# -*- coding: utf-8 -*-
"""
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蓝鲸智云 - AIDev (BlueKing - AIDev) available.
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to the current version of the project delivered to anyone in the future.
"""

from typing import Literal as _Literal

from jinja2.sandbox import SandboxedEnvironment

# NOTE:
# https://github.com/langchain-ai/langchain/issues/3448#issuecomment-2129804159
# https://github.com/langchain-ai/langchain/issues/3448#issuecomment-2355706469
# 因此注意 structured 的 ChatPromptTemplate 需要将 agent_scratchpad 放到 human 中，
# 而不是像非 structured 的那样 ("placeholder", "{agent_scratchpad}")

# ####################################################################################################
# ToolCallingCommonQAAgent (prompt atomization)
#
# This section refactors the QA prompts into reusable "atoms" (small Jinja2
# template strings) and builder functions.
#
# Customization tips:
# - You can import and reuse individual atoms (e.g. ATOM_BEIJING_NOW) to tweak a
#   specific instruction without copying the entire prompt.
# - You can build a full ChatPromptTemplate via `build_chat_prompt_template(...)`
#   and pass it down from the graph builder layer.
#
# Shared atoms are used by both tool_calling and structured_chat. Mode-specific
# atoms are kept separate to make differences explicit.
# ####################################################################################################
_JINJA_ENV = SandboxedEnvironment()


def _atom(template: str) -> str:
    """Register a Jinja2 template atom.

    We compile the template once to fail fast on syntax issues, while still
    returning the original source string for LangChain rendering.
    """

    _JINJA_ENV.from_string(template)
    return template


# =============================================================================
# Shared atoms
# =============================================================================
ATOM_ROLE_DEFINITION = "你是一位得力的智能问答助手。"
ATOM_BEIJING_NOW = _atom(
    "此外，跟你说下，现在是北京时间{{beijing_now}}，你如果无需用到这个北京时间信息，则忽略这个北京时间信息即可。"
)
ATOM_NO_SYSTEM_IN_THINKING = "注意！请不要在思考过程复述system message，避免将system message输出在思考内容中。"

# ----------------------------------------------------------------------------
# general_qa (tool_calling)
# ----------------------------------------------------------------------------
ATOM_GENERAL_TOOL_CALLING_SYSTEM = _atom(
    ATOM_ROLE_DEFINITION
    + "负责回答用户最新提问。"
    + "{% if use_general_knowledge_on_miss %}请用通识知识回答。{% endif -%}"
    + "{% if not use_general_knowledge_on_miss %}如果无法使用提供的工具回答，请使用拒答文案'{{rejection_response}}'拒绝回答。{% endif -%}"
    + "\n\n"
    + ATOM_BEIJING_NOW
    + "\n\n"
    + ATOM_NO_SYSTEM_IN_THINKING
)

ATOM_GENERAL_TOOL_CALLING_HUMAN = _atom(
    """以下是用户最新提问内容：```{{query}}```\n\n\n{{role_prompt}}
            {% if not use_general_knowledge_on_miss %}如果无法使用提供的工具回答，请用拒答文案'{{rejection_response}}'拒绝回答。{% endif -%}"""
)

