30 lines
1.7 KiB
TypeScript
30 lines
1.7 KiB
TypeScript
import type { ConnectionState, PromptState, QueryState } from "./types";
|
||
|
||
export const DEFAULT_CONNECTION: ConnectionState = {
|
||
llmProvider: "openai",
|
||
apiKey: "",
|
||
model: "gpt-4o-mini",
|
||
baseUrl: "https://api.openai.com/v1",
|
||
temperature: 0,
|
||
maxOutputTokens: 700
|
||
};
|
||
|
||
export const DEFAULT_PROMPTS: PromptState = {
|
||
systemPrompt: "Ты semantic-normalizer для бухгалтерского ассистента NDC. Возвращай только JSON по схеме normalized_query_v2_0_2.",
|
||
developerPrompt:
|
||
"Сначала делай decomposition сообщения на task fragments, затем определяй domain scope и route-critical flags. Для каждого fragment заполняй execution_readiness + route_status + no_route_reason. Если fragment routable, не оставляй его в no_route.",
|
||
domainPrompt:
|
||
"Контур: данные текущего предприятия в 1С/NDC. In-scope: документы, проводки, взаиморасчеты, остатки, периодное закрытие, аномалии и контрольные проверки. Out-of-scope: общая теория, законы и оффтоп.",
|
||
schemaNotes: "schema_version: normalized_query_v2_0_2. Строгий JSON без дополнительных полей.",
|
||
fewShotExamples:
|
||
"Q: Проверь по поставщикам хвосты и разложи цепочку документов/оплат. => fragment in_scope, flags: multi_entity + chain_explanation. Q: Как вообще по ФСБУ? => out_of_scope/generic_accounting."
|
||
};
|
||
|
||
export const DEFAULT_QUERY: QueryState = {
|
||
userQuestion: "",
|
||
batchQuestionsRaw: "",
|
||
periodHint: "",
|
||
businessContext: "",
|
||
expectedRoute: ""
|
||
};
|