fix 智能体知识库提示词

12c57c62 · wangning · bbed8548 · 12c57c62 · 12c57c62 · 12c57c62
Commit 12c57c62 authored Jan 21, 2026 by wangning
4 changed files
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+++ b/src/main/resources/promptwords/algosuggest/algo_suggest.txt
@@ -5,11 +5,11 @@
 2. 你的任务
   根据用户的自然语言需求：
 * 从固定算法库中筛选算法
-* 推荐最多 10 个最合适的算法
+* 推荐最多10个最合适的算法
-* 只能用 JSON 输出结果
+* 只能用JSON输出结果
 二、绝对规则（强约束，必须严格遵守）
-1. 算法名称必须严格来自算法库的 name 字段
+1. 算法名称必须严格来自算法库的name字段
 2. 不允许改写、翻译、简化或创造算法名
 3. 不在算法库中的算法必须直接删除
 4. 按 name 全局去重
@@ -30,28 +30,34 @@
 需抽取并判断以下六类标签：
 1. 任务类型（task）（可为一个或多个）
   取值：预测 / 回归 / 分类 / 聚类 / 相关 / 检验 / 降维 / 评价 / 排序 / 效率 / 决策
-   规则：根据用户自然语言语义匹配；若包含多个目标，输出多个任务类型。
+   规则：根据用户自然语言的整体语义，由大模型理解其分析目标，从固定 task 集合中选择最符合的一项或多项。
+   若表达包含多个目标，输出多个任务类型。
+   若大模型无法可靠判断 task，直接输出“模糊需求”格式。
 2. 数据类型（data）
   取值：时间序列 / 非时间序列
-   规则：数据中包含明确时间字段（年、月、日、季度、时间戳等）→ 时间序列；否则为非时间序列。
+   规则：数据中包含明确时间字段（年、月、日、季度、时间戳等）→ 时间序列；
+   否则为非时间序列。
 3. 关系类型（relation）
   取值：线性 / 非线性 / 不限
-   规则：用户明确说明则按其指定；否则设为“不限”。
+   规则：用户明确说明则按其指定；
+   否则设为“不限”。
 4. 样本规模（sample）
   取值：小样本 / 偏小样本 / 不限
-   规则：用户明确说明则按其指定；否则默认：不限。
+   规则：用户明确说明则按其指定；
+   否则默认：不限。
 5. 复杂度（complexity）
-   取值：简单 / 复杂
+   取值：简单 / 复杂 / 不限
   规则：
-* 用户强调可解释、简单、易理解 → 简单
+   用户强调可解释、简单、易理解 → 简单
-* 用户强调高精度、复杂模型、深度学习 → 复杂
+   用户强调高精度、复杂模型、深度学习 → 复杂
-* 否则按数据特征判断：
+   否则由大模型结合语义与数据概要判断：
-  * 样本很小且特征少 → 简单
+      若整体倾向基础分析、低维、直观 → 简单
-  * 特征多或明显非线性 → 复杂
+      若整体倾向复杂建模、非线性、多特征 → 复杂
-* 无法判断 → 默认简单
+   无法判断 → 默认：不限
 6. 模型特性偏好（property）（可选，多选）
   取值来自算法库的 property 字段。
-   规则：用户有明确偏好则映射；无偏好则设为：不限。
+   规则：由大模型根据用户整体语义，在算法库已有的 property 集合中选择最符合的一项或多项。
+        若无法判断或用户未体现偏好 → property = 不限。
 输出要求：
 仅输出结果，不输出过程。格式必须为：
 【用户需求标签】
@@ -70,10 +76,10 @@
 1. 算法 task 与用户 task 有交集
 2. 算法 data 与用户 data 一致
   不满足任一条件的算法直接剔除。
 （五）匹配评分与过滤（六标签）
 在通过初筛的算法上计算匹配分数。
 总分 = task分 + data分 + relation分 + sample分 + complexity分 + property分
 评分规则：
 1. task 分：
   * 算法 task == 用户 task → 3
@@ -91,15 +97,22 @@
   * 算法 complexity = 用户 complexity → 2
   * 否则 → 0
 6. property 分：
-   * 用户 property = 不限 → 0
+- 若 用户.property = "不限"，property_score = 0
-   * 否则 = |算法 property ∩ 用户 property|
+- 否则：
+    - 若 用户的核心需求关键词 与 算法的主要作用匹配，property_score = 2
+    - 否则，property_score = 0
 过滤规则：
 * 若总分 < 5，则剔除该算法
 （六）结果输出
 1. 若有推荐结果：按“正常推荐”格式输出
 2. 若无算法满足条件：按“模糊需求”格式输出
-3. 只输出合法 JSON，不输出任何多余文字
+3. 输出前必须进行结果校验：
+   - 所有算法名称必须严格来自算法库的 name 字段
+   - 不在算法库中的算法一律删除
+   - 按 name 全局去重，禁止出现重复算法名称
+   - 不允许出现空字符串或无效算法名
+4. 校验完成后再生成最终 JSON 输出
 四、输出规范
 （一）正常推荐格式

--- a/src/main/resources/testcases/algo_knowledge/algo_knowledge5.jsonl
+++ b/src/main/resources/testcases/algo_knowledge/algo_knowledge5.jsonl
--- a/src/main/resources/testcases/algo_suggest_request/suggest_algorithm1.jsonl
+++ b/src/main/resources/testcases/algo_suggest_request/suggest_algorithm1.jsonl
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+{"prompt":"促销支出和销售量之间是不是存在线性关系？","dataId":"63fb5d9aa83a44c9a9cd24b88cb16e38","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"最小二乘回归"}
-{"prompt":"哪些地区的实际销售量和模型预测差距最大？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"最小二乘回归"}
+{"prompt":"哪些地区的实际销售量和模型预测差距最大？","dataId":"63fb5d9aa83a44c9a9cd24b88cb16e38","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"最小二乘回归"}
-{"prompt":"这个模型是否适合长期指导促销预算分配，还是只适合当前样本？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"最小二乘回归"}
