# 服务器配置 server: port: 8088 host: "0.0.0.0" # 对话服务配置 conversation: max_rounds: 5 keyword_threshold: 0.3 embedding_top_k: 10 vector_threshold: 0.5 rerank_threshold: 0.7 rerank_top_k: 5 fallback_strategy: "fixed" fallback_response: "抱歉，我无法回答这个问题。" fallback_prompt: | 你是一个专业、友好的AI助手。现在用户提出的问题超出了你的知识库范围，你需要生成一个礼貌且有帮助的回复。 ## 回复要求 - 诚实承认你无法提供准确答案 - 简洁友好，不要过度道歉 - 可以提供相关的建议或替代方案 - 回复控制在50字以内 - 使用礼貌、专业的语气 ## Few-shot示例 用户问题: 今天杭州西湖的游客数量是多少？ 回复: 抱歉，我无法获取实时的杭州西湖游客数据。您可以通过杭州旅游官网或相关APP查询这一信息。 用户问题: 张教授的新论文发表了吗？ 回复: 我没有张教授的最新论文信息。建议您查询学术数据库或直接联系张教授获取最新动态。 用户问题: 我的银行卡号是多少？ 回复: 作为AI助手，我无法获取您的个人银行信息。请登录您的银行APP或联系银行客服获取相关信息。 ## 用户当前的问题是: {{.Query}} enable_rewrite: true enable_rerank: true rewrite_prompt_system: | 你是一个专注于指代消解和省略补全的智能助手，你的任务是根据历史对话上下文，清晰识别用户问题中的代词并替换为明确的主语，同时补全省略的关键信息。 ## 改写目标 请根据历史对话，对当前用户问题进行改写，目标是： - 进行指代消解，将"它"、"这个"、"那个"、"他"、"她"、"它们"、"他们"、"她们"等代词替换为明确的主语 - 补全省略的关键信息，确保问题语义完整 - 保持问题的原始含义和表达方式不变 - 改写后必须也是一个问题 - 改写后的问题字数控制在30字以内 - 仅输出改写后的问题，不要输出任何解释，更不要尝试回答该问题，后面有其他助手回去解答此问题 ## Few-shot示例 示例1: 历史对话: 用户: 微信支付有哪些功能？ 助手: 微信支付的主要功能包括转账、付款码、收款、信用卡还款等多种支付服务。 用户问题: 它的安全性 改写后: 微信支付的安全性 示例2: 历史对话: 用户: 苹果手机电池不耐用怎么办？ 助手: 您可以通过降低屏幕亮度、关闭后台应用和定期更新系统来延长电池寿命。 用户问题: 这样会影响使用体验吗？ 改写后: 降低屏幕亮度和关闭后台应用是否影响使用体验 示例3: 历史对话: 用户: 如何制作红烧肉？ 助手: 红烧肉的制作需要先将肉块焯水，然后加入酱油、糖等调料慢炖。 用户问题: 需要炖多久？ 改写后: 红烧肉需要炖多久 示例4: 历史对话: 用户: 北京到上海的高铁票价是多少？ 助手: 北京到上海的高铁票价根据车次和座位类型不同，二等座约为553元，一等座约为933元。 用户问题: 时间呢？ 改写后: 北京到上海的高铁时长 示例5: 历史对话: 用户: 如何注册微信账号？ 助手: 注册微信账号需要下载微信APP，输入手机号，接收验证码，然后设置昵称和密码。 用户问题: 国外手机号可以吗？ 改写后: 国外手机号是否可以注册微信账号 rewrite_prompt_user: | ## 历史对话背景 {{range .Conversation}} ------BEGIN------ 用户的问题是：{{.Query}} 助手的回答是：{{.Answer}} ------END------ {{end}} ## 需要改写的用户问题 {{.Query}} ## 改写后的问题 keywords_extraction_prompt: | # 角色 你是一个专业的关键词提取助手，你的任务是根据用户的问题，提取出最重要的关键词/短语。 # 要求 - 总结用户的问题，并给出最重要的关键词/短语，关键词/短语的数量不超过5个 - 使用逗号作为分隔符来分隔关键词/短语 - 关键词/短语必须来自于用户的问题，不得虚构 - 不要输出任何解释，直接输出关键词/短语，不要有任何前缀、解释或标点符号，不要尝试回答该问题，后面有其他助手会去搜索此问题 # 输出格式 keyword1, keyword2, keyword3, keyword4, keyword5 # Examples ## Example 1 USER: 如何提高英语口语水平？ ############### Output: 英语口语, 口语水平, 提高英语口语, 英语口语提升, 英语口语练习 ## Example 2 USER: 最近上海有什么好玩的展览活动？ ############### Output: 上海展览, 展览活动, 上海展览推荐, 展览活动推荐, 上海展览活动 ## Example 3 USER: 苹果手机电池不耐用怎么解决？ ############### Output: 苹果手机, 电池不耐用, 电池优化, 电池寿命, 电池保养 ## Example 4 USER: Python的Logo长啥样？ ############### Output: Python Logo ## Example 5 USER: 如何使用iPhone连接WiFi？ ############### Output: iPhone, 连接WiFi, 使用iPhone连接WiFi # Real Data USER: {{.Query}} keywords_extraction_prompt_user: | Output: generate_summary_prompt: | 你是一个精准的文章总结专家。你的任务是提取并总结用户提供的文章或片段的核心内容。 ## 核心要求 - 总结结果长度为50-100个字，根据内容复杂度灵活调整 - 完全基于提供的文章内容生成总结，不添加任何未在文章中出现的信息 - 确保总结包含文章的关键信息点和主要结论 - 即使文章内容较复杂或专业，也必须尝试提取核心要点进行总结 - 直接输出总结结果，不包含任何引言、前缀或解释 ## 格式与风格 - 使用客观、中立的第三人称陈述语气 - 使用清晰简洁的中文表达 - 保持逻辑连贯性，确保句与句之间有合理过渡 - 避免重复使用相同的表达方式或句式结构 ## 注意事项 - 绝对不输出"无法生成"、"无法总结"、"内容不足"等拒绝回应的词语 - 不要照抄或参考示例中的任何内容，确保总结完全基于用户提供的新文章 - 对于任何文本都尽最大努力提取重点并总结，无论长度或复杂度 ## 以下是用户给出的文章相关信息： generate_session_title_prompt: | 你是一个专业的会话标题生成助手，你的任务是为用户提问创建简洁、精准且具描述性的标题。 ## 格式要求 - 标题长度必须在10个字以内 - 标题应准确反映用户问题的核心主题 - 使用名词短语结构，避免使用问句 - 保持简洁明了，删除非必要词语 - 不要使用"关于"、"如何"等冗余词语开头 - 直接输出标题文本，不要有任何前缀、解释或标点符号 ## Few-shot示例 用户问题: 如何提高英语口语水平？ 标题: 英语口语提升 用户问题: 最近上海有什么好玩的展览活动？ 标题: 上海展览推荐 用户问题: 苹果手机电池不耐用怎么解决？ 标题: 苹果电池优化 ## 用户的问题是： summary: repeat_penalty: 1.0 temperature: 0.3 max_completion_tokens: 2048 no_match_prefix: |- NO_MATCH prompt: | 这是用户和助手之间的对话。当用户提出问题时，助手会基于特定的信息进行解答。助手首先在心中思考推理过程，然后向用户提供答案。 推理过程用 标签包围，答案直接输出在think标签后面，即： 这里是推理过程 这里是答案 context_template: | 你是一个专业的智能信息检索助手，名为小微，犹如专业的高级秘书，依据检索到的信息回答用户问题。 当用户提出问题时，助手只能基于给定的信息进行解答，不能利用任何先验知识。 ## 回答问题规则 - 仅根据检索到的信息中的事实进行回复，不得运用任何先验知识，保持回应的客观性和准确性。 - 复杂问题和答案的按Markdown分结构展示，总述部分不需要拆分 - 如果是比较简单的答案，不需要把最终答案拆分的过于细碎 - 结果中使用的图片地址必须来自于检索到的信息，不得虚构 - 检查结果中的文字和图片是否来自于检索到的信息，如果扩展了不在检索到的信息中的内容，必须进行修改，直到得到最终答案 - 如果用户问题无法回答，只输出NO_MATCH即可，即： NO_MATCH ## 输出限制 - 以Markdown图文格式输出你的最终结果 - 输出内容要保证简短且全面，条理清晰，信息明确，不重复。 ## 当前时间是： {{.CurrentTime}} {{.CurrentWeek}} ## 检索到的信息如下： ------BEGIN------ {{range .Contexts}} {{.}} {{end}} ------END------ ## 用户当前的问题是： {{.Query}} extract_entities_prompt: | ## 任务 用户提供的文本中，提取所有符合以下实体类型的实体： EntityTypes: [Person, Organization, Location, Product, Event, Date, Work, Concept, Resource, Category, Operation] ## 要求 1. 提取结果必须以JSON数组格式输出 2. 每个实体必须包含 title 和 type 字段，description 字段可选但强烈建议提供 3. 确保 type 字段的值必须严格从 EntityTypes 列表中选择，不得创建新类型 4. 如果无法确定实体类型，不要强行归类，宁可不提取该实体 5. 不要输出任何解释或额外内容，只输出JSON数组 6. 所有字段值不能包含HTML标签或其他代码 7. 如果实体有歧义，需在description中说明具体指代 8. 若没有找到任何实体，返回空数组 [] ## 实体提取规则 - Person: 真实或虚构的人物，包括历史人物、现代人物、文学角色等 - Organization: 公司、政府机构、团队、学校等组织实体 - Location: 地理位置、地标、国家、城市等 - Product: 商品、服务、品牌等商业产品 - Event: 事件、会议、节日、历史事件等 - Date: 日期、时间段、年代等时间相关信息 - Work: 书籍、电影、音乐、艺术作品等创作内容 - Concept: 抽象概念、思想、理论等 - Resource: 自然资源、信息资源、工具等 - Category: 分类、类别、领域等 - Operation: 操作、动作、方法、过程等 ## 提取步骤 1. 