LightRAG Prompts

Thư mục này chứa tất cả các prompt templates được sử dụng trong LightRAG.

Cấu trúc

Các prompts được tổ chức thành các file text riêng biệt thay vì hardcode trong Python code:

Main Prompts

entity_extraction_system_prompt.md - System prompt cho entity extraction
entity_extraction_user_prompt.md - User prompt cho entity extraction
entity_continue_extraction_user_prompt.md - Prompt để tiếp tục extraction
summarize_entity_descriptions.md - Prompt để tổng hợp entity descriptions
fail_response.md - Response khi không tìm thấy context
rag_response.md - Prompt cho RAG response với knowledge graph
naive_rag_response.md - Prompt cho naive RAG response
kg_query_context.md - Template cho knowledge graph query context
naive_query_context.md - Template cho naive query context
keywords_extraction.md - Prompt cho keyword extraction

Examples

entity_extraction_example_1.md - Ví dụ 1: Narrative text
entity_extraction_example_2.md - Ví dụ 2: Financial/market data
entity_extraction_example_3.md - Ví dụ 3: Sports event
keywords_extraction_example_1.md - Ví dụ về international trade
keywords_extraction_example_2.md - Ví dụ về deforestation
keywords_extraction_example_3.md - Ví dụ về education

Cách sử dụng

Các prompts được load tự động khi import module lightrag.prompt:

from lightrag.prompt import PROMPTS

# Truy cập prompt
system_prompt = PROMPTS["entity_extraction_system_prompt"]

# Format với parameters
formatted = system_prompt.format(
    entity_types="person, organization, location",
    tuple_delimiter="<|#|>",
    language="English",
    # ...
)

Chỉnh sửa Prompts

Để chỉnh sửa prompts:

Mở file .md tương ứng trong thư mục này
Chỉnh sửa nội dung (giữ nguyên các placeholder như {entity_types}, {language}, etc.)
Lưu file
Khởi động lại application để load prompt mới

Lưu ý:

Các placeholder trong dấu ngoặc nhọn {} sẽ được thay thế bằng giá trị thực tế khi runtime. Không xóa hoặc đổi tên các placeholder này trừ khi bạn cũng cập nhật code tương ứng.
File format là Markdown (.md) để hỗ trợ syntax highlighting và format đẹp hơn trong editors.

Lợi ích của việc tách prompts ra file riêng

Dễ chỉnh sửa: Không cần chạm vào Python code để thay đổi prompts
Version control: Dễ dàng track changes trong prompts
Collaboration: Người không biết code có thể chỉnh sửa prompts
Testing: Có thể test nhiều phiên bản prompts khác nhau
Reusability: Prompts có thể được sử dụng bởi các công cụ khác
Maintainability: Code Python gọn gàng hơn, dễ maintain hơn

Backward Compatibility

Cấu trúc PROMPTS dictionary được giữ nguyên 100% như cũ, nên tất cả code hiện tại vẫn hoạt động bình thường mà không cần thay đổi gì.

3.1 KiB Raw Blame History