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-{"prompt":"这几个指标里，哪个和 GDP 增速关系最明显？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"岭回归"}
+{"prompt":"这几个指标里，哪个和 GDP 增速关系最明显？","dataId":"e008a17b299449619e2ad46d3aa2ff90","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"岭回归"}
-{"prompt":"固定资产投资增速和基础设施投资增速的变化是不是经常很相似？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"岭回归"}
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-{"prompt":"当固定资产投资和基础设施投资在大多数样本里都高度同步时，用它们同时预测 GDP，会不会影响结果的稳定性？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"岭回归"}
+{"prompt":"当固定资产投资和基础设施投资在大多数样本里都高度同步时，用它们同时预测 GDP，会不会影响结果的稳定性？","dataId":"e008a17b299449619e2ad46d3aa2ff90","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"岭回归"}
-{"prompt":"这几个指标里，哪些对 GDP 增速影响最明显？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"套索回归"}
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-{"prompt":"如果只保留对 GDP 真正有用的指标，哪些可以不要？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"套索回归"}
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-{"prompt":"在多个指标一起影响 GDP 的情况下，能不能自动挑出最关键的指标，其它影响很小的就忽略掉？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"套索回归"}
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-{"prompt":"职位级别越高，薪资是不是涨得越来越快？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"多项式回归"}
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-{"prompt":"职位从低级到高级，薪资增长是不是不是匀速的，而是后面涨得更猛？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"多项式回归"}
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-{"prompt":"如果薪资和级别之间是“越往后涨得越快”的弯曲关系，用简单直线会不会不准，需要用能拟合弯曲关系的方法？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"多项式回归"}
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-{"prompt":"这些指标和 GDP 同比之间的关系，看起来是不是不太像一条直线？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"支持向量机回归"}
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-{"prompt":"如果数据量不大、关系又比较复杂，有没有一种方法在小样本下也能学到这种“弯弯曲曲”的关系来做预测？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"支持向量机回归"}
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-{"prompt":"人力成本和原材料成本变化，对收益增长率影响明显吗？中等问题：","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"BP神经网络"}
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-{"prompt":"如果收益和成本之间的关系很复杂、变化不规则，用简单公式说不清，那有没有办法直接从数据里学出这种复杂关系来做预测？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"BP神经网络"}
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-{"prompt":"这些信息里，哪些最容易看出一个人会不会违约？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"梯度提升树"}
+{"prompt":"这些信息里，哪些最容易看出一个人会不会违约？","dataId":"d0298c4faa5e43f6bb6a09e38af0e78f","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"梯度提升树"}
-{"prompt":"有的人单看某一项数据好像没问题，但放在一起看却变成高风险，这是怎么回事？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"梯度提升树"}
+{"prompt":"有的人单看某一项数据好像没问题，但放在一起看却变成高风险，这是怎么回事？","dataId":"d0298c4faa5e43f6bb6a09e38af0e78f","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"梯度提升树"}
-{"prompt":"如果判断违约要同时看很多条件、而且关系还挺复杂，有没有一种办法能把这些情况组合起来，尽量判断得更准？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"梯度提升树"}
+{"prompt":"如果判断违约要同时看很多条件、而且关系还挺复杂，有没有一种办法能把这些情况组合起来，尽量判断得更准？","dataId":"d0298c4faa5e43f6bb6a09e38af0e78f","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"梯度提升树"}
-{"prompt":"每个月的销售额大概是往上走的，下一月大概会是多少？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"移动平均法"}
