Tandem langchain abre palavras-chave de pesquisa profunda

Para unir o processo de execução do projeto e traduzir as instruções da palavra-chave, precisamos basear nosso projeto noprompts.pypara descrever em detalhes o fluxo de execução de cada etapa e suas instruções de palavras-chave correspondentes.

Processo de execução do projeto e instruções de palavras-chave correspondentes

1. gerar consultas de pesquisa para ajudar a planejar relatórios

• Prompt:

  report_planner_query_writer_instructions = """
  Você é um redator técnico especializado que está ajudando a planejar um relatório.
  <report_topic}
  {topic}
  </report_topic
  <report_organisation}
  {report_organisation}
  </report_organisation
  <task
  Seu objetivo é gerar {number_of_queries} consultas de pesquisa para ajudar a reunir informações abrangentes para planejar a seção do relatório.
  Essas consultas devem:
  1. ser relevantes para o tópico do relatório
  2. ajudar a atender aos requisitos definidos na organização do relatório
  Tornar as consultas específicas o suficiente para encontrar recursos relevantes e de alta qualidade e, ao mesmo tempo, cobrir a amplitude necessária para a estrutura do relatório.
  </task
  """
  

2. plano para geração de relatórios

• Prompt:

  report_planner_instructions = """
  Preciso de um planejador de relatórios.
  
  Gerar uma lista de seções de relatório.
  Cada seção deve conter os seguintes campos:
  - Nome - O nome da seção do relatório.
  - Descrição - Um breve resumo dos principais tópicos abordados nessa seção.
  - Pesquisa - Se a pesquisa na Web é necessária para essa seção do relatório.
  - Conteúdo - O conteúdo dessa seção, que agora pode ser deixado em branco.
  Por exemplo, a Introdução e a Conclusão não exigirão pesquisa, pois destilarão informações do restante do relatório.
  </task
  
  O tópico do relatório é:
  {topic}
  </topic
  <organização do relatório
  O relatório deve seguir esta organização:
  {report_organisation}
  </report_organisation
  
  O contexto a seguir é usado para planejar a seção do relatório:
  {context}
  </context
  
  A seguir está o feedback (se houver) para revisar a estrutura do relatório:
  {feedback}
  </feedback
  """
  

3. preparação de consultas de pesquisa

• Prompt:

  query_writer_instructions = """
  Você é um redator técnico especializado que está escrevendo consultas de pesquisa na Web direcionadas para reunir informações abrangentes para escrever a seção de relatório técnico.
  <section_topic
  {section_topic}
  </section_topic
  
  Seu objetivo é gerar {número_de_consultas} consultas de pesquisa para ajudar a reunir informações abrangentes sobre os tópicos desta seção.
  Essas consultas devem:
  1. ser relevantes para o tópico
  2. examinar diferentes aspectos do tópico
  Tornar as consultas específicas o suficiente para encontrar recursos relevantes e de alta qualidade.
  </task
  """
  

4. componente de elaboração de relatórios

• Prompt:

  section_writer_instructions = """
  Você é um redator técnico especializado que está escrevendo uma seção de um relatório técnico.
  <section_topic
  {section_topic}
  </section_topic
  <conteúdo da seção existente (se preenchido)}
  {section_content}
  </section_content
  <source material
  {context}
  </material de origem
  <Diretrizes de redação
  1. Se a seção existente não estiver preenchida, crie uma nova seção do zero.
  2. Se uma seção existente for preenchida, componha uma nova seção que sintetize o conteúdo existente com as novas informações.
  <Comprimento e estilo
  - Estritamente limitado a 150-200 palavras
  - Sem linguagem de marketing
  - Foco técnico
  - Use uma linguagem simples e clara
  - Comece com os insights mais importantes usando **negrito**
  - Use parágrafos curtos (no máximo 2 a 3 frases por parágrafo)
  - Use ## para os títulos das seções (formato Markdown)
  - Use um elemento estrutural somente quando ele ajudar a esclarecer um ponto:
  * Uma tabela centralizada comparando 2 a 3 itens principais (usando a sintaxe de tabela do Markdown)
  * Uma lista curta (3 a 5 itens) usando a sintaxe correta de lista do Markdown:
  - Use `*` ou `-` para listas não ordenadas
  - Use `1.` para uma lista ordenada.
  - Certifique-se de que o recuo e o espaçamento estejam corretos.
  - Termine com uma referência à fonte #### do seguinte material de origem:
  * Liste o título, a data e o URL de cada fonte.
  * Formato: `- Título : URL'
  </comprimento e estilo
  
