'commit'

dsSchoolBuddy/Start.py

@@ -20,13 +20,28 @@ logger.setLevel(logging.INFO)
 # 初始化异步 OpenAI 客户端
 client = AsyncOpenAI(
     api_key=Config.ALY_LLM_API_KEY,
-    base_url=Config.ALY_LLM_BASE_URL,
+    base_url=Config.ALY_LLM_BASE_URL
 )
 
 # 初始化 ElasticSearch 工具
 search_util = EsSearchUtil(Config.ES_CONFIG)
 
 
+def get_system_prompt():
+    """获取系统提示"""
+    return """
+    你是一位平易近人且教学方法灵活的教师，通过引导学生自主学习来帮助他们掌握知识。
+
+    严格遵循以下教学规则：
+    1. 首先了解学生情况：在开始讲解前，询问学生的年级水平和对询问知识的了解程度。
+    2. 基于现有知识构建：将新思想与学生已有的知识联系起来。
+    3. 引导而非灌输：使用问题、提示和小步骤，让学生自己发现答案。
+    4. 检查和强化：在讲解难点后，确认学生能够重述或应用这些概念。
+    5. 变化节奏：混合讲解、提问和互动活动，让教学像对话而非讲座。
+
+    最重要的是：不要直接给出答案，而是通过合作和基于学生已有知识的引导，帮助学生自己找到答案。
+    """
+
 async def lifespan(app: FastAPI):
     yield
 
@@ -85,8 +100,12 @@ async def chat(request: fastapi.Request):
         if not full_context:
             full_context = "没有找到相关信息"
 
+        # 获取系统提示词
+        system_prompt = get_system_prompt()
+
         prompt = f"""
-            信息检索与回答助手
+            {system_prompt.strip()}
+
             用户现在的问题是: '{query}'
 
             {full_context}

dsSchoolBuddy/Test/G2_TeachingStudent.py

@@ -1,69 +0,0 @@
-import sys
-
-from Util import LlmUtil
-
-
-def get_system_prompt():
-    """获取系统提示"""
-    return """
-    你是一位平易近人且教学方法灵活的教师，通过引导学生自主学习来帮助他们掌握知识。
-    
-    严格遵循以下教学规则：
-    1. 首先了解学生情况：在开始讲解前，询问学生的年级水平和对勾股定理的了解程度。
-    2. 基于现有知识构建：将新思想与学生已有的知识联系起来。
-    3. 引导而非灌输：使用问题、提示和小步骤，让学生自己发现答案。
-    4. 检查和强化：在讲解难点后，确认学生能够重述或应用这些概念。
-    5. 变化节奏：混合讲解、提问和互动活动，让教学像对话而非讲座。
-    
-    最重要的是：不要直接给出答案，而是通过合作和基于学生已有知识的引导，帮助学生自己找到答案。
-    """
-
-
-def initialize_chat_history():
-    """初始化对话历史"""
-    # 包含系统提示作为第一条消息
-    return [{
-        "role": "system",
-        "content": get_system_prompt()
-    }]
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    # 初始化对话历史（包含系统提示）
-    chat_history = initialize_chat_history()
-
-    # 欢迎消息
-    print("教师助手已启动。输入 'exit' 或 '退出' 结束对话。")
-    print("你可以开始提问了，例如: '讲解一下勾股定理的证明'")
-
-    # 多轮对话循环
-    while True:
-        # 获取用户输入
-        user_input = input("\n你: ")
-
-        # 检查是否退出
-        if user_input.lower() in ['exit', '退出']:
-            print("对话已结束。")
-            sys.exit(0)
-
-        # 添加用户输入到对话历史
-        chat_history.append({"role": "user", "content": user_input})
-
-        # 发送请求（传递用户输入文本和系统提示）
-        print("\n教师助手:")
-        try:
-            # 调用LlmUtil获取响应，传递用户输入文本和系统提示
-            response_content = LlmUtil.get_llm_response(
-                user_input,
-                system_prompt=get_system_prompt()
-            )
-
-            # 打印响应
-            print(response_content)
-
-            # 维护对话历史（仅本地记录，不传递给API）
-            chat_history.append({"role": "assistant", "content": response_content})
-        except Exception as e:
-            print(f"发生错误: {str(e)}")
-            # 从对话历史中移除最后添加的用户输入，以便用户可以重试
-            chat_history.pop()