提示词改为自定义

app.py

@@ -8,6 +8,11 @@ from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
 from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
 import uuid
 from project.llm.zhipuai_llm import ZhipuAILLM
+from project.prompt.answer_by_private_prompt import (
+    COMBINE_PROMPT,
+    EXAMPLE_PROMPT,
+    QUESTION_PROMPT,
+)
 
 chain: Optional[Callable] = None
 
@@ -43,9 +48,17 @@ def web_loader(file, openai_key, puzhiai_key, zilliz_uri, user, password):
         return "docsearch not"
 
     global chain
-    chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(
+    #chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(
+    #    ZhipuAILLM(model="glm-3-turbo", temperature=0.1, zhipuai_api_key=puzhiai_key),
+    #    chain_type="refine",
+    #    retriever=docsearch.as_retriever(),
+    #)
+
+    chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_llm(
         ZhipuAILLM(model="glm-3-turbo", temperature=0.1, zhipuai_api_key=puzhiai_key),
-        chain_type="refine",
+        EXAMPLE_PROMPT,
+        QUESTION_PROMPT,
+        COMBINE_PROMPT,
         retriever=docsearch.as_retriever(),
     )
     return "success to load data"
@@ -68,7 +81,7 @@ if __name__ == "__main__":
             """
         <h1><center>Langchain And Zilliz App</center></h1>
         
-        v.2.27.11.21
+        v.2.27.13.58
         
         """
         )

project/prompt/answer_by_private_prompt.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+from langchain_core.prompts import PromptTemplate
+
+question_prompt_template = """用提供给你的文档去回答问题，不需要编造或者虚构答案，也不需要回答文档之外的内容。
+如果在文档中没有找到相关的答案，那么就直接回答'知识库中没有相关问题解答'
+请用中文回答。 
+下边是我给你提供的文档，其中文档格式都是一问一答。问题答案也完全来自所提供的回答：
+{context}
+
+问题: {question}
+答:"""
+QUESTION_PROMPT = PromptTemplate(
+    template=question_prompt_template, input_variables=["context", "question"]
+)
+
+combine_prompt_template = """
+QUESTION: {question}
+=========
+{summaries}
+=========
+FINAL ANSWER:"""
+COMBINE_PROMPT = PromptTemplate(
+    template=combine_prompt_template, input_variables=["summaries", "question"]
+)
+
+EXAMPLE_PROMPT = PromptTemplate(
+    template="Content: {page_content}\nSource: {source}",
+    input_variables=["page_content", "source"],
+)