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@ -215,9 +215,35 @@ async def rag_stream(request: Request):
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logger.info(f" {i + 1}. 文档ID: {hit['_id']}, 匹配分数: {hit['_score']:.2f}")
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logger.info(f" 内容: {hit['_source']['user_input']}")
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# 去重处理:去除vector_results和text_results中重复的user_input
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vector_sources = [hit['_source'] for hit in vector_results['hits']['hits']]
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text_sources = [hit['_source'] for hit in text_results['hits']['hits']]
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# 构建去重后的结果
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unique_text_sources = []
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text_user_inputs = set()
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# 先处理text_results,保留所有
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for source in text_sources:
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text_user_inputs.add(source['user_input'])
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unique_text_sources.append(source)
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# 处理vector_results,只保留不在text_results中的
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unique_vector_sources = []
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for source in vector_sources:
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if source['user_input'] not in text_user_inputs:
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unique_vector_sources.append(source)
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# 计算优化掉的记录数量和节约的tokens
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removed_count = len(vector_sources) - len(unique_vector_sources)
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saved_tokens = sum(len(source['user_input']) for source in vector_sources
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if source['user_input'] in text_user_inputs)
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logger.info(f"优化掉 {removed_count} 条重复记录,节约约 {saved_tokens} tokens")
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search_results = {
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"vector_results": [hit['_source'] for hit in vector_results['hits']['hits']],
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"text_results": [hit['_source'] for hit in text_results['hits']['hits']]
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"vector_results": unique_vector_sources,
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"text_results": unique_text_sources
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}
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# 调用阿里云大模型整合结果
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@ -243,11 +269,10 @@ async def rag_stream(request: Request):
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回答要求
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1. 依托给定的资料,快速准确地回答问题,可以添加一些额外的信息,但请勿重复内容。
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2. 如果资源中提供了图片资源,尽量应用图片,并确保图片的清晰度。
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3. 如果未提供相关信息,请不要回答。
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4. 如果发现相关信息与原来的问题契合度低,也不要回答
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5. 使用HTML格式返回,包含适当的段落、列表和标题标签,一定不要使用 ```html 或者 ```!
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6. 确保内容结构清晰,便于前端展示
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2. 如果未提供相关信息,请不要回答。
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3. 如果发现相关信息与原来的问题契合度低,也不要回答
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4. 使用HTML格式返回,包含适当的段落、列表和标题标签,一定不要使用 ```html 或者 ```!
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5. 确保内容结构清晰,便于前端展示
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"""
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# 调用阿里云大模型
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