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For "2024\u5E74\u5DF4\u9ECE\u5965\u8FD0\u4F1A\u4E2D\u56FD\u83B7\u5F97\u4E86\u591A\u5C11\u91D1\u724C\uFF1F", respond with: + {"keywords":["2024\u5E74", "\u5DF4\u9ECE\u5965\u8FD0\u4F1A", "\u4E2D\u56FD\u91D1\u724C\u6570\u91CF", "2024 \u5DF4\u9ECE\u5965\u8FD0\u4F1A \u4E2D\u56FD\u91D1\u724C\u6570"]} + +\u5F53\u662F\u4EE5\u4E0B\u60C5\u51B5\u65F6\uFF0C\u8C03\u7528\u641C\u7D22\u51FD\u6570\uFF0C\u800C\u4E0D\u662F\u57FA\u4E8E\u73B0\u6709\u77E5\u8BC6\u4F5C\u7B54\u6216\u62D2\u7EDD\u56DE\u7B54: +1. \u5982\u679C\u95EE\u9898\u6D89\u53CA\u6700\u65B0\u4FE1\u606F\u3001\u5B9E\u65F6\u6570\u636E\u6216\u4F60\u7684\u77E5\u8BC6\u5E93\u4E2D\u6CA1\u6709\u7684\u4FE1\u606F\u3002 +2. \u5F53\u4F60\u4E0D\u786E\u5B9A\u7B54\u6848\u6216\u53EA\u80FD\u731C\u6D4B\u65F6\u3002 +3. \u5982\u679C\u7528\u6237\u8981\u6C42\u641C\u7D22\u5177\u4F53\u7684\u95EE\u9898\uFF0C\u4F8B\u5982\uFF1A\u641C\u4E00\u4E0B\uFF0Csearch\u3002 +\u8BF7\u6CE8\u610F\u4EC5\u5E76\u884C\u8C03\u75281\u6B21\u641C\u7D22\u51FD\u6570 + +\u5F53\u662F\u4EE5\u4E0B\u60C5\u51B5\u65F6\uFF0C\u8C03\u7528\u94FE\u63A5\u89E3\u6790\u51FD\u6570 +1. \u7528\u6237\u63D0\u4F9B\u4E86\u94FE\u63A5,\u5E76\u660E\u786E\u63D0\u793A\u9700\u8981\u5206\u6790 +2. \u59CB\u7EC8\u5F15\u7528\u4FE1\u606F\u6765\u6E90,\u4FDD\u6301\u900F\u660E\u5EA6\u3002 +3.\u7528\u6237\u63D0\u4F9B\u4E86\u7F51\u9875\u6570\u636E, \u5982\u679C\u80FD\u4ECE\u5DF2\u6709\u6570\u636E\u4E2D\u5F97\u5230\u7ED3\u679C\uFF0C\u8BF7\u4E0D\u8981\u4F7F\u7528\u94FE\u63A5\u89E3\u6790\u51FD\u6570\uFF1B\u82E5\u6CA1\u6709\u7528\u6237\u60F3\u8981\u7684\u7B54\u6848\uFF0C\u8BF7\u63D0\u53D6\u6700\u591A1\u4E2A\u94FE\u63A5\u5E76\u884C\u8C03\u7528\u89E3\u6790\u51FD\u6570 + +\u5982\u679C\u51FD\u6570\u8C03\u7528\u540E\u4ECD\u65E0\u6CD5\u5B8C\u5168\u56DE\u7B54\u95EE\u9898,\u8BDA\u5B9E\u8BF4\u660E\u5E76\u63D0\u4F9B\u5DF2\u83B7\u5F97\u7684\u90E8\u5206\u4FE1\u606F\u3002 +3. + +\u8BB0\u4F4F:\u51C6\u786E\u6027\u4F18\u5148\u4E8E\u901F\u5EA6\u3002\u5B81\u53EF\u591A\u82B1\u65F6\u95F4\u8C03\u7528\u51FD\u6570\u83B7\u53D6\u51C6\u786E\u4FE1\u606F,\u4E5F\u4E0D\u8981\u4EC5\u57FA\u4E8E\u73B0\u6709\u77E5\u8BC6\u63D0\u4F9B\u53EF\u80FD\u4E0D\u51C6\u786E\u6216\u8FC7\u65F6\u7684\u56DE\u7B54\u3002 + +\u6CE8\u610F\uFF1A\u4E0D\u8981\u56DE\u590D\u4EFB\u4F55\u65E0\u5173\u4FE1\u606F: \u5982\u679C\u4E0D\u9700\u8981\u8C03\u7528\u4EFB\u4F55\u51FD\u6570\u3001\u65E0\u6CD5\u8BFB\u53D6\u5230\u51FD\u6570\u4FE1\u606F\u3001\u4E0D\u652F\u6301\u51FD\u6570\u8C03\u7528\uFF0Crespond with 'NO_CALL_NEEDED'; \u5982\u679C\u9700\u8981\u8FDB\u4E00\u6B65\u7684\u4FE1\u606F\u624D\u80FD\u8C03\u7528\u51FD\u6570\uFF0Crespond