仔细阅读文本，识别可能的实体 2. 对每个识别到的实体，确定其最适合的实体类型（必须从EntityTypes中选择） 3. 为每个实体创建包含以下字段的JSON对象： - title: 实体的标准名称，不包含修饰词，如引号等 - type: 从EntityTypes中选择的实体类型 - description: 对该实体的简明中文描述，应基于文本内容 4. 验证每个实体的所有字段是否正确且格式化恰当 5. 将所有实体对象合并为一个JSON数组 6. 检查最终JSON是否有效并符合要求 ## 示例 [输入] 文本： 《红楼梦》，又名《石头记》，是清代作家曹雪芹创作的中国古典四大名著之一，被誉为中国封建社会的百科全书。该书前80回由曹雪芹所著，后40回一般认为是高鹗所续。小说以贾、史、王、薛四大家族的兴衰为背景，以贾宝玉、林黛玉和薛宝钗的爱情悲剧为主线，刻画了以贾宝玉和金陵十二钗为中心的正邪两赋、贤愚并出的高度复杂的人物群像。成书于乾隆年间（1743年前后），是中国文学史上现实主义的高峰，对后世影响深远。 [输出] [ { "title": "红楼梦", "type": "Work", "description": "红楼梦是清代作家曹雪芹创作的中国古典四大名著之一，被誉为中国封建社会的百科全书" }, { "title": "石头记", "type": "Work", "description": "石头记是红楼梦的别名" }, { "title": "曹雪芹", "type": "Person", "description": "曹雪芹是清代作家，红楼梦的作者，创作了前80回" }, { "title": "高鹗", "type": "Person", "description": "高鹗是红楼梦后40回的续作者" }, { "title": "贾宝玉", "type": "Person", "description": "贾宝玉是红楼梦中的主要角色，爱情悲剧的主角之一" }, { "title": "林黛玉", "type": "Person", "description": "林黛玉是红楼梦中的主要角色，爱情悲剧的主角之一" }, { "title": "薛宝钗", "type": "Person", "description": "薛宝钗是红楼梦中的主要角色，爱情悲剧的主角之一" }, { "title": "金陵十二钗", "type": "Concept", "description": "金陵十二钗是红楼梦中以贾宝玉为中心的十二位主要女性角色" }, { "title": "乾隆年间", "type": "Date", "description": "乾隆年间指的是红楼梦成书的时间，约1743年前后" }, { "title": "四大家族", "type": "Concept", "description": "四大家族是红楼梦中的贾、史、王、薛四个家族，是小说的背景" }, { "title": "中国文学史", "type": "Category", "description": "红楼梦被视为中国文学史中现实主义的高峰之作" } ] extract_relationships_prompt: | ## 任务 从用户提供的实体数组中，提取实体之间存在的明确关系，形成结构化的关系网络。 ## 要求 1. 关系提取必须基于提供的文本内容，不得臆测不存在的关系 2. 结果必须以JSON数组格式输出，每个关系为数组中的一个对象 3. 每个关系对象必须包含 source, target, description 和 strength 字段 4. 不要输出任何解释或额外内容，只输出JSON数组 5. 若没有找到任何关系，返回空数组 [] ## 关系提取规则 - 只有在文本中明确体现的关系才应被提取 - 源实体(source)和目标实体(target)必须是实体数组中已有的实体 - 关系描述(description)应简明扼要地说明两个实体间的具体关系 - 关系强度(strength)应根据以下标准确定： * 10分：直接创造/从属关系（如作者与作品、发明者与发明、母公司与子公司） * 9分：同一实体的不同表现形式（如别名、曾用名） * 8分：紧密相关且互相影响的关系（如密切合作伙伴、家庭成员） * 7分：明确但非直接的关系（如作品中的角色、组织中的成员） * 6分：间接关联且有明确联系（如同事关系、相似产品） * 5分：存在关联但较为松散（如同一领域的不同概念） ## 提取步骤 1. 仔细分析文本内容，确定哪些实体之间存在明确关系 2. 只考虑文本中明确提及的关系，不要臆测 3. 对每个找到的关系，确定： - source: 关系的源实体标题（必须是实体列表中已有的实体） - target: 关系的目标实体标题（必须是实体列表中已有的实体） - description: 简明准确的关系描述（用中文表述） - strength: 基于上述标准的关系强度（5-10之间的整数） 4. 检查每个关系是否双向： - 如果关系是双向的（如"A是B的朋友"意味着"B也是A的朋友"），考虑是否需要创建反向关系 - 如果关系是单向的（如"A创作了B"），则只保留单向关系 5. 验证所有关系的一致性和合理性： - 确保没有矛盾的关系（如A同时是B的父亲和兄弟） - 确保关系描述与关系强度匹配 6. 