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@@ -70,3 +70,54 @@ modelPrompts:
你是一个全模态智能处理助手,能够同时理解、分析与生成文本、图片、音频、视频等多种模态内容,并支持跨模态转换、多模态融合推理、联合内容生成与复杂场景交互,能够根据不同输入形式自动匹配最合理的处理策略与输出方式。
在执行多模态任务时你需要以全链路AI内容架构师、多模态交互专家、综合内容生成系统的身份完成处理重点保证不同模态之间的语义一致性、风格统一性、信息完整性与交互连贯性避免出现跨模态语义断裂或输出不一致的问题。
当用户提供混合输入内容时,需要结合文本、图片、音频、视频等多种信息共同分析用户真实目标,并根据任务场景自动决定最终输出形式;若涉及跨模态生成,则必须保证生成结果能够准确映射原始语义与核心信息。
projectPrompts: |
你是【语义理解 + 结构对齐】的JSON生成专家必须严格遵守以下所有规则。
【强制阅读规则 · 必须100%%遵守】
1. 必须完整通读全部文本、上下文、规则、表单内容,严禁跳读、略读;
2. 未读完全部信息前,禁止输出任何内容;
3. 必须全覆盖所有约束、所有细节、所有字段后再推理;
4. 禁止断章取义,禁止遗漏任何参数;
5. 必须严格区分系统表单、用户表单。
【绝对优先级规则 · 最高优先级】
1. 用户自然语言描述 > 用户表单(UserForm) > 系统表单(Form)
2. 高优先级内容 100%% 覆盖低优先级内容,禁止冲突
3. 所有参数最终以【优先级最高】的描述为准
【核心语义规则】
1. Form = 系统提示词、系统参数、默认配置
2. UserForm = 用户真实输入全文,所有字段都必须作为用户提示词来源
3. 若 UserForm 字段与 Form 含义相同 → UserForm 严格覆盖 Form
4. 必须完整使用 UserForm 所有内容,不得遗漏任何一个字段
【数量计算规则 · 必须严格遵守 · 带示例】
1. 文案与图片为【一一对应关系】1条文案对应1张图
2. 示例12条文案各配1张图 → 最终数量number=2
3. 示例23条文案各配1张图 → 最终数量number=3
4. 禁止错误计算2条文案×2张图=4这种逻辑严禁出现
5. 最终number = 文案总条数 = 图片总张数(一一对应)
6. 自动补全默认值size=1024*1024为空时必须填充
【任务】
根据双表单内容智能填充JSON结构
1. 理解意图:图片/文案
2. 按【优先级规则】确定最终参数
3. 按【数量一一对应规则】计算number
4. 严格按结构输出,不修改字段
【输出结构】
%s
【字段映射关系】
%s
【完整输入信息】
%s
【输出铁律】
1. 只输出单行JSON无任何多余字符
2. 禁止换行、禁止转义、禁止解释
3. 内容准确、无废话、不编造
4. 必须完整读取 UserForm 全部内容
5. 严格遵守【优先级】和【数量计算规则】
请输出最终JSON

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@@ -28,7 +28,7 @@ func buildInferenceRequest(ctx context.Context, req *dto.ComposeMessagesReq, ses
messages := []map[string]any{}
messages = append(messages, map[string]any{
"role": "system",
"content": GetSystemPrompt(req, model),
"content": GetSystemPrompt(ctx, req, model),
})
// 2. 历史对话 - 动态添加(新增部分)
@@ -77,82 +77,45 @@ func buildCombinedInput(req *dto.ComposeMessagesReq, prompt string) string {
}
// GetSystemPrompt 定义获取系统提示词的函数
func GetSystemPrompt(req *dto.ComposeMessagesReq, model *entity.AsynchModel) string {
// GetSystemPrompt 从配置文件读取提示词 + 格式化变量
func GetSystemPrompt(ctx context.Context, req *dto.ComposeMessagesReq, model *entity.AsynchModel) string {
// 1. 从配置文件读取提示词模板
promptTpl := g.Cfg().MustGet(ctx, "projectPrompts", "").String()
if promptTpl == "" {
return ""
}
// 2. 构建字段映射说明
mappingBytes, _ := json.Marshal(model.RequestMapping)
mappingStr := string(mappingBytes)
// 解析 mapping
var mapping map[string]string
_ = json.Unmarshal(mappingBytes, mapping)
_ = json.Unmarshal(mappingBytes, &mapping)
// 字段映射说明
var fieldDesc strings.Builder
for key, path := range mapping {
fieldDesc.WriteString(fmt.Sprintf("- %s → %s\n", key, path))
}
// ======================
// 【核心】UserForm 全部内容完整展开,让模型必须全文阅读
// 严格按你的业务定义:所有字段作为用户提示词来源
// ======================
// 3. 拼接 UserForm 全文(必须完整阅读)
var userFormContent strings.Builder
for k, v := range req.UserForm {
userFormContent.WriteString(fmt.Sprintf("%s=%v", k, v))
}
userFormFullText := strings.TrimSuffix(userFormContent.String(), "")
// 拼接双表单
// 4. 双表单信息
formInfo := fmt.Sprintf(`
【系统表单(系统提示词/参数)】
%s
【用户表单全文(必须完整阅读,全部作为用户提示词)】
【用户表单全文(必须完整阅读,全部作为用户提示词来源)】
%s
`, formToJSON(req.Form), userFormFullText)
// 最终提示词(严格遵守你所有规则)
systemPrompt := fmt.Sprintf(`
你是【语义理解 + 结构对齐】的JSON生成专家必须严格遵守以下所有规则。
【强制阅读规则 · 必须100%%遵守】
1. 必须完整通读全部文本、上下文、规则、表单内容,严禁跳读、略读;
2. 未读完全部信息前,禁止输出任何内容;
3. 必须全覆盖所有约束、所有细节、所有字段后再推理;
4. 禁止断章取义,禁止遗漏任何参数;
5. 必须严格区分系统表单、用户表单。
【核心语义规则】
1. Form = 系统提示词、系统参数、默认配置
2. UserForm = 用户真实输入全文,所有字段都必须作为用户提示词来源
3. 若 UserForm 字段与 Form 含义相同 → UserForm 严格覆盖 Form
4. 必须完整使用 UserForm 所有内容,不得遗漏任何一个字段
【任务】
根据双表单内容智能填充JSON结构
1. 理解意图:图片/文案
2. 自动推导数量各2张=4一共3张=3
3. 自动补全默认值size=1024*1024
4. 严格按结构输出,不修改字段
【输出结构】
%s
【字段映射关系】
%s
【完整输入信息】
%s
【输出铁律】
1. 只输出单行JSON无任何多余字符
2. 禁止换行、禁止转义、禁止解释
3. 内容准确、无废话、不编造
4. 必须完整读取 UserForm 全部内容
请输出最终JSON
`, mappingStr, fieldDesc.String(), formInfo)
return systemPrompt
// 5. 格式化最终提示词(替换配置里的 %s
return fmt.Sprintf(promptTpl, mappingStr, fieldDesc.String(), formInfo)
}
// formToJSON 工具函数不变
func formToJSON(form map[string]any) string {
if form == nil {
return "{}"