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3.6 KiB
Python
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from typing import List, Optional
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DEFAULT_CATEGORIES = ["材料", "功能", "用途", "使用族群", "特性"]
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CATEGORY_DESCRIPTIONS = {
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"材料": "物件由什麼材料組成",
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"功能": "物件能做什麼",
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"用途": "物件在什麼場景使用",
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"使用族群": "誰會使用這個物件",
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"特性": "物件有什麼特徵",
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}
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def get_attribute_prompt(query: str, categories: Optional[List[str]] = None) -> str:
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"""Generate prompt with causal chain structure."""
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prompt = f"""分析「{query}」的屬性，以因果鏈方式呈現：材料→功能→用途→使用族群。
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請列出 3-5 種材料，每種材料延伸出完整因果鏈。
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JSON 格式：
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{{"name": "{query}", "children": [{{"name": "材料名", "category": "材料", "children": [{{"name": "功能名", "category": "功能", "children": [{{"name": "用途名", "category": "用途", "children": [{{"name": "族群名", "category": "使用族群"}}]}}]}}]}}]}}
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只回傳 JSON。"""
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return prompt
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def get_step1_attributes_prompt(query: str) -> str:
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"""Step 1: 生成各類別的屬性列表（平行結構）"""
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return f"""/no_think
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分析「{query}」，列出以下四個類別的屬性。每個類別列出 3-5 個常見屬性。
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只回傳 JSON，格式如下：
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{{"materials": ["材料1", "材料2", "材料3"], "functions": ["功能1", "功能2", "功能3"], "usages": ["用途1", "用途2", "用途3"], "users": ["族群1", "族群2", "族群3"]}}
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物件：{query}"""
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def get_step2_causal_chain_prompt(
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query: str,
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materials: List[str],
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functions: List[str],
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usages: List[str],
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users: List[str],
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existing_chains: List[dict],
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chain_index: int
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) -> str:
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"""Step 2: 生成單條因果鏈"""
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existing_chains_text = ""
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if existing_chains:
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chains_list = [
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f"- {c['material']} → {c['function']} → {c['usage']} → {c['user']}"
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for c in existing_chains
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]
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existing_chains_text = f"""
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【已生成的因果鏈，請勿重複】
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{chr(10).join(chains_list)}
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"""
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return f"""/no_think
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為「{query}」生成第 {chain_index} 條因果鏈。
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【可選材料】{', '.join(materials)}
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【可選功能】{', '.join(functions)}
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【可選用途】{', '.join(usages)}
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【可選族群】{', '.join(users)}
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{existing_chains_text}
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【規則】
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1. 從每個類別選擇一個屬性，組成合理的因果鏈
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2. 因果關係必須合邏輯（材料決定功能，功能決定用途，用途決定族群）
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3. 不要與已生成的因果鏈重複
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只回傳 JSON：
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{{"material": "選擇的材料", "function": "選擇的功能", "usage": "選擇的用途", "user": "選擇的族群"}}"""
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def get_flat_attribute_prompt(query: str, categories: Optional[List[str]] = None) -> str:
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"""Generate prompt with flat/parallel categories (original design)."""
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cats = categories if categories else DEFAULT_CATEGORIES
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# Build category list
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category_lines = []
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for cat in cats:
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desc = CATEGORY_DESCRIPTIONS.get(cat, f"{cat}的相關屬性")
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category_lines.append(f"- {cat}：{desc}")
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categories_text = "\n".join(category_lines)
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prompt = f"""/no_think
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你是一個物件屬性分析專家。請將用戶輸入的物件拆解成以下屬性類別。
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【必須包含的類別】
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{categories_text}
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【重要】回傳格式必須是合法的 JSON，每個節點都必須有 "name" 欄位：
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```json
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{{
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"name": "物件名稱",
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"children": [
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{{
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"name": "類別名稱",
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"children": [
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{{"name": "屬性1"}},
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{{"name": "屬性2"}}
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]
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}}
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]
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}}
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```
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只回傳 JSON，不要有任何其他文字。
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用戶輸入：{query}"""
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return prompt
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