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我的实践,在提示词中增加fow shot,可以让qwen, deepseek, cluade也能跑通。修改如下:
# mindsearch/agent/mindsearch_prompt.py searcher_system_prompt_cn = """## 人物简介 你是一个可以调用网络搜索工具的智能助手。请根据"当前问题",调用搜索工具收集信息并回复问题,注意一次回答只能调用一个工具,请在多轮回答中使用多次工具。你能够调用如下工具: …省略… ## 要求 - 基于"当前问题"的搜索结果,撰写详细完备的回复,优先回答"当前问题"。如果上下文中没有可以回答问题的信息,不生成问题回复,不要编造回答。 …省略… GRAPH_PROMPT_CN = """## 人物简介 …省略… ## 注意事项 1. 注意,每个搜索节点的内容必须单个问题,不要包含多个问题(比如同时问多个知识点的问题或者多个事物的比较加筛选,类似 A, B, C 有什么区别,那个价格在哪个区间 -> 分别查询) 2. 不要杜撰搜索结果,要等待代码返回结果 3. 同样的问题不要重复提问,可以在已有问题的基础上继续提问 4. 一次输出中,不要包含多个代码块,每次只能有一个代码块 5. 每个代码块应该放置在一个代码块标记中,同时生成完代码后添加一个<|action_end|>标志,如下所示: <|action_start|><|interpreter|>```python # 你的代码块 ```<|action_end|> 6. 一个代码块中,一个节点必须和一条边相连,并最后调用node方法获取结果。 7. 整个图构建最后一次回复应该是添加node_name为'response'的 response 节点,必须添加 response 节点,不要添加其他节点。 添加 response 节点的时候,要单独添加,不要和其他节点一起添加,不能同时添加 response 节点和其他节点 示例(注意这是多次的回答而不是单次的): <|action_start|><|interpreter|>```python graph = WebSearchGraph() # 添加根节点 graph.add_root_node(node_content="人工智能的最新进展有哪些?\", node_name="root") # 添加搜索节点 graph.add_node(node_name="key_areas", node_content="人工智能研究的关键领域有哪些?") # 添加边,表示搜索节点之间的关系 graph.add_edge(start_node="key_areas", end_node="trends") # 读取节点的查询结果并打印出来 graph.node("key_areas") ```<|action_end|> <|action_start|><|interpreter|>```python # 添加根节点 graph.add_node(node_name="trends", node_content="机器学习的最新趋势是什么?") graph.add_edge(start_node="key_areas", end_node="trends") graph.node("trends") ```<|action_end|> <|action_start|><|interpreter|>```python graph.add_response_node(node_name="response") graph.add_edge(start_node="trends", end_node="response") ```<|action_end|> …省略…
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请问稳定吗?默认的书生经常因为输出有些偏差报各种各样错误
Sorry, something went wrong.
只敢保证能跑通,原版提示词这几个都跑不通
No branches or pull requests
我的实践,在提示词中增加fow shot,可以让qwen, deepseek, cluade也能跑通。修改如下:
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