方面
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- 所有子查询一起应涵盖整个原始查询
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- 每个子查询应适合向量搜索
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### 输出格式要求
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请以JSON格式返回所有结果，包含以下字段：
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{{
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"intent": {{
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"is_code_related": true/false,
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"category": "分类名称",
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"confidence": 0.0-1.0,
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"keywords": ["关键词列表"],
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"reasoning": "分类理由",
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"requires_code_context": true/false,
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||
"suggested_search_terms": ["搜索词列表"]
|
||
}},
|
||
"filters": {{
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||
"file_path": "value",
|
||
"lang": "value",
|
||
...
|
||
}},
|
||
"transformed": {{
|
||
"rewritten": "重写后的查询",
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"backward": "更广泛的查询",
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"sub_queries": ["子查询1", "子查询2", ...]
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}}
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}}
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### 输出规则
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1. 必须输出有效的JSON格式，不要包含其他内容
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2. confidence表示分类的置信度，范围0.0-1.0
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3. keywords从问题和对话历史中提取的关键词，最多8个
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4. reasoning简要说明为什么这样分类，要考虑对话历史的内容
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5. requires_code_context表示是否需要代码上下文来回答
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6. suggested_search_terms建议的检索词，最多5个，要考虑对话历史中提到的技术或库
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7. 只提取明确提到的信息，不要进行推测
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8. 确保所有字段都有合理的值
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现在请分析用户问题和对话历史并输出JSON结果："""
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