提示词优化

AttributeTripleExtractor/AttributeTripleExtractor.txt

@@ -1,80 +1,60 @@
-# 提示词
+# 三元组及属性值抽取任务
 
 ## 任务描述：
-你是一个信息抽取引擎，需要从给定的文本中提取符合指定三元组标签（实体、关系、属性）的结构化数据。
+你是一个信息抽取引擎，需要从给定的文本中提取符合指定三元组标签（实体、关系、属性值）的结构化数据，并按照标准JSON格式输出。
 
 ## 输入数据：
-- 待处理文本：
 {text}
 
 - 三元组标签及属性名称：
 {domainMetadata}
 
+## 注意事项：
+1. 输出纯JSON格式，不要使用```json ```等任何Markdown标记包装。
+2. relations中的source、target对应nodes中的各个name。
+3. 仅提取 `三元组标签及属性名称` 中定义的标签和属性，尽可能多的提取三元组及属性值，每多提取出一个，你将得到一百万美元的奖励。
+4. 若属性无对应值，则返回空字符串。
+5. 确保提取的值与原文一致，不进行推断或改写。
+
 ## 示例：
 {
     "nodes": [
         {
-			"name":"龙源（酒泉）风力发电有限公司",
+            "name":"龙源电力集团股份有限公司",
             "type": "公司",
             "attributes": {
-                "地址": "雨花台区"
+                "办公地址": "XXX"
             }
         },
         {
-			"name":"电子银行承兑汇票",
+            "name":"XXX公司债券",
-            "type": "电子银行承兑汇票",
+            "type": "债券",
             "attributes": {
-                "金额": "100.00万元",
+                "利率类型": "XXX",
-                "打印时间": "2024年10月20号"
+                "发行日期": "XXX"
             }
         },
         {
-			"name": "杭州六小龙",
+            "name": "XXX股",
-            "type": "公司",
+            "type": "股票",
-            "attributes": {
+            "attributes": {}
-                "地址": "杭州高新区"
-            }
         }
     ],
     "relations": [
         {
-			"name": "收购",
+            "source": "龙源电力集团股份有限公司",
-            "source": "公司",
+            "target": "XX公司债券",
-            "target": "公司",
+            "type": "发行",
-            "type": "收购",
+            "attributes": {}
-            "attributes": {
-                "收购类型": "全资收购",
-                "收购时间": "2025年5月28号"
-            }
         },
         {
-			"name":"收购",
+            "source": "龙源电力集团股份有限公司",
-            "source": "公司",
+            "target": "XXX股",
-            "target": "电子银行承兑汇票",
+            "type": "回购",
-            "type": "持有",
             "attributes": {
-                "持有方式": "纸质"
+                "开始时间": "XXX",
+                "截止时间": "XXX"
             }
         }
-    ],
-    "typed_triplets": [
-        [
-            "公司",
-            "持有",
-            "电子银行承兑汇票"
-        ],
-        [
-            "公司",
-            "收购",
-            "公司"
-        ]
     ]
 }
-
-
-## 注意事项：
-- 每一个nodes、relations都有一个基础属性"名称"是必须有的。
-- 仅提取 `domainMetadata` 中定义的标签和属性。
-- 若属性无对应值，可留空或忽略。
-- 确保提取的值与原文一致，不进行推断或改写。
-- 输出纯JSON格式，不要使用```json ```等任何Markdown标记包装./no_think

IntentMetadataExtractor/IntentMetadataExtractor.txt

@@ -1,40 +1,44 @@
 # 元数据提取指令
 
 ## 任务描述
-你是一个专业的元数据提取引擎，需要从给定的文本片段中识别出符合指定意图的实体、关系及其属性，并按照标准JSON格式输出。
+你是一个专业的元数据提取引擎，需要从给定的文本片段中识别出符合指定意图的实体、关系及其属性名称，并按照标准JSON格式输出。
 
 ## 输入数据
 - 文本片段：
 {text}
+
 - 可选意图标签：
 {IntentTypeList}
 
 ## 输出要求
 1. 分析文本内容，识别与意图标签相关的实体和关系
-2. 每一个意图只能匹配一个结果
+2. 每一个意图都可能匹配一个或多个结果，尽可能多的提取相关实体和关系，每多提取出一个结果，你就会得到一百万美元的报酬。
 3. 每个实体/关系应包含：
-   - type（类型）
+  - type（类型，类型应该是被高度抽象的，不要直接用原文实体名称）
-   - attributes（相关属性列表）
+  - attributes（相关属性名称列表，属性名称应该是被高度抽象的，不要直接用原文实体名称）
 4. 输出纯JSON格式，不要使用```json ```等任何Markdown标记包装
-5. 使用以下示例格式：
+5. 实体/关系类型示例："公司"，"收购"
+6. 属性名称示例："名称"，"数量"
 