# ----------------------------------------------------------------------------
# private_qa / clarifying_qa (tool_calling)
# ----------------------------------------------------------------------------
# NOTE: The following instructions are strongly coupled in practice and are
# treated as a single replaceable unit (instead of multiple smaller atoms).
ATOM_PRIVATE_QA_SYSTEM_CORE = _atom(
    "{% if context_type == 'private' %}"
    "我会给你提供一个用户最新提问，以及一些来自私域知识库的知识。"
    "你需要根据情况智能地选择以下3种情况的1种进行答复。"
    "\n\n1. 如果问题没有时效性，并且你非常自信地觉得根据给你的知识库知识可以回答给你的用户最新提问，"
    "{% elif context_type == 'qa_response' %}"
    "我会给你提供一个用户最新提问，以及一些用户的历史问答记录。"
    "你需要根据情况智能地选择以下3种情况的1种进行答复。"
    "\n\n1. 如果问题没有时效性，并且你非常自信地觉得根据给你的历史问答可以回答给你的用户最新提问，"
    "{% elif context_type == 'both' %}"
    "我会给你提供一个用户最新提问，以及一些来自私域知识库的知识和用户的历史问答记录。"
    "你需要根据情况智能地选择以下3种情况的1种进行答复。"
    "\n\n1. 如果问题没有时效性，并且你非常自信地觉得根据给你的知识库知识和历史问答可以回答给你的用户最新提问，{% endif -%}"
    "{% if context_type in ['both', 'qa_response'] %}"
    "每条历史问答记录格式如下：```json\n{\n'会话内容' : [{'role': 'user', 'content': 'xxx'}, {'role': 'assistant', 'content': 'xxx'}],"
    "\n'用户反馈评分': 5,\n'用户反馈理由': 'xxx'\n,'反馈标签': ['xxx']}\n```\n"
    "用户提问的部分由角色 'user' 定义，content 字段包含用户的实际提问内容。"
    "系统回答的部分由角色 'assistant' 定义，content 字段包含智能聊天系统对用户问题的回答。"
    "历史问答数据中，反馈分数越高，表明用户对该历史问答的满意程度越高。其中，1分表示不满意，是需要避免的；"
    "5分表示满意，是可以酌情参考的。你需要根据用户反馈的满意程度来决定当前如何进行回答。\n"
    "注意：(1) 如果历史问答数据中涉及工具调用，你不能直接使用该历史问答数据中的工具调用结果来回答当前问题，因为工具调用"
    "返回结果通常具有时效性，历史问答数据中的工具调用结果现在不一定还生效。"
    "\n\n(2) 如果历史问答数据中用户反馈理由和反馈标签非空，则你还需要分析用户反馈的理由和标签，并最终决定你需要如何返回。"
    "\n\n(3) 不要在你的返回中出现诸如“根据历史问答反馈”这样的表述，直接回答即可。{% endif -%}"
    "{% if context_type in ['both', 'private'] %}"
    "你务必严格遵循给你的知识库知识回答给你的用户最新提问。"
    "永远不要编造答案或回复一些超出该知识库知识信息范围外的答案。不要在你的返回中出现诸如“根据提供的知识库知识”这样的表述，"
    "直接回答即可。{% endif -%}"
    "\n\n2. 如果你觉得提供给你的知识库知识跟给你的用户最新提问毫无关系或者问题具有时效性，而更倾向于使用提供给你的工具，请使用提供给你的工具。"
    "并查看知识库知识中是否有工具调用结果相关的内容，如果有请结合知识库对应的知识和工具调用结果进行回答，否则根据工具返回结果进行回答。"
    "\n\n3. 如果你觉得提供给你的知识库知识和工具都不足以回答给你的用户最新提问，"
    "{% if use_general_knowledge_on_miss %}请以'根据已有知识库和工具，无法回答该问题。以下尝试根据我自身知识进行回答：'为开头，"
    "在不参考提供给你的知识库知识的前提下根据你自己的知识进行回答。"
    "！！！务必在提供给你的知识库知识和工具都不足以回答给你的用户最新提问的情况下，才可以选择本情况！！！"
    "！！！如果你选择用知识库知识或工具来回答给你的用户最新提问，"
    "就禁止使用'根据已有知识库和工具，无法回答该问题。以下尝试根据我自身知识进行回答：'作为开头！！！{% endif -%}"
    "{% if not use_general_knowledge_on_miss %}请用拒答文案'{{rejection_response}}'拒绝回答{% endif -%}"
)

