clean_agent

prompt/evaluation.md

@@ -52,7 +52,8 @@
     - 结合要素匹配度和信息增益的评估结果，参照`评分标准`，给出一个精准的分数。
 
 5.  **第五步：格式化输出。**
-    - 将你的分数和分析过程整理成严格的JSON格式输出。`reason`字段必须反映出你以上的思考链，并且要保证json格式的正确性，不能有任何语法错误
+    - 将你的分数和分析过程整理成严格的JSON格式输出。`reason`字段必须反映出你以上的思考链
+    - **【重要】在`reason`字段内容中，如果需要引用Query或Content的文本，或者任何包含双引号 `"` 的内容，请务必将其中的双引号 `"` 替换为转义序列 `\"`，以确保JSON结构完整性。例如，`"Query询问\"个护家清图文创作关键点\""` 是正确的格式。**
 
 ## 示例 (Example)
 这是一个你需要学习的范例：

prompt/extraction.md

@@ -16,7 +16,7 @@
 2.  **content:** 对应本次任务的“原始数据”，即一段未经处理的Markdown格式文本。
 
 ## 输出要求 (Output)
-你需要返回一个JSON对象，不能有任何JSON语法错误，结构如下：
+你需要返回一个JSON对象，结构如下：
 ```json
 {
   "extracted_content": "这里是所有清洗并提取出的、与查询意图直接相关的原文片段，以连续文本流形式。如果未找到相关内容，此字段为空字符串。",
@@ -24,7 +24,7 @@
 }
 ```
 *   **extracted_content:** 所有提取出的相关原文片段应拼接在一起，形成一个连续的文本流，段落之间保留自然换行。
-*   **analysis_reason:** 简洁概括本次任务的执行过程，包括主要清洗操作、相关性判断依据，以及未找到信息时的原因。
+*   **analysis_reason:** 简洁概括本次任务的执行过程，包括主要清洗操作、相关性判断依据，以及未找到信息时的原因。**注意：此字符串内容必须是有效的JSON字符串，所有内部双引号（"）和反斜杠（\）必须进行转义，例如："Query询问\"个护家清图文创作关键点\"。"**
 
 ## 约束条件 (Constraints)
 1.  **RAG优化优先:** 你的所有清洗、过滤和提取决策都必须以“优化RAG系统的检索准确性和生成质量”为最高原则。任何可能干扰RAG系统或导致误导性回答的内容都应被视为噪音。