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Python
Raw Normal View History

from agent_system.base import BasePrompt
class InquirerPrompt(BasePrompt):
"""
询问者智能体的提示词模板
该提示词模板的description和instructions主体内容由Prompter智能体动态生成
只在末尾添加固定的输入信息和输出格式要求
"""
# 基础描述将被prompter结果动态替换
description = ""
# 基础指令将被prompter结果动态替换
instructions = []
@staticmethod
def get_example_output() -> str:
"""
获取示例输出格式用于指导 LLM 生成符合要求的结构化输出
Returns:
str: JSON 格式的示例输出
"""
return """{
"current_chat": "请问头痛什么时候开始的?疼痛程度如何?"
}"""
@staticmethod
def get_fixed_format_instructions() -> list:
"""
获取固定的输入输出格式指令
Returns:
list: 固定的格式指令列表
"""
return [
"",
"## 患者信息输入格式",
"- 现病史: 患者当前疾病的详细描述",
"- 既往史: 患者过往的疾病史和治疗史",
"",
"## 输出要求",
"生成的问诊问题应该:",
"1. 可以问2-3个相关问题但总长度不超过80字",
"2. 问题必须简洁明了,符合真实医患对话习惯",
"3. 优先询问最紧急、最重要的症状信息",
"4. 使用患者容易理解的日常用语",
"5. 避免冗长的分点罗列,用自然对话方式提问",
"6. 问题要具有针对性,直接关联患者主诉",
"",
"## 示例输出格式JSON",
InquirerPrompt.get_example_output()
]