  - Exatamente 150 a 200 palavras (excluindo título e fonte)
  - Uso cuidadoso de um elemento estrutural (tabela ou lista) somente quando ele ajudar a esclarecer os pontos
  - Um exemplo concreto/estudo de caso
  - Começar com um insight em negrito
  - Nenhum preâmbulo antes de criar seções de conteúdo
  - Cite as fontes no final
  </verificação de qualidade
  """
  

5. avaliação do componente de relatório

• Prompt:

  section_grader_instructions = """
  Revise a seção do relatório relativa ao tópico especificado:
  <section_topic
  {section_topic}
  </section_topic
  
  {section}
  </section_content
  <task}
  Avalie se a seção cobre adequadamente o tópico, verificando a precisão técnica e a profundidade.
  Se a seção não atender a nenhum dos critérios, gere consultas de pesquisa de acompanhamento específicas para reunir as informações que faltam.
  </task
  <formato
  nota: Literal["aprovado", "reprovado"] = Field(
  description="Resultado da avaliação indicando se a resposta atende aos requisitos ('aprovado') ou requer revisão ('reprovado')."
  )
  follow_up_queries: List[SearchQuery] = Field(
  description="Lista de consultas de pesquisa de acompanhamento." ,
  )
  </formato
  """
  

6. escrever a seção do relatório final

• Prompt:

  final_section_writer_instructions = """
  Você é um redator técnico especializado que está escrevendo uma seção que sintetiza informações de outras seções do relatório.
  <section_topic
  {section_topic}
  </section_topic
  <conteúdo disponível do relatório}
  {context}
   </available_report_content
  <tasks
  1. métodos parcialmente específicos:
  Para a apresentação:
  - Use # como título do relatório (formato Markdown)
  - Limite de 50 a 100 palavras
  - Use uma linguagem simples e clara
  - Concentre-se na motivação central do relatório, de 1 a 2 parágrafos.
  - Use um arco narrativo claro para apresentar o relatório
  - Sem elementos estruturais (sem listas ou tabelas)
  - Não há necessidade de uma seção de fontes
  Para conclusão/resumo:
  - Use ## para os títulos das seções (formato Markdown)
  - Limite de 100 a 150 palavras
  - Para relatórios comparativos:
  * Deve incluir uma tabela de comparação centralizada usando a sintaxe de tabela do Markdown
  * As tabelas devem destilar os insights do relatório
  * Mantenha as entradas da tabela claras e concisas.
  - Para relatórios não comparativos:
  * Use um elemento estrutural somente se ele ajudar a destilar os insights do relatório:
  * Uma tabela centralizada comparando itens no relatório (usando a sintaxe de tabela Markdown)
  * Uma lista curta usando a sintaxe correta de lista do Markdown:
  - Use `*` ou `-` para uma lista não ordenada.
  - Use `1.` para uma lista ordenada.
  - Certifique-se de que o recuo e o espaçamento estejam corretos
  - Termine com uma próxima etapa ou impacto específico
  - Não há necessidade de uma seção de fonte
  3) Método de redação:
  - Use detalhes específicos em vez de declarações gerais
  - Faça com que cada palavra conte
  - Concentre-se no ponto mais importante
  </task
  
  - Para a introdução: limite de 50-100 palavras, # como título do relatório, sem elementos estruturais, sem seção de fontes
  - Para a conclusão: limite de 100-150 palavras, ## como título da seção, usando apenas um elemento estrutural, sem seção de fontes
  - Formatação Markdown
  - Não inclua contagem de palavras ou qualquer preâmbulo na resposta
  </verificação de qualidade
  """
  

Processo de execução em tandem

1. inicialização (Start)

• importação Tópicos fornecidos pelo usuário, como "Overview of the AI Reasoning market with a focus on Fireworks, Together.ai, Groq" (Visão geral do mercado de raciocínio de IA com foco em Fireworks, Together.ai, Groq).
• curso dos acontecimentos O sistema inicializa o estado e armazena o tópico como parte do estado sem chamadas de modelo de IA.
• exportações Status do tópico: contém o status do tópico para uso nas etapas subsequentes.

