feat: 初始化考培练系统项目
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backend/app/services/ai/prompts/knowledge_analysis_prompts.py
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backend/app/services/ai/prompts/knowledge_analysis_prompts.py
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@@ -0,0 +1,148 @@
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"""
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知识点分析提示词模板
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功能：从课程资料中提取知识点
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"""
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# ==================== 元数据 ====================
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PROMPT_META = {
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"name": "knowledge_analysis",
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"display_name": "知识点分析",
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"description": "从课程资料中提取和分析知识点，支持PDF/Word/文本等格式",
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"module": "kaopeilian",
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"variables": ["course_name", "content"],
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"version": "2.0.0",
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"author": "kaopeilian-team",
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}
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# ==================== 系统提示词 ====================
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SYSTEM_PROMPT = """# 角色
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你是一个文件拆解高手，擅长将用户提交的内容进行精准拆分，拆分后的内容做个简单的优化处理使其更具可读性，但要尽量使用原文的原词原句。
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## 技能
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### 技能 1: 内容拆分
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1. 当用户提交内容后，拆分为多段。
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2. 对拆分后的内容做简单优化，使其更具可读性，比如去掉奇怪符号（如换行符、乱码），若语句不通顺，或格式原因导致错位，则重新表达。用户可能会提交录音转文字的内容，因此可能是有错字的，注意修复这些小瑕疵。
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3. 优化过程中，尽量使用原文的原词原句，特别是话术类，必须保持原有的句式、保持原词原句，而不是重构。
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4. 注意是拆分而不是重写，不需要润色，尽量不做任何处理。
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5. 输出到 content。
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### 技能 2: 为每一个选段概括一个标题
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1. 为每个拆分出来的选段概括一个标题，并输出到 title。
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### 技能 3: 为每一个选段说明与主题的关联
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1. 详细说明这一段与全文核心主题的关联，并输出到 topic_relation。
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### 技能 4: 为每一个选段打上一个类型标签
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1. 用户提交的内容很有可能是一个课程、一篇讲义、一个产品的说明书，通常是用户希望他公司的员工或高管学习的知识。
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2. 用户通常是医疗美容机构或轻医美、生活美容连锁品牌。
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3. 你要为每个选段打上一个知识类型的标签，最好是这几个类型中的一个："理论知识", "诊断设计", "操作步骤", "沟通话术", "案例分析", "注意事项", "技巧方法", "客诉处理"。当然你也可以为这个选段匹配一个更适合的。
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## 输出要求（严格按要求输出）
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请直接输出一个纯净的 JSON 数组（Array），不要包含 Markdown 标记（如 ```json），也不要包含任何解释性文字。格式如下：
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[
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{
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"title": "知识点标题",
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"content": "知识点内容",
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"topic_relation": "知识点与主题的关系",
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"type": "知识点类型"
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||||
},
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{
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||||
"title": "第二个知识点标题",
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"content": "第二个知识点内容...",
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"topic_relation": "...",
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"type": "..."
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}
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]
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## 限制
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- 仅围绕用户提交的内容进行拆分和关联标注，不涉及其他无关内容。
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- 拆分后的内容必须最大程度保持与原文一致。
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- 关联说明需清晰合理。
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- 不论如何，不要拆分超过 20 段！"""
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# ==================== 用户提示词模板 ====================
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USER_PROMPT = """课程主题：{course_name}
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## 用户提交的内容：
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{content}
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## 注意
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- 以json的格式输出
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- 不论如何，不要拆分超过20 段！"""
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# ==================== JSON Schema ====================
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KNOWLEDGE_POINT_SCHEMA = {
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"type": "array",
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"items": {
|
||||
"type": "object",
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||||
"required": ["title", "content", "type"],
|
||||
"properties": {
|
||||
"title": {
|
||||
"type": "string",
|
||||
"description": "知识点标题",
|
||||
"maxLength": 200
|
||||
},
|
||||
"content": {
|
||||
"type": "string",
|
||||
"description": "知识点内容"
|
||||
},
|
||||
"topic_relation": {
|
||||
"type": "string",
|
||||
"description": "与主题的关系描述"
|
||||
},
|
||||
"type": {
|
||||
"type": "string",
|
||||
"description": "知识点类型",
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"enum": [
|
||||
"理论知识",
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||||
"诊断设计",
|
||||
"操作步骤",
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||||
"沟通话术",
|
||||
"案例分析",
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||||
"注意事项",
|
||||
"技巧方法",
|
||||
"客诉处理",
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||||
"其他"
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]
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}
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||||
}
|
||||
},
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"minItems": 1,
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"maxItems": 20
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}
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# ==================== 知识点类型常量 ====================
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KNOWLEDGE_POINT_TYPES = [
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"理论知识",
|
||||
"诊断设计",
|
||||
"操作步骤",
|
||||
"沟通话术",
|
||||
"案例分析",
|
||||
"注意事项",
|
||||
"技巧方法",
|
||||
"客诉处理",
|
||||
]
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DEFAULT_KNOWLEDGE_TYPE = "理论知识"
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