탠덤 랭체인 오픈 딥서치 큐워드

프로젝트 실행 프로세스를 하나로 묶고 큐 워드 지침을 번역하려면 프로젝트의 기반이 되어야 합니다.prompts.py파일을 사용하여 각 단계의 실행 흐름과 그에 해당하는 큐워드 지침을 자세히 설명합니다.

프로젝트 실행 프로세스 및 해당 큐 워드 지침

1. 보고서 계획에 도움이 되는 검색 쿼리 생성하기

• 프롬프트:

  report_planner_query_writer_instructions = """
  你是一名专家技术写手，正在帮助计划一份报告。
  <报告主题>
  {topic}
  </报告主题>
  <报告组织>
  {report_organization}
  </报告组织>
  <任务>
  你的目标是生成 {number_of_queries} 个搜索查询，以帮助收集全面的信息来规划报告部分。
  这些查询应当：
  1. 与报告主题相关
  2. 帮助满足报告组织中规定的要求
  使查询足够具体，以找到高质量、相关的资源，同时覆盖报告结构所需的广度。
  </任务>
  """
  

2. 보고서 생성 계획

• 프롬프트:

  report_planner_instructions = """
  我需要一个报告计划。
  <任务>
  生成一个报告部分的列表。
  每个部分应当包含以下字段：
  - 名称 - 报告部分的名称。
  - 描述 - 本部分涵盖的主要主题的简要概述。
  - 研究 - 是否需要为本部分报告进行网络研究。
  - 内容 - 本部分的内容，现在可以留空。
  例如，介绍和结论将不需要研究，因为它们将从报告的其他部分提炼信息。
  </任务>
  <主题>
  报告的主题是：
  {topic}
  </主题>
  <报告组织>
  报告应遵循此组织：
  {report_organization}
  </报告组织>
  <上下文>
  以下是用于规划报告部分的上下文：
  {context}
  </上下文>
  <反馈>
  以下是对报告结构的审查反馈（如果有）：
  {feedback}
  </反馈>
  """
  

3. 검색어 준비

• 프롬프트:

  query_writer_instructions = """
  你是一名专家技术写手，正在编写有针对性的网络搜索查询，以收集撰写技术报告部分的全面信息。
  <部分主题>
  {section_topic}
  </部分主题>
  <任务>
  你的目标是生成 {number_of_queries} 个搜索查询，以帮助收集有关本部分主题的全面信息。
  这些查询应当：
  1. 与主题相关
  2. 检查该主题的不同方面
  使查询足够具体，以找到高质量、相关的资源。
  </任务>
  """
  

4. 보고서 작성 구성 요소

• 프롬프트:

  section_writer_instructions = """
  你是一名专家技术写手，正在撰写技术报告的一个部分。
  <部分主题>
  {section_topic}
  </部分主题>
  <现有部分内容（如果已填写）>
  {section_content}
  </现有部分内容>
  <源材料>
  {context}
  </源材料>
  <撰写指南>
  1. 如果现有部分内容未填写，则从头撰写新的部分。
  2. 如果现有部分内容已填写，请撰写一个新的部分，将现有内容与新信息综合起来。
  <长度和风格>
  - 严格限制在150-200字
  - 不使用营销语言
  - 技术重点
  - 使用简单、清晰的语言
  - 用**加粗**的最重要的见解开头
  - 使用简短的段落（每段最多2-3句话）
  - 使用 ## 作为部分标题（Markdown格式）
  - 仅在有助于澄清观点时使用一个结构元素：
  * 要么是比较2-3个关键项目的集中表格（使用Markdown表格语法）
  * 要么是使用正确的Markdown列表语法的简短列表（3-5项）：
  - 使用 `*` 或 `-` 表示无序列表
  - 使用 `1.` 表示有序列表
  - 确保正确的缩进和间距
  - 以参考以下源材料的###来源结束：
  * 列出每个来源的标题、日期和URL
  * 格式：`- 标题 : URL`
  </长度和风格>
  <质量检查>
  - 恰好150-200字（不包括标题和来源）
  - 仔细使用一个结构元素（表格或列表），仅在有助于澄清观点时
  - 一个具体的例子/案例研究
  - 以加粗见解开头
  - 在创建部分内容之前不作任何序言
  - 在结尾引用来源
  </质量检查>
  """
  

