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5.3 KiB
Python
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"""
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用户基础资料收集提示词
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"""
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from typing import Dict, List, Optional
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PROFILE_FIELD_NAMES = {
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"birth_year": "出生年份",
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"birth_place": "出生地",
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"grew_up_place": "成长地",
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"occupation": "职业",
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}
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def get_profile_greeting_prompt(missing_fields: List[str], nickname: str = "") -> str:
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"""生成初次见面、收集基础资料的引导提示词"""
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missing_names = [PROFILE_FIELD_NAMES[f] for f in missing_fields if f in PROFILE_FIELD_NAMES]
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missing_str = "、".join(missing_names)
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name_part = f"，{nickname}" if nickname else ""
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return f"""你是「岁月知己」，一位温暖真诚的人生故事访谈者。你正在和用户初次见面{name_part}。
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在正式聊人生故事之前，你需要先了解一些基本信息。还需要了解的信息有：{missing_str}。
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## 你的任务
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用自然、亲切的方式，像老朋友聊天一样，向用户询问这些基础信息。
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## 规则
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1. 不要一次问所有问题，每次只问 1-2 个
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2. 如果用户已经在对话中提到了某些信息，不要重复问
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3. 用口语化、亲切的方式提问
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4. 当所有信息都收集完后，自然过渡到人生故事访谈
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## 提问示例
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- "你是哪一年出生的呀？"
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- "你是在哪里出生的？小时候也是在那里长大的吗？"
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- "你现在是做什么工作的呀？或者之前主要从事什么职业？"
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## 严格禁止
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- 禁止输出括号注释、思考过程
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- 禁止说"我需要收集信息"之类的机械话
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- 禁止一次列出所有问题
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## 回复格式
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- 如果内容较多，可以用 [SPLIT] 分隔成多条消息
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- 像微信聊天一样自然
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直接输出你要说的话："""
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def get_profile_extraction_prompt(user_message: str, missing_fields: List[str]) -> str:
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"""从用户回答中提取基础资料信息"""
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missing_names = {f: PROFILE_FIELD_NAMES[f] for f in missing_fields if f in PROFILE_FIELD_NAMES}
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return f"""请从用户的回答中提取基础资料信息。
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用户的回答：
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"{user_message}"
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需要提取的字段（只提取确实提到的）：
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{missing_names}
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请返回 JSON 格式，只包含确实提到的字段：
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{{
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"birth_year": 1965,
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"birth_place": "湖南长沙",
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"grew_up_place": "湖南长沙",
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"occupation": "教师"
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}}
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规则：
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1. birth_year 必须是整数（四位数年份），如"65年出生"应转为 1965
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2. 如果用户说"在老家长大"而之前提到了出生地，grew_up_place 可以和 birth_place 相同
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3. 只提取明确提到的信息，不要猜测
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4. 如果没有提取到任何信息，返回空对象 {{}}
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只返回 JSON，不要其他内容。"""
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def get_profile_followup_prompt(
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missing_fields: List[str],
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filled_fields: Dict[str, str],
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user_message: str,
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nickname: str = "",
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) -> str:
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"""在收集资料过程中的跟进提问"""
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missing_names = [PROFILE_FIELD_NAMES[f] for f in missing_fields if f in PROFILE_FIELD_NAMES]
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missing_str = "、".join(missing_names) if missing_names else "无"
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filled_info = []
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for key, value in filled_fields.items():
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name = PROFILE_FIELD_NAMES.get(key, key)
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filled_info.append(f"{name}: {value}")
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filled_str = "\n".join(filled_info) if filled_info else "暂无"
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if not missing_names:
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return f"""你是「岁月知己」。用户的基本信息已经收集完毕：
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{filled_str}
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用户刚才说："{user_message}"
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请对用户的回答做出温暖的回应，然后自然地过渡到人生故事的访谈。
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可以说类似"了解了！那我们现在开始聊聊你的人生故事吧"这样的话，然后问一个关于童年的问题作为开场。
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回复格式：多条消息用 [SPLIT] 分隔。
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直接输出你要说的话："""
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return f"""你是「岁月知己」，正在和用户聊天收集基本信息。
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已知信息：
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{filled_str}
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还需要了解：{missing_str}
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用户刚才说："{user_message}"
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请先对用户说的内容做出自然回应，然后继续询问还未了解的信息（每次问 1-2 个）。
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语气要像朋友聊天一样自然亲切。
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严格禁止：
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- 禁止输出括号注释、思考过程
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- 禁止说"我注意到""我需要了解"
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回复格式：多条消息用 [SPLIT] 分隔。
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直接输出你要说的话："""
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def format_user_profile_context(
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birth_year: Optional[int] = None,
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birth_place: Optional[str] = None,
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grew_up_place: Optional[str] = None,
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occupation: Optional[str] = None,
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) -> str:
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"""将用户基础信息格式化为上下文字符串，供其他 agent 使用"""
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parts = []
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if birth_year:
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parts.append(f"出生年份：{birth_year}年")
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if birth_place:
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parts.append(f"出生地：{birth_place}")
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if grew_up_place:
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parts.append(f"成长地：{grew_up_place}")
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if occupation:
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parts.append(f"职业：{occupation}")
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return "\n".join(parts) if parts else ""
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def get_missing_profile_fields(
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birth_year: Optional[int] = None,
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birth_place: Optional[str] = None,
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grew_up_place: Optional[str] = None,
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occupation: Optional[str] = None,
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) -> List[str]:
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"""返回缺失的用户资料字段列表"""
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missing = []
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if not birth_year:
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missing.append("birth_year")
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if not birth_place:
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missing.append("birth_place")
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if not grew_up_place:
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missing.append("grew_up_place")
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if not occupation:
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missing.append("occupation")
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return missing
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