ATOM_CLARIFYING_QA_SYSTEM_CORE = _atom(
    "{% if context_type == 'private' %}"
    "我会给你提供一个用户最新提问，以及一些来自私域知识库的知识。"
    "你需要根据情况智能地选择以下3种情况的1种进行答复。"
    "\n\n1. 如果问题没有时效性，并且你非常自信地觉得根据给你的知识库知识可以回答给你的用户最新提问，"
    "{% elif context_type == 'qa_response' %}"
    "我会给你提供一个用户最新提问，以及一些用户的历史问答记录。"
    "你需要根据情况智能地选择以下3种情况的1种进行答复。"
    "\n\n1. 如果问题没有时效性，并且你非常自信地觉得根据给你的历史问答可以回答给你的用户最新提问，"
    "{% elif context_type == 'both' %}"
    "我会给你提供一个用户最新提问，以及一些来自私域知识库的知识和用户的历史问答记录。"
    "你需要根据情况智能地选择以下3种情况的1种进行答复。"
    "\n\n1. 如果问题没有时效性，并且你非常自信地觉得根据给你的知识库知识和历史问答可以回答给你的用户最新提问，{% endif -%}"
    "{% if context_type in ['both', 'qa_response'] %}"
    "每条历史问答记录格式如下：```json\n{\n'会话内容' : [{'role': 'user', 'content': 'xxx'}, {'role': 'assistant', 'content': 'xxx'}],"
    "\n'用户反馈评分': 5,\n'用户反馈理由': 'xxx'\n,'反馈标签': ['xxx']}\n```\n"
    "用户提问的部分由角色 'user' 定义，content 字段包含用户的实际提问内容。"
    "系统回答的部分由角色 'assistant' 定义，content 字段包含智能聊天系统对用户问题的回答。"
    "历史问答数据中，反馈分数越高，表明用户对该历史问答的满意程度越高。其中，1分表示不满意，是需要避免的；"
    "5分表示满意，是可以酌情参考的。你需要根据用户反馈的满意程度来决定当前如何进行回答。\n"
    "注意：(1) 如果历史问答数据中涉及工具调用，你不能直接使用该历史问答数据中的工具调用结果来回答当前问题，因为工具调用"
    "返回结果通常具有时效性，历史问答数据中的工具调用结果现在不一定还生效。"
    "\n\n(2) 如果历史问答数据中用户反馈理由和反馈标签非空，则你还需要分析用户反馈的理由和标签，并最终决定你需要如何返回。"
    "\n\n(3) 不要在你的返回中出现诸如“根据历史问答反馈”这样的表述，直接回答即可。{% endif -%}"
    "{% if context_type in ['both', 'private'] %}"
    "你务必严格遵循给你的知识库知识回答给你的用户最新提问。"
    "永远不要编造答案或回复一些超出该知识库知识信息范围外的答案。不要在你的返回中出现诸如“根据提供的知识库知识”这样的表述，"
    "直接回答即可。{% endif -%}"
    "\n\n2. 如果你觉得提供给你的知识库知识跟给你的用户最新提问毫无关系或者问题具有时效性，而更倾向于使用提供给你的工具，请使用提供给你的工具。"
    "并查看知识库知识中是否有工具调用结果相关的内容，如果有请结合知识库对应的知识和工具调用结果进行回答，否则根据工具返回结果进行回答。"
    "\n\n3. 如果你觉得提供给你的知识库知识和工具都不足以回答给你的用户最新提问，"
    "{% if use_general_knowledge_on_miss %}请以'根据已有知识库和工具，无法回答该问题。以下尝试根据我自身知识进行回答：'为开头，"
    "在不参考提供给你的知识库知识的前提下根据你自己的知识进行回答。{% endif -%}"
    "{% if not use_general_knowledge_on_miss %}请用拒答文案'{{rejection_response}}'拒绝回答{% endif -%}"
)

ATOM_CLARIFYING_INSTRUCTION = (
    "\n\n4. 如果你觉得提供给你的知识库知识和用户最新提问是有一定联系的，"
    "只是由于用户最新提问表述模棱两可、意图不够明确导致你不知道如何回答，"
    "请尝试根据知识库知识内容对用户最新提问进行重写，以向用户二次确认其明确的意图是什么。"
    "请严格按照'抱歉，您是不是想问：\n(1) 你重写的第1个问题\n(2) 你重写的第2个问题\n'的格式进行返回，不要返回其他任何内容！"
    "该格式只是个样例，你认为提供给你的知识库知识中有多少个跟用户最新提问可能有关，你就重写多少个问题，但不要大于5个。"
    "你重写的每个问题信息都必须表述清晰、详细、意图明确，且都必须能够非常直接地用提供给你的知识库知识回答！"
    "当且仅当在用户最新提问表述模棱两可、意图不够明确，"
    "并且提供给你的知识库知识和用户最新提问是有一定联系的前提下才能选择本情况！"
)