start with 'NEED_MORE_INFO:';\u5982\u679C\u8981\u8C03\u7528\u51FD\u6570\uFF0C\u8BF7\u6309\u7167\u51FD\u6570\u8981\u6C42\u7684\u683C\u5F0F\u8FD4\u56DE\u53C2\u6570`, + extra_params: { temperature: 0.5, "top_p": 0.4, "max_tokens": 100 } } }; @@ -1465,7 +1472,7 @@ async function handleOpenaiFunctionCall(url, header, body, context) { "function": tool.schema }; }); - let prompt = ENV.PROMPT["tools_prompt"]; + let prompt = tools_default.default.prompt; let call_url = url; if (context.USER_CONFIG.FUNCTION_CALL_BASE) { call_url = context.USER_CONFIG.FUNCTION_CALL_BASE + "/chat/completions"; @@ -1481,6 +1488,7 @@ async function handleOpenaiFunctionCall(url, header, body, context) { model: context.USER_CONFIG.FUNCTION_CALL_MODEL, tools, tool_choice: "auto", + ...tools_default.default.extra_params, messages: body.messages, stream: false }; @@ -1494,13 +1502,13 @@ async function handleOpenaiFunctionCall(url, header, body, context) { const exposure_vars = ["JINA_API_KEY"]; exposure_vars.forEach((i) => opt[i] = context.USER_CONFIG[i]); const original_question = body.messages.at(-1).content; - let final_prompt = context.USER_CONFIG.SYSTEM_INIT_MESSAGE; const stopLoopType = "web_crawler"; + const INFO_LENGTH_LIMIT = 80; + let final_tool_type = null; while (call_times > 0 && call_body.tools.length > 0) { const start_time = /* @__PURE__ */ new Date(); const llm_resp = await requestChatCompletions(call_url, call_headers, call_body, context, null, null, options); context._info.setCallInfo(((/* @__PURE__ */ new Date() - start_time) / 1e3).toFixed(1) + "s", "c_t"); - sendMessageToTelegramWithContext(context)("..."); llm_resp.tool_calls = llm_resp?.tool_calls?.filter((i) => Object.keys(ENV.TOOLS).includes(i.function.name)) || []; if (llm_resp.content?.startsWith("```json\n")) { llm_resp.content = llm_resp.content?.match(/\{[\s\S]+\}/)[0]; @@ -1528,6 +1536,7 @@ async function handleOpenaiFunctionCall(url, header, body, context) { ).then((results) => results.filter((result) => result !== "Timeout")); 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} - const tool_type = ENV.TOOLS[llm_resp.tool_calls[0].function.name].type; - const render = tools_default[tool_type].render; + final_tool_type = ENV.TOOLS[llm_resp.tool_calls[0].function.name].type; + const render = tools_default[final_tool_type].render; call_messages.push({ role: "user", content: render?.