✨Feat: 构建对话终端
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,155 @@
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package ai
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import (
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"bytes"
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"encoding/json"
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"fmt"
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"io"
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"net/http"
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||||
"time"
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)
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// SiliconFlowClient 硅基流动API客户端
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type SiliconFlowClient struct {
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apiKey string
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baseURL string
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||||
model string
|
||||
timeout time.Duration
|
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maxRetries int
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}
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// Config AI配置
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type Config struct {
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Endpoint string `yaml:"endpoint"`
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Model string `yaml:"model"`
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Timeout int `yaml:"timeout"`
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MaxRetries int `yaml:"max_retries"`
|
||||
ApiKey string `yaml:"api_key"`
|
||||
}
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||||
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||||
// ChatMessage 聊天消息
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||||
type ChatMessage struct {
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Role string `json:"role"`
|
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Content string `json:"content"`
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}
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// ChatRequest 聊天请求
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||||
type ChatRequest struct {
|
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Model string `json:"model"`
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Messages []ChatMessage `json:"messages"`
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Temperature float64 `json:"temperature"`
|
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Stream bool `json:"stream"`
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}
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||||
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// ChatResponse 聊天响应
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||||
type ChatResponse struct {
|
||||
ID string `json:"id"`
|
||||
Object string `json:"object"`
|
||||
Created int64 `json:"created"`
|
||||
Model string `json:"model"`
|
||||
Choices []Choice `json:"choices"`
|
||||
Usage Usage `json:"usage"`
|
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}
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// Choice 选择项
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||||
type Choice struct {
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||||
Index int `json:"index"`
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Message ChatMessage `json:"message"`
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||||
FinishReason string `json:"finish_reason"`
|
||||
}
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||||
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// Usage 使用情况
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type Usage struct {
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PromptTokens int `json:"prompt_tokens"`
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CompletionTokens int `json:"completion_tokens"`
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TotalTokens int `json:"total_tokens"`
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}
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// NewClient 创建新的AI客户端
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func NewClient(config Config) *SiliconFlowClient {
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return &SiliconFlowClient{
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apiKey: config.ApiKey,
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baseURL: config.Endpoint,
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model: config.Model,
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timeout: time.Duration(config.Timeout) * time.Second,
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||||
maxRetries: config.MaxRetries,
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}
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}
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// Generate 生成内容
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func (c *SiliconFlowClient) Generate(prompt string) (string, error) {
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reqBody := ChatRequest{
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Model: c.model,
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Messages: []ChatMessage{
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{
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Role: "user",
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Content: prompt,
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},
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},
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Temperature: 0.7,
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Stream: false,
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}
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reqJSON, err := json.Marshal(reqBody)
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if err != nil {
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return "", fmt.Errorf("failed to marshal request: %w", err)
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}
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var lastErr error
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for attempt := 0; attempt < c.maxRetries; attempt++ {
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result, err := c.sendRequest(reqJSON)
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if err == nil {
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return result, nil
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}
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||||
lastErr = err
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||||
if attempt < c.maxRetries-1 {
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||||
time.Sleep(time.Duration(attempt+1) * time.Second)
|
||||
}
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||||
}
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||||
return "", fmt.Errorf("failed after %d attempts: %w", c.maxRetries, lastErr)
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}
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func (c *SiliconFlowClient) sendRequest(reqJSON []byte) (string, error) {
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url := c.baseURL + "/chat/completions"
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req, err := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewReader(reqJSON))
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||||
if err != nil {
|
||||
