提升 RAG 系统的回答质量：构建高效的 Prompt 原创

1、Prompt 的重要性

在 RAG（增强检索生成）系统中，打造有效的提示词（Prompt）对于保障大模型输出精准且相关的答案至关重要。提示词不仅负责指导大模型正确解读用户提问，还需整合检索所得的信息，以实现回答的精确性和针对性。接下来，本文将探讨如何在 RAG 系统中打造高效的提示词，进而提高 RAG 系统的回答水平。

2、理解用户意图

把握用户的核心需求是创建高效 Prompt 的首要环节。各种问题关注的焦点各异，设计 Prompt 时必须保证大模型能够全面捕捉到这些关键点。例如，用户可能对某种疾病的治疗方案感兴趣，他们可能关注治疗的详细步骤、潜在的副作用，或是治疗的成效。精准把握用户意图，为后续 Prompt 的构建打下坚实基础。

为了深入洞察用户意图，RAG 系统可以采取以下策略：

分析用户行为：通过研究用户的历史查询和行为习惯，推断他们在特定情境下的信息需求。这种方法在电商平台上尤为有用，有助于系统更准确地预测用户的购买意图。

运用自然语言处理技术：借助情感分析、意图识别等工具，对用户输入的情感和目的进行深入解析。这在客户服务领域的 RAG 应用中尤为重要，通过情感分析可以区分用户是在进行咨询、表达不满还是寻求援助，进而调整提示语的构建策略。

例如：

用户提问：“我患有II型糖尿病，目前有哪些最新的治疗方案？”在这个案例中，用户的意图是获取关于最新治疗方法的资讯，因此 Prompt 应当集中展示最新治疗方案的相关资讯。

3、结合检索到的知识

在 RAG 系统中，将检索到的知识与提示词（Prompt）有效融合，是产出高效生成内容的核心环节。生成模型在处理提示词时，必须兼顾用户提问和检索到的相关资料。因此，如何将这些资料巧妙地融入提词语中，成为设计过程中的关键点。

整合知识的策略包括以下几方面：

信息排序：依据用户提问的焦点，将最贴切的知识信息置于提示词的最前端。例如，当用户询问某项技术的利弊时，应首先呈现检索到的优势信息，随后补充劣势内容。

知识整合：用户的问题可能涉及多方面的内容，这就要求将多个知识片段综合到提示语中。例如，在科学研究领域，若用户询问某化合物的特性，系统需将关于该化合物的物理属性、化学活性以及应用范围的知识进行融合。

例如：从知识库中检索到的II型糖尿病相关信息涵盖了药物治疗、饮食指导和运动计划等多个方面。为了构建有效的提示词，应筛选出最新的药物治疗信息，并将其作为提示词的核心内容。

采用这些策略，可以保证提示词既能准确反映用户的关注点，又能引导大模型利用检索到的知识，以生成高质量的回答。

4、Prompt 的结构化设计

结构化的 Prompt 设计对于提高大模型的输出品质有着显著效果。不同的结构化策略有助于大模型在处理繁杂信息时，维持内容的逻辑性和连贯性。

常用的结构化设计手段包括：

模板化构建：借助预设的模板来创建 Prompt，确保生成的内容遵循统一的格式和组织结构。例如，在法律咨询领域，可以采用“问题 + 相关法条 + 实际案例解析”的模板来响应用户的法律疑问。

分块化 Prompt：将用户提问和检索到的信息划分为若干部分，逐块引导大模型进行响应。例如，在医疗问答系统中，可以采用“症状概述 + 诊断流程 + 治疗建议”的结构来指导大模型输出详尽的医疗咨询。

示例：

基于以下最新的II型糖尿病治疗信息，请说明可能的治疗方案以及它们的成功率：


**已知信息：**
1. 最近发布的一种新型II型糖尿病药物 [药物名称]，在[临床试验]中表现出[效果]。
2. [饮食调整]在管理糖尿病中的作用，具体包括[饮食建议]。
3. 该药物在不同人群中的成功率为[成功率数据]。


请详细说明这种治疗方案的潜在好处和风险。

为了确保大模型在回应问题时不会偏离主题，必须在提示词（Prompt）中明确指示大模型仅能依据所提供的信息进行回答。这一限制可以通过在提示词中加入特定的指令性语句来完成，例如：指示大模型不得引入额外的假设或不相关的信息。

请仅根据以下信息回答，不要添加任何额外的假设或知识。


**已知信息：**
1. [知识点1]
2. [知识点2]
3. [知识点3]


请回答以下问题：[用户问题]。

采用结构化设计手法，能够降低大模型在回答时的“逻辑跳跃”，防止产生缺乏连贯性或精确性的内容。

5、动态 Prompt 调整

RAG 系统在多样的交互场景中，可能面临对 Prompt 的实时调整，以迎合不断变化的情境和用户需求。这种动态 Prompt 的调整不仅增强了系统的适应性，还能够依据即时反馈来优化输出的内容。

动态调整 Prompt 的策略包括：

即时反馈机制：监控系统对用户生成内容的响应，从而动态地修改Prompt。例如，若用户对系统生成的回答表现出不满意度，系统在下一次的 Prompt 中可以重新定位内容焦点，以生成更满意的答案。

多轮对话优化：在对话系统中，RAG 能够基于之前对话的上下文，调整后续 Prompt 的构成和细节。例如，在客户服务场景中，若之前的对话未能解决用户的问题，系统可以灵活调整 Prompt，以提供更深入或更具体的问题解决方案。

通过动态调整 Prompt，RAG 系统即便面对复杂且多变的用户需求，也能保持输出高质量回答的能力。

6、考虑大模型的推理能力

在设计 Prompt 时，必须深入考虑大模型的功能，这包括大模型的知识范围、生成文本的长度管理、以及语言风格的匹配等方面。不同的大模型拥有各自的优势和限制，因此 Prompt 的设计应与大模型的特性相契合。

在考虑大模型能力的策略上，以下方面是关键：

知识领域的适应性：当大模型在特定领域的知识储备不足时，Prompt 设计应更具体地指引大模型利用检索到的信息。例如，在医疗咨询场景中，若大模型对某些罕见疾病了解不多，Prompt 应清晰地指示模型参考检索到的医学资料。

文本长度管理：对于那些需要简短回答的情况，Prompt 应明确地对大模型设定回答长度的要求。这在生成新闻概要时尤为关键，通过设定长度上限，可以保证输出的概要精炼且直接。

采用这些策略，可以使 Prompt 有效地发挥大模型的长处，并规避其局限性，从而防止生成内容出现偏差。

7 、总结

在 RAG 系统中，构建高效的 Prompt 是实现高质量生成内容的核心步骤。通过理解用户意图、结合检索到的知识、结构化设计 Prompt、动态调整 Prompt 以及考虑生成模型的能力，RAG 系统能够在各种复杂场景下，生成具有高度准确性和相关性的回答。这不仅提升了系统的用户体验，还为进一步的 RAG 系统优化奠定了坚实的基础。

本文转载自公众号玄姐聊AGI  作者：玄姐

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