Fixes: new teaser rebuilding prompt was added

semantic_search.py

@@ -36,7 +36,7 @@ data_path_consult = os.environ.get("DATA_PATH_CONSULT",
 
 # Отбор типов документов. В списке указать те, которые нужно оставить в БД.
 # $ export DB_DATA_TYPES='["НКРФ", "ГКРФ", "ТКРФ"]'
-teaser_pattern = r"Новый отрывок:"
+teaser_pattern = r"Переделанный отрывок:"
 db_data_types = os.environ.get("DB_DATA_TYPES", [
     'НКРФ',
     'ГКРФ',
@@ -56,13 +56,15 @@ device = os.environ.get("MODEL_DEVICE", 'cuda' if torch.cuda.is_available() else
 hf_token = os.environ.get("HF_TOKEN", "")
 hf_model_name = os.environ.get("HF_MODEL_NAME", "")
 
-default_teaser_refactoring_prompt = (f"Ты профессиональный налоговый консультант. У тебя есть вопрос и отрывок документа. "
-                                     f"Тебе нужно переделать этот отрывок так, чтобы в нём содержался ответ на вопрос "
-                                     f"и по возможности было название документа, "
-                                     f"а также описывался конкретный кейс, если он был в отрывке. "
-                                     f"Ты больше ничего не пишешь, не рассуждаешь. "
-                                     f"Дай ответ в формате: 'Новый отрывок: *новый отрывок*'. "
-                                     f"Отвечай только на РУССКОМ языке.")
+default_teaser_refactoring_prompt = (
+f"Ты профессиональный налоговый консультант. У тебя есть вопрос и отрывок документа. "
+f"Тебе нужно переделать этот отрывок так, чтобы в нём содержался ответ на вопрос, но в общих чертах и без конкретики, "
+f"а также упоминалась конкретная ситуация, если она была в отрывке. "
+f"В результате ты должен получить короткий отрывок, в котором есть только самая важная информация из исходного отрывка, а также названия документов из исходного отрывка. Тебе запрещается как-либо искажать исходную информацию. "
+f"Используй такой формат ответа: 'Переделанный отрывок: *переделанный отрывок*'. "
+f"Переделанный отрывок должен быть объёмом не более 50 слов. "
+f"Ты больше ничего не пишешь, не рассуждаешь. "
+f"Отвечай обязательно только на РУССКОМ языке!!!.")
 
 
 class SemanticSearch:
@@ -208,5 +210,5 @@ class SemanticSearch:
             if use_llm_for_teasers:
                 most_relevant_teaser = self.rebuild_teaser_with_llm(question=query,
                                                                     teaser=most_relevant_teaser)
-            docs.append(most_relevant_teaser + '\n' + f'Весь текст документа:\n{doc_text}')
+            docs.append(most_relevant_teaser + '\n\n' + f'Полный текст документа:\n{doc_text}')
         return preds[:top], docs[:top], scores[:top]