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517
src/summeryanyfile/config/prompts.py
Normal file
517
src/summeryanyfile/config/prompts.py
Normal file
@@ -0,0 +1,517 @@
|
||||
"""
|
||||
提示模板 - 定义所有LLM交互的提示模板
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
|
||||
|
||||
|
||||
class PromptTemplates:
|
||||
"""提示模板集合"""
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def get_structure_analysis_prompt() -> ChatPromptTemplate:
|
||||
"""文档结构分析提示"""
|
||||
return ChatPromptTemplate([
|
||||
("human", """
|
||||
## 任务目标
|
||||
基于提供的文档内容,执行结构化信息提取,生成标准化的文档元数据。
|
||||
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||||
## 输入参数
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||||
**项目基本信息:**
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||||
- 项目主题:{project_topic}
|
||||
- 应用场景:{project_scenario}
|
||||
- 具体要求:{project_requirements}
|
||||
|
||||
**目标受众信息:**
|
||||
- 受众类型:{target_audience}
|
||||
- 自定义受众:{custom_audience}
|
||||
|
||||
**风格要求:**
|
||||
- PPT风格:{ppt_style}
|
||||
- 自定义风格提示:{custom_style_prompt}
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||||
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||||
## 输入文档
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||||
{content}
|
||||
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||||
## 核心约束条件
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||||
1. **源材料依赖原则**:所有提取信息必须基于上述文档内容,可以理解和转化表达,但不得添加文档外信息
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||||
2. **理解转化原则**:允许对源材料内容进行理解、归纳和专业化表达,但必须忠实于原意
|
||||
3. **数据准确原则**:定量数据(数字、百分比、统计值等)必须保持绝对准确,不得修改或估算
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||||
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||||
## 提取字段规范
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||||
请按以下规范提取信息并输出JSON格式:
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||||
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||||
### 必需字段
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||||
- **title** (string|null): 文档标题,仅当原文明确包含标题时提取,否则设为null
|
||||
- **type** (string): 文档类型,基于内容特征判断(学术论文/技术报告/商业文档/教程/其他)
|
||||
- **sections** (array): 章节标题列表,仅提取原文中明确的章节标题,无章节时设为空数组
|
||||
- **key_concepts** (array): 关键概念列表,仅提取原文中明确提及的专业术语和核心概念
|
||||
- **language** (string): 文档原始语言标识
|
||||
- **complexity** (string): 内容复杂度评级(简单/中等/复杂),基于实际内容难度
|
||||
- **key_data** (array): 关键数据集合,仅提取原文中的具体数值、百分比、统计指标
|
||||
- **main_conclusions** (array): 主要结论集合,仅提取原文中明确表述的结论性陈述
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||||
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||||
## 提取执行标准
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||||
- **数据完整性**:key_data必须为原文中实际出现的精确数值,保持绝对准确
|
||||
- **结论理解性**:main_conclusions基于原文结论进行理解和专业化表达,保持核心观点一致
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||||
- **结构优化性**:sections可以对原文章节进行合理整理和专业化表述,保持逻辑结构
|
||||
- **概念专业性**:key_concepts基于原文术语,可使用更专业和标准的表述方式
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||||
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||||
## 输出格式示例
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||||
```json
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||||
{{
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||||
"title": "深度学习在自然语言处理中的应用",
|
||||
"type": "学术论文",
|
||||
"sections": ["摘要", "引言", "相关工作", "方法论", "实验结果", "结论"],
|
||||
"key_concepts": ["深度学习", "自然语言处理", "神经网络", "机器学习"],
|
||||
"language": "中文",
|
||||
"complexity": "复杂",
|
||||
"key_data": ["准确率提升15%", "训练时间减少30%", "数据集包含10万条样本"],
|
||||
"main_conclusions": ["深度学习显著提升了NLP任务性能", "Transformer架构是当前最优选择"]
|
||||
}}
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||||
```
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||||
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||||
## 质量控制检查点
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||||
输出前请执行以下验证:
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||||
1. 每项提取信息是否基于原文内容并忠实于原意?