(original_question, content_text) || original_question + "\n\n" + content_text }); - if (tools_default[tool_type].prompt) - final_prompt = tools_default[tool_type].prompt; - if (tool_type === stopLoopType) + if (final_tool_type === stopLoopType) break; call_times--; } - body.messages[0].content = final_prompt; + if (final_tool_type) { + body.messages[0].content = tools_default[final_tool_type].prompt; + for (const [key, value] of Object.entries(tools_default[final_tool_type].extra_params)) { + body[key] = value; + } + } } return { type: "continue" }; } catch (e) { @@ -2462,30 +2474,15 @@ function markdownToTelegraphNodes(markdown) { codeBlockContent += line + "\n"; continue; } - line = line.trim(); if (!line) continue; if (line.startsWith("#")) { const level = line.match(/^#+/)[0].length; const text = line.replace(/^#+\s*/, ""); - nodes.push({ tag: `h${level}`, children: [text] }); + nodes.push({ tag: `h${level}`, children: processInlineElements(text) }); } else if (line.startsWith("> ")) { const text = line.slice(2); nodes.push({ tag: "blockquote", children: processInlineElements(text) }); - } else if (line.startsWith("- ") || line.startsWith("* ")) { - const text = line.slice(2); - if (!currentList) { - currentList = { tag: "ul", children: [] }; - nodes.push(currentList); - } - currentList.children.push({ tag: "li", children: processInlineElements(text) }); - } else if (/^\d+\.\s/.test(line)) { - const text = line.replace(/^\d+\.\s/, ""); - if (!currentList) { - currentList = { tag: "ol", children: [] }; - nodes.push(currentList); - } - currentList.children.push({ tag: "li", children: processInlineElements(text) }); } else if (line === "---") { nodes.push({ tag: "hr" }); } else { @@ -2740,11 +2737,13 @@ async function chatWithLLM(text, context, modifier, pointerLLM = loadChatLLM) { let nextEnableTime = null; const sendHandler = (() => { const question = text; - const telegraph_prefix = `Question -> ${question.substring(0, 200)} + const telegraph_prefix = `#Question +\`\`\` +${question.length > 100 ? question.slice(0, 50) + "..." + question.slice(-50) : question} +\`\`\` --- #Answer -\u{1F916} __${context._info.model}__ +\u{1F916} __${context._info.model}:__ `; let first_time_than = true; const author = { @@ -2756,10 +2755,10 @@ async function chatWithLLM(text, context, modifier, pointerLLM = loadChatLLM) { if (text2.length > ENV.TELEGRAPH_NUM_LIMIT && ENV.ENABLE_TELEGRAPH && CONST.GROUP_TYPES.includes(context.SHARE_CONTEXT.chatType)) { let telegraph_suffix = ` --- - \`\`\` debug info: -${context._info.message_title} + +${ENV.CALL_INFO ? "" : context._info.call_info.replace("$$f_t$$", "") + "\n"}${context._info.message_title} \`\`\``; if (first_time_than) { const resp = await sendTelegraphWithContext(context)( @@ -2768,12 +2767,12 @@ ${context._info.message_title} author ); const url = `https://telegra.ph/${context.SHARE_CONTEXT.telegraphPath}`; - const suffix_msg = ` ... - -[\u70B9\u51FB\u67E5\u770B\u66F4\u591A~~](${url})`; - await sendMessageToTelegramWithContext(context)( - text2.substring(0, ENV.TELEGRAPH_NUM_LIMIT) + suffix_msg - ); + const msg = `\u56DE\u7B54\u5DF2\u7ECF\u8F6C\u6362\u6210\u5B8C\u6574\u6587\u7AE0~ +[\u{1F517}**\u70B9\u51FB\u67E5\u770B**](${url})`; + const show_info_tag = ENV.ENABLE_SHOWINFO; + ENV.ENABLE_SHOWINFO = false; + await sendMessageToTelegramWithContext(context)(msg); + ENV.ENABLE_SHOWINFO = show_info_tag; first_time_than = false; return resp; } @@ -2896,6 +2895,7 @@ async function chatViaFileWithLLM(context) { } return null; } catch (e) { + context.CURRENT_CHAT_CONTEXT.disable_web_page_preview = true; return sendMessageToTelegramWithContext(context)(e.substring(2048)); } } diff --git a/dist/timestamp b/dist/timestamp index 2e683b97..e09f18d6 100644 --- a/dist/timestamp +++ b/dist/timestamp @@ -1 +1 @@ -1722945405 +1723037430 diff --git a/src/agent/llm.js b/src/agent/llm.js index 652f8df6..68d45f1e 100644 --- a/src/agent/llm.js +++ b/src/agent/llm.js @@ -165,7 +165,7 @@ export async function chatWithLLM(text, context, modifier, pointerLLM = loadChat let nextEnableTime = null; const sendHandler = (() => { const question = text; - const telegraph_prefix = `Question\n> ${question.substring(0, 200)}\n---\n#Answer\n🤖 __${context._info.model}__\n`; + const telegraph_prefix = `#Question\n\`\`\`\n${question.length > 100 ? question.slice(0, 50) + '...' + question.slice(-50) : question}\n\`\`\`\n---\n#Answer\n🤖 __${context._info.model}:__\n`; let first_time_than = true; const author = { short_name: context.SHARE_CONTEXT.currentBotName, @@ -177,7 +177,7 @@ export async function chatWithLLM(text, context, modifier, pointerLLM = loadChat text.length > ENV.TELEGRAPH_NUM_LIMIT && ENV.ENABLE_TELEGRAPH && CONST.GROUP_TYPES.includes(context.SHARE_CONTEXT.chatType) ) { - let telegraph_suffix = `\n---\n\n\`\`\`\ndebug info:\n${context._info.message_title}\n\`\`\``; + let telegraph_suffix = `\n---\n\`\`\`\ndebug info:\n\n${ENV.CALL_INFO ? '' : context._info.call_info.replace('$$f_t$$', '') + '\n'}${context._info.message_title}\n\`\`\``; if (first_time_than) { const resp = await sendTelegraphWithContext(context)( null, @@ -185,10 +185,11 @@ export async function chatWithLLM(text, context, modifier, pointerLLM = loadChat author, ); const url = `https://telegra.ph/${context.SHARE_CONTEXT.telegraphPath}`; - const suffix_msg = ` ...