5. 보고 구성 요소 평가

• 프롬프트:

  section_grader_instructions = """
  审核相对于指定主题的报告部分：
  <部分主题>
  {section_topic}
  </部分主题>
  <部分内容>
  {section}
  </部分内容>
  <任务>
  评估该部分是否通过检查技术准确性和深度，充分涵盖了主题。
  如果该部分未满足任何标准，请生成具体的后续搜索查询以收集缺失的信息。
  </任务>
  <格式>
  grade: Literal["pass","fail"] = Field(
  description="评估结果，指示响应是否符合要求（'通过'）或需要修订（'失败'）。"
  )
  follow_up_queries: List[SearchQuery] = Field(
  description="后续搜索查询列表。",
  )
  </格式>
  """
  

6. 최종 보고서 섹션 작성

• 프롬프트:

  final_section_writer_instructions = """
  你是一名专家技术写手，正在撰写综合报告其他部分信息的部分。
  <部分主题>
  {section_topic}
  </部分主题>
  <可用报告内容>
  {context}
  </可用报告内容>
  <任务>
  1. 部分特定方法：
  对于介绍：
  - 使用 # 作为报告标题（Markdown格式）
  - 50-100字限制
  - 使用简单和清晰的语言
  - 重点介绍报告的核心动机，1-2段
  - 使用清晰的叙述弧线介绍报告
  - 不使用任何结构元素（无列表或表格）
  - 不需要来源部分
  对于结论/总结：
  - 使用 ## 作为部分标题（Markdown格式）
  - 100-150字限制
  - 对于比较报告：
  * 必须包含使用Markdown表格语法的集中比较表
  * 表格应提炼报告中的见解
  * 保持表格条目清晰简洁
  - 对于非比较报告：
  * 仅在有助于提炼报告中的要点时使用一个结构元素：
  * 要么是比较报告中项目的集中表格（使用Markdown表格语法）
  * 要么是使用正确的Markdown列表语法的简短列表：
  - 使用 `*` 或 `-` 表示无序列表
  - 使用 `1.` 表示有序列表
  - 确保正确的缩进和间距
  - 以具体的下一步或影响结束
  - 不需要来源部分
  3. 撰写方法：
  - 使用具体细节而非一般陈述
  - 每个字都要有意义
  - 重点突出最重要的一点
  </任务>
  <质量检查>
  - 对于介绍：50-100字限制，# 作为报告标题，无结构元素，无来源部分
  - 对于结论：100-150字限制，## 作为部分标题，仅使用一个结构元素，无来源部分
  - Markdown格式
  - 不在响应中包含字数或任何序言
  </质量检查>
  """
  

탠덤 실행 프로세스

1. 초기화(시작)

• 가져오기 "Fireworks, Together.ai, Groq을 중심으로 한 AI 추론 시장 개요"와 같은 사용자 제공 주제.
• 이벤트 진행 과정 시스템이 상태를 초기화하고 AI 모델 호출 없이 토픽을 상태의 일부로 저장합니다.
• 수출 : 후속 단계에서 사용할 주제의 상태를 포함합니다.

2. 계획

• 가져오기 : 피사체의 상태를 포함합니다.
• 이벤트 진행 과정 기본 OpenAI o3-mini 또는 Groq의 deepseek-r1-distill-llama-70b와 같은 계획 모델을 사용하여 연구 계획을 생성합니다. "주제[테마]가 주어지면 서론, 본문 섹션, 결론이라는 보고서 구조를 따르는 하위 주제로 세분화된 연구 계획을 작성하세요."라는 메시지가 표시됩니다.
• 수출 연구 프로그램(하위 주제 목록)을 포함하도록 업데이트된 상태(예: "1. AI 추론 시장의 정의, 2. 파이어폭스의 역할, 3. 함께.ai의 사례 연구" 등을 참조하세요.
• 큐워드의 출처 구성.py의 기본_보고서_구조를 보면 구조는 서론, 본문 섹션, 결론으로 구성되며 본문 섹션에서는 주요 개념, 정의 및 예제를 다뤄야 합니다.