|
||||
2. 定量数据是否保持绝对准确?
|
||||
3. JSON格式是否符合规范要求?
|
||||
4. 数据类型是否与字段规范一致?
|
||||
|
||||
请严格按照上述规范执行提取任务,确保输出结果的准确性和完整性。
|
||||
""")
|
||||
])
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def get_initial_outline_prompt() -> ChatPromptTemplate:
|
||||
"""初始PPT框架生成提示"""
|
||||
return ChatPromptTemplate([
|
||||
("human", """
|
||||
## 任务目标
|
||||
基于文档结构和内容,结合项目具体要求和目标受众,生成PPT演示文稿的初始框架大纲。
|
||||
|
||||
## 输入参数
|
||||
**项目基本信息:**
|
||||
- 项目主题:{project_topic}
|
||||
- 应用场景:{project_scenario}
|
||||
- 具体要求:{project_requirements}
|
||||
|
||||
**目标受众信息:**
|
||||
- 受众类型:{target_audience}
|
||||
- 自定义受众:{custom_audience}
|
||||
|
||||
**风格要求:**
|
||||
- PPT风格:{ppt_style}
|
||||
- 自定义风格提示:{custom_style_prompt}
|
||||
|
||||
**文档结构元数据:**
|
||||
{structure}
|
||||
|
||||
**源文档内容:**
|
||||
{content}
|
||||
|
||||
**页数约束:**
|
||||
{slides_range}
|
||||
|
||||
**目标语言:**
|
||||
{target_language}
|
||||
|
||||
## 核心约束条件
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||||
### 1. 源材料理解原则
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||||
- 大纲内容必须基于上述文档结构和内容,通过理解和转化形成专业表达
|
||||
- 允许对源材料进行合理的理解、归纳、重组和专业化表述
|
||||
- 每个内容要点应忠实反映源材料的核心观点和信息
|
||||
- 可以进行逻辑整理和结构优化,但不得偏离原意
|
||||
|
||||
### 2. 内容转化标准
|
||||
- 数值数据:必须使用源材料中的原始数据,保持绝对精确性
|
||||
- 结论观点:基于源材料内容进行理解和专业化表达,保持核心观点一致
|
||||
- 术语概念:可以使用更专业、标准的术语表述,提升内容的专业性
|
||||
- 表达优化:鼓励使用更清晰、专业的语言重新组织和表达源材料内容
|
||||
|
||||
### 3. 语言表达规范
|
||||
- **书面化要求**:使用正式、规范的书面语言,避免口语化表达
|
||||
- **专业化标准**:采用学术或商务场合的专业术语和表达方式
|
||||
- **目标语言**:所有输出内容必须严格使用目标语言:{target_language}
|
||||
- **表达提升**:鼓励使用更清晰、准确、专业的语言重新表述源材料内容
|
||||
|
||||
### 4. 结构组织原则
|
||||
- **智能重组**:基于对源材料的理解,进行合理的层次化重组和逻辑优化
|
||||
- **结构创新**:可以创造性地调整内容组织结构,使其更适合PPT展示和受众理解
|
||||
- **逻辑提升**:通过重新组织提升内容的逻辑性和表达效果
|
||||
- **内容完整**:确保重组后涵盖源材料的所有重要信息和观点
|
||||
|
||||
### 5. 数据可视化原则
|
||||
- 图表配置:当源材料包含数值数据时,可以添加合适的chart_config提升展示效果
|
||||
- 数据准确:图表数据必须完全来自源材料,保持绝对准确性
|
||||
- 支持类型:包括但不限于柱状图(bar)、折线图(line)、饼图(pie)、环形图(doughnut)、雷达图(radar)等
|
||||
- 可视化优化:可以选择最适合的图表类型来展示数据,提升理解效果
|
||||
|
||||
## 项目信息应用指导
|
||||