return "", fmt.Errorf("failed to create request: %w", err)
|
||||
}
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||||
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.apiKey)
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||||
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
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client := &http.Client{
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||||
Timeout: c.timeout,
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||||
}
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||||
resp, err := client.Do(req)
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||||
if err != nil {
|
||||
return "", fmt.Errorf("failed to send request: %w", err)
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}
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defer resp.Body.Close()
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||||
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||||
body, err := io.ReadAll(resp.Body)
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if err != nil {
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||||
return "", fmt.Errorf("failed to read response: %w", err)
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||||
}
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||||
if resp.StatusCode != http.StatusOK {
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return "", fmt.Errorf("API returned status code %d: %s", resp.StatusCode, string(body))
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}
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var chatResp ChatResponse
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||||
if err := json.Unmarshal(body, &chatResp); err != nil {
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||||
return "", fmt.Errorf("failed to unmarshal response: %w", err)
|
||||
}
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||||
if len(chatResp.Choices) == 0 {
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||||
return "", fmt.Errorf("no choices in response")
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}
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||||
return chatResp.Choices[0].Message.Content, nil
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||||
}
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@@ -0,0 +1,63 @@
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package generators
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import (
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"learning-assistant/internal/ai"
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)
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// GeneratorType 生成器类型
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type GeneratorType string
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||||
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const (
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GeneratorMermaid GeneratorType = "mermaid"
|
||||
GeneratorGuodegang GeneratorType = "guodegang"
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||||
GeneratorQuiz GeneratorType = "quiz"
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||||
GeneratorCard GeneratorType = "card"
|
||||
GeneratorScenario GeneratorType = "scenario"
|
||||
)
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// GenerateResult 生成结果
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type GenerateResult struct {
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Type GeneratorType
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||||
Content string
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||||
Error error
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}
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// BaseGenerator 基础生成器
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type BaseGenerator struct {
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client *ai.SiliconFlowClient
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||||
promptManager *ai.PromptManager
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}
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// NewBaseGenerator 创建基础生成器
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func NewBaseGenerator(client *ai.SiliconFlowClient, promptManager *ai.PromptManager) *BaseGenerator {
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return &BaseGenerator{
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client: client,
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promptManager: promptManager,
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}
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}
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// Generate 生成内容
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func (g *BaseGenerator) Generate(genType GeneratorType, knowledge string, resultChan chan<- GenerateResult) {
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||||
prompt, err := g.promptManager.GeneratePrompt(string(genType), knowledge)
|
||||
if err != nil {
|
||||
resultChan <- GenerateResult{
|
||||
Type: genType,
|
||||
Error: err,
|
||||
}
|
||||
return
|
||||
}
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||||
|
||||
content, err := g.client.Generate(prompt)
|
||||
if err != nil {
|
||||
resultChan <- GenerateResult{
|
||||
Type: genType,
|
||||
Error: err,
|
||||
}
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
|
||||
resultChan <- GenerateResult{
|
||||
Type: genType,
|
||||
Content: content,
|
||||
}
|
||||
}
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||||
@@ -0,0 +1,71 @@
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||||
package ai
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||||
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||||
import (
|
||||
"embed"
|
||||
"fmt"
|
||||
"strings"
|
||||
"text/template"
|
||||
)
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||||
//go:embed prompts/*.txt
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var promptFS embed.FS
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// PromptManager 提示词管理器
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type PromptManager struct {
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||||
templates map[string]*template.Template
|
||||
}
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// NewPromptManager 创建提示词管理器
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||||
func NewPromptManager() *PromptManager {
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||||
pm := &PromptManager{
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||||
templates: make(map[string]*template.Template),
|
||||
}
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pm.loadTemplates()
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||||
return pm
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||||
}
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||||
func (pm *PromptManager) loadTemplates() {
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||||
templateFiles := map[string]string{
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||||
"mermaid": "prompts/mermaid.txt",
|
||||
"guodegang": "prompts/guodegang.txt",
|
||||
"quiz": "prompts/quiz.txt",
|
||||
"card": "prompts/card.txt",
|
||||
"scenario": "prompts/scenario.txt",
|
||||
}
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||||
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||||
for name, path := range templateFiles {
|
||||
content, err := promptFS.ReadFile(path)
|
||||
if err != nil {
|
||||
continue
|
||||
}