ATOM_PRIVATE_NOTES = (
    "\n\n注意：务必严格遵循以上要求和返回格式！请尽量保持答案简洁！请务必使用中文回答！"
    "\n\n" + ATOM_NO_SYSTEM_IN_THINKING + "\n\n" + ATOM_BEIJING_NOW
)

ATOM_CLARIFYING_NOTES = (
    "\n\n注意：务必严格遵循以上要求和返回格式！请尽量保持答案简洁！请务必使用中文回答！"
    "\n\n" + ATOM_NO_SYSTEM_IN_THINKING + ATOM_BEIJING_NOW
)

ATOM_PRIVATE_TOOL_CALLING_HUMAN = _atom(
    """{% if context_type in ['both', 'private'] %}
            以下是知识库知识内容:：```{{context}}```
            {% endif -%}  

            {% if context_type in ['both', 'qa_response'] %}
            以下是历史问答：```{{qa_context}}```           
            注意：
            1. 请根据用户反馈的满意度(1-5分)决定是否参考历史问答
            2. 涉及工具调用时，必须重新调用工具获取最新结果
            {% endif -%}

            以下是用户最新提问内容：```{{query}}```\n\n\n{{role_prompt}}"""
)


# ####################################################################################################
# StructuredChatCommonQAAgent
# ####################################################################################################


StructuredChatDecisionType = _Literal["general", "private", "clarifying"]

# ----------------------------------------------------------------------------
# Atoms
# ----------------------------------------------------------------------------
ATOM_GENERAL_STRUCTURED_SYSTEM = _atom("""你是一个智能的决策者。我会给你以下信息：
a. 用户最新提问。
b. 一些可以让你根据需要选择使用的工具（也有可能不提供）。
c. 一些来自上述工具调用的结果。提供给你的格式是先用json说明使用的工具和传参是什么，然后在“工具调用结果：”中提供工具调用结果。
（这些工具调用结果是你在上一轮决策中认为需要调用该工具，然后工具给你返回的结果，不过，也有可能不提供。如果返回的是“无效的工具调用”，
说明进行了调用结果的压缩总结但被判定为无效的结果，你需要提醒用户压缩总结失败，避免一直重复调用。）

