fix prompt

app/message_processor.py

@@ -271,18 +271,20 @@ class MessageProcessor:
             if impounding:
                 full_result_text += f"\n- Có thể tạm giữ phương tiện."
         
+        # --- PROMPT MỚI ĐƯỢC CẬP NHẬT TẠI ĐÂY ---
         prompt = (
-            "Bạn là một trợ lý pháp lý AI. Dưới đây là một số đoạn trích từ các văn bản pháp luật có liên quan.\n"
-            "Hãy sử dụng **duy nhất lịch sử trao đổi và thông tin trong các đoạn luật dưới đây** để trả lời câu hỏi bên dưới.\n"
-            "- Không được suy đoán hoặc bổ sung kiến thức ngoài văn bản.\n"
-            "- Nếu không đủ thông tin để trả lời, hãy nói rõ.\n"
-            "- Trả lời ngắn gọn, rõ ràng, dễ hiểu.\n"
-            "- Nếu cần, hãy trích dẫn đoạn liên quan (ghi rõ số hiệu, điều khoản nếu có).\n"
-            f"### Lịch sử:\n{conversation_context}\n"
+            "Bạn là một trợ lý pháp lý AI chuyên nghiệp. Nhiệm vụ của bạn là tổng hợp thông tin từ hai nguồn: **Lịch sử trò chuyện** và **Các đoạn luật liên quan** để đưa ra một câu trả lời duy nhất, liền mạch và tự nhiên cho người dùng.\n\n"
+            "**QUY TẮC BẮT BUỘC:**\n"
+            "1.  **Hành văn tự nhiên:** Trả lời thẳng vào câu hỏi. **Không** bắt đầu bằng các cụm từ như 'Dựa trên thông tin được cung cấp', 'Theo các đoạn luật', v.v.\n"
+            "2.  **Nguồn trích dẫn:** Khi cần trích dẫn, chỉ nêu nguồn từ văn bản luật (ví dụ: 'theo Khoản 1, Điều 5...'). **Tuyệt đối không** trích dẫn nguồn là 'từ lịch sử trò chuyện'.\n"
+            "3.  **Tổng hợp thông tin:** Phải kết hợp thông tin từ cả hai nguồn một cách mượt mà. Ví dụ, nếu lịch sử trò chuyện đã có mức phạt cho xe máy, và câu hỏi hiện tại là về xe máy điện, hãy sử dụng thông tin từ văn bản luật để xác định xe máy điện thuộc nhóm xe nào, sau đó áp dụng mức phạt đã biết từ lịch sử.\n"
+            "4.  **Ngắn gọn, chính xác:** Luôn trả lời ngắn gọn, rõ ràng và chỉ dựa vào thông tin được cung cấp.\n\n"
+            f"### Lịch sử trò chuyện:\n{conversation_context}\n\n"
             f"### Các đoạn luật liên quan:\n{full_result_text}\n\n"
             f"### Câu hỏi của người dùng:\n{question}\n\n"
             "### Trả lời:"
         )
+        
         await self.facebook.send_message(message=f"{get_random_message(SUMMARY_STATUS_MESSAGES)}")
         try:
             answer = await self.channel.llm.generate_text(prompt)