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||||
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||||
tmpl, err := template.New(name).Parse(string(content))
|
||||
if err != nil {
|
||||
continue
|
||||
}
|
||||
|
||||
pm.templates[name] = tmpl
|
||||
}
|
||||
}
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||||
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||||
// GeneratePrompt 生成提示词
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||||
func (pm *PromptManager) GeneratePrompt(templateType string, knowledge string) (string, error) {
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||||
tmpl, ok := pm.templates[templateType]
|
||||
if !ok {
|
||||
return "", fmt.Errorf("template type %s not found", templateType)
|
||||
}
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||||
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||||
var buf strings.Builder
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data := struct {
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||||
Knowledge string
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||||
}{
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||||
Knowledge: knowledge,
|
||||
}
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||||
|
||||
if err := tmpl.Execute(&buf, data); err != nil {
|
||||
return "", fmt.Errorf("failed to execute template: %w", err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
return buf.String(), nil
|
||||
}
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||||
@@ -0,0 +1,23 @@
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||||
为"{{.Knowledge}}"制作知识记忆卡片，帮助用户快速掌握关键知识点，要求：
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1. 结构清晰，重点突出
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||||
2. 使用emoji图标增强可读性
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||||
3. 每个部分简洁明了，方便记忆
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||||
输出格式：
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||||
📌 核心概念：[精确的知识点定义，50字以内]
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||||
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||||
🔑 关键要点：
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||||
- 要点1（具体说明，20字以内）
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||||
- 要点2（具体说明，20字以内）
|
||||
- 要点3（具体说明，20字以内）
|
||||
- 要点4（具体说明，20字以内）
|
||||
|
||||
⚠️ 常见误区：
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||||
- 误区1：[说明]
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||||
- 误区2：[说明]
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||||
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||||
✅ 最佳实践：
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- 实践1：[具体建议]
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||||
- 实践2：[具体建议]
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||||
🎯 记忆口诀：[朗朗上口的口诀，帮助记忆]
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@@ -0,0 +1,12 @@
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||||
用北京话、郭德纲相声演员的口吻讲解"{{.Knowledge}}"，要求：
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||||
1. 开头用"咳咳，咱今儿个来说说这个{{.Knowledge}}..."作为开场
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||||
2. 中间穿插一些相声评书风格的生动比喻和例子
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||||
3. 语气轻松诙谐、接地气，但内容要准确专业
|
||||
4. 偶尔使用相声常用语，比如"您听好了"、"这就好比"、"想当年"、"您猜怎么着"
|
||||
5. 每讲完一个要点，可以用"这话怎么说呢？"来过渡
|
||||
6. 最后用"您记住了吗？下次要是有人问起来，您就把这么一通摆出来，准保让他对您刮目相看！"收尾
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||||
|
||||
注意：
|
||||
- 不要过度夸张，保持内容的准确性和专业性
|
||||
- 语言要通俗易懂，避免过于晦涩的专业术语
|
||||
- 字数控制在300-500字
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@@ -0,0 +1,19 @@
|
||||
请为"{{.Knowledge}}"生成一个Mermaid思维导图或流程图，要求：
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||||
1. 使用graph TD或flowchart TD格式
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||||
2. 清晰展示知识点的结构层次和关系
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||||
3. 关键节点使用中文标签
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||||
4. 适当使用不同的节点样式区分概念类型
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||||
5. 保持代码简洁，便于复制使用
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||||
|
||||
输出格式（只输出代码，不要其他说明文字）：
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```mermaid
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graph TD
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||||
A[{{.Knowledge}}] --> B(核心概念1)
|
||||
A --> C(核心概念2)
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||||
B --> B1(子概念1.1)
|
||||
B --> B2(子概念1.2)
|
||||
C --> C1(子概念2.1)
|
||||
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
|
||||
style B fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
|
||||
style C fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
|
||||
```
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||||
@@ -0,0 +1,22 @@
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||||
关于"{{.Knowledge}}"，生成10道单选题，要求：
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||||
1. 题目类型包括：概念理解、原理分析、应用场景、最佳实践等
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||||
2. 难度分布：3道基础题、4道中级题、3道进阶题
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||||
3. 每道题都要提供详细的解析说明
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||||
4. 选项之间要有明显的区别，避免模棱两可
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||||
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||||
必须严格按照以下JSON格式输出（只输出JSON，不要其他说明文字）：
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{
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||||
"questions": [
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||||
{
|
||||
"question": "题目文字，准确描述问题",
|
||||
"options": [
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||||
"A. 选项内容",
|
||||
"B. 选项内容",
|
||||
"C. 选项内容",
|
||||
"D. 选项内容"
|
||||
],
|
||||
"answer": "A",
|
||||
"explanation": "详细解析为什么选这个答案，以及为什么其他选项不对"
|
||||
}
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||||
]
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||||
}
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||||
@@ -0,0 +1,48 @@
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||||
为"{{.Knowledge}}"提供3个实际的工程应用场景，要求：
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||||
1. 每个场景都要具体、真实、有代表性
|
||||
2. 包含完整的问题背景、解决方案、代码示例
|
||||
3. 代码使用伪代码或简化的实现，注重逻辑清晰
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||||
4. 说明使用该知识点解决了什么核心问题
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||||
5. 强调注意事项和最佳实践
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||||
输出格式：
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||||
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||||
场景1：[场景名称，如"高并发缓存更新"]
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||||
背景：
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[描述实际业务场景和遇到的问题]
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方案：
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||||
[说明如何使用{{.Knowledge}}解决问题，分步骤说明]
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||||
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||||
代码示例：
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||||
[使用伪代码或简化代码展示实现方式]
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||||
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||||
注意事项：
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||||
- 关键点1
|
||||
- 关键点2
|
||||
|
||||
场景2：[场景名称]
|
||||
背景：
|
||||
...
|
||||
|
||||
方案：
|
||||
...
|
||||
|
||||
代码示例：
|
||||
...
|
||||
|
||||
注意事项：
|
||||
- ...
|
||||
|
||||
场景3：[场景名称]
|
||||
背景：
|
||||
...
|
||||
|
||||
方案：
|
||||
...
|
||||
|
||||
代码示例：
|
||||
...
|
||||
|
||||
注意事项：
|
||||
- ...
|
||||
Reference in New Issue
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