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RAG 提示工程指南

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RAG 是幕后魔法的关键，它推动了许多人工智能驱动的应用程序超越静态知识，迈向动态和实时信息。但要获得精确、相关且高价值的响应，既是一门科学也是一门艺术。以下就是在实现 RAG 时进行提示工程模式的指南，以使其更有效和高效。

在 RAG 中提示工程的重要性

现在，想象一下向 AI 助手请求今天的股市趋势，但它给出了十年前的一本金融书籍中的信息。这就是当您的提示不清楚、不具体或结构不良时会发生的情况。

RAG 从外部检索信息并构建有根据的响应，但其能力高度依赖于如何设置提示。结构良好且明确的提示确保以下几点：

  • 高检索准确性
  • 减少幻觉和错误信息
  • 更具上下文意识的响应
前提条件

在深入研究之前，你应该具备以下内容：

  1. 对 大型语言模型（LLMs）的高级理解
  2. 对 RAG 架构的理解
  3. 一些 Python 经验（我们将编写一些代码）
  4. 一种幽默感——相信我，这很有帮助。

1、直接检索模式

“只检索，不猜测。”

对于需要事实准确性的问题，强制模型仅依赖检索到的文档可以减少幻觉。

提示示例：

使用提供的检索到的文档回答以下问题。不要添加任何外部知识。

为什么它有效：

  • 让答案基于检索到的数据
  • 减少推测或错误响应

潜在问题：

  • 如果过于限制，AI 可能会过于谨慎，给出许多“我不知道”的响应。

2、思维链（CoT）提示

“像侦探一样思考。”

对于复杂的推理，引导 AI 逐步解决问题可以提高响应质量。

提示示例：

将以下问题分解为逻辑步骤，并使用检索到的数据逐步解决它。

为什么它有效：

  • 提高推理能力和透明度
  • 改善响应的可解释性

潜在问题：

  • 增加响应时间和令牌使用量

3、上下文丰富化模式

“更多上下文，更少错误。”

在提示中加入更多上下文可以提供更准确的响应。

提示示例：

{context}
根据检索到的文档，解释泄露的影响和潜在解决方案。

提示模板中的context变量示例：

你是一名网络安全专家分析最近的数据泄露

为什么它有效：

  • 根据特定领域的需要定制响应
  • 减少 AI 输出中的歧义

潜在问题：

  • 上下文过多可能会压倒模型

4、指令调整模式

“清晰直接。”

LLMs 在指令明确且结构化时表现更好。

提示示例：

用三个不超过20个单词的要点总结以下文档

为什么它有效：

  • 引导模型生成结构化的输出
  • 避免过度冗长

潜在问题：

  • 刚性格式可能限制细微的响应

5、个性化提示

“为目标群体个性化响应。”

如果你的 RAG 模型服务于异质终端用户，例如 初学者与专家，响应个性化将丰富参与度。

提示示例：

用简单的语言和现实世界的例子解释区块链技术，就像我是 一个{user_type}

提示模板中的user_type变量示例：

初学者

为什么它有效：

  • 提高可访问性
  • 增强个性化

常见错误：

  • 过度简化可能导致专家遗漏相关信息

6、错误处理模式

“如果 AI 犯错怎么办？”

  • 提示应包括对结果的反思，以便 AI 能够标记任何不确定性。

提示示例：

如果你的响应包含冲突的信息，请说明您的信心水平并建议进一步研究的领域。

为什么它有效：

  • 更透明的响应
  • 减少错误信息的风险

潜在问题：

  • 即使答案正确，AI 可能总是给出低置信度的答案。

7、多次查询优化

“迭代直到答案完美。”

与其提供一次性响应，这种方法通过多次迭代查询来优化准确性。

提示示例：

生成初始答案，然后根据检索到的文档改进它以提高准确性。

为什么它有效：

  • 帮助 AI 自我纠正错误
  • 改进事实一致性

潜在问题：

  • 需要更多处理时间

8、结合少量示例的混合提示

“展示，而不是告诉。”

少量学习增强了结果的一致性，并辅以示例。

提示示例：

这里有两个结构良好的财务报告示例。按照这个模式总结检索到的数据。

为什么它有效：

  • 提供参考结构
  • 发展连贯性和质量

潜在问题：

  • 需要精心挑选示例

9、实现歌曲推荐的 RAG

import torch  
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration  
  
# 加载 RAG 模型、分词器和检索器  
model_name = "facebook/rag-sequence-nq"  
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained(model_name)  
retriever = RagRetriever.from_pretrained(model_name)  
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained(model_name, retriever=retriever)  
  
# 定义用户输入：推荐歌曲的心情  
user_mood = "我感到快乐和充满活力。推荐一些符合我心情的歌曲。"  
  
# 分词查询  
input_ids = tokenizer(user_mood, return_tensors="pt").input_ids  
  
# 使用 RAG 生成响应  
with torch.no_grad():  
 output_ids = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)  
  
# 解码并打印响应  
recommendation = tokenizer.batch_decode(output_ids, skip_special_tokens=True)  
print("🎵 歌曲推荐：", recommendation[0])

10、其他注意事项

还有一些需要考虑的事情，即 处理长查询、优化检索质量 和 评估和优化提示。

处理长查询：

  • 将复杂查询分解为子查询。
  • 在给模型之前先总结输入。
  • 根据关键词相关性排序检索。

优化检索质量：

  • 使用嵌入进行更好的相似性搜索
  • 在特定领域任务上微调检索器模型
  • 混合搜索：尝试 BM 25 + 嵌入。

评估和优化提示：

  • 响应质量可以通过人工反馈进行监控。
  • A/B 测试提示的有效性
  • 根据各种指标，提示需要不断修改和迭代。

11、结束语

掌握 RAG 不仅需要强大的 LLM，还需要在设计提示时的精准性。正确的模式显著提高了响应的准确性、相关性和速度。无论是金融、医疗、网络安全还是其他领域，结构化的提示工程将确保你的 AI 提供有价值的数据洞察。

最后提示： 迭代。最佳提示会不断发展，就像最优秀的 AI 应用程序一样。今天设计良好的提示可能需要明天调整，因为你的应用场景扩展且 AI 能力提升。保持适应性，实验并优化以获得最佳性能。

原文链接：Prompt Engineering Patterns for Successful RAG Implementations

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