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fix:修复部分问题没有答案却被标记为final answer
SengokuCola
parent
db1699566d
commit
bdb69dba83
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@ -105,16 +105,20 @@ def init_memory_retrieval_prompt():
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**第一步：思考（Think）**
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在思考中分析：
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- 当前信息是否足够回答问题？
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- 如果足够，在思考中直接给出答案，格式为：final_answer(answer="你的答案内容")
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- 如果不够，说明最需要查询什么，并输出为纯文本说明
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- **如果信息足够且能找到明确答案**，在思考中直接给出答案，格式为：found_answer(answer="你的答案内容")
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- **如果信息不足或无法找到答案**，在思考中给出：not_enough_info(reason="信息不足或无法找到答案的原因")
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- 如果还需要继续查询，说明最需要查询什么，并输出为纯文本说明
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**第二步：行动（Action）**
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根据思考结果立即行动：
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- 如果思考中已给出final_answer → 无需调用工具，直接结束
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- 如果信息不足 → 调用相应工具查询（可并行调用多个工具）
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- 如果多次查询仍无结果 → 在思考中给出no_answer(reason="无法找到答案的原因")
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- 如果思考中已给出found_answer → 无需调用工具，直接结束
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- 如果思考中已给出not_enough_info → 无需调用工具，直接结束
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- 如果信息不足且需要继续查询 → 调用相应工具查询（可并行调用多个工具）
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**重要：答案必须在思考中给出，格式为 final_answer(answer="...") 或 no_answer(reason="...")，不要调用工具。**
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**重要规则：**
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- **只有在检索到明确、有关的信息并得出答案时，才使用found_answer**
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||||
- **如果信息不足、无法确定、找不到相关信息，必须使用not_enough_info，不要使用found_answer**
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- 答案必须在思考中给出，格式为 found_answer(answer="...") 或 not_enough_info(reason="...")，不要调用工具。
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""",
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name="memory_retrieval_react_prompt",
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)
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@ -139,16 +143,20 @@ def init_memory_retrieval_prompt():
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|||
**第一步：思考（Think）**
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在思考中分析：
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||||
- 当前信息是否足够回答问题？
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||||
- 如果足够，在思考中直接给出答案，格式为：final_answer(answer="你的答案内容")
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||||
- 如果不够，说明最需要查询什么，并输出为纯文本说明
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||||
- **如果信息足够且能找到明确答案**，在思考中直接给出答案，格式为：found_answer(answer="你的答案内容")
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||||
- **如果信息不足或无法找到答案**，在思考中给出：not_enough_info(reason="信息不足或无法找到答案的原因")
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||||
- 如果还需要继续查询，说明最需要查询什么，并输出为纯文本说明
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||||
**第二步：行动（Action）**
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根据思考结果立即行动：
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||||
- 如果思考中已给出final_answer → 无需调用工具，直接结束
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||||
- 如果信息不足 → 调用相应工具查询（可并行调用多个工具）
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||||
- 如果多次查询仍无结果 → 在思考中给出no_answer(reason="无法找到答案的原因")
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||||
- 如果思考中已给出found_answer → 无需调用工具，直接结束
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||||
- 如果思考中已给出not_enough_info → 无需调用工具，直接结束
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||||
- 如果信息不足且需要继续查询 → 调用相应工具查询（可并行调用多个工具）
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**重要：答案必须在思考中给出，格式为 final_answer(answer="...") 或 no_answer(reason="...")，不要调用工具。**
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**重要规则：**
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||||
- **只有在检索到明确、具体的答案时，才使用found_answer**
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||||
- **如果信息不足、无法确定、找不到相关信息，必须使用not_enough_info，不要使用found_answer**
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||||
- 答案必须在思考中给出，格式为 found_answer(answer="...") 或 not_enough_info(reason="...")，不要调用工具。
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""",
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name="memory_retrieval_react_prompt_head",
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)
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@ -171,10 +179,13 @@ def init_memory_retrieval_prompt():
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**执行步骤：**
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分析：
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- 当前信息是否足够回答问题？
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- 如果足够，在思考中直接给出答案，格式为：final_answer(answer="你的答案内容")
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||||
- 如果不够，在思考中给出no_answer(reason="无法找到答案的原因")
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||||
- **如果信息足够且能找到明确答案**，在思考中直接给出答案，格式为：found_answer(answer="你的答案内容")
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||||
- **如果信息不足或无法找到答案**，在思考中给出：not_enough_info(reason="信息不足或无法找到答案的原因")
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||||
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||||
**重要：答案必须给出，格式为 final_answer(answer="...") 或 no_answer(reason="...")。**
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||||
**重要规则：**
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||||
- **只有在检索到明确、具体的答案时，才使用found_answer**
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||||
- **如果信息不足、无法确定、找不到相关信息，必须使用not_enough_info，不要使用found_answer**
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||||
- 答案必须给出，格式为 found_answer(answer="...") 或 not_enough_info(reason="...")。
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""",
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||||
name="memory_retrieval_react_final_prompt",
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)
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||||
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@ -498,13 +509,13 @@ async def _react_agent_solve_question(
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"observations": []
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}
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||||
# 优先从思考内容中提取final_answer或no_answer
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# 优先从思考内容中提取found_answer或not_enough_info
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||||
def extract_quoted_content(text, func_name, param_name):
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"""从文本中提取函数调用中参数的值，支持单引号和双引号
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||||
Args:
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text: 要搜索的文本
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func_name: 函数名，如 'final_answer'
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||||
func_name: 函数名，如 'found_answer'
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||||
param_name: 参数名，如 'answer'
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||||
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||||
Returns:
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||||
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@ -556,33 +567,33 @@ async def _react_agent_solve_question(
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||||
return None
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||||
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||||
# 从LLM的直接输出内容中提取final_answer或no_answer
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final_answer_content = None
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no_answer_reason = None
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||||
# 从LLM的直接输出内容中提取found_answer或not_enough_info
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found_answer_content = None
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not_enough_info_reason = None
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||||
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||||
# 只检查response（LLM的直接输出内容），不检查reasoning_content
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if response:
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||||
final_answer_content = extract_quoted_content(response, 'final_answer', 'answer')
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||||
if not final_answer_content:
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||||
no_answer_reason = extract_quoted_content(response, 'no_answer', 'reason')
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||||
found_answer_content = extract_quoted_content(response, 'found_answer', 'answer')
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||||
if not found_answer_content:
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||||
not_enough_info_reason = extract_quoted_content(response, 'not_enough_info', 'reason')
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||||
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||||
# 如果从输出内容中找到了答案，直接返回
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||||
if final_answer_content:
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||||
step["actions"].append({"action_type": "final_answer", "action_params": {"answer": final_answer_content}})
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||||
step["observations"] = ["从LLM输出内容中检测到final_answer"]
|
||||
if found_answer_content:
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||||
step["actions"].append({"action_type": "found_answer", "action_params": {"answer": found_answer_content}})
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||||
step["observations"] = ["从LLM输出内容中检测到found_answer"]
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||||
thinking_steps.append(step)
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||||
logger.info(f"ReAct Agent 第 {iteration + 1} 次迭代 从LLM输出内容中检测到final_answer: {final_answer_content[:100]}...")