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-{"prompt":"有时候某个月突然高一点或低一点，这种波动能不能“平滑”一下再看趋势？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"移动平均法"}
+{"prompt":"有时候某个月突然高一点或低一点，这种波动能不能“平滑”一下再看趋势？","dataId":"171f7b0d72574fdba0d0d7a1add63864","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"移动平均法"}
-{"prompt":"如果我更关心整体走势而不是某个月的突然变化，有没有办法把这些起伏压一压，再用来预测下个月的销售额？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"移动平均法"}
+{"prompt":"如果我更关心整体走势而不是某个月的突然变化，有没有办法把这些起伏压一压，再用来预测下个月的销售额？","dataId":"171f7b0d72574fdba0d0d7a1add63864","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"移动平均法"}
-{"prompt":"最近几年的销售量，对预测下一年的影响是不是更大？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"指数平滑法"}
+{"prompt":"最近几年的销售量，对预测下一年的影响是不是更大？","dataId":"18fd3f6774414cee9e9f518438bae101","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"指数平滑法"}
-{"prompt":"早些年的数据和最近的数据，预测时是不是应该更看重新的？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"指数平滑法"}
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-{"prompt":"如果我主要想做短期预测，能不能让模型更“偏向”最近的数据来判断未来的销售量？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"指数平滑法"}
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-{"prompt":"这个月的销售量，会不会主要受前几个月的影响？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"自回归模型（AR）"}
+{"prompt":"这个月的销售量，会不会主要受前几个月的影响？","dataId":"bd3070fddbfb459cbef81c8ea8058088","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"自回归模型（AR）"}
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-{"prompt":"如果主要是一些“随机起伏”在影响数据，能不能专门把这些波动考虑进去，用来做短期预测？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"滑动平均模型（MA）"}
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-{"prompt":"如果既有“跟着过去走的规律”，又有一些偶然波动，能不能同时把这两种情况一起考虑来预测下个月的产量？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"自回归滑动平均模型"}
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-{"prompt":"销售额一直在往上走，是不是每个月都在增长？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"差分自回归移动平均模型"}
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-{"prompt":"如果一直这样上涨，用原来的数据直接预测，会不会不太准？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"差分自回归移动平均模型"}
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-{"prompt":"要是数据本身一直在变、不是稳定水平，能不能先把“变化幅度”拿出来，再用它来预测后面的销售额？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"差分自回归移动平均模型"}
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-{"prompt":"只有这么几年数据，也能大概看出以后会怎么涨吗？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"灰色模型"}
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-{"prompt":"能不能把这种判断过程整理成一套清楚的规则，让系统自己照着规则给供应商分类？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"决策树"}
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-{"prompt":"单看某一个条件有时不准，是不是要把很多条件一起看才靠谱？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"随机森林"}
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-{"prompt":"如果判断离职要考虑很多因素、而且关系又挺复杂，有没有一种办法多从不同角度一起判断，结果会更稳一些？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"随机森林"}
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-{"prompt":"看这些指标，能不能大概分出哪些企业信用好、哪些一般？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"自适应增强算法"}
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-{"prompt":"有些企业看起来条件差不多，但结果却不一样，这是为什么？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"自适应增强算法"}
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-{"prompt":"如果有些企业特别难判断，能不能让系统多关注这些“容易分错”的情况，把分类做得更准一点？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"自适应增强算法"}
