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package service
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import (
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"context"
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"encoding/json"
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"fmt"
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"prompts-core/model/dto"
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"prompts-core/model/entity"
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"strings"
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"github.com/gogf/gf/v2/frame/g"
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"github.com/gogf/gf/v2/util/gconv"
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)
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// 获取系统模型提示词
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func getConfPrompt(ctx context.Context, modelType int) string {
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return g.Cfg().MustGet(ctx, "modelPrompts.types."+gconv.String(modelType), "").String()
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}
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func buildInferenceRequest(ctx context.Context, req *dto.ComposeMessagesReq, sessionModel *entity.AsynchModel, model *entity.AsynchModel, historyMessages []Message) (map[string]any, error) {
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// 读取 task 相关的配置
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// 构建消息数组
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// 1. 系统提示词（不动）
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fmt.Println("打印sessionModel结果", sessionModel)
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fmt.Println("打印model结果", model)
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messages := []map[string]any{}
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messages = append(messages, map[string]any{
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"role": "system",
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"content": GetSystemPrompt(req, model),
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})
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// 2. 历史对话 - 动态添加（新增部分）
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for _, msg := range historyMessages {
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messages = append(messages, map[string]any{
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"role": msg.Role,
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"content": msg.GetContentString(),
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})
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}
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// 3. 当前用户问题（原来的最后一条）
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messages = append(messages, map[string]any{
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"role": "user",
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"content": buildCombinedInput(req, getConfPrompt(ctx, model.ModelsType)),
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})
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// 构建请求体
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return map[string]any{
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"modelName": sessionModel.ModelName,
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"bizName": "prompts-core",
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"callbackUrl": "/prompt/callback",
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"requestPayload": map[string]any{
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"model": sessionModel.ModelName,
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"messages": messages,
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"stream": false,
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},
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}, nil
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}
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// ============================================
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// 输入构建
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// ============================================
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func buildCombinedInput(req *dto.ComposeMessagesReq, prompt string) string {
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payload := map[string]any{
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//数据库提示信息
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"promptInfo": prompt,
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// 系统表单
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"form": req.Form,
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// 用户表单
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"userForm": req.UserForm,
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//文件url
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"userFiles": req.UserFiles,
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//解读文件（只支持可读类型 如：xml，json,yaml）
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"userFilesText": fetchFileTexts(context.Background(), req.UserFiles),
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}
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return mustMarshal(payload)
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}
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// GetSystemPrompt 定义获取系统提示词的函数
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func GetSystemPrompt(req *dto.ComposeMessagesReq, model *entity.AsynchModel) string {
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mappingBytes, _ := json.Marshal(model.RequestMapping)
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mappingStr := string(mappingBytes)
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// 解析 mapping
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var mapping map[string]string
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_ = json.Unmarshal(mappingBytes, mapping)
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// 字段映射说明
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var fieldDesc strings.Builder
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for key, path := range mapping {
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fieldDesc.WriteString(fmt.Sprintf("- %s → %s\n", key, path))
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}
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// ======================
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// 【核心】UserForm 全部内容完整展开，让模型必须全文阅读
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// 严格按你的业务定义：所有字段作为用户提示词来源
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// ======================
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var userFormContent strings.Builder
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for k, v := range req.UserForm {
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userFormContent.WriteString(fmt.Sprintf("%s=%v；", k, v))
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}
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userFormFullText := strings.TrimSuffix(userFormContent.String(), "；")
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// 拼接双表单
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formInfo := fmt.Sprintf(`
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【系统表单（系统提示词/参数）】
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%s
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【用户表单全文（必须完整阅读，全部作为用户提示词）】
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%s
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`, formToJSON(req.Form), userFormFullText)
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// 最终提示词（严格遵守你所有规则）
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systemPrompt := fmt.Sprintf(`
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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。
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【强制阅读规则 · 必须100%%遵守】
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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；
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2. 未读完全部信息前，禁止输出任何内容；
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3. 必须全覆盖所有约束、所有细节、所有字段后再推理；
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4. 禁止断章取义，禁止遗漏任何参数；
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5. 必须严格区分系统表单、用户表单。
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【核心语义规则】
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1. Form = 系统提示词、系统参数、默认配置
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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
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3. 若 UserForm 字段与 Form 含义相同 → UserForm 严格覆盖 Form
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4. 必须完整使用 UserForm 所有内容，不得遗漏任何一个字段
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【任务】
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根据双表单内容，智能填充JSON结构：
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1. 理解意图：图片/文案
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2. 自动推导数量：各2张=4，一共3张=3
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3. 自动补全默认值：size=1024*1024
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4. 严格按结构输出，不修改字段
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【输出结构】
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%s
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【字段映射关系】
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%s
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【完整输入信息】
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%s
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【输出铁律】
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1. 只输出单行JSON，无任何多余字符
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2. 禁止换行、禁止转义、禁止解释
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3. 内容准确、无废话、不编造
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4. 必须完整读取 UserForm 全部内容
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请输出最终JSON：
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`, mappingStr, fieldDesc.String(), formInfo)
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return systemPrompt
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}
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func formToJSON(form map[string]any) string {
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if form == nil {
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return "{}"
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}
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b, _ := json.Marshal(form)
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return string(b)
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}
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