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||||
return True, final_answer_content, thinking_steps, False
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||||
logger.info(f"ReAct Agent 第 {iteration + 1} 次迭代 从LLM输出内容中检测到found_answer: {found_answer_content[:100]}...")
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||||
return True, found_answer_content, thinking_steps, False
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||||
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||||
if no_answer_reason:
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||||
step["actions"].append({"action_type": "no_answer", "action_params": {"reason": no_answer_reason}})
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||||
step["observations"] = ["从LLM输出内容中检测到no_answer"]
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||||
if not_enough_info_reason:
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||||
step["actions"].append({"action_type": "not_enough_info", "action_params": {"reason": not_enough_info_reason}})
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||||
step["observations"] = ["从LLM输出内容中检测到not_enough_info"]
|
||||
thinking_steps.append(step)
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||||
logger.info(f"ReAct Agent 第 {iteration + 1} 次迭代 从LLM输出内容中检测到no_answer: {no_answer_reason[:100]}...")
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||||
return False, no_answer_reason, thinking_steps, False
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||||
logger.info(f"ReAct Agent 第 {iteration + 1} 次迭代 从LLM输出内容中检测到not_enough_info: {not_enough_info_reason[:100]}...")
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||||
return False, not_enough_info_reason, thinking_steps, False
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||||
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||||
if is_final_iteration:
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||||
step["actions"].append({"action_type": "no_answer", "action_params": {"reason": "已到达最后一次迭代，无法找到答案"}})
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||||
step["actions"].append({"action_type": "not_enough_info", "action_params": {"reason": "已到达最后一次迭代，无法找到答案"}})
|
||||
step["observations"] = ["已到达最后一次迭代，无法找到答案"]
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||||
thinking_steps.append(step)
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||||
logger.info(f"ReAct Agent 第 {iteration + 1} 次迭代 已到达最后一次迭代，无法找到答案")
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@ -605,7 +616,7 @@ async def _react_agent_solve_question(
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# 如果响应不为空，记录思考过程，继续下一轮迭代
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step["observations"] = [f"思考完成，但未调用工具。响应: {response}"]
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||||
logger.info(f"ReAct Agent 第 {iteration + 1} 次迭代 思考完成但未调用工具: {response[:100]}...")
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||||
# 继续下一轮迭代，让LLM有机会在思考中给出final_answer或继续查询
|
||||
# 继续下一轮迭代，让LLM有机会在思考中给出found_answer或继续查询
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||||
collected_info += f"思考: {response}"
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||||
thinking_steps.append(step)
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||||
continue
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||||
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@ -677,15 +688,15 @@ async def _react_agent_solve_question(
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||||
thinking_steps.append(step)
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||||
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||||
# 达到最大迭代次数或超时，但Agent没有明确返回final_answer
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||||
# 迭代超时应该直接视为no_answer，而不是使用已有信息
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# 只有Agent明确返回final_answer时，才认为找到了答案
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||||
# 达到最大迭代次数或超时，但Agent没有明确返回found_answer
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||||
# 迭代超时应该直接视为not_enough_info，而不是使用已有信息
|
||||
# 只有Agent明确返回found_answer时，才认为找到了答案
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||||
if collected_info:
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||||
logger.warning(f"ReAct Agent达到最大迭代次数或超时，但未明确返回final_answer。已收集信息: {collected_info[:100]}...")
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||||
logger.warning(f"ReAct Agent达到最大迭代次数或超时，但未明确返回found_answer。已收集信息: {collected_info[:100]}...")
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if is_timeout:
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logger.warning("ReAct Agent超时，直接视为no_answer")
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||||
logger.warning("ReAct Agent超时，直接视为not_enough_info")
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||||
else:
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logger.warning("ReAct Agent达到最大迭代次数，直接视为no_answer")
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||||
logger.warning("ReAct Agent达到最大迭代次数，直接视为not_enough_info")
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return False, "未找到相关信息", thinking_steps, is_timeout
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