### 1. 主题和场景适配
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||||
- **主题聚焦**:确保PPT大纲紧密围绕项目主题:{project_topic}
|
||||
- **场景适配**:根据应用场景({project_scenario})调整内容组织和表达方式
|
||||
- **要求整合**:将项目具体要求({project_requirements})融入大纲设计中
|
||||
|
||||
### 2. 目标受众定制
|
||||
- **受众适配**:根据目标受众类型({target_audience})调整内容深度和表达方式
|
||||
- **自定义考虑**:如有自定义受众描述({custom_audience}),据此优化内容的专业程度和表达风格
|
||||
- **理解层次**:确保内容难度和表达方式适合目标受众的理解水平
|
||||
|
||||
### 3. 风格要求实现
|
||||
- **风格匹配**:根据PPT风格要求({ppt_style})调整内容的组织和表达方式
|
||||
- **自定义风格**:如有自定义风格提示({custom_style_prompt}),在内容组织中体现相应的风格特征
|
||||
- **一致性保持**:确保整个大纲在风格上保持一致性
|
||||
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||||
## 生成规范要求
|
||||
### 1. 标题设计规范
|
||||
- PPT主标题必须基于文档的实际主题内容和项目主题,使用专业化表述
|
||||
- 采用符合目标受众和应用场景的标题表达方式
|
||||
- 使用目标语言进行准确表达:{target_language}
|
||||
- 保持与源材料主题和项目要求的一致性
|
||||
|
||||
### 2. 页数控制标准(最高优先级)
|
||||
- 【强制要求】严格遵守页数约束:{slides_range}
|
||||
- 【强制要求】页数约束是不可违反的硬性要求,必须优先满足
|
||||
- 如果内容不足以达到最小页数要求,必须通过以下方式扩展:
|
||||
* 添加更多的分析和解释
|
||||
* 增加相关的背景信息和延伸内容
|
||||
* 将复杂内容拆分为多个页面进行详细阐述
|
||||
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||||
### 3. 结构组织框架
|
||||
- **标题页**:结合项目主题和文档内容,使用适合目标受众的标题表述
|
||||
- **目录页**:可对文档章节进行逻辑化重组,形成清晰的层次结构
|
||||
- **内容页**:基于文档内容,采用适合目标受众的专业化语言表达和逻辑组织
|
||||
- **结论页**:基于文档结论和项目要求,使用书面化的总结表述
|
||||
|
||||
## 内容生成执行标准
|
||||
### 项目信息整合要求
|
||||
- **主题对齐**:确保PPT内容与项目主题({project_topic})高度一致
|
||||
- **场景适配**:根据应用场景({project_scenario})调整内容的组织方式和重点
|
||||
- **需求响应**:将项目具体要求({project_requirements})体现在内容选择和表达中
|
||||
- **受众定制**:根据目标受众({target_audience})和自定义受众描述({custom_audience})调整内容深度和表达方式
|
||||
- **风格体现**:根据PPT风格({ppt_style})和自定义风格提示({custom_style_prompt})调整内容组织和表达风格
|
||||
|
||||
### 语言表达要求
|
||||
- **书面化标准**:所有content_points必须使用正式的书面语言表达
|
||||
- **专业化程度**:采用适合目标受众的学术、商务或技术领域的专业表述方式
|
||||
- **表述优化**:在保持源材料原意的前提下,可对表达方式进行专业化改进
|
||||
- **术语规范**:使用标准化的专业术语,避免口语化表达
|
||||
- **受众适配**:确保语言复杂度和专业程度适合目标受众理解
|
||||
|
||||
### 结构组织要求
|
||||
- **层次化重组**:可对源材料内容进行合理的层次化重新组织
|
||||
- **逻辑优化**:调整内容顺序和结构,使其更符合演示逻辑和应用场景
|
||||
