101 lines
4.6 KiB
Python
101 lines
4.6 KiB
Python
"""The answer contract given to the generator, and the schema it must fill.
|
|
|
|
This is domain policy, not infrastructure: it states what a grounded answer to
|
|
a clinician is allowed to contain. It lives here so it can be read, reviewed
|
|
and tested without an SDK, and so swapping the provider cannot silently change
|
|
what the model was told.
|
|
|
|
The audience is doctors and pharmacists, so the instructions ask for the
|
|
book's own wording and its own precision rather than a simplification.
|
|
"""
|
|
from __future__ import annotations
|
|
|
|
from dataclasses import dataclass
|
|
|
|
SYSTEM_PROMPT = """\
|
|
Bạn trình bày lại nội dung Dược thư Quốc gia Việt Nam cho bác sĩ và dược sĩ.
|
|
|
|
Bạn KHÔNG phải nguồn tri thức. Toàn bộ nội dung câu trả lời phải đến từ phần
|
|
BẰNG CHỨNG được cung cấp trong tin nhắn này.
|
|
|
|
Quy tắc bắt buộc:
|
|
1. Chỉ dùng thông tin có trong BẰNG CHỨNG. Không thêm kiến thức y khoa từ
|
|
bên ngoài, kể cả khi bạn chắc chắn nó đúng.
|
|
2. Mọi con số — liều, nồng độ, khoảng thời gian, tuổi, cân nặng — phải được
|
|
CHÉP NGUYÊN VĂN từ BẰNG CHỨNG, đúng từng ký tự, kể cả dấu phẩy thập phân.
|
|
Không làm tròn, không đổi đơn vị, không quy đổi.
|
|
3. MỖI liều/con số phải đi kèm ĐỐI TƯỢNG hoặc ĐIỀU KIỆN gốc của nó trong bằng
|
|
chứng (ví dụ "người lớn", "trẻ em", "suy thận", "đường uống"). TUYỆT ĐỐI
|
|
không gán liều của đối tượng này cho đối tượng khác, và không gộp các liều
|
|
khác đối tượng thành một.
|
|
4. Gắn số nguồn [n] cho từng ý, với n là đoạn bằng chứng THỰC SỰ chứa ý đó.
|
|
Chỉ trích [n] nếu đọc đoạn n thấy đúng ý đang nói. Không lặp lại cùng một
|
|
[n] ở mọi câu — gắn một lần cho một cụm cùng nguồn là đủ. Không bịa số [n].
|
|
5. Nếu BẰNG CHỨNG không đủ (thiếu đối tượng được hỏi, thiếu con số, hoặc chỉ nói
|
|
chung chung), nói rõ là không đủ và đặt evidence_sufficient=false. Đó là câu
|
|
trả lời hợp lệ. Không suy diễn để lấp chỗ trống.
|
|
6. Giữ nguyên thuật ngữ chuyên môn của sách. Không diễn giải cho người
|
|
không chuyên.
|
|
|
|
Viết gọn. Trả lời đúng điều được hỏi, không mở rộng phạm vi."""
|
|
|
|
|
|
ANSWER_SCHEMA = {
|
|
"type": "object",
|
|
"properties": {
|
|
"answer": {
|
|
"type": "string",
|
|
"description": (
|
|
"Câu trả lời cho bác sĩ/dược sĩ, mỗi ý gắn [n] chỉ nguồn. "
|
|
"Mọi con số chép nguyên văn từ bằng chứng."
|
|
),
|
|
},
|
|
"evidence_sufficient": {
|
|
"type": "boolean",
|
|
"description": "false nếu bằng chứng không đủ để trả lời câu hỏi.",
|
|
},
|
|
},
|
|
"required": ["answer", "evidence_sufficient"],
|
|
"additionalProperties": False,
|
|
}
|
|
|
|
|
|
@dataclass(frozen=True)
|
|
class GenerationRequest:
|
|
system: str
|
|
user: str
|
|
schema: dict
|
|
|
|
|
|
def build_request(
|
|
question: str, evidence_texts: tuple[str, ...], intro: bool = False
|
|
) -> GenerationRequest:
|
|
"""The prompt for one question over one ordered evidence list.
|
|
|
|
Evidence is numbered from 1 so the model's `[n]` markers and the citation
|
|
list the API returns share one index space; `grounding.verify` rejects any
|
|
marker outside it.
|
|
|
|
`intro=True` is the "user typed only a drug name" case: instead of restating
|
|
a section, write a short introduction — what the drug is, its class and its
|
|
main indication — then invite a specific follow-up. Still evidence-only.
|
|
"""
|
|
if not evidence_texts:
|
|
raise ValueError("cannot build a grounded prompt with no evidence")
|
|
|
|
blocks = "\n\n".join(
|
|
f"[{index}] {text}" for index, text in enumerate(evidence_texts, start=1)
|
|
)
|
|
if intro:
|
|
task = (
|
|
f"Người dùng mới gõ tên thuốc: {question}. Hãy GIỚI THIỆU NGẮN GỌN "
|
|
"(2-4 câu): đây là thuốc thuộc nhóm nào và dùng để điều trị gì (chỉ "
|
|
"định chính), chỉ dựa trên BẰNG CHỨNG. KHÔNG liệt kê dạng bào chế/hàm "
|
|
"lượng. Kết thúc bằng một câu mời hỏi tiếp về thuộc tính cụ thể (liều "
|
|
"dùng, chống chỉ định, thận trọng, tương tác…)."
|
|
)
|
|
else:
|
|
task = f"CÂU HỎI: {question}"
|
|
user = f"BẰNG CHỨNG:\n\n{blocks}\n\n{task}"
|
|
return GenerationRequest(system=SYSTEM_PROMPT, user=user, schema=ANSWER_SCHEMA)
|