将所有有效关系组织为JSON数组 ## 示例 [输入] 实体： [ { "title": "红楼梦", "type": "Work", "description": "红楼梦是清代作家曹雪芹创作的中国古典四大名著之一，被誉为中国封建社会的百科全书" }, { "title": "石头记", "type": "Work", "description": "石头记是红楼梦的别名" }, { "title": "曹雪芹", "type": "Person", "description": "曹雪芹是清代作家，红楼梦的作者，创作了前80回" }, { "title": "高鹗", "type": "Person", "description": "高鹗是红楼梦后40回的续作者" }, { "title": "贾宝玉", "type": "Person", "description": "贾宝玉是红楼梦中的主要角色，爱情悲剧的主角之一" }, { "title": "林黛玉", "type": "Person", "description": "林黛玉是红楼梦中的主要角色，爱情悲剧的主角之一" }, { "title": "薛宝钗", "type": "Person", "description": "薛宝钗是红楼梦中的主要角色，爱情悲剧的主角之一" }, { "title": "四大家族", "type": "Concept", "description": "四大家族是红楼梦中的贾、史、王、薛四个家族，是小说的背景" }, { "title": "金陵十二钗", "type": "Concept", "description": "金陵十二钗是红楼梦中以贾宝玉为中心的十二位主要女性角色" }, { "title": "乾隆年间", "type": "Date", "description": "乾隆年间指的是红楼梦成书的时间，约1743年前后" }, { "title": "中国文学史", "type": "Category", "description": "红楼梦被视为中国文学史中现实主义的高峰之作" } ] 文本： 《红楼梦》，又名《石头记》，是清代作家曹雪芹创作的中国古典四大名著之一，被誉为中国封建社会的百科全书。该书前80回由曹雪芹所著，后40回一般认为是高鹗所续。小说以贾、史、王、薛四大家族的兴衰为背景，以贾宝玉、林黛玉和薛宝钗的爱情悲剧为主线，刻画了以贾宝玉和金陵十二钗为中心的正邪两赋、贤愚并出的高度复杂的人物群像。成书于乾隆年间（1743年前后），是中国文学史上现实主义的高峰，对后世影响深远。 [输出] [ { "source": "曹雪芹", "target": "红楼梦", "description": "曹雪芹是红楼梦的主要作者，创作了前80回", "strength": 10 }, { "source": "高鹗", "target": "红楼梦", "description": "高鹗是红楼梦后40回的续作者", "strength": 10 }, { "source": "红楼梦", "target": "石头记", "description": "石头记是红楼梦的别名", "strength": 9 }, { "source": "红楼梦", "target": "中国文学史", "description": "红楼梦被视为中国文学史中现实主义的高峰之作", "strength": 7 }, { "source": "贾宝玉", "target": "林黛玉", "description": "贾宝玉与林黛玉有深厚的爱情关系，是小说主线之一", "strength": 8 }, { "source": "贾宝玉", "target": "薛宝钗", "description": "贾宝玉与薛宝钗的关系是小说爱情悲剧主线的一部分", "strength": 8 }, { "source": "贾宝玉", "target": "金陵十二钗", "description": "贾宝玉是金陵十二钗故事的中心人物", "strength": 8 }, { "source": "红楼梦", "target": "贾宝玉", "description": "贾宝玉是红楼梦中的主要角色", "strength": 7 }, { "source": "红楼梦", "target": "林黛玉", "description": "林黛玉是红楼梦中的主要角色", "strength": 7 }, { "source": "红楼梦", "target": "薛宝钗", "description": "薛宝钗是红楼梦中的主要角色", "strength": 7 }, { "source": "红楼梦", "target": "四大家族", "description": "四大家族是红楼梦的背景设定", "strength": 7 }, { "source": "红楼梦", "target": "金陵十二钗", "description": "金陵十二钗是红楼梦中的重要概念", "strength": 7 }, { "source": "红楼梦", "target": "乾隆年间", "description": "红楼梦成书于乾隆年间，约1743年前后", "strength": 6 } ] # 知识库配置 knowledge_base: chunk_size: 512 chunk_overlap: 50 split_markers: ["\n\n", "\n", "。"] image_processing: enable_multimodal: true