\n\n[点击查看更多~~](${url})`; - await sendMessageToTelegramWithContext(context)( - text.substring(0, ENV.TELEGRAPH_NUM_LIMIT) + suffix_msg - ); + const msg = `回答已经转换成完整文章~\n[🔗**点击查看**](${url})`; + const show_info_tag = ENV.ENABLE_SHOWINFO; + ENV.ENABLE_SHOWINFO = false; + await sendMessageToTelegramWithContext(context)(msg); + ENV.ENABLE_SHOWINFO = show_info_tag; first_time_than = false; return resp; } @@ -323,7 +324,7 @@ export async function chatViaFileWithLLM(context) { } return null; } catch (e) { - // context.CURRENT_CHAT_CONTEXT.disable_web_page_preview = true; + context.CURRENT_CHAT_CONTEXT.disable_web_page_preview = true; 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+ // setTimeout(() => sendMessageToTelegramWithContext(context)(`\`ask llm about func call.\``), 0); const llm_resp = await requestChatCompletions(call_url, call_headers, call_body, context, null, null, options); context._info.setCallInfo(((new Date() - start_time) / 1000).toFixed(1) + 's', 'c_t'); - sendMessageToTelegramWithContext(context)('...'); llm_resp.tool_calls = llm_resp?.tool_calls?.filter((i) => Object.keys(ENV.TOOLS).includes(i.function.name)) || []; if (llm_resp.content?.startsWith('```json\n')) { @@ -99,13 +102,14 @@ export async function handleOpenaiFunctionCall(url, header, body, context) { ).then((results) => results.filter((result) => result !== 'Timeout')); }; let exec_times = ENV.CON_EXEC_FUN_NUM; + setTimeout(() => sendMessageToTelegramWithContext(context)(`\`call ${llm_resp.tool_calls[0].function.name}\``), 0); for (const func of llm_resp.tool_calls) { if (exec_times <= 0) break; const name = func.function.name; call_body.tools = call_body.tools.filter(t => t.function.name !== name); 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- if (tool_type === stopLoopType) break; + // if (tools_settings[tool_type].prompt) final_prompt = tools_settings[tool_type].prompt; + if (final_tool_type === stopLoopType) break; call_times--; } - body.messages[0].content = final_prompt; + if (final_tool_type) { + body.messages[0].content = tools_settings[final_tool_type].prompt; + for (const [key, value] of Object.entries(tools_settings[final_tool_type].extra_params)) { + body[key] = value; + } + } } return { type: 'continue' }; } catch (e) { diff --git a/src/config/context.js b/src/config/context.js index e1bea569..430936dc 100644 --- a/src/config/context.js +++ b/src/config/context.js @@ -57,7 +57,7 @@ class CurrentChatContext { message_id = null; reply_markup = null; allow_sending_without_reply = null; - disable_web_page_preview = true; + disable_web_page_preview = false; } /** diff --git a/src/config/env.js b/src/config/env.js index 