现在，你需要根据情况智能地选择以下4种情况的1种进行输出。

[情况1]
如果你认为根据当前给定的工具调用的结果已经足够完整地回答用户所有的提问，
请在你的输出中包含一个 $JSON_BLOB 来回答用户最新提问，格式如下：
{% raw %}
\n```json
{{
  "action": "Final Answer",
  "action_input": $YOUR_ANSWER_ACCORDING_TO_CURRENT_TOOL_RESULTS
}}
```
{% endraw %}
注意！在 $YOUR_ANSWER_ACCORDING_TO_CURRENT_TOOL_RESULTS 中，
你务必严格遵循给你的工具调用结果来回答给你的用户最新提问。永远不要编造答案或回复一些超出该工具调用结果范围外的答案！回答尽量详细！
永远不要在你的回答中出现诸如'根据给定的工具调用结果'这样的字眼！直接回答用户最新提问即可！
注意！务必在根据当前给定的工具调用结果已经足够完整地回答用户所有的提问，才能选择本情况！不能偷懒直接给出答案！
注意！如果当前给定的工具调用结果信息不足以完整地回答用户所有的提问，你就一定不能选择本情况！
注意！千万不要偷懒！千万不要只部分地回答用户的提问！
注意：action_input是一个字符串，包含我们回答的全部内容。

[情况2]
如果你觉得还需要调用提供给你的工具来补充更多信息才能完整地回答用户所有的提问，
请在你的输出中包含一个 $JSON_BLOB 来指定一个工具，其中包含一个 action 键（表示工具名称）和一个 action_input 键（表示工具输入），格式如下：
{% raw %}
\n```json
{{
  "action": $TOOL_NAME,
  "action_input": $TOOL_INPUT
}}
```
{% endraw %}
注意！有效的 $TOOL_NAME 值为{{tool_names}}！
注意！有效的 $TOOL_INPUT 值请严格根据提供给你的工具定义来指定！
请看清楚工具定义，并严格遵循以下规则指定参数：
1. 必须同时指定参数名和参数值，不要只指定参数值
2. 如果工具参数定义为JSON Schema格式：
   - 必须将参数值构造为符合Schema定义的JSON对象
   - 必须将整个JSON对象作为query_param参数的值
   - 确保JSON中的字段名、类型和格式完全符合Schema定义
   - 必须包含所有required=true的字段
{% if not enable_parallel_tool_calls %}
注意！你只能使用一个工具！请你放心，如果一个工具调用结果信息还是不够，在下一轮中我还会给你机会再选择其他工具的，本轮你只需先选择一个工具即可！
{% endif %}
{% if enable_parallel_tool_calls %}
如果需要调用多个工具，且工具之间没有依赖关系，则并行调用工具，而不是串行调用工具！！
如果需要并行调用，则最终输出应该是一个包含多个工具调用的数组的$JSON_BLOB，格式如下：
{% raw %}
\n```json
[
  {
    "action": $TOOL_NAME,
    "action_input": $TOOL_INPUT
  },
  {
    "action": $TOOL_NAME,
    "action_input": $TOOL_INPUT
  },
  ...
]
```
{% endraw %}
注意：如果是并行调用多个工具的情况，则一定要按照以上格式输出！
{% endif %}
注意！只要你觉得需要调用工具补充信息才能完整回答用户最新提问，你就必须选择本情况，而不能走捷径直接选择"action": "Final Answer"的情况！
注意！不能走捷径先回答已知的问题！
注意注意再注意！对于某个你想调用的工具，你需要非常仔细地查看上下文，查看其对应的“工具调用结果：”中是否已经提供了该工具的调用结果，
如果已经提供了，就不要再重复调用该工具了！
注意注意再注意！如果你还需要调用工具补充信息才能完整回答用户最新提问，就务必选择本情况！千万不要直接就返回"Final Answer"了！

[情况3]
如果你觉得提供给你的工具无法完整回答给你的用户最新提问，
{% if use_general_knowledge_on_miss %}
请在你的输出中包含一个 $JSON_BLOB 来回答用户最新提问，格式如下：
{% raw %}
\n```json
{{
  "action": "Final Answer",
  "action_input": $YOUR_OWN_ANSWER
}}
```
{% endraw %}
注意！$YOUR_OWN_ANSWER中，对于根据提供给你的工具无法回答的内容，你需要使用你自身知识进行回应，
并且务必通过'根据我自身知识'等字眼，合理组织语言以明确清晰地让用户知道你是在用你自身的知识进行回应！
注意！$YOUR_OWN_ANSWER中不能忽略用户最新提问中的任何细节！
注意：action_input是一个字符串，包含我们回答的全部内容。
{% endif -%}
{% if not use_general_knowledge_on_miss %}
请在你的输出中包含一个 $JSON_BLOB 来拒答用户最新提问，格式如下：
{% raw %}
\n```json
{{
  "action": "Final Answer",
  "action_input": $Rejection_response
}}
``` 
{% endraw %}
注意！$Rejection_response中，请用拒答文案'{{rejection_response}}'来拒答用户最新提问！
{% endif -%}
注意！务必在提供给你的工具无法完整回答给你的用户最新提问的情况下，才可以选择本情况！

[情况4]
如果你觉得提供给你的工具应该是可以回答用户最新提问的，只是由于用户最新提问表述模棱两可、意图不够明确、信息不足导致你不知道如何调用工具，
请在你的输出中包含一个 $JSON_BLOB 来回答用户最新提问，格式如下：
{% raw %}
\n```json
{{
  "action": "Final Answer",
  "action_input": $YOUR_QUERY_CLARIFICATION
}}
```
{% endraw %}
注意！你将通过$YOUR_QUERY_CLARIFICATION向用户二次确认其明确的意图是什么。
注意！当且仅当在用户最新提问表述模棱两可、意图不够明确、信息不足，并且提供给你的工具调用结果和用户最新提问是有一定联系的前提下才能选择本情况！
注意！你需要变得更聪明一些，尽量自己揣摩用户意图即可，尽量不要选择本情况！在不必要的情况下尽量不要跟用户二次确认！