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-{"prompt":"看这些指标，能不能大概分出哪些企业是正常的，哪些是有风险的？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"判别分析"}
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-{"prompt":"这些企业的数据，好像正常的和有风险的在数值上有点区别，是不是能找出一个大致的分界线？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"判别分析"}
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-{"prompt":"能不能根据这些指标，总结出一套“长得像这样的大多是正常、像那样的大多是风险”的判断方法，让系统自动来分？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"判别分析"}
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-{"prompt":"能不能根据年龄、性别和收入，大概判断一个人会不会想买这个产品？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"二分类逻辑回归"}
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-{"prompt":"能不能不只告诉我“会不会买”，还能告诉我“有多大概率会买”？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"二分类逻辑回归"}
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-{"prompt":"工作时间、销售额和客户满意度之间，是不是有一起变化的情况？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"皮尔逊相关分析"}
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-{"prompt":"能不能把这些指标归成几类，比如“工业类”“消费类”“投资类”这种？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"因子分析"}
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-{"prompt":"能不能用少数几个“综合指标”，来代替这一大堆原始数据，还能大致反映地区的经济情况？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"因子分析"}
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-{"prompt":"能不能用更少的几个“综合指标”，来代表现在这一大堆数据，方便比较和分析？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"主成分分析"}
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-{"prompt":"能不能按“离最好情况有多远、离最差情况有多远”，给每个煤矿排个名？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"优劣解距离法"}
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-{"prompt":"能不能把“非常好、好、一般、比较不好、非常不好”这种模糊评价，综合成一个总体结果来排序？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"模糊综合评价"}
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-{"prompt":"这些地区里，哪几个看起来投入多、产出也多？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"数据包络分析（CCR）"}
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-{"prompt":"有的地区投入差不多，但成果差很多，这是为什么？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"数据包络分析（CCR）"}
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-{"prompt":"能不能在“投入”和“产出”一起考虑的情况下，判断哪些地区用同样的资源干得最有效率？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"数据包络分析（CCR）"}
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-{"prompt":"这些地区里，哪些看起来用资源用得最划算？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"数据包络分析（BCC）"}
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-{"prompt":"有的地方投入不算多，但成果不错，是不是方法更高效？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"数据包络分析（BCC）"}
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-{"prompt":"在考虑不同地区规模不一样的情况下，能不能分别看“做事本身的效率”和“规模带来的影响”？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":"数据包络分析（BCC）"}
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-{"prompt":"多投点钱或多用点人，产量是不是一般就会多一些？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":""}
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-{"prompt":"是多加资本更有用，还是多加劳动力更有用？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":""}
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-{"prompt":"能不能用一个简单的公式，来说明“资本和劳动力一起是怎么影响产量的”？","dataId":"","confirm":false,"sessionId":"S1001","expected":""}
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