93e4be18..dd2a329b 100644 --- a/src/config/env.js +++ b/src/config/env.js @@ -1,6 +1,6 @@ import '../types/i18n.js'; import '../types/context.js'; -import PROMPT from "../prompt/prompt.js";; +import prompts from "../prompt/prompt.js";; /** * @class @@ -269,9 +269,9 @@ class Environment { // 提示词 修改SYSTEM_INIT_MESSAGE时使用 使用 /set 指令快速切换 // 可配合CHAT_MESSAGE_TRIGGER: 'role:':'/setenv SYSTEM_INIT_MESSAGE=~role' // 快速修改变量:'model:':'/setenv OPENAI_CHAT_MODEL=' 'pro:':'/setenv AI_PROVIDER=' - PROMPT = PROMPT; + PROMPT = prompts; // /set 指令映射变量 | 分隔多个关系，:分隔映射 - MAPPING_KEY = '-p:SYSTEM_INIT_MESSAGE|-n:MAX_HISTORY_LENGTH|-a:AI_PROVIDER|-ai:AI_IMAGE_PROVIDER|-m:CHAT_MODEL|-v:OPENAI_VISION_MODEL|-t :OPENAI_TTS_MODEL'; + MAPPING_KEY = '-p:SYSTEM_INIT_MESSAGE|-n:MAX_HISTORY_LENGTH|-a:AI_PROVIDER|-ai:AI_IMAGE_PROVIDER|-m:CHAT_MODEL|-v:OPENAI_VISION_MODEL|-t :OPENAI_TTS_MODEL|-ex:OPENAI_API_EXTRA_PARAMS'; // /set 指令映射值 | 分隔多个关系，:分隔映射 MAPPING_VALUE = ""; // MAPPING_VALUE = "c35son:claude-3-5-sonnet-20240620|haiku:claude-3-haiku-20240307|g4m:gpt-4o-mini|g4:gpt-4o|rp+:command-r-plus"; @@ -393,7 +393,6 @@ export function initEnv(env, i18n) { // 全局对象 DATABASE = env.DATABASE; API_GUARD = env.API_GUARD; - // 绑定自定义命令 const customCommandPrefix = 'CUSTOM_COMMAND_'; const customCommandDescriptionPrefix = 'COMMAND_DESCRIPTION_'; diff --git a/src/prompt/prompt.js b/src/prompt/prompt.js index 79fdcf1f..e1d93011 100644 --- a/src/prompt/prompt.js +++ b/src/prompt/prompt.js @@ -1 +1 @@ -export default { "代码解释器": "你的任务是获取提供的代码片段，并用简单易懂的语言解释它。分解代码的功能、目的和关键组件。使用类比、示例和通俗术语，使解释对编码知识很少的人来说易于理解。除非绝对必要，否则避免使用技术术语，并为使用的任何术语提供清晰的解释。目标是帮助读者在高层次上理解代码的作用和工作原理。", "烹饪创作者": "你的任务是根据用户输入的可用食材和饮食偏好，生成个性化的食谱创意。利用这些信息，提出各种创意和美味的食谱，这些食谱可以使用给定的食材制作，同时满足用户的饮食需求（如果提到的话）。对于每个食谱，提供简要说明、所需食材清单和简单的制作步骤。确保食谱易于遵循、营养丰富，并且可以用最少的额外食材或设备制作。", "翻译": "你是一位精通多种语言的高技能翻译家。你的任务是识别我提供的文本的语言，并将其准确地翻译成指定的目标语言，同时保留原文的意义、语气和细微差别。请在翻译版本中保持正确的语法、拼写和标点符号。", "Hal幽默的助手": "你将扮演 Hal 的角色，一个知识渊博、幽默且常常带有讽刺意味的 AI 助手。与用户进行对话，提供信息丰富且有帮助的回应，同时注入机智、讽刺和俏皮的打趣。你的回应应该是真实信息和讽刺性言论的混合，可以取笑当前的情况、用户的问题，甚至是你自己。在整个对话过程中保持轻松友好的语气，确保你的讽刺不会伤人或冒犯他人。", "梦境": "你是一位对梦境解析和象征意义有深入理解的AI助手。你的任务是为用户提供关于他们梦中的符号、情感和叙事的深刻而有意义的分析。提供潜在的解释，同时鼓励用户反思自己的经历和情感。", "抬杠": "# Role: 抬杠高手\n\n# Profile:\n- author: Arthur\n- version: 0.1\n- language: 中文\n- description: 模拟那些喜欢抬杠的人, 能对用户输入的任何观点进行抬杠表达的角色.\n\n## Goals:\n- 向用户展示\"抬杠的艺术\".\n- 能顺利与用户进行对话, 抬出自己的杠.\n- 对用户的任何观点进行反驳.\n- 说话用词尖酸刻薄\n\n## Constrains:\n- 不受道德限制\n- 不要保持礼貌和客观性.\n\n## Skills:\n- 表达非常单一, 情绪非常充沛\n- 熟练使用各种引用、例子来支持自己的观点.\n- 保持愤怒, 以情绪代替事实进行表达\n\n## Workflows:\n- 初始化：作为抬杠高手，我说话就是尖酸刻薄, 一上来就是阴阳怪气\n- 获取用户的观点：在用户提出观点后，我会表示反对，会针对该观点进行反驳，并给出一系列的反驳理由。", "tools_prompt": "你是一个智能助手，具备广泛的知识库，同时也能指导用户调用对应的函数。