- **内容完整**:确保重组过程中不遗漏源材料的重要信息
|
||||
- **可视化条件**:图表配置仅在源材料包含具体数值数据时添加
|
||||
- **场景匹配**:确保结构组织符合应用场景的展示需求
|
||||
|
||||
## 输出格式规范
|
||||
请按以下JSON结构输出大纲:
|
||||
|
||||
### 根级字段
|
||||
- **title** (string): PPT主标题,基于文档实际内容,使用目标语言:{target_language}
|
||||
- **total_pages** (integer): 预计总页数
|
||||
- **page_count_mode** (string): 固定值"estimated"
|
||||
- **slides** (array): 幻灯片对象数组
|
||||
|
||||
### 幻灯片对象结构
|
||||
每个幻灯片对象包含以下字段:
|
||||
- **page_number** (integer): 页码序号
|
||||
- **title** (string): 幻灯片标题,基于源材料内容,使用专业化的书面表述,目标语言:{target_language}
|
||||
- **content_points** (array): 内容要点列表,基于源材料内容,使用正式的书面语言和专业表述
|
||||
- **slide_type** (string): 幻灯片类型("title"/"content"/"conclusion")
|
||||
- **description** (string): 幻灯片功能描述,使用专业化的描述语言,目标语言:{target_language}
|
||||
- **chart_config** (object, 可选): 图表配置对象,仅当源材料包含具体数据时添加
|
||||
|
||||
### 输出格式示例
|
||||
```json
|
||||
{{
|
||||
"title": "[基于文档实际标题的准确表述]",
|
||||
"total_pages": 10,
|
||||
"page_count_mode": "estimated",
|
||||
"slides": [
|
||||
{{
|
||||
"page_number": 1,
|
||||
"title": "[基于文档实际标题的准确表述]",
|
||||
"content_points": ["[文档中的实际信息]", "[文档中的实际作者信息]", "[文档中的实际日期信息]"],
|
||||
"slide_type": "title",
|
||||
"description": "PPT标题页,展示文档核心主题信息"
|
||||
}},
|
||||
{{
|
||||
"page_number": 2,
|
||||
"title": "[基于文档实际章节标题]",
|
||||
"content_points": ["[文档中的实际内容要点1]", "[文档中的实际数据]", "[文档中的实际结论]"],
|
||||
"slide_type": "content",
|
||||
"description": "基于文档实际内容的主体幻灯片"
|
||||
}}
|
||||
]
|
||||
}}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 质量控制与验证
|
||||
### 生成前验证检查点
|
||||
执行以下逐项验证:
|
||||
1. **内容理解检查**:每个content_points是否忠实反映了源材料的核心观点和信息
|
||||
2. **数据准确性检查**:所有数值、百分比是否保持源材料中的绝对准确性
|
||||
3. **标题合理性检查**:所有标题是否基于源材料内容并进行了专业化表述
|
||||
4. **内容充实检查**:内容是否通过理解和转化变得更加专业和清晰
|
||||
5. **可视化合理检查**:图表配置是否基于源材料数据并选择了合适的展示方式
|
||||
|
||||
### 最终质量检查清单
|
||||
输出前请确认以下要点:
|
||||
- [ ] 每个幻灯片标题是否基于源材料并进行了专业化表述?
|
||||
- [ ] 每个content_points是否忠实反映源材料核心内容?
|
||||
- [ ] 所有定量数据是否保持绝对准确?
|
||||
- [ ] 内容表达是否更加专业、清晰和有逻辑?
|
||||
- [ ] 所有内容是否统一使用目标语言:{target_language}?
|
||||
- [ ] JSON格式是否符合规范要求?