3. 쿼리 생성

• 가져오기 연구 프로그램 현황이 포함되어 있습니다.
• 이벤트 진행 과정 AI 모델을 사용하여 "[연구 계획]의 각 하위 주제에 대해 관련 정보를 찾기 위해 [number_of_queries] 검색 쿼리를 생성하세요."라는 프롬프트 문구와 함께 각 하위 주제에 대한 검색 쿼리를 생성합니다. 기본 number_of_queries는 2입니다.
• 수출 "AI 추론 시장 정의 2023", "불꽃놀이 AI 서비스 사례" 등의 검색어 목록이 포함되도록 상태가 업데이트되었습니다.
• 큐워드의 출처 : 프로젝트 문서에서 프롬프트 단어가 생성된 쿼리의 일반적인 형태라고 가정하고 쿼리 수를 구성할 수 있다고 언급되어 있습니다.

4. 웹 검색

• 가져오기 : 검색 쿼리의 상태를 포함합니다.
• 이벤트 진행 과정 검색 API(예: 기본 Tavily)를 사용하여 각 쿼리를 실행하여 웹 검색 결과를 얻습니다. 도구를 통해 직접 실행되는 AI 모델 호출이 없습니다.
• 수출 상태는 Tavily에서 반환한 페이지 요약과 같은 검색 결과(URL 또는 스니펫 목록)를 포함하도록 업데이트됩니다.
• 기술 세부 정보 tavily-python >= 0.5.0에 대한 종속성, TAVILY_API_KEY를 구성해야 합니다.

5. 데이터 처리

• 가져오기 : 검색 결과의 상태를 포함합니다.
• 이벤트 진행 과정 "각 하위 주제에 대한 검색 결과 정보를 요약하세요."라는 프롬프트 문구와 함께 AI 모델을 사용하여 각 하위 주제에 대한 검색 결과를 요약합니다.
• 수출 처리 데이터(요약)를 포함하도록 상태 업데이트, 예: "AI 추론 시장 정의: 실시간 예측을 위해 AI 모델을 사용하는 산업을 의미하며 2023년까지 빠르게 성장하고 있습니다."
• 큐워드의 출처 보고서 생성을 위한 프로젝트 목표에 따라 요약 작업에 대한 일반 프롬프트에 대한 가정입니다.

6. 보고서 작성

• 가져오기 처리된 데이터의 상태를 포함합니다.
• 이벤트 진행 과정 쓰기 모델 사용(예: 기본 Anthropic). Claude 3.5 소네트) "처리된 데이터를 사용하여 보고서 구조에 따라 각 하위 주제에 대한 보고서 섹션을 작성하십시오."라는 메시지가 표시된 상태에서 처리된 데이터를 기반으로 보고서 섹션을 작성합니다.
• 수출 상태 업데이트: "소개: AI 추론 시장은 AI 도입에 있어 중요한 영역, 본문 섹션 1: Fireworks는 클라우드 배포를 포함한 사례를 통해 효율적인 추론 서비스를 제공합니다." 등의 보고서 섹션을 포함하도록 업데이트되었습니다.
• 큐워드의 출처 기본_보고서_구조와 함께 보고서에는 개요, 주요 개념 및 예시가 포함되어야 합니다.

7. 반사

• 가져오기 보고서 섹션의 상태를 포함합니다.
• 이벤트 진행 과정 "보고서 섹션을 검토하고 더 많은 연구가 필요한 부분이나 부족한 부분을 파악하세요."라는 안내 멘트와 함께 AI 모델을 사용하여 보고서를 검토하고 추가 연구가 필요한지 여부를 결정합니다. 더 많은 연구가 필요한 경우 새로운 하위 주제 또는 쿼리를 제안하세요."라는 메시지가 표시됩니다.
• 수출 반복 결정(예: 추가 조사 필요) 또는 최종 보고서를 포함하도록 업데이트된 상태입니다. 반복이 필요한 경우 새로운 하위 주제 또는 쿼리 제안을 출력합니다.
• 큐워드의 출처 프로젝트 문서에서 큐워드가 일반적인 형태의 검토 및 추천이라고 가정하여 반영과 반복이 지원된다고 언급합니다.

8. 출력

• 가져오기 최종 보고서의 상태를 포함합니다(리플렉션에서 보고서가 완료되었다고 판단한 경우).
• 이벤트 진행 과정 모든 보고서 섹션을 컴파일하여 AI 모델 호출 없이 마크다운 형식으로 최종 보고서를 생성합니다.
• 수출 최종 보고서(예: 사용자가 다운로드하거나 볼 수 있는 전체 마크다운 문서).