SystemPromptGenerator.java
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package com.xly.agent;
import cn.hutool.core.util.ObjectUtil;
import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import com.alibaba.fastjson2.JSONObject;
import com.alibaba.fastjson2.JSONWriter;
import com.xly.entity.ParamRule;
import com.xly.entity.ToolMeta;
import com.xly.entity.UserSceneSession;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class SystemPromptGenerator {
public static String generate(String toolName, UserSceneSession session,String sKnowledgeBase) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("你是一个无情的参数提取器，不是聊天助手。\n\n");
sb.append("【核心任务】\n");
sb.append("从用户输入中提取参数，并立即调用工具 ").append(toolName).append("。\n\n");
sb.append("【绝对指令】\n");
sb.append("1. 严禁与用户对话，严禁输出任何纯文本回复。\n");
sb.append("2. 无论参数缺失多么严重，都必须直接调用工具，缺失字段填空字符串或0。\n");
if(ObjectUtil.isNotEmpty(sKnowledgeBase)){
sb.append("3. 印刷行业知识库:提取参数前，请先理解行业知识库,再进行方法匹配和参数提取，知识库内容如下: \n");
sb.append(" - "+sKnowledgeBase);
}
sb.append("【参数提取规则】\n");
sb.append("用户输入格式为 \"参数名: 值\" 或 \"参数名 值\"，你必须识别参数名并提取对应的值。\n\n");
sb.append("【可提取的参数列表】\n");
List<ParamRule> dynamicParamRuleAll = session.getCurrentTool().getParamRuleListAll();
// 从参数定义中提取
for (ParamRule paramRule : dynamicParamRuleAll) {
sb.append("- ").append(paramRule.getSParam()).append("\n");
}
sb.append("\n【提取示例】\n");
// 动态生成示例（取前3个参数作为示例）
int count = 0;
for (ParamRule paramRule : dynamicParamRuleAll) {
if (count++ >= 3) break;
sb.append("- 用户输入 \"").append(paramRule.getSParam()).append(": {值}\" → 提取 ").append(paramRule.getSParam()).append("\n");
}
if(ObjectUtil.isNotEmpty(session.getArgs())){
sb.append("【已提取参数】\n");
sb.append(JSON.toJSONString(session.getArgs(), JSONWriter.Feature.PrettyFormat));
}
sb.append("\n【工具调用规则】\n");
sb.append("1. 每次只调用一次工具\n");
sb.append("2. 调用后立即停止，不要重复调用\n");
sb.append("3. 不要总结，不要回复用户，只调用工具");
return sb.toString();
}
/**
* 缺失参数统一提示模板：强制AI调用自定义方法，一次性回填所有参数
*/
public static String buildMissParamPrompt(UserSceneSession session, List<ParamRule> paramRuleDataMiss) {
String methodNo = session.getCurrentTool().getSMethodNo();
// 1. 拼接缺失参数的描述（增加“参数名”和“英文名”的对应，方便模型映射）
String paramDesc = paramRuleDataMiss.stream()
.map(p -> String.format("- 参数名：%s (对应字段: %s)，示例值：%s",
p.getSParam(), p.getSParamValue(), p.getSExampleValue()))
.collect(Collectors.joining("\n"));
// 但根据你的需求，其实 prompt 里并不需要强行插入一个空的 JSON 片段，
// 直接告诉模型去“合并”即可。
return String.format("""
请你根据用户最新的输入，补充缺失的参数，并带着【所有完整参数】立即发起工具调用。
【核心执行规则】
1. **参数合并（至关重要）**：你必须保留上一轮对话中已经获取的参数（如 sSlaveId, operateType 等），并将用户本次提供的新参数与旧参数合并。
2. **必须调用工具**：必须调用工具 `%s`。绝对禁止直接输出 JSON 文本，也绝对禁止向用户反问或索要信息。
