feat: Update GetSimilarity class to include query extension with historical messages

src/server/get_similarity.py

 from src.pgdb.knowledge.similarity import VectorStore_FAISS
 from .rerank import BgeRerank
 
+
+from langchain_core.prompts import PromptTemplate
+from langchain_core.output_parsers.list import ListOutputParser
+
+
 class GetSimilarity:
     def __init__(self, _question, _faiss_db: VectorStore_FAISS):
         self.question = _question
@@ -26,3 +31,116 @@ class GetSimilarity:
     def get_rerank_docs(self):
         return self.rerank_docs
 
+DEFAULT_PROMPT = """作为一个向量检索助手，你的任务是结合历史记录，从不同角度，为“原问题”生成个不同版本的“检索词”，从而提高向量检索的语义丰富度，提高向量检索的精度。生成的问题要求指向对象清晰明确，并与“原问题语言相同”。例如：
+历史记录: 
+'''
+'''
+原问题: 介绍下剧情。
+检索词: ["介绍下故事的背景。","故事的主题是什么？","介绍下故事的主要人物。"]
+----------------
+历史记录: 
+'''
+Q: 对话背景。
+A: 当前对话是关于 Nginx 的介绍和使用等。
+'''
+原问题: 怎么下载
+检索词: ["Nginx 如何下载？","下载 Nginx 需要什么条件？","有哪些渠道可以下载 Nginx？"]
+----------------
+历史记录: 
+'''
+Q: 对话背景。
+A: 当前对话是关于 Nginx 的介绍和使用等。
+Q: 报错 "no connection"
+A: 报错"no connection"可能是因为……
+'''
+原问题: 怎么解决
+检索词: ["Nginx报错"no connection"如何解决？","造成'no connection'报错的原因。","Nginx提示'no connection'，要怎么办？"]
+----------------
+历史记录: 
+'''
+Q: 护产假多少天?
+A: 护产假的天数根据员工所在的城市而定。请提供您所在的城市，以便我回答您的问题。
+'''
+原问题: 沈阳
+检索词: ["沈阳的护产假多少天？","沈阳的护产假政策。","沈阳的护产假标准。"]
+----------------
+历史记录: 
+'''
+Q: 作者是谁？
+A: FastGPT 的作者是 labring。
+'''
+原问题: Tell me about him
+检索词: ["Introduce labring, the author of FastGPT." ," Background information on author labring." "," Why does labring do FastGPT?"]
+----------------
+历史记录:
+'''
+Q: 对话背景。
+A: 关于 FatGPT 的介绍和使用等问题。
+'''
+原问题: 你好。
+检索词: ["你好"]
+----------------
+历史记录:
+'''
+Q: FastGPT 如何收费？
+A: FastGPT 收费可以参考……
+'''
+原问题: 你知道 laf 么？
+检索词: ["laf 的官网地址是多少？","laf 的使用教程。","laf 有什么特点和优势。"]
+----------------
+历史记录:
+'''
+Q: FastGPT 的优势
+A: 1. 开源
+   2. 简便
+   3. 扩展性强
+'''
+原问题: 介绍下第2点。
+检索词: ["介绍下 FastGPT 简便的优势", "从哪些方面，可以体现出 FastGPT 的简便"]。
+----------------
+历史记录:
+'''
+Q: 什么是 FastGPT？
+A: FastGPT 是一个 RAG 平台。
+Q: 什么是 Laf？
+A: Laf 是一个云函数开发平台。
+'''
+原问题: 它们有什么关系？
+检索词: ["FastGPT和Laf有什么关系？","介绍下FastGPT","介绍下Laf"]
+----------------
+历史记录:
+'''
+{histories}
+'''
+原问题: {query}
+检索词: `"""
+
+
+class QAExt:
+    llm = None
+
+    def __init__(self, llm) -> None:
+        self.llm = llm
+        prompt = PromptTemplate.from_template(DEFAULT_PROMPT)
+        # parser = ListOutputParser()
+        self.query_extend = prompt | llm 
+
+    def extend_query(self, question, messages=None):
+        """
+            question: str
+            messages: list of tuple (str,str)
+                eg:
+                [
+                    ("Q1","A1"),
+                    ("Q2","A2"),
+                    ...
+                ]
+            
+        """
+        if not messages:
+            messages = []
+        history = ""
+        for msg in messages:
+            history += f"Q: {msg[0]}\nA: {msg[1]}\n"
+        return self.query_extend.invoke(input={"histories":messages, "query":question})
+

test/rag_test.py

+import sys
+sys.path.append('../')
+
+from src.server.get_similarity import QAExt
+
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+
+
+base_llm = ChatOpenAI(
+    openai_api_key='xxxxxxxxxxxxx',
+    openai_api_base='http://192.168.10.14:8000/v1',
+    model_name='Qwen2-7B',
+    verbose=True
+)
+
+ext = QAExt(base_llm)
+question = "明天适合去吗？"
+message = [
+    ("我们明天去爬山吧", "好呀"),
+    ("天气怎么样", "天气晴朗"),
+]
+
+ 
+result =  ext.extend_query(question, message)
+print(result.content)