“RAG 提示工程秘籍：6 招提升大模型生成质量

本文深入探讨了 RAG 场景下的提示工程技巧旨在提升大模型的生成质量。文章首先介绍了提示工程的重要性随后详细阐述了六种关键技巧具体指令法、示例学习、默认回复策略、任务角色设定、解释理由法和文档基础说明。这些技巧不仅有助于提高生成结果的准确性和相关性还能有效解决 RAG 任务中的常见问题如缺失内容、格式错误和回答不全面等从而显著提升大模型在各类任务中的表现。 目录一、前提二、提示工程三、RAG 中提示工程的技巧一、前提提示词工程是生成流程中的另一关键环节。通过有效的指令的设计和组合可以帮助大模型更好地理解输入内容从而生成更加精确和相关的回答。精心设计的问题提示词往往能显著提升生成效果反之则可能导致结果偏差。。如下图所示经过 RAG 索引流程外部知识的解析及向量化RAG 检索流程语义相似性的匹配及混合检索系统进入 RAG 生成流程。生成流程中首先需要组合指令指令将携带查询问题及检索到的相关信息输入到大模型中由大模型理解并生成最终的回复从而完成整个应用过程。二、提示工程提示工程Prompt Engineering是为生成式 AI 模型设计输入以获取最佳输出的实践。这些输入被称为提示Prompt而编写这些提示的过程就是提示工程。其核心理念是通过提供更优质的输入可以让生成式 AI 模型如大型语言模型生成更符合需求的结果。这意味着模型能够更好地执行各种任务包括问答、编写邮件、生成代码、分析和合成文本、与客户通过聊天机器人互动等。提示工程是一门较新的技术旨在通过开发和优化提示来有效利用语言模型的潜力。提示工程师的任务不仅仅是设计提示而是通过深刻理解模型的功能和局限性创造能够与模型输入产生最佳互动的提示。研究人员和开发人员通过提示工程来提升模型在执行常见和复杂任务如问答、推理等中的能力。提示工程不仅仅是设计和开发提示而是包含了一系列的技能和技巧这些技能和技巧有助于与语言模型的有效互动和功能扩展。一个提示通常包含以下几类元素指令Instruction指明模型要执行的特定任务或操作。上下文Context为模型提供额外信息或背景可以帮助引导模型生成更准确的响应。输入数据Input Data我们希望模型回答的问题或感兴趣的输入内容。输出指示符Output Indicator指定模型的输出类型或格式例如格式、是否要求生成代码、总结文本或回答具体问题。在这里插入图片描述这些元素的组合和优化是提示工程的关键能够直接影响大模型的性能和输出质量。三、RAG 中提示工程的技巧在 RAG 场景中提示工程不仅能够提升生成质量还可以解决常见的 RAG 问题如缺失内容、格式错误、缺乏细节和回答不全面等。以下是一些在 RAG 任务中常用的提示工程技巧。1、具体指令法通过向大模型提供具体、清晰的指令能够提高输出的准确性。模糊的指示往往导致模型产生不理想的结果而具体指令则有助于模型明确任务目标生成更符合预期的内容。请根据上传的银行业报告简洁总结当前的市场趋势重点分析政策变化对行业的影响输出为以下Markdown格式- **市场趋势**- **政策影响**- **竞争风险**2、示例学习通过给模型提供多个参考示例模型可以基于这些示例进行模式识别进而模仿、思考并生成类似的答案。这种方法在无需对模型进行进一步训练的情况下有效提升了模型的输出质量。以下是两个关于银行业的分析示例请按照这种格式对新的报告进行分析- 示例 1**市场趋势**由于政策放宽银行贷款增长迅速。- 示例 2**政策影响**新的利率政策可能会对中小企业贷款产生负面影响。请对下面报告进行同样的分析。3、默认回复策略当模型无法从文档中获取足够信息时通过设定默认回复策略避免模型产生“幻觉”即生成虚假的答案。这可以确保模型仅基于文档中的事实进行回答。如果文档中没有足够的事实回答问题请返回{无法从文档中获得相关内容}而不是进行推测。4、任务角色设定通过为模型设定特定的角色身份可以帮助模型更好地理解任务要求和角色责任从而输出更加一致、专业的内容。你的角色: 知识库专家- 背景分析银行业市场数据- 目标生成一份详细的行业趋势分析- 限制仅根据报告中的数据生成分析你的角色: 知识库专家- 背景分析银行业市场数据- 目标生成一份详细的行业趋势分析- 限制仅根据报告中的数据生成分析5、解释理由法在编写提示时向模型解释为什么某些任务需要特定的处理方式。这样可以帮助模型更好地理解任务背景从而提高输出的质量和相关性。请生成一份简明扼要的银行业报告摘要不要逐字重复段落内容。原因读者可以访问完整文档如果需要可以详细阅读全文。6、文档基础说明为模型提供文档的背景信息和文本来源可以帮助奠定任务基础让模型更好地进行任务推理和回答。以下是关于银行业政策变化的相关规则它们将用于回答有关政策对银行业影响的问题。通过这些提示工程技巧RAG 任务的输出质量可以高效、低成本地提升解决常见生成问题。最近两年大模型发展很迅速在理论研究方面得到很大的拓展基础模型的能力也取得重大突破大模型现在正在积极探索落地的方向如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向大模型应用工程师年包50w属于中等水平如果想要入门大模型那现在正是最佳时机2025年Agent的元年2026年将会百花齐放相应的应用将覆盖文本视频语音图像等全模态如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享扫描下方csdn官方合作二维码获取哦给大家推荐一个大模型应用学习路线这个学习路线的具体内容如下第一节提示词工程提示词是用于与AI模型沟通交流的这一部分主要介绍基本概念和相应的实践高级的提示词工程来实现模型最佳效果以现实案例为基础进行案例讲解在企业中除了微调之外最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升第二节检索增强生成RAG可能大家经常会看见RAG这个名词这个就是将向量数据库与大模型结合的技术通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果这一部分主要介绍RAG架构与组件从零开始搭建RAG系统生成部署RAG性能优化等第三节微调预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配那就需要通过微调来提升模型的性能能满足定制化的需求这一部分主要介绍微调的基础模型适配技术最佳实践的案例以及资源优化等内容第四节模型部署想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践那就需要部署模型部署分为云端部署和本地部署部署的过程中需要考虑硬件支持服务器性能以及对性能进行优化使用过程中的监控维护等第五节人工智能系统和项目这一部分主要介绍自主人工智能系统包括代理框架决策框架多智能体系统以及实际应用然后通过实践项目应用前面学习到的知识包括端到端的实现行业相关情景等学完上面的大模型应用技术就可以去做一些开源的项目大模型领域现在非常注重项目的落地后续可以学习一些Agent框架等内容上面的资料做了一些整理有需要的同学可以下方添加二维码获取仅供学习使用