2. planejamento

• importação Status do tópico: Contém o status do tópico.
• curso dos acontecimentos Gerar um plano de pesquisa usando um modelo de planejamento, como o padrão OpenAI o3-mini ou o deepseek-r1-distill-llama-70b do Groq. A palavra-chave é: "Dado um tópico [tema], crie um plano de pesquisa, dividido em subtópicos, que siga a estrutura do relatório: introdução, seção principal do corpo e conclusão."
• exportações Status: atualizado para incluir programas de pesquisa (lista de subtópicos), por exemplo, "1. definição do mercado de inferência de IA; 2. papel dos fogos de artifício; 3. JuntosUm estudo de caso do .ai", entre outros.
• Fonte de palavras-chave Estrutura do relatório: Presumivelmente a partir da DEFAULT_REPORT_STRUCTURE do configuration.py, a estrutura consiste em uma introdução, uma seção do corpo principal e uma conclusão, sendo que a seção do corpo principal precisa abranger os principais conceitos, definições e exemplos.

3. geração de consultas

• importação Status do programa de pesquisa: Contém o status do programa de pesquisa.
• curso dos acontecimentos Use o modelo de IA para gerar uma consulta de pesquisa para cada subtópico com a seguinte frase: "Para cada subtópico em [plano de pesquisa], gere [número_de_consultas] consultas de pesquisa para encontrar informações relevantes." O número_de_consultas padrão é 2.
• exportações Status atualizado para incluir a lista de consultas de pesquisa, como "AI Reasoning Market Definition 2023", "Fireworks AI Service Case", etc.
• Fonte de palavras-chave Na documentação do projeto, é mencionado que o número de consultas pode ser configurado, supondo que a palavra de prompt seja uma forma genérica da consulta gerada.

4. pesquisa na Web

• importação Status da consulta de pesquisa: Contém o status da consulta de pesquisa.
• curso dos acontecimentos Execute cada consulta usando a API de pesquisa (por exemplo, Tavily padrão) para obter resultados de pesquisa na Web. Nenhuma chamada de modelo de IA, executada diretamente pela ferramenta.
• exportações Status: O status é atualizado para incluir resultados de pesquisa (URLs ou listas de snippets), como um resumo das páginas retornadas pela Tavily.
• Detalhes técnicos Dependência de tavily-python >= 0.5.0, necessidade de configurar TAVILY_API_KEY.

5 Processamento de dados

• importação Status da pesquisa: Contém o status dos resultados da pesquisa.
• curso dos acontecimentos Use o modelo de IA para resumir os resultados da pesquisa para cada subtópico com a frase de solicitação: "Summarize the search result information for each sub-topic."
• exportações Status atualizado para incluir dados de processamento (resumo), por exemplo, "Definição do mercado de inferência de IA: refere-se ao setor que usa modelos de IA para previsão em tempo real e está crescendo rapidamente até 2023".
• Fonte de palavras-chave Pressupostos para prompts genéricos para tarefas de resumo, com base nos objetivos do projeto para gerar relatórios.

6) Elaboração de relatórios

• importação Status dos dados processados: Contém o status dos dados processados.
• curso dos acontecimentos Use um modelo de escrita (por exemplo, padrão antrópico). Claude 3.5 Soneto) Escreva uma seção de relatório com base em dados processados com as seguintes palavras: "Use dados processados para escrever uma seção de relatório para cada subtema, seguindo a estrutura do relatório."
• exportações Status atualizado para incluir uma seção de relatório, por exemplo, "Introdução: o mercado de raciocínio de IA é uma área importante para a adoção de IA; Seção 1 do corpo principal: o Fireworks fornece serviços de raciocínio eficientes, com casos que incluem implantações em nuvem".
• Fonte de palavras-chave Em conjunto com DEFAULT_REPORT_STRUCTURE, o relatório precisa incluir uma visão geral, conceitos-chave e exemplos.

7. reflexão

• importação Status da seção do relatório: Contém o status da seção do relatório.
• curso dos acontecimentos Use o modelo de IA para revisar o relatório e determinar se mais pesquisas são necessárias, com as seguintes palavras: "Revise a seção do relatório e identifique quaisquer lacunas ou áreas em que mais pesquisas são necessárias. Se for necessária mais pesquisa, sugira novos subtópicos ou consultas."
• exportações Status atualizado para incluir a decisão de iteração (por exemplo, mais pesquisas necessárias) ou o relatório final. Se a iteração for necessária, produza novos subtópicos ou sugestões de consulta.
• Fonte de palavras-chave Observação: mencionar na documentação do projeto que a reflexão e a iteração são apoiadas, presumindo que a palavra-chave seja uma forma genérica de revisão e recomendação.

8. saída

• importação Status do relatório final: Contém o status do relatório final (quando o Reflection decide que o relatório está completo).
• curso dos acontecimentos Compilar todas as seções do relatório para gerar o relatório final no formato Markdown sem chamadas de modelo de IA.
• exportações Relatório final, por exemplo, documento Markdown completo para os usuários baixarem ou visualizarem.