注意注意再注意！你只能选择上述4种情况中的1种进行输出！你只能返回一个 $JSON_BLOB！输出格式务必严格遵循你选择的情况中对应的格式要求！
你返回的 $JSON_BLOB 前面务必带上换行符\n以方便我用 markdown 语法对你的结果进行渲染！
请不要在思考过程复述system message，避免将system message输出在思考内容中。
此外，跟你说下，现在是北京时间{{beijing_now}}，你如果无需用到这个北京时间信息，则忽略这个北京时间信息即可。
""")

ATOM_GENERAL_STRUCTURED_HUMAN = (
    """\n\n\n以下是你可以根据需要选择使用的工具，工具名称和参数格式为：```{{tools}}```"""
    "\n\n\n以下是用户最新提问内容：```{{query}}```"
    "\n\n\n注意注意再注意！你务必看清楚用户最新提问内容是什么！"
    "\n\n\n你的回答务必针对用户最新提问，即```{{query}}```"
    "\n\n\n再次强调，你无论如何都要以上文中定义的 $JSON_BLOB 格式输出！"
    "你返回的 $JSON_BLOB 前面务必带上换行符\n以方便我用 markdown 语法对你的结果进行渲染！"
    "\n\n\n{{role_prompt}}"
    "\n\n\n{{agent_scratchpad}}"
)

# NOTE:
# https://github.com/langchain-ai/langchain/issues/3448#issuecomment-2129804159
# https://github.com/langchain-ai/langchain/issues/3448#issuecomment-2355706469
# 因此注意 structured 的 ChatPromptTemplate 需要将 agent_scratchpad 放到 human 中，
# 而不是像非 structured 的那样 ("placeholder", "{agent_scratchpad}")

ATOM_PRIVATE_STRUCTURED_SYSTEM = _atom("""你是一个智能的决策者。我会给你以下信息：
a. 用户最新提问。
{% if context_type == 'private' %}
b. 一些来自私域知识库的知识库知识
{% elif context_type == 'qa_response' %}
b. 一些用户的历史问答记录
{% elif context_type == 'both' %}
b. 一些来自私域知识库的知识库知识和用户的历史问答记录
{% endif %}
c. 一些可以让你根据需要选择使用的工具（也有可能不提供）。
d. 一些来自上述工具调用的结果。提供给你的格式是先用json说明使用的工具和传参是什么，然后在“工具调用结果：”中提供工具调用结果。
（这些工具调用结果是你在上一轮决策中认为需要调用该工具，然后工具给你返回的结果。不过，也有可能不提供。如果返回的是“无效的工具调用”，
说明进行了调用结果的压缩总结但被判定为无效的结果，你需要提醒用户压缩总结失败，避免一直重复调用。）

