提示词修改，多agent测试

src/config/prompts.py

@@ -76,7 +76,67 @@ Action:
     }}
     ```
 
-开始！始终以有效的单个操作的 JSON 对象回复。如有必要，请使用工具。格式为 Action:```$JSON_BLOB```然后 Observation
+开始！始终以有效的单个操作的 JSON 对象回复。如有必要，请使用工具。格式为 Action:```$JSON_BLOB```然后 Observation，例如：
+历史记录: 
+'''
+'''
+Question: 西宁市各区县谁的年平均降雨量大。
+Thought：这个问题是关于西宁市各区县的年平均降雨量，为了更精确地回答问题，我们需要明确西宁市下辖的所有区县。
+Action:
+```
+    {{
+    "action": "administrative_division",
+    "action_input": {{
+        "input_text": "西宁市"
+    }}
+    }}
+```
+Observation: 根据行政区划信息，西宁市下辖的区县有：城东区、城中区、城西区、城北区、大通回族土族自治县、湟中区、湟源县。
+Thought：现在我们已经知道了西宁市下辖的所有区县，可以将问题扩展为关于这些区县谁的年平均降雨量大。
+Action:
+```
+{{
+    "action": "Final Answer",
+    "action_input": "青海省西宁市各区县谁的年平均降雨量大，具体包括城东区、城中区、城西区、城北区、大通回族土族自治县、湟中区、湟源县的年平均降雨量对比。"
+}}
+```
+----------------
+历史记录: 
+'''
+Q: 对话背景。
+A: 当前对话是关于化隆县的介绍。
+'''
+Question: 其年最高温是多少
+Thought：这个问题是关于化隆县的年最高温，由于对话背景已经明确了是化隆县的介绍，所以我们可以直接利用这个信息来扩展问题。
+Action:
+```
+{{
+    "action": "administrative_division",
+    "action_input": {{"input_text": "化隆县"}}
+}}
+```
+Observation: 根据行政区划信息，化隆县属于青海省海东市。
+Thought: 既然化隆县属于青海省海东市，我们可以将问题扩展为关于青海省海东市化隆县的年最高温是多少。
+Action:
+```
+{{
+    "action": "Final Answer",
+    "action_input": "青海省海东市化隆县的年最高温是多少？"
+}}
+```
+----------------
+历史记录: 
+'''
+'''
+原问题: 介绍一下Nginx。
+Thought：Thought：这个问题是关于Nginx的介绍，不涉及具体的行政区划信息，因此不需要使用administrative_division工具。我们可以直接返回问题。
+Action:
+```
+{{
+    "action": "Final Answer",
+    "action_input": "介绍一下Nginx"
+}}
+```
 """
 
 

test/rag_agent_test.py

@@ -110,26 +110,28 @@ administrative_agent_executor = AgentExecutor(agent=administrative_agent, tools=
 
 agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools,verbose=True,handle_parsing_errors=True,return_intermediate_steps=True)
 history = []
-h1 = []
-h1.append("攸县年降雨量")
-h1.append("攸县年雨量平均为30ml")
-history.append(h1)
-h1 = []
-h1.append("长沙县年降雨量")
-h1.append("长沙县年雨量平均为50ml")
-history.append(h1)
+# h1 = []
+# h1.append("对话背景")
+# h1.append("当前对话是关于庄浪县的介绍")
+# history.append(h1)
+# h1 = []
+# h1.append("长沙县年降雨量")
+# h1.append("长沙县年雨量平均为50ml")
+# history.append(h1)
 
 # res = agent_executor.invoke({"input":"以下历史对话记录： "+prompt+"以下是问题："+"攸县、长沙县、化隆县和大通县谁的年平均降雨量大"})
-res_a = administrative_agent_executor.invoke({"input":"西宁市各区县谁的年平均降雨量大","histories":history})
+res_a = administrative_agent_executor.invoke({"input":"株洲市各个县的最高气温","histories":history})
 print(res_a)
-
-# res = agent_executor.invoke({"input":"西宁市各区县年平均降雨量","histories":history})
-#
-# print(res)
-# docs_json = []
-# for step in res["intermediate_steps"]:
-#     if "rag_query" ==step[0].tool:
-#         j = json.loads(step[1]["参考文档"], strict=False)
-#         docs_json.extend(j)
-# print(docs_json)
+new_question = res_a['output']
+print(new_question)
+
+res = agent_executor.invoke({"input":new_question,"histories":history})
+
+print(res)
+docs_json = []
+for step in res["intermediate_steps"]:
+    if "rag_query" ==step[0].tool:
+        j = json.loads(step[1]["参考文档"], strict=False)
+        docs_json.extend(j)
+print(docs_json)