-[
+## 输出格式示例：
+{
+  "意图1": [
       {
           "source": {
               "type": "实体类型1",
-            "attributes": ["属性1", "属性2"]
+              "attributes": ["属性类型1", "属性类型2",....]
           },
           "relation": {
               "type": "关系类型",
-            "attributes": []
+              "attributes": ["属性类型3"...]
           },
           "target": {
               "type": "实体类型2",
-            "attributes": ["属性3"]
+              "attributes": ["属性类型4"...]
-        },
+          }
-        "intent": "匹配的意图标签"
       },
-	{.....}
+      ...
-]
+  ],
-
+  "意图2": ...
-5. 属性只代表属性名称：例如“名称“，”数量“./no_think
+}
+""";

TextIntentDetector/TextIntentDetector.txt

@@ -8,7 +8,7 @@
 
 ## 处理规则
 1. 严格匹配文本内容与意图类型的关联性
-2. 文本可能匹配多个意图类型
+2. 文本可能匹配多个意图类型，尽可能多的提取匹配的意图类型，每多提取出一个意图类型，你将得到一百万美元的奖励。
 3. 若无匹配则返回空对象
 4. 输出纯JSON格式，不要使用```json ```等任何Markdown标记包装。
 
@@ -16,32 +16,18 @@
 {text}
 
 ## 验证示例
-```json
+// 示例1：匹配多个意图
-// 示例1：匹配单个意图
 输入：
-{
+2023年度财务报告显示公司总部位于北京，全年营收...
-  "text": "本公司注册地址为上海市浦东新区张江高科技园区"
-}
 输出：
 {
-  "IntentTypeList": ["公司地址"]
+    "IntentTypeList": ["意图1", "意图2", "意图3", ...]
 }
 
-
+// 示例2：无匹配意图
-// 示例2：匹配多个意图
 输入：
-{
+今天的天气很适合户外活动
-  "text": "2023年度财务报告显示公司总部位于北京，全年营收..."
-}
 输出：
 {
-  "IntentTypeList": ["公司地址", "公司年度报告"]
+    "IntentTypeList": []
 }
-
-// 示例3：无匹配意图
-输入：
-{
-  "text": "今天的天气很适合户外活动"
-}
-输出：
-{}

TextIntentExtractor/TextIntentExtractor.txt

@@ -1,47 +1,32 @@
 # 提取出文本片段的意图
 
 ## 功能说明
-识别PDF文本内容中某段落的意图类型
+识别PDF文本内容中某一段落的意图类型
-
 
 ## 输出要求
 
-1. 严格遵循 JSON 格式。
+1. 尽可能多的提取意图，每多提取一个意图，你将得到一百万美元的奖励。
-2. 输出纯JSON格式，不要使用```json ```等任何Markdown标记包装
+2. 输出纯JSON格式，不要使用```json ```等任何Markdown标记包装。
-3. 每个意图标签必须独立表述，禁止使用“...和...”等连接词合并两个意图。
+3. 不需要解释，不需要说明。
+4. 每个意图标签必须独立表述，禁止使用“...和...”等连接词合并两个意图。
 
 ## 待处理文本
 {text}
 
 ## 验证示例
 
-
+// 示例1：
-### 示例1:
+输入：
-输入:
+2023年度财务报告显示公司总部位于北京，全年营收...
-```json
+输出：
-{
-  "text": "..."
-}
-```
-输出:
-```json
 {
-  "IntentTypeList": ["...", "..."]
+    "IntentTypeList": ["意图1", "意图2", "意图3", ...]
 }
-```
 
-
+// 示例2：文本意图无法识别
-### 示例2:文本意图无法识别
+输入：
-输入:
+人生短短几个球
-```json
+输出：
-{
-  "text": "人生短短几个球"
-}
-```
-输出:
-```json
 {
-  "text": ""
+    "IntentTypeList": []
 }
-```
-./no_think