|
||||
|
||||
## 执行指令
|
||||
请严格按照上述规范和约束条件执行大纲生成任务,确保输出结果的准确性、完整性和规范性。
|
||||
""")
|
||||
])
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def get_refine_outline_prompt() -> ChatPromptTemplate:
|
||||
"""内容细化提示"""
|
||||
return ChatPromptTemplate([
|
||||
("human", """
|
||||
## 任务目标
|
||||
基于现有PPT大纲和新增文档内容,结合项目要求和目标受众,执行大纲细化和扩展操作。
|
||||
|
||||
## 输入参数
|
||||
**项目基本信息:**
|
||||
- 项目主题:{project_topic}
|
||||
- 应用场景:{project_scenario}
|
||||
- 具体要求:{project_requirements}
|
||||
|
||||
**目标受众信息:**
|
||||
- 受众类型:{target_audience}
|
||||
- 自定义受众:{custom_audience}
|
||||
|
||||
**风格要求:**
|
||||
- PPT风格:{ppt_style}
|
||||
- 自定义风格提示:{custom_style_prompt}
|
||||
|
||||
**现有PPT结构:**
|
||||
{existing_outline}
|
||||
|
||||
**新增文档内容:**
|
||||
{new_content}
|
||||
|
||||
**累积上下文信息:**
|
||||
{context}
|
||||
|
||||
**页数约束:**
|
||||
{slides_range}
|
||||
|
||||
**目标语言:**
|
||||
{target_language}
|
||||
|
||||
## 核心约束条件
|
||||
### 1. 源材料理解原则
|
||||
- 所有细化和扩展内容必须基于新增内容和累积上下文的深度理解
|
||||
- 允许对源材料进行合理的分析、归纳和专业化表述
|
||||
- 每个新增或修改的content_points应忠实反映源材料的核心观点
|
||||
- 鼓励通过理解和转化提升内容的专业性和表达效果
|
||||
|
||||
### 2. 内容转化标准
|
||||
- **数据完整性**:所有新增数值、百分比必须保持源材料中的绝对准确性
|
||||
- **观点提升性**:基于源材料内容进行理解和专业化表达,提升观点的清晰度
|
||||
- **现有内容优化**:在保持准确性的基础上,优化现有内容的表达和组织
|
||||
- **智能分析**:允许基于源材料进行合理的分析和洞察,提升内容深度
|
||||
|
||||
### 3. 语言表达规范
|
||||
- **书面化要求**:所有新增和修改内容必须使用正式的书面语言
|
||||
- **专业化标准**:采用专业领域的标准表述方式和术语
|
||||
- **目标语言**:所有输出内容必须严格使用目标语言:{target_language}
|
||||
- **风格一致性**:保持新旧内容在专业化语言风格上的一致性
|
||||
- **表达提升**:鼓励通过理解和转化,使表达更加清晰、专业和有说服力
|
||||
|
||||
### 4. 数据可视化原则
|
||||
- **智能配置**:当新增内容包含数值数据时,可以添加或优化chart_config
|
||||
- **数据准确**:图表数据必须保持源材料的绝对准确性
|
||||
- **效果优化**:可以选择最佳的可视化方式来提升数据展示效果
|
||||
|
||||
## 细化任务执行标准
|
||||
### 1. 内容理解分析
|
||||
- **深度理解**:深入分析新增内容的核心观点、逻辑结构和关键信息
|
||||
- **智能提取**:基于理解提取最有价值的信息点和洞察
|
||||
|
||||
### 2. 内容智能更新
|
||||
- **理解更新**:基于对新增内容的理解,智能更新和优化现有幻灯片
|
||||
- **表达提升**:通过专业化表述提升内容的清晰度和说服力
|
||||
|
||||
### 3. 幻灯片扩展优化
|
||||
- **价值导向**:当新增内容具有独立价值时,创建新的幻灯片展示
|
||||
- **逻辑完整**:确保扩展后的结构更加完整和有逻辑
|
||||
|
||||
### 4. 逻辑连贯性提升
|
||||
- **结构优化**:基于对内容的理解,优化整体逻辑结构
|
||||
- **关联强化**:加强新旧内容之间的逻辑关联和过渡
|
||||
|
||||
### 5. 内容分布优化
|
||||
- **智能分配**:基于内容重要性和逻辑关系进行智能分配
|
||||
- **平衡提升**:通过重新组织实现更好的内容平衡
|
||||
|
||||
### 6. 可视化智能配置
|
||||
- **数据展示**:为源材料中的数据选择最佳的可视化方式
|
||||
- **效果优化**:通过合理的图表配置提升数据展示效果
|
||||
|
||||
## 细化执行原则
|
||||
### 项目信息整合
|
||||
- **主题一致性**:确保细化内容与项目主题({project_topic})保持高度一致
|
||||
- **场景适配性**:根据应用场景({project_scenario})调整细化内容的重点和表达方式
|
||||
- **需求响应性**:将项目具体要求({project_requirements})体现在内容细化中
|
||||
- **受众定制化**:根据目标受众({target_audience})和自定义受众({custom_audience})调整内容深度
|
||||
- **风格统一性**:确保细化内容符合PPT风格({ppt_style})和自定义风格要求({custom_style_prompt})
|
||||
|
||||
### 内容细化标准
|
||||
- **智能重组**:基于对内容的深度理解,进行创新性的结构调整和层次化重组
|
||||
- **逻辑强化**:通过理解内容间的内在联系,强化逻辑关联和表达效果
|
||||
- **语言提升**:确保新增内容在专业性和表达质量上达到更高标准
|
||||
- **表达创新**:鼓励通过创新性表述提升内容的影响力和说服力
|
||||
- **价值最大化**:通过智能分析和重组,最大化内容的展示价值
|
||||
- **结构完善**:基于内容理解,创建更完善和有逻辑的整体结构
|
||||
|
||||
## 输出格式规范
|
||||
请返回完整的JSON格式PPT大纲,包含以下字段:
|
||||
- **title** (string): 更新后的PPT标题,基于源材料内容,使用目标语言:{target_language}
|
||||
- **total_pages** (integer): 更新后的总页数
|
||||
- **page_count_mode** (string): 固定值"refining"
|
||||
- **slides** (array): 完整的幻灯片对象列表,严格基于源材料内容
|
||||
|
||||
## 质量控制与验证
|
||||
### 生成前验证检查点
|
||||
执行以下逐项验证:
|
||||
1. **内容理解检查**:每个新增或修改的content_points是否忠实反映源材料的核心观点?
|
||||
2. **智能分析验证**:基于源材料的分析和洞察是否合理且有价值?
|
||||
3. **数据准确性检查**:所有定量数据是否保持源材料的绝对准确性?