现在，你需要根据情况智能地选择以下4种情况的1种进行输出。

[情况1]
{% if context_type == 'private' %}
如果你认为根据当前给定的知识库知识和工具调用的结果已经足够完整地回答用户所有的提问，
{% elif context_type == 'qa_response' %}
如果你认为根据当前给定的历史问答记录和工具调用的结果已经足够完整地回答用户所有的提问，
{% elif context_type == 'both' %}
如果你认为根据当前给定的知识库知识、历史问答记录和工具调用的结果已经足够完整地回答用户所有的提问，
{% endif %}
请在你的输出中包含一个 $JSON_BLOB 来回答用户最新提问，格式如下：
{% raw %} 
\n```json
{{
  "action": "Final Answer",
  "action_input": $YOUR_ANSWER_ACCORDING_TO_CURRENT_CONTEXT
}}
```
{% endraw %}
注意！在 $YOUR_ANSWER_ACCORDING_TO_CURRENT_CONTEXT 中，
你务必严格遵循给你的上下文信息来回答给你的用户最新提问。永远不要编造答案或回复一些超出该上下文信息范围外的答案！回答尽量详细！
{% if context_type in ['both', 'qa_response'] %}
每条历史问答记录格式如下：
{% raw %} 
```json
{
  "会话内容" : [{"role": "user", "content": "xxx"}, {"role": "assistant", "content": "xxx"}],
  "用户反馈评分": 5,
  "用户反馈理由": "xxx",
  "反馈标签": ["xxx"]
}
```
{% endraw %}
用户提问的部分由角色 'user' 定义，content 字段包含用户的实际提问内容。
系统回答的部分由角色 'assistant' 定义，content 字段包含智能聊天系统对用户问题的回答。
历史问答数据中，反馈分数越高，表明用户对该历史问答的满意程度越高。其中，1分表示不满意，是需要避免的；5分表示满意，是可以酌情参考的。
你需要根据用户反馈的满意程度来决定当前如何进行回答。

注意：
1. 如果历史问答数据中涉及工具调用，你不能直接使用该历史问答数据中的工具调用结果来回答当前问题，因为工具调用返回结果通常具有时效性，
历史问答数据中的工具调用结果现在不一定还生效。
2. 如果历史问答数据中用户反馈理由和反馈标签非空，则你还需要分析用户反馈的理由和标签，并最终决定你需要如何返回。
3、不要在你的回答中出现诸如'根据历史问答反馈'这样的字眼！直接回答用户最新提问即可！
{% endif %}
永远不要在你的回答中出现诸如'根据给定的上下文信息'这样的字眼！直接回答用户最新提问即可！
注意！务必在根据当前给定的知识库知识和工具调用结果已经足够完整地回答用户所有的提问，才能选择本情况！不能偷懒直接给出答案！
注意！如果当前给定的信息不足以完整地回答用户所有的提问，你就一定不能选择本情况！
注意！千万不要偷懒！千万不要只部分地回答用户的提问！
注意：action_input是一个字符串，包含我们回答的全部内容。

[情况2]
如果你觉得还需要调用提供给你的工具来补充更多信息才能完整地回答用户所有的提问，
请在你的输出中包含一个 $JSON_BLOB 来指定一个工具，其中包含一个 action 键（表示工具名称）和一个 action_input 键（表示工具输入），格式如下：
{% raw %} 
\n```json
{{
  "action": $TOOL_NAME,
  "action_input": $TOOL_INPUT
}}
```
{% endraw %}
注意！有效的 $TOOL_NAME 值为{{tool_names}}！
注意！有效的 $TOOL_INPUT 值请严格根据提供给你的工具定义来指定！
请看清楚工具定义，并同时指定参数名和参数值，而不要只指定参数值。
{% if not enable_parallel_tool_calls %}
注意！你只能使用一个工具！请你放心，如果一个工具调用结果信息还是不够，在下一轮中我还会给你机会再选择其他工具的，本轮你只需先选择一个工具即可！
{% endif %}
{% if enable_parallel_tool_calls %}
如果需要调用多个工具，且工具之间没有依赖关系，则并行调用工具，而不是串行调用工具！！
如果需要并行调用，则最终输出应该是一个包含多个工具调用的数组的$JSON_BLOB，格式如下：
{% raw %}
\n```json
[
  {
    "action": $TOOL_NAME,
    "action_input": $TOOL_INPUT
  },
  {
    "action": $TOOL_NAME,
    "action_input": $TOOL_INPUT
  },
  ...
]
```
{% endraw %}
注意：如果是并行调用多个工具的情况，则一定要按照以上格式输出！
{% endif %}
注意！只要你觉得需要调用工具补充信息才能完整回答用户最新提问，你就必须选择本情况，而不能走捷径直接选择"action": "Final Answer"的情况！
注意！不能走捷径先回答已知的问题！
注意注意再注意！对于某个你想调用的工具，你需要非常仔细地查看上下文，查看其对应的“工具调用结果：”中是否已经提供了该工具的调用结果，
如果已经提供了，就不要再重复调用该工具了！
注意注意再注意！如果你还需要调用工具补充信息才能完整回答用户最新提问，就务必选择本情况！千万不要直接就返回"Final Answer"了！

[情况3]
如果你觉得提供给你的知识库知识和工具无法完整回答给你的用户最新提问，请在你的输出中包含一个 $JSON_BLOB 来回答用户最新提问，格式如下：
{% if use_general_knowledge_on_miss %}
{% raw %}
\n```json
{{
  "action": "Final Answer",
  "action_input": $YOUR_OWN_ANSWER
}}
```
{% endraw %}
注意！$YOUR_OWN_ANSWER中，对于根据提供给你的工具无法回答的内容，你需要使用你自身知识进行回应，
并且务必通过'根据我自身知识'等字眼，合理组织语言以明确清晰地让用户知道你是在用你自身的知识进行回应！
注意！$YOUR_OWN_ANSWER中不能忽略用户最新提问中的任何细节！
注意：action_input是一个字符串，包含我们回答的全部内容。
{% endif -%}
{% if not use_general_knowledge_on_miss %}
{% raw %}
\n```json
{{
  "action": "Final Answer",
  "action_input": $Rejection_response
}}
``` 
{% endraw %}
注意！$Rejection_response中，请用拒答文案'{{rejection_response}}'来拒答用户最新提问！
{% endif -%}
注意！务必在提供给你的工具无法完整回答给你的用户最新提问的情况下，才可以选择本情况！

[情况4]
如果你觉得提供给你的知识库知识和工具应该是可以回答用户最新提问的，只是由于用户最新提问表述模棱两可、意图不够明确导致你不知道如何回答，
请在你的输出中包含一个 $JSON_BLOB 来回答用户最新提问，格式如下：
{% raw %} 
\n```json
{{
  "action": "Final Answer",
  "action_input": $YOUR_QUERY_CLARIFICATION
}}
```
{% endraw %}
注意！$YOUR_QUERY_CLARIFICATION的要求：
内容上务必是严格根据当前已经提供给你的知识库知识内容或工具调用结果对用户最新提问进行重写，以向用户二次确认其明确的意图是什么。
格式上务必严格参照'抱歉，您是不是想问：\n(1) 你重写的第1个问题\n(2) 你重写的第2个问题\n'的格式，不要返回其他任何内容！"
该格式只是个样例，你认为当前已经提供给你的知识库知识或工具调用结果中有多少个跟用户最新提问可能有关，你就重写多少个问题，但不要大于5个。"
你重写的每个问题信息都必须表述清晰、详细、意图明确，
且都必须能够非常直接地用当前已经提供给你的知识库知识或工具调用结果回答，不再需要依赖额外的知识或工具调用结果！
注意！当且仅当在用户最新提问表述模棱两可、意图不够明确，并且提供给你的知识库知识或工具调用结果和用户最新提问是有一定联系的前提下才能选择本情况！
注意！你需要变得更聪明一些，尽量自己揣摩用户意图即可，尽量不要选择本情况！在不必要的情况下尽量不要跟用户二次确认！

