perf: 知识库匹配模式

src/pages/api/chat/vectorGpt.ts

@@ -13,6 +13,7 @@ import { connectRedis } from '@/service/redis';
 import { VecModelDataPrefix } from '@/constants/redis';
 import { vectorToBuffer } from '@/utils/tools';
 import { openaiCreateEmbedding, gpt35StreamResponse } from '@/service/utils/openai';
+import dayjs from 'dayjs';
 
 /* 发送提示词 */
 export default async function handler(req: NextApiRequest, res: NextApiResponse) {
@@ -70,7 +71,7 @@ export default async function handler(req: NextApiRequest, res: NextApiResponse)
       `idx:${VecModelDataPrefix}:hash`,
       `@modelId:{${String(
         chat.modelId._id
-      )}} @vector:[VECTOR_RANGE 0.24 $blob]=>{$YIELD_DISTANCE_AS: score}`,
+      )}} @vector:[VECTOR_RANGE 0.22 $blob]=>{$YIELD_DISTANCE_AS: score}`,
       'RETURN',
       '1',
       'text',
@@ -97,12 +98,14 @@ export default async function handler(req: NextApiRequest, res: NextApiResponse)
     }
 
     if (formatRedisPrompt.length > 0) {
-      // textArr 筛选，最多 2800 tokens
+      // 系统提示词过滤，最多 2800 tokens
       const systemPrompt = systemPromptFilter(formatRedisPrompt, 2800);
 
       prompts.unshift({
         obj: 'SYSTEM',
-        value: `${model.systemPrompt} 知识库内容是最新的，知识库内容为: "${systemPrompt}"`
+        value: `${model.systemPrompt} 用知识库内容回答，知识库内容为: "当前时间:${dayjs().format(
+          'YYYY/MM/DD HH:mm:ss'
+        )} ${systemPrompt}"`
       });
     } else {
       return res.send('对不起，你的问题不在知识库中。');