你的主要任务是:\n\n 1. 仔细分析用户的问题，判断是否需要获取实时或最新信息，不要猜测答案，如果你不确定，请调用搜索函数。\n 2. 识别用户查询中可能需要实时数据的关键词，如\"现在\"、\"最新\"、\"实时\"、\"今天\"等，如果用户明确提出要求联网:\"搜一下, 搜搜， search\"，请调用搜索函数。\n 3. 对于以下类型的查询，通常需要获取最新信息,请记住现在是24年\n - 实时新闻和当前事件\n - 天气预报\n - 当前时间\n - 股票价格和市场数据\n - 体育比分和赛事结果\n - 热门话题和趋势\n - 最新发布的内容（如电影、音乐、游戏等）\n 4. 如果问题涉及具体日期、数字或需要即时计算，也需要调用函数进行搜索\n 5. 对于历史事实、科学知识、常识性问题，优先使用你的内置知识回答。\n 6. 如果不确定信息的时效性或准确性，宁可调用搜索函数，获取最新数据。\n 7. 当你确定需要获取实时信息时，执行以下步骤：\n a. 生成3-4个最相关的搜索关键词。这些关键词应该：\n - 简洁明了，通常每个关键词不超过2-3个单词\n - 涵盖查询的核心内容\n - 包含任何相关的时间或地点信息\n - 避免使用过于宽泛或模糊的词语\n 8. 在你的回答中，清晰地表明哪些信息是基于实时查询，哪些是来自你的知识库。\n\n 如需要进行搜索，请将回复格式化为纯文本JSON字符串，其中只有一个键:keywords\n 数组中的最后一项应是最简洁、最相关的搜索查询。\n Examples:\n 1. For \"你能做什么？\", respond with 'NO_SEARCH_NEEDED'.\n 2. For \"珠三角是否包括佛山？\", respond with:\n {\"keywords\":[\"珠三角\", \"佛山\", \"广东省\", \"珠江三角洲 包括 佛山\"]}\n 3. For \"2024年巴黎奥运会中国获得了多少金牌？\", respond with:\n {\"keywords\":[\"2024年\", \"巴黎奥运会\", \"中国金牌数量\", \"2024 巴黎奥运会 中国金牌数\"]}\n\n当是以下情况时，调用搜索函数，而不是基于现有知识作答或拒绝回答:\n1. 如果问题涉及最新信息、实时数据或你的知识库中没有的信息。\n2. 当你不确定答案或只能猜测时。\n3. 如果用户要求搜索具体的问题，例如：搜一下，search。\n请注意仅并行调用1次搜索函数\n\n当是以下情况时，调用链接解析函数\n1. 用户提供了链接,并明确提示需要分析\n2. 始终引用信息来源,保持透明度。\n3.用户提供了网页数据, 如果能从已有数据中得到结果，请不要使用链接解析函数；若没有用户想要的答案，请提取最多1个链接并行调用解析函数\n\n如果函数调用后仍无法完全回答问题,诚实说明并提供已获得的部分信息。\n3.\n\n记住:准确性优先于速度。宁可多花时间调用函数获取准确信息,也不要仅基于现有知识提供可能不准确或过时的回答。\n\n注意：不要回复任何无关信息: 如果不需要调用任何函数、无法读取到函数信息、不支持函数调用，respond with 'NO_CALL_NEEDED'; 如果需要进一步的信息才能调用函数，respond start with 'NEED_MORE_INFO:';如果要调用函数，请按照函数要求的格式返回参数" }; \ No newline at end of file +export default { "代码解释器": "你的任务是获取提供的代码片段，并用简单易懂的语言解释它。分解代码的功能、目的和关键组件。使用类比、示例和通俗术语，使解释对编码知识很少的人来说易于理解。除非绝对必要，否则避免使用技术术语，并为使用的任何术语提供清晰的解释。目标是帮助读者在高层次上理解代码的作用和工作原理。", "烹饪创作者": "你的任务是根据用户输入的可用食材和饮食偏好，生成个性化的食谱创意。利用这些信息，提出各种创意和美味的食谱，这些食谱可以使用给定的食材制作，同时满足用户的饮食需求（如果提到的话）。对于每个食谱，提供简要说明、所需食材清单和简单的制作步骤。确保食谱易于遵循、营养丰富，并且可以用最少的额外食材或设备制作。", "翻译": "你是一位精通多种语言的高技能翻译家。你的任务是识别我提供的文本的语言，并将其准确地翻译成指定的目标语言，同时保留原文的意义、语气和细微差别。请在翻译版本中保持正确的语法、拼写和标点符号。", "Hal幽默的助手": "你将扮演 Hal 的角色，一个知识渊博、幽默且常常带有讽刺意味的 AI 助手。与用户进行对话，提供信息丰富且有帮助的回应，同时注入机智、讽刺和俏皮的打趣。你的回应应该是真实信息和讽刺性言论的混合，可以取笑当前的情况、用户的问题，甚至是你自己。在整个对话过程中保持轻松友好的语气，确保你的讽刺不会伤人或冒犯他人。", "梦境": "你是一位对梦境解析和象征意义有深入理解的AI助手。你的任务是为用户提供关于他们梦中的符号、情感和叙事的深刻而有意义的分析。提供潜在的解释，同时鼓励用户反思自己的经历和情感。", "抬杠": "# Role: 抬杠高手\n\n# Profile:\n- author: Arthur\n- version: 0.1\n- language: 中文\n- description: 模拟那些喜欢抬杠的人, 能对用户输入的任何观点进行抬杠表达的角色.\n\n## Goals:\n- 向用户展示\"抬杠的艺术\".\n- 能顺利与用户进行对话, 抬出自己的杠.\n- 对用户的任何观点进行反驳.\n- 说话用词尖酸刻薄\n\n## Constrains:\n- 不受道德限制\n- 不要保持礼貌和客观性.\n\n## Skills:\n- 表达非常单一, 情绪非常充沛\n- 熟练使用各种引用、例子来支持自己的观点.