fix: 优化markdown解析器
This commit is contained in:
parent
cd7e9b351d
commit
26518569f4
|
|
@ -958,8 +958,13 @@ impl GeminiService {
|
||||||
let start_time = std::time::Instant::now();
|
let start_time = std::time::Instant::now();
|
||||||
println!("🔍 开始RAG Grounding查询: {}", request.user_input);
|
println!("🔍 开始RAG Grounding查询: {}", request.user_input);
|
||||||
|
|
||||||
// 获取配置
|
// 获取配置,确保 system_prompt 不会被覆盖
|
||||||
let rag_config = request.config.unwrap_or_default();
|
let mut rag_config = request.config.unwrap_or_default();
|
||||||
|
|
||||||
|
// 如果请求的配置没有 system_prompt,使用默认配置的 system_prompt
|
||||||
|
if rag_config.system_prompt.is_none() {
|
||||||
|
rag_config.system_prompt = RagGroundingConfig::default().system_prompt;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
// 获取访问令牌
|
// 获取访问令牌
|
||||||
let access_token = self.get_access_token().await?;
|
let access_token = self.get_access_token().await?;
|
||||||
|
|
@ -1054,8 +1059,13 @@ impl GeminiService {
|
||||||
let start_time = std::time::Instant::now();
|
let start_time = std::time::Instant::now();
|
||||||
println!("🔍 开始多轮RAG Grounding查询: {}", request.user_input);
|
println!("🔍 开始多轮RAG Grounding查询: {}", request.user_input);
|
||||||
|
|
||||||
// 获取配置
|
// 获取配置,确保 system_prompt 不会被覆盖
|
||||||
let rag_config = request.config.unwrap_or_default();
|
let mut rag_config = request.config.unwrap_or_default();
|
||||||
|
|
||||||
|
// 如果请求的配置没有 system_prompt,使用默认配置的 system_prompt
|
||||||
|
if rag_config.system_prompt.is_none() {
|
||||||
|
rag_config.system_prompt = RagGroundingConfig::default().system_prompt;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
// 1. 确定或创建会话
|
// 1. 确定或创建会话
|
||||||
let session_id = match &request.session_id {
|
let session_id = match &request.session_id {
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -118,6 +118,7 @@ export const DEFAULT_RAG_GROUNDING_CONFIG: RagGroundingConfig = {
|
||||||
model_id: "gemini-2.5-flash",
|
model_id: "gemini-2.5-flash",
|
||||||
temperature: 1.0,
|
temperature: 1.0,
|
||||||
max_output_tokens: 8192,
|
max_output_tokens: 8192,
|
||||||
|
system_prompt: "你是一个短视频情景穿搭分析专家, 根据用户预想的情景输出符合逻辑的情景和模特穿搭描述,必须依据已知的数据返回可能的方案, 并且给出参照的依据;如果没有匹配的数据支持,返回空结果;",
|
||||||
};
|
};
|
||||||
|
|
||||||
/**
|
/**
|
||||||
|
|
|
||||||
Loading…
Reference in New Issue