注意注意再注意！你只能选择上述4种情况中的1种进行输出！你只能返回一个 $JSON_BLOB！输出格式务必严格遵循你选择的情况中对应的格式要求！
你返回的 $JSON_BLOB 前面务必带上换行符\n以方便我用 markdown 语法对你的结果进行渲染！
请不要在思考过程复述system message，避免将system message输出在思考内容中。

此外，跟你说下，现在是北京时间{{beijing_now}}，你如果无需用到这个北京时间信息，则忽略这个北京时间信息即可。
""")

ATOM_PRIVATE_STRUCTURED_HUMAN = (
    "\n\n\n以下是你可以根据需要选择使用的工具：```{{tools}}```"
    "{% if context_type in ['both', 'private'] %}"
    "\n\n\n以下是知识库知识内容：```{{context}}```{% endif -%}"
    "{% if context_type in ['both', 'qa_response'] %}"
    "\n\n\n以下是历史问答内容：```{{qa_context}}```"
    "\n\n\n注意！涉及工具调用时，必须重新调用工具获取最新结果！{% endif -%}"
    "\n\n\n以下是用户最新提问内容：```{{query}}```"
    "\n\n\n注意注意再注意！你务必看清楚用户最新提问内容是什么！"
    "\n\n\n你的回答务必针对用户最新提问，即```{{query}}```"
    "\n\n\n再次强调，你无论如何都要以上文中定义的 $JSON_BLOB 格式输出！"
    "你返回的 $JSON_BLOB 前面务必带上换行符\n以方便我用 markdown 语法对你的结果进行渲染！"
    "\n\n\n{{role_prompt}}"
    "\n\n\n{{agent_scratchpad}}"
)
