能不能给qa_llm生成一个prompt，当cypher_llm返回为空[]的时候，qa_llm直接回复原问题 不参考之前的值 return GraphCypherQAChain.from_llm( graph=graph, cypher_llm=cypher_llm, qa_llm=qa_llm, validate_cypher=True, verbose=True, allow_dangerous_requests=True )

<think>好的，我需要帮用户设计一个针对QA_LLM的prompt，使得当Cypher_LLM返回空结果时，QA_LLM能够直接回答原问题而不参考之前的值。首先，我得理解整个流程。用户在使用GraphCypherQAChain时，Cypher_LLM负责生成Cypher查询，如果查询结果为空，那么QA_LLM需要跳过参考结果直接回复。 首先，我需要确认当Cypher_LLM返回空数组时，系统是如何处理的。用户提到设置validate_cypher=True，这可能意味着会自动验证查询的有效性，但结果为空的情况可能需要特别处理。可能需要在生成prompt时加入条件判断，当结果为空时，让QA_LLM忽略上下文中的查询结果。 接下来，设计prompt的结构。通常，prompt需要明确指示模型在特定情况下如何响应。例如，当检测到cypher_response为空时，触发直接回答的指令。可能需要使用条件语句，比如if-else结构，在模板中判断结果是否为空。如果为空，则提示模型使用自身知识回答问题，否则正常处理。 然后，考虑如何将这些逻辑嵌入到GraphCypherQAChain的配置中。可能需要自定义qa_prompt参数，覆盖默认的提示模板。在模板中使用变量，比如{query}和{cypher_response}，并添加条件判断。例如，当cypher_response为空或[]时，指示模型直接回答，不引用结果。 还需要确保LaTeX格式正确，用户提到的系统级指令要求行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。但在prompt设计中，可能不需要数学公式，所以这点可能暂时不需要处理，但要注意用户的其他格式要求。 另外，用户提供的代码中使用了from_llm方法，可能需要传递自定义的qa_prompt。因此，需要创建一个PromptTemplate，包含条件逻辑。例如，使用类似以下的模板： 如果Cypher查询结果为空： 请直接回答用户的问题，不要提及查询结果。 否则： 根据以下结果回答问题。 然后，将这个模板应用到qa_prompt中，并确保在链中使用。可能需要使用条件判断的语法，比如在Jinja2模板中使用{% if ... %}，但LangChain的PromptTemplate可能支持类似的逻辑，或者需要用文本描述条件。 可能的实现步骤： 1. 创建自定义的QA_PROMPT_TEMPLATE，包含条件判断。 2. 在模板中检查cypher_response是否为空。 3. 如果为空，提示模型直接回答；否则，结合结果回答。 4. 将这个模板设置为GraphCypherQAChain的qa_prompt参数。 测试时需要考虑Cypher_LLM返回空的情况，观察QA_LLM是否按预期处理。可能需要调整prompt的措辞，确保模型正确理解条件。例如，明确说明当结果为空时，不使用任何数据，仅依靠自身知识回答。 最后，整合所有内容，确保代码正确嵌入到from_llm的参数中，比如传递qa_prompt=qa_prompt。同时，验证LaTeX格式是否符合要求，但在这个问题中可能不涉及数学表达式，所以可能不需要调整。</think>以下是针对`QA_LLM`的prompt设计及代码调整方案，可实现“当Cypher查询结果为空时直接回答原问题”： --- ### **步骤 1：定义自定义Prompt模板** 需要创建一个包含条件判断的prompt模板，通过`{cypher_response}`字段判断结果是否为空： ```python from langchain.prompts import PromptTemplate QA_PROMPT_TEMPLATE = """ 你是一个知识图谱问答助手，请根据以下规则回答问题： {% if cypher_response and cypher_response != "[]" %} 使用以下Cypher查询结果回答问题： {cypher_response} {% else %} 忽略所有Cypher查询结果，直接回答原始问题。不要提及查询结果为空。 {% endif %} 原始问题：{query} 最终答案： """ ``` --- ### **步骤 2：配置GraphCypherQAChain** 将自定义prompt注入链中，覆盖默认行为： ```python qa_prompt = PromptTemplate.from_template( QA_PROMPT_TEMPLATE, template_format="jinja2" # 支持条件语法 ) chain = GraphCypherQAChain.from_llm( graph=graph, cypher_llm=cypher_llm, qa_llm=qa_llm, validate_cypher=True, verbose=True, allow_dangerous_requests=True, qa_prompt=qa_prompt # 关键：注入自定义prompt ) ``` --- ### **原理说明** 1. **条件判断逻辑** - 当`{cypher_response}`非空时，模板会指示模型基于查询结果生成答案。 - 当`{cypher_response}`为空或`"[]"`时，强制要求模型忽略结果，直接回答原问题。 2. **防干扰设计** - 通过`{% else %}`分支明确切断模型对空结果的引用可能性。 - 使用`不要提及查询结果为空`进一步约束输出内容。 --- ### **测试用例** 假设用户提问`"爱因斯坦的曾祖父是谁？"`： - **Cypher返回非空**：模型根据结果生成答案。 - **Cypher返回空**：模型直接回答`"知识库中没有记录爱因斯坦曾祖父的信息。"`（不提及查询过程）。 --- 此方案通过prompt工程实现逻辑隔离，无需修改底层代码，兼容`validate_cypher`参数的安全校验。