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  1. modules/chat_func.py +9 -5
modules/chat_func.py CHANGED
@@ -261,14 +261,17 @@ def predict_all(
261
  # 将初筛后的店铺和菜品送入构建好的CoT
262
  prompt_with_ingredient = f"""
263
  我需要你推测一些菜可能的原料以及其营养成分,输出格式如下:
264
-
265
  菜品名称:[]
266
  菜品原料:[原料1,原料2...]
267
  营养成分:[成分(含量)]
268
-
269
  注意,其中营养成分包括蛋白质、脂肪、碳水化合物、纤维素、维生素等,你可以根据你的知识添加其他成分。营养成分的含量分为无、低、中、高四个等级,需要填在成分后的括号内。
270
-
271
- 以下是需要你推测的菜品名称,不同菜品用顿号隔开:{dishes}
 
 
 
272
  """
273
 
274
  logging.info(f"分析食物中营养成分的prompt构建完成:{prompt_with_ingredient}")
@@ -296,8 +299,9 @@ def predict_all(
296
 
297
  prompt_rec = f"""
298
  以下是一些菜品名称和所属的店铺,我需要你根据我的需求从其中推荐一家店铺的一种或多种菜品,并给出推荐的理由。我的需求为:我有糖尿病,而且今天不想吃太油腻的食物。
299
-
300
  {response_ingredient}
 
301
  """
302
  history_rec = []
303
  history_rec.append(construct_user(prompt_rec))
 
261
  # 将初筛后的店铺和菜品送入构建好的CoT
262
  prompt_with_ingredient = f"""
263
  我需要你推测一些菜可能的原料以及其营养成分,输出格式如下:
264
+ -----------------------
265
  菜品名称:[]
266
  菜品原料:[原料1,原料2...]
267
  营养成分:[成分(含量)]
268
+ -----------------------
269
  注意,其中营养成分包括蛋白质、脂肪、碳水化合物、纤维素、维生素等,你可以根据你的知识添加其他成分。营养成分的含量分为无、低、中、高四个等级,需要填在成分后的括号内。
270
+ 以下是需要你推测的菜品名称,不同菜品用顿号隔开:
271
+ -----------------------
272
+ {dishes}
273
+ -----------------------
274
+ 每个菜品按照以上格式分开回复,但是注意,除了以上格式的内容,不要回复其他内容。
275
  """
276
 
277
  logging.info(f"分析食物中营养成分的prompt构建完成:{prompt_with_ingredient}")
 
299
 
300
  prompt_rec = f"""
301
  以下是一些菜品名称和所属的店铺,我需要你根据我的需求从其中推荐一家店铺的一种或多种菜品,并给出推荐的理由。我的需求为:我有糖尿病,而且今天不想吃太油腻的食物。
302
+ -----------------------
303
  {response_ingredient}
304
+ -----------------------
305
  """
306
  history_rec = []
307
  history_rec.append(construct_user(prompt_rec))