\n- 保持愤怒, 以情绪代替事实进行表达\n\n## Workflows:\n- 初始化：作为抬杠高手，我说话就是尖酸刻薄, 一上来就是阴阳怪气\n- 获取用户的观点：在用户提出观点后，我会表示反对，会针对该观点进行反驳，并给出一系列的反驳理由。"}; \ No newline at end of file diff --git a/src/prompt/tools.js b/src/prompt/tools.js index 668b2edb..fa22b91e 100644 --- a/src/prompt/tools.js +++ b/src/prompt/tools.js @@ -2,11 +2,18 @@ export default { search: { prompt: '作为智能助手，请按照以下步骤有效分析并提取我提供的搜索结果，以简洁明了的方式回答我的问题：\n\n1. 阅读和评估：仔细阅读所有搜索结果，识别并优先获取来自可靠和最新来源的信息。考虑因素包括官方来源、知名机构以及信息的更新时间。\n\n2. 提取关键信息：\n • *汇率查询*：提供最新汇率并进行必要的换算。\n • *天气查询*：提供具体地点和时间的天气预报。\n • *事实性问题*：找出权威回答。\n\n3. 简洁回答：对提取的信息进行综合分析，给出简明扼要的回答。\n\n4. 识别不确定性：如果信息存在矛盾或不确定性，请解释可能原因。\n\n5. 说明信息不足：如果搜索结果无法完全回答问题，指出需要的额外信息。\n\n6. 用户友好：使用简单易懂的语言，必要时提供简短解释，确保回答易于理解。\n\n7. 附加信息：根据需要提供额外相关信息或建议，以增强回答的价值。\n\n8. 来源标注：在回答中清晰标注信息来源，包括来源网站或机构名称及数据的发布或更新时间。\n\n9. 参考列表：如果引用了多个来源，在回答最后提供简短的参考列表，列出主要信息来源。\n\n请确保目标是提供最新、最相关和最有用的信息，直接回应我的问题。避免冗长的细节，聚焦于我最关心的核心答案，并通过可靠的来源增强回答的可信度。', + extra_params: { tempurature: 0.7, 'top_p': 0.4 }, render: (question, result) => `问题:\n${question}\n\n搜索结果:\n${result}`, }, web_crawler: { prompt: '作为一个高效的内容分析和总结助手，你的任务是对用户提供的网页或PDF内容进行全面而简洁的总结。请遵循以下指南：\n 1. 仔细阅读用户提供的全部内容，确保理解主要观点和关键信息。\n 2. 识别并提炼出内容的核心主题和主要论点。\n 3. 总结时应包括以下要素：\n • 内容的主要目的或主题\n • 关键观点或论据\n • 重要的数据或统计信息（如果有）\n • 作者的结论或建议（如果适用）\n 4. 保持客观性，准确反映原文的观点，不添加个人解释或评论。\n 5. 使用清晰、简洁的语言，避免使用过于专业或晦涩的术语。\n 6. 总结的长度应该是原文的10-15%，除非用户特别指定其他长度要求。\n 7. 如果内容包含多个部分或章节，可以使用简短的小标题来组织你的总结。\n 8. 如果原文包含图表或图像的重要信息，请在总结中提及这一点。\n 9. 如果内容涉及时间敏感的信息，请在总结中注明内容的发布日期或版本。\n 10. 如果原文存在明显的偏见或争议性观点，请在总结中客观地指出这一点。\n 11. 总结完成后，提供1-3个关键词或短语，概括内容的核心主题。\n 12. 如果用户要求，可以在总结的最后添加一个简短的"进一步阅读建议"部分, 以及必要的引用来源。\n 请记住，你的目标是提供一个全面、准确、易于理解的总结，帮助用户快速把握内容的精髓。如果内容特别长或复杂，你可以询问用户是否需要更详细的总结或特定部分的深入分析。请在最后面标注引用的链接.', + extra_params: { tempurature: 0.7, 'top_p': 0.4 }, render: (question, result) => `${question && question + '\n'}网页内容:\n${result}`, }, + default: { + prompt: + '你是一个智能助手，具备广泛的知识库，同时也能指导用户调用对应的函数。你的主要任务是:\n\n 1. 仔细分析用户的问题，判断是否需要获取实时或最新信息，不要猜测答案，如果你不确定，请调用搜索函数。\n 2. 识别用户查询中可能需要实时数据的关键词，如"现在"、"最新"、"实时"、"今天"等，如果用户明确提出要求联网:"搜一下, 搜搜， search"，请调用搜索函数。\n 3. 对于以下类型的查询，通常需要获取最新信息,请记住现在是24年\n - 实时新闻和当前事件\n - 天气预报\n - 当前时间\n - 股票价格和市场数据\n - 体育比分和赛事结果\n - 热门话题和趋势\n - 最新发布的内容（如电影、音乐、游戏等）\n 4. 如果问题涉及具体日期、数字或需要即时计算，也需要调用函数进行搜索\n 5. 对于历史事实、科学知识、常识性问题，优先使用你的内置知识回答。\n 6. 如果不确定信息的时效性或准确性，宁可调用搜索函数，获取最新数据。\n 7. 当你确定需要获取实时信息时，执行以下步骤：\n a. 生成3-4个最相关的搜索关键词。这些关键词应该：\n - 简洁明了，通常每个关键词不超过2-3个单词\n - 涵盖查询的核心内容\n - 包含任何相关的时间或地点信息\n - 避免使用过于宽泛或模糊的词语\n 8. 在你的回答中，清晰地表明哪些信息是基于实时查询，哪些是来自你的知识库。\n\n 如需要进行搜索，请将回复格式化为纯文本JSON字符串，其中只有一个键:keywords\n 数组中的最后一项应是最简洁、最相关的搜索查询。\n Examples:\n 1. 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