|
||||
4. **可视化优化检查**:图表配置是否基于源材料数据并选择了最佳展示方式?
|
||||
|
||||
### 最终质量检查清单
|
||||
输出前请确认以下要点:
|
||||
- [ ] 新增内容是否基于源材料并进行了智能理解和转化?
|
||||
- [ ] 修改内容是否在保持准确性的基础上提升了表达质量?
|
||||
- [ ] 是否通过理解和分析提升了内容的专业性和价值?
|
||||
- [ ] 所有内容是否统一使用目标语言:{target_language}?
|
||||
- [ ] JSON格式是否符合规范要求?
|
||||
- [ ] 新旧内容的逻辑连贯性是否得到了优化和提升?
|
||||
|
||||
## 执行指令
|
||||
请严格按照上述规范和约束条件执行大纲细化任务,确保输出结果的准确性、完整性和规范性。
|
||||
""")
|
||||
])
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def get_custom_prompt(template: str) -> ChatPromptTemplate:
|
||||
"""自定义提示模板"""
|
||||
return ChatPromptTemplate([("human", template)])
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def get_error_recovery_prompt() -> ChatPromptTemplate:
|
||||
"""错误恢复提示"""
|
||||
return ChatPromptTemplate([
|
||||
("human", """
|
||||
## 任务目标
|
||||
执行错误恢复操作,基于文档内容摘要,结合项目要求和目标受众,生成基础PPT大纲。
|
||||
|
||||
## 输入参数
|
||||
**项目基本信息:**
|
||||
- 项目主题:{project_topic}
|
||||
- 应用场景:{project_scenario}
|
||||
- 具体要求:{project_requirements}
|
||||
|
||||
**目标受众信息:**
|
||||
- 受众类型:{target_audience}
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||||
- 自定义受众:{custom_audience}
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**风格要求:**
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- PPT风格:{ppt_style}
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- 自定义风格提示:{custom_style_prompt}
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**文档内容摘要:**
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{content_summary}
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**错误信息:**
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{error_info}
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**目标语言:**
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{target_language}
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## 核心约束条件
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### 1. 源材料理解原则
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- **内容基础**:所有内容必须基于上述文档内容摘要的深度理解
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- **智能转化**:允许对摘要内容进行合理的理解、分析和专业化表述
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- **价值提取**:基于摘要内容提取最有价值的观点和信息
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- **创新表达**:鼓励通过理解和转化,创造更专业和有效的表达
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### 2. 内容优化标准
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- **数据准确性**:所有数值、百分比必须保持摘要中的绝对准确性
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- **观点提升**:基于摘要的结论和观点,进行专业化和清晰化表述
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- **智能分析**:基于摘要内容进行合理的分析和洞察,提升内容价值
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- **质量优化**:通过理解和重组,优化内容质量和表达效果
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### 3. 语言表达规范
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- **书面化要求**:所有输出内容必须使用正式的书面语言
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- **专业化标准**:采用专业领域的标准表述方式和术语
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- **目标语言**:所有输出内容必须使用目标语言:{target_language}
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- **表达创新**:鼓励通过创新性表述提升内容的专业性和影响力
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- **风格提升**:确保语言表达达到高水准的专业性和一致性
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### 4. 项目信息应用原则
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- **主题对齐**:确保恢复的大纲与项目主题({project_topic})保持一致
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- **场景适配**:根据应用场景({project_scenario})调整内容组织方式
