大模型生成的相关问题优化

src/controller/web.py

@@ -173,6 +173,9 @@ def question(chat_request: ChatRequest, token: str = Header(None)):
     result = ext.extend_query(question, history)
     matches = re.findall(r'"([^"]+)"', result.content)
     print(matches)
+    if len(matches)>3:
+        matches = matches[:3]
+    print(matches)
     prompt = ""
     for h in history:
         prompt += "问：{}\n答：{}\n\n".format(h[0], h[1])
@@ -225,6 +228,9 @@ def re_generate(chat_request: ReGenerateRequest, token: str = Header(None)):
     history = crud.get_last_history_before_turn_id(str(session_id),last_turn_id)
     result = ext.extend_query(question, history)
     matches = re.findall(r'"([^"]+)"', result.content)
+    if len(matches)>3:
+        matches = matches[:3]
+    print(matches)
     prompt = ""
     for h in history:
         prompt += "问：{}\n答：{}\n\n".format(h[0], h[1])

src/server/get_similarity.py

@@ -74,7 +74,7 @@ class GetSimilarityWithExt:
         return unique_documents
 
 
-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：
+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”生成三个不同版本的“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: 
 '''
 '''