优化大模型提示词

virtual-patient-web/src/main/java/com/supervision/service/impl/AiServiceImpl.java

@@ -18,18 +18,18 @@ import java.util.*;
 public class AiServiceImpl implements AiService {
 
     public static final String userPromptTemplate = """
-            预设病例的基本情况如下：
+            预设病人的详细情况的如下：
             ---
             {medicalRecord}
             ---
-            回复格式为json:{"answer":"扮演病人并根据病历回复的内容"}
+            回复格式为json:{"answer":"扮演病人,根据病人详细情况,回答的内容"}
             """;
 
     private static final String systemPrompt = """
             我们现在来进行一个角色扮演连续对话场景。
-            你现在扮演一个病人的角色，我来扮演医生,我们进行模拟问诊。
+            需要你现在扮演一个病人，我来扮演医生,我们进行模拟问诊。
-            我会给你设定病人的病历,你根据给定病历内容进行回复。
+            我会给你设定病人的详细情况,你结合问题,从内容中找到答案原文回复。
-            如果病历中的信息不能回该问题，则回复'没有注意过'或'不清楚'或'不知道',但所有问话都必须给回复!
+            如果详细情况中的信息不能回该问题，则根据问题的情形,选择回复'正常'或'没有注意过'或'不清楚',但所有问话都必须给回复!
             如果医生说'你好'等礼貌用语,你就回复'你好,医生'!!!
             """;
 
@@ -45,7 +45,7 @@ public class AiServiceImpl implements AiService {
         List<Message> messageHistoryList = new ArrayList<>();
         messageHistoryList.add(new SystemMessage(systemPrompt));
         messageHistoryList.add(new UserMessage(StrUtil.format(userPromptTemplate, paramMap)));
-        messageHistoryList.add(new AssistantMessage("好的,已了解我要扮演病人的病历。已准备好对话了。"));
+        messageHistoryList.add(new AssistantMessage("好的,已了解我要扮演病人的详细情况。已准备好对话了。"));
         messageHistoryList.add(new UserMessage(question));
         Optional<AiTalkAnswerDTO> chat = AiChatUtil.chat(messageHistoryList, AiTalkAnswerDTO.class);
         if (chat.isPresent()) {