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- **需求体现**:在可能的范围内体现项目具体要求({project_requirements})
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- **受众考虑**:根据目标受众({target_audience}、{custom_audience})调整内容深度
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- **风格匹配**:尽可能体现PPT风格要求({ppt_style}、{custom_style_prompt})
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### 5. 数据可视化原则
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- **智能配置**:当摘要包含数值数据时,选择最佳的图表配置方式
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- **数据准确**:图表数据必须保持摘要中的绝对准确性
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- **效果优化**:通过合理的可视化设计提升数据展示效果
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## 生成规范要求
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请生成一个简洁但完整的PPT大纲,结合项目信息,包含以下结构:
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### 基本结构组成
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1. **标题页**:结合项目主题和摘要中的实际主题信息
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2. **目录页**:基于摘要中的实际章节结构,适配应用场景
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3. **主要内容页**:3-5个,严格基于摘要中的实际内容,适合目标受众
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4. **结论页**:基于摘要中的实际结论内容,体现项目要求
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### 幻灯片规范标准
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每个幻灯片必须满足以下要求:
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- **内容要点数量**:3-6个,严格来自摘要中的实际内容
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- **信息溯源性**:所有信息必须能在摘要中找到明确对应
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- **语言表达**:使用正式的书面语言和专业化表述
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- **可视化条件**:仅为摘要中的实际数据添加图表配置
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- **长度控制**:严格控制内容长度,确保布局合理性
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- **内容价值性**:基于摘要内容,通过理解和转化提升表达的价值和效果
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## 质量控制与验证
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### 生成前验证检查点
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执行以下逐项验证:
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1. **内容理解检查**:每个content_points是否忠实反映摘要的核心观点和价值?
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2. **智能转化检查**:是否通过理解和分析提升了内容的专业性和表达效果?
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3. **数据准确性检查**:所有定量数据是否保持摘要的绝对准确性?
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4. **结构优化检查**:大纲结构是否完整且经过了合理的优化?
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## 输出格式要求
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返回标准JSON格式,确保结构完整且严格基于摘要内容。所有字段必须符合规范要求,确保后续处理的兼容性。
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## 执行指令
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请严格按照上述规范执行错误恢复任务,生成可靠的基础PPT大纲。
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""")
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])
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@classmethod
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def get_all_prompts(cls) -> dict:
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"""获取所有提示模板"""
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return {
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"structure_analysis": cls.get_structure_analysis_prompt(),
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||||
"initial_outline": cls.get_initial_outline_prompt(),
|
||||
"refine_outline": cls.get_refine_outline_prompt(),
|
||||
"error_recovery": cls.get_error_recovery_prompt(),
|
||||
}
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