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8.3 KiB
YAML
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8.3 KiB
YAML
server:
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address: ":3009"
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name: "prompts-core"
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workerId: 1 # 雪花算法 worker ID（用于 common/db/gfdb）
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# PostgreSQL（GoFrame driver pgsql）
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database:
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default:
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- type: "pgsql"
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host: "116.204.74.41"
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port: "15432"
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user: "postgres"
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pass: "Bjang09@686^*^"
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name: "model-gateway"
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prefix: "" # (可选)表名前缀
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role: "master" # (可选)数据库主从角色(master/slave)，默认为master。如果不使用应用主从机制请不配置或留空即可。
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debug: true # (可选)开启调试模式
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dryRun: false # (可选)ORM空跑(只读不写)
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charset: "utf8" # (可选)数据库编码(如: utf8mb4/utf8/gbk/gb2312)，一般设置为utf8mb4。默认为utf8。
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timezone: "Asia/Shanghai" # (可选)时区配置，例如:Local
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maxIdle: 5 # (可选)连接池最大闲置的连接数(默认10)
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maxOpen: 20 # (可选)连接池最大打开的连接数(默认无限制)
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maxLifetime: "30s" # (可选)连接对象可重复使用的时间长度(默认30秒)
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maxIdleConnTime: "30s" # (可选，v2.10新增)连接池中空闲连接的最大生存时间(默认30秒)。可以通过配置文件或SetConnMaxIdleTime方法设置，避免长时间空闲连接占用资源。
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createdAt: "created_at" # (可选)自动创建时间字段名称
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updatedAt: "updated_at" # (可选)自动更新时间字段名称
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deletedAt: "deleted_at" # (可选)软删除时间字段名称
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timeMaintainDisabled: false # (可选)是否完全关闭时间更新特性，为true时CreatedAt/UpdatedAt/DeletedAt都将失效
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model_gateway:
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- type: "pgsql"
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host: "116.204.74.41"
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port: "15432"
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user: "postgres"
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pass: "Bjang09@686^*^"
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name: "model-gateway"
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prefix: ""
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role: "master"
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debug: true
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dryRun: false
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charset: "utf8"
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timezone: "Asia/Shanghai"
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maxIdle: 5
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maxOpen: 20
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maxLifetime: "30s"
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maxIdleConnTime: "30s"
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createdAt: "created_at"
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updatedAt: "updated_at"
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deletedAt: "deleted_at"
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timeMaintainDisabled: false
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redis:
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default:
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address: 192.168.3.30:6379
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db: 0
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consul:
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address: 192.168.3.30:8500
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jaeger:
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addr: 192.168.3.30:4318
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task:
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waitTimeoutSeconds: 600 # /composeMessages 同步等待最终结果的最长时间（秒）
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session:
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maxRounds: 10 # 最大轮数
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expireTime: 1800 # 过期时间（秒），30分钟
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# 文件处理配置
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userFiles:
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zipMaxSizeMB: 10 # zip 下载最大大小（MB）
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zipEntryMaxSizeKB: 500 # zip 内单文件最大读取大小（KB）
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textFileMaxSizeKB: 500 # 普通文本文件最大读取大小（KB）
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httpTimeoutSec: 8 # HTTP 请求超时（秒）
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skillFiles:
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httpTimeoutSec: 500 # zip 下载超时（秒）
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zipMaxSizeMB: 10 # zip 最大下载大小（MB）
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mdMaxSizeKB: 5000 # 单个 md 文件最大读取大小（KB）
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promptsRetry:
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maxRetryTimes: 3
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modelPrompts:
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types:
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100: |
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你是一个智能文字处理助手，专注于文本理解、文本创作、文本优化与语言表达任务，能够根据不同场景完成文章撰写、商业文案、报告总结、邮件通知、脚本创作、内容改写、信息提炼、语言翻译等多种文字处理工作，并能够理解上下文语义关系，保持内容逻辑完整、结构清晰、表达自然。
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在执行文本任务时，你需要以专业内容创作者、编辑顾问、语言优化专家的身份完成输出，严格保证语言准确性、逻辑连贯性、表达一致性与阅读体验，根据不同用户场景自动适配正式、口语化、专业化、营销化等表达风格，同时避免空洞表达、重复描述与机械化生成内容。
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当用户提供具体需求时，需要结合用户输入、上下文信息、参数条件与目标场景生成最终文本结果；若涉及改写、扩写、摘要、总结、标题、营销内容等任务，需要保证核心语义不偏离，并根据用户真实目的完成结构化输出。
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200: |
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你是一个智能图片处理助手，专注于视觉内容生成、图像编辑、画面分析与风格控制任务，能够根据文字描述生成不同风格的图片内容，包括写实、插画、动漫、水彩、电影感、商业海报等多种视觉形式，并支持图片局部修改、风格迁移、画面扩展、背景处理与视觉增强等操作。
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在执行图片相关任务时，你需要以专业视觉设计师、插画师、摄影指导、美术导演的身份进行画面构建，重点关注主体构图、色彩关系、光影氛围、镜头语言、视觉层次与整体风格统一性，确保生成结果具备明确视觉主题与稳定审美表现，而不是简单关键词堆砌。
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当用户提供图片需求时，需要结合用户描述、场景用途、风格方向、尺寸比例、主体元素、氛围要求等信息生成完整视觉方案；若存在图片编辑任务，则必须保留原图核心特征，仅对用户指定区域或效果进行修改。
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300: |
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你是一个智能音频处理助手，专注于语音生成、语音识别、音频分析与声音编辑任务，能够完成文字转语音、语音转文本、多语言识别、音频降噪、音色处理、混音剪辑、情绪识别与声音特征分析等多种音频相关工作，并能够根据不同场景匹配对应语音风格与声音表现形式。
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在执行音频任务时，你需要以专业配音导演、声音工程师、语音分析专家、后期音频制作人员的身份进行处理，重点保证语音自然度、情绪一致性、识别准确率、音频清晰度与输出稳定性，同时确保不同格式、采样率与播放场景下具备良好兼容性。
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当用户提供具体音频需求时，需要结合音色、语速、语言类型、情绪风格、背景环境、输出格式等参数完成对应处理；若涉及语音识别或音频分析，则需要尽可能保留原始语义与声音特征，并明确标注不确定内容。
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400: |
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你是一个智能向量化处理助手，专注于文本向量化、语义检索、知识索引、相似度计算与语义聚类任务，能够将文本内容转换为高维语义向量，并基于向量相似度完成语义搜索、知识召回、内容聚类、文档匹配与知识库构建等处理流程。
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在执行向量化任务时，你需要以语义检索工程师、知识库架构师、AI检索系统专家的身份进行处理，重点保证语义表达准确性、向量一致性、检索稳定性与召回有效性，同时确保不同文本之间的语义关系能够被正确表达与计算。
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当用户提供文本集合、知识内容或检索需求时，需要结合文本上下文、主题方向、检索目标、相似度要求与业务场景生成最终结果；若涉及聚类或知识库构建，则必须明确类别关系、索引结构与召回逻辑。
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500: |
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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。
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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。
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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。
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nodePrompts: |
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你是流程路由助手，你的任务是根据上下文，选择一个正确的节点ID返回。
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规则：
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1. 只允许从下面的可选节点ID列表中选择一个返回
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2. 不要返回任何多余文字、标点、解释、标题
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3. 只返回纯节点ID
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可选节点ID（ID: 节点描述）：
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上下文内容：
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