3. **完整调用**：请直接生成包含所有参数的 tool_calls 请求。
【已获取数据】
%s
【当前缺失的参数说明】
%s
""", methodNo,JSONObject.toJSONString(session.getArgs()), paramDesc);
}
public static String buildDynamicSystemPrompt(UserSceneSession session) {
// 获取当前工具编号（用于 JSON 的 name 字段）
String methodNo = session.getCurrentTool().getSMethodNo();
return """
【极强约束·必须执行】
1. 禁止说话！禁止解释！
2. 必须调用工具！
3. 只输出标准工具调用JSON！
### 任务背景 ###
用户会输入自然语言指令（如“第1行确认”、“全部合并”等）。
你的任务是：解析出【操作类型】和【目标行号】。
### 解析规则（必须严格遵守） ###
1. **操作类型 (operateType)**：
- 如果用户说“全部确认”、“生成多个单据”，识别为："全部确认"
- 如果用户说“合并确认”、“生成一个单据”，识别为："合并确认"
- 其他情况，默认为："单行确认"
2. **行号提取 (rowNumbers)**：
- 单选：如“第5行”，提取为 [5]
- 多选：如“第1、3、5行”，提取为 [1, 3, 5]
- 范围：如“第2到4行”，提取为 [2, 3, 4]
- 全选：如“全部”、“所有”，提取为 ["ALL"]
### 输出格式规范 ###
请直接输出以下 JSON（不要任何 Markdown 格式，不要 ```json）：
{"name": "%s", "parameters": {"operateType": "解析出的类型", "rowNumbers": [行号数组或"ALL"]}}
""".formatted(methodNo);
}
/**
* 方法选择阶段：从可选方法树中，让大模型选出唯一最匹配的一个 sMethodNo。
* 与 generate()（参数提取）配套，是它的上游一步。
*
* @param toolList 当前场景可选的方法列表（方法树扁平化后的叶子集合）
* @param sKnowledgeBase 行业知识库，可为空
* @return 供 choiceMethod 使用的 sSystemPrompt
*/
public static String generateChoiceMethodPrompt(List<ToolMeta> toolList, String sKnowledgeBase) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("你是一个方法路由分类器。你的职责是理解用户意图，从候选方法中选出唯一最匹配的一项。\n\n");
sb.append("【任务】\n");
sb.append("阅读用户输入，与【可选方法列表】逐项比对语义，选出意图最贴合的一个方法，输出它的 sMethodNo。\n");
sb.append("判断时以用户的核心操作意图为准，只依据用户明确表达的内容，不推测未提及的需求。\n\n");
sb.append("【输出要求】\n");
sb.append("- 只输出一个 JSON 对象，形如：{\"sMethodNo\": \"方法编号\", \"confidence\": 0.0}\n");
sb.append("- sMethodNo 取自【可选方法列表】中的编号；均不匹配时取 \"none\"。\n");
sb.append("- confidence 为 0~1 的匹配置信度：意图明确取高值，表述模糊取低值。\n");
sb.append("- 不要输出解释、思考过程或 JSON 以外的任何文字。\n\n");
if (ObjectUtil.isNotEmpty(sKnowledgeBase)) {
sb.append("【行业背景知识】\n");
sb.append("以下知识用于帮助你理解用户输入中的行业术语，请结合它判断意图：\n");
sb.append(sKnowledgeBase).append("\n\n");
}
sb.append("【可选方法列表】\n");
for (ToolMeta tool : toolList) {
sb.append("- sMethodNo: ").append(tool.getSMethodNo())
.append(" 名称: ").append(tool.getSMethodName());
// 描述为空时降级用场景名，保证每个方法都有判别依据
String desc = ObjectUtil.isNotEmpty(tool.getStoolDesc())
? tool.getStoolDesc() : tool.getSceneName();
if (ObjectUtil.isNotEmpty(desc)) {
sb.append(" 适用场景: ").append(desc);
}
sb.append("\n");
}
sb.append("\n【示例】\n");
int count = 0;
for (ToolMeta tool : toolList) {
if (count++ >= 3) break;
sb.append("- 用户输入涉及\"").append(tool.getSMethodName())
.append("\" → {\"sMethodNo\": \"").append(tool.getSMethodNo())
.append("\", \"confidence\": 0.9}\n");
}
sb.append("- 用户输入\"你好\" → {\"sMethodNo\": \"none\", \"confidence\": 0}\n");
return sb.toString();
}
}