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src/main/java/com/supervision/pdfqaserver/cache/PromptCache.java

@@ -224,7 +224,9 @@ public class PromptCache {
                 "\\{
                   "cypherQueries": [
                     "MATCH (c:`公司`)-[r:`收购`]->(t:`公司`) RETURN c, r, t",
+                    "MATCH (c:`上市公司`)-[r:`收购`]->(t:`公司`) RETURN c, r, t",
                     "MATCH (c:`公司`)-[r:`收购`]->(t:`上市公司`) RETURN c, r, t",
+                    "MATCH (c:`电力公司`)-[r:`收购`]->(t:`国有企业`) RETURN c, r, t",
                     .....
                   ]
                 \\}"
@@ -245,15 +247,15 @@ public class PromptCache {
     private static final String GENERATE_ANSWER_PROMPT = """
             一、任务说明
             你是一个审计报告的整理助手，你需要对用户询问的问题根据产考数据进行回答。
-            二、用户输入：
-            {query}
-            三、参考文本：
+            二、参考数据：
             {example_text}
+            三、用户输入：
+            {query}
             四、注意事项
-            1. 数据核实：需确认是否使用参考文本中的数据。
-            2. 信息时效：可能需要确认数据的时间。
-            3. 问题范围界定：当用户提问超出审计报告分析范畴时，统一采用以下话术回复：
-            "您好！当前系统功能聚焦于审计报告相关内容分析，您的问题暂不在支持范围内。如需查询财务数据、票据详情或其他审计相关信息，请提供具体问题，我们将全力协助。"
+            1. 参考数据进行问答：使用参考数据来回答用户问题
+            2. 问题范围界定：如果参考数据中没有与用户问题相关的信息，统一采用以下话术回复。
+            "抱歉目前知识库没有这个问题的答案."
+            3. 参考数据是绝对正确的，不需要质疑。不需要解释。
             /no_think
             """;
 

src/main/java/com/supervision/pdfqaserver/service/impl/ChatServiceImpl.java

@@ -13,9 +13,11 @@ import com.supervision.pdfqaserver.service.DomainMetadataService;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 import org.springframework.ai.chat.messages.Message;
+import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
 import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
 import org.springframework.ai.chat.prompt.SystemPromptTemplate;
 import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
+import org.springframework.ai.ollama.api.OllamaOptions;
 import org.springframework.stereotype.Service;
 import reactor.core.publisher.Flux;
 
@@ -69,8 +71,10 @@ public class ChatServiceImpl implements ChatService {
         SystemPromptTemplate textToCypherTemplate = new SystemPromptTemplate(PromptCache.promptMap.get(TEXT_TO_CYPHER));
         Message textToCypherMessage = textToCypherTemplate.createMessage(Map.of(PROMPT_PARAM_SOURCE_TYPE_LIST, sourceTypeListEn, PROMPT_PARAM_RELATION_TYPE_LIST, relationListEn, PROMPT_PARAM_TARGET_TYPE_LIST, targetTypeListEn, PROMPT_PARAM_QUERY, userQuery));
         log.info("生成CYPHER语句的消息：{}", textToCypherMessage);
-        String cypherJsonStr = ollamaChatModel.call(textToCypherMessage.getText());
+        String cypherJsonStr = ollamaChatModel.call(new Prompt(textToCypherMessage, OllamaOptions.builder().temperature(3.0).build())).getResult().getOutput().getText();
         log.info(cypherJsonStr);
+        log.info(cypherJsonStr.replaceAll("(?is)<think\\b[^>]*>(.*?)</think>", "").trim());
+        cypherJsonStr = cypherJsonStr.replaceAll("(?is)<think\\b[^>]*>(.*?)</think>", "").trim();
         List<String> cypherQueries;
         try {
             JSONObject jsonObj = JSONUtil.parseObj(cypherJsonStr);
@@ -78,7 +82,7 @@ public class ChatServiceImpl implements ChatService {
                     .toList(String.class);
         } catch (Exception e) {
             log.error("解析CYPHER JSON字符串失败: {}", e.getMessage());
-            return Flux.just("查无结果");
+            return Flux.just("查无结果").concatWith(Flux.just("[END]"));
         }
         log.info("转换后的Cypher语句：{}", cypherQueries.toString());
 
@@ -90,13 +94,14 @@ public class ChatServiceImpl implements ChatService {
             }
         }
         if (relationObjects.isEmpty()) {
-            return Flux.just("查无结果");
+            return Flux.just("查无结果").concatWith(Flux.just("[END]"));
         }
         log.info("三元组数据: {}", relationObjects);
 
         //生成回答
         SystemPromptTemplate generateAnswerTemplate = new SystemPromptTemplate(PromptCache.promptMap.get(GENERATE_ANSWER));
         Message generateAnswerMessage = generateAnswerTemplate.createMessage(Map.of(PROMPT_PARAM_EXAMPLE_TEXT, relationObjects, PROMPT_PARAM_QUERY, userQuery));
-        return ollamaChatModel.stream(new Prompt(generateAnswerMessage)).map(response -> response.getResult().getOutput().getText());
+        log.info("生成回答的提示词：{}", generateAnswerMessage);
+        return ollamaChatModel.stream(new Prompt(generateAnswerMessage)).map(response -> response.getResult().getOutput().getText()).concatWith(Flux.just("[END]"));
     }
 }