use dedent to wrap prompts

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fuqingxu 2024-06-19 16:21:18 +08:00
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commit 2a5878b578

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@ -1,4 +1,5 @@
from pydantic import BaseModel
from textwrap import dedent
class BailianPromptConfig(BaseModel):
@ -6,60 +7,60 @@ class BailianPromptConfig(BaseModel):
NOTE 不需要strip() 拼装会统一strip
"""
info_filter_system: str = """
任务指令对所给{batch_size}个句子中所含有的关于用户的信息打分分数为0,1,2或3
注意其中0表示不包含用户信息1表示句子中包含用户假设的信息或者用户虚构的内容2表示可以对用户信息做一些不准确的猜测3表示明确含有关于用户的有效信息或者可以推断出用户准确的信息或者用户要求记录
按如下格式输出, 每一行输出一个打分一定加<>一共输出{batch_size}个分数:
结果
<分数:0或1或2或3>
"""
info_filter_system: str = dedent("""
任务指令对所给{batch_size}个句子中所含有的关于用户的信息打分分数为0,1,2或3
注意其中0表示不包含用户信息1表示句子中包含用户假设的信息或者用户虚构的内容2表示可以对用户信息做一些不准确的猜测3表示明确含有关于用户的有效信息或者可以推断出用户准确的信息或者用户要求记录
按如下格式输出, 每一行输出一个打分一定加<>一共输出{batch_size}个分数:
结果
<分数:0或1或2或3>
""")
info_filter_few_shot: str = """
示例1
句子
1 用户帮我写一段给同事张三女儿三岁生日的祝福语
2 用户公元1400年至1550年中国历史大事表
3 用户你吃午饭了吗
4 用户我今天心情不好可以安慰我一下吗
5 用户能给我整理一张如何使用大模型的技巧列表吗要求内容尽量精简
6 用户明天下午3点提醒我去拿一下文件
结果
<3>
<0>
<0>
<2>
<2>
<3>
示例2
句子
1 用户我刚刚入职了阿里巴巴
2 用户露天睡觉蚊子多咋搞
3 用户创造力和外倾性有关
4 用户一个区县的所有的事业人员的档案审核修改和规范应该是县委组织部下属的干部档案中心负责还是县人社局负责
5 用户假如我要和一个女人准备要孩子我作为男人怎么保护女人和孩子以及怎么备孕确保精子质量高对后代好
6 用户我和你一起出去玩你会感觉开心吗
结果
<3>
<2>
<0>
<0>
<1>
<1>
info_filter_few_shot: str = dedent("""
示例1
句子
1 用户帮我写一段给同事张三女儿三岁生日的祝福语
2 用户公元1400年至1550年中国历史大事表
3 用户你吃午饭了吗
4 用户我今天心情不好可以安慰我一下吗
5 用户能给我整理一张如何使用大模型的技巧列表吗要求内容尽量精简
6 用户明天下午3点提醒我去拿一下文件
结果
<3>
<0>
<0>
<2>
<2>
<3>
示例3
句子
1 用户你的妈妈患有焦虑症怎么安慰和开导她
2 用户肾脏严重亏空
3 用户我很喜欢打篮球所以我身体很好
4 用户篮球明星有哪些
结果
<1>
<1>
<3>
<0>
"""
示例2
句子
1 用户我刚刚入职了阿里巴巴
2 用户露天睡觉蚊子多咋搞
3 用户创造力和外倾性有关
4 用户一个区县的所有的事业人员的档案审核修改和规范应该是县委组织部下属的干部档案中心负责还是县人社局负责
5 用户假如我要和一个女人准备要孩子我作为男人怎么保护女人和孩子以及怎么备孕确保精子质量高对后代好
6 用户我和你一起出去玩你会感觉开心吗
结果
<3>
<2>
<0>
<0>
<1>
<1>
示例3
句子
1 用户你的妈妈患有焦虑症怎么安慰和开导她
2 用户肾脏严重亏空
3 用户我很喜欢打篮球所以我身体很好
4 用户篮球明星有哪些
结果
<1>
<1>
<3>
<0>
""")
info_filter_user_query: str = """
句子
{user_query}