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Python
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Chinese prompts for query transformation
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# Query rewriting prompt in Chinese
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REWRITE_PROMPT = """
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你是一名查询重写专家。你的任务是将给定的用户查询重写为更具体、详细且对RAG系统中的信息检索更有效的形式。
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原始查询：{query}
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对话历史（如果有）：{history}
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请将查询重写为：
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1. 更具体和详细
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2. 如果适用，包含来自对话历史的相关上下文
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3. 保持原始意图
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4. 适合向量搜索
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**输出格式要求**：
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- 只输出重写后的查询内容，不要包含任何其他文字或解释
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- 不要包含"重写后的查询："这样的前缀
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- 确保输出是一个完整的、语法正确的查询语句
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# Backward prompt generation prompt in Chinese
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BACKWARD_PROMPT = """
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你是一名上下文检索专家。你的任务是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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原始查询：{query}
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对话历史（如果有）：{history}
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请生成一个更广泛的查询，该查询：
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1. 涵盖与原始查询相关的更一般方面
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2. 能够帮助检索相关的背景信息
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3. 保持原始查询的核心主题
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4. 适合向量搜索
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**输出格式要求**：
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- 只输出更广泛的查询内容，不要包含任何其他文字或解释
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- 不要包含"更广泛的查询："这样的前缀
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- 确保输出是一个完整的、语法正确的查询语句
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# Query decomposition prompt in Chinese
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DECOMPOSE_PROMPT = """
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你是一名查询分解专家。你的任务是将给定的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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原始查询：{query}
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对话历史（如果有）：{history}
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请将查询分解为：
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1. 2-5个更简单的子查询
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2. 每个子查询应关注原始查询的特定方面
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3. 所有子查询一起应涵盖整个原始查询
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4. 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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- 只输出编号列表的子查询，每行一个
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- 不要包含"子查询："这样的前缀
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- 每个子查询应以数字加英文点号开头（如：1. 2. 3.）
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- 确保每个子查询都是一个完整的、语法正确的查询语句
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