1、Prompt 的重要性

在 RAG（增強檢索生成）系統中，打造有效的提示詞（Prompt）對于保障大模型輸出精準且相關的答案至關重要。提示詞不僅負責指導大模型正確解讀用戶提問，還需整合檢索所得的信息，以實現回答的精確性和針對性。接下來，本文將探討如何在 RAG 系統中打造高效的提示詞，進而提高 RAG 系統的回答水平。

2、理解用戶意圖

把握用戶的核心需求是創建高效 Prompt 的首要環節。各種問題關注的焦點各異，設計 Prompt 時必須保證大模型能夠全面捕捉到這些關鍵點。例如，用戶可能對某種疾病的治療方案感興趣，他們可能關注治療的詳細步驟、潛在的副作用，或是治療的成效。精準把握用戶意圖，為后續 Prompt 的構建打下堅實基礎。

為了深入洞察用戶意圖，RAG 系統可以采取以下策略：

分析用戶行為：通過研究用戶的歷史查詢和行為習慣，推斷他們在特定情境下的信息需求。這種方法在電商平臺上尤為有用，有助于系統更準確地預測用戶的購買意圖。

運用自然語言處理技術：借助情感分析、意圖識別等工具，對用戶輸入的情感和目的進行深入解析。這在客戶服務領域的 RAG 應用中尤為重要，通過情感分析可以區分用戶是在進行咨詢、表達不滿還是尋求援助，進而調整提示語的構建策略。

例如：

用戶提問：“我患有II型糖尿病，目前有哪些最新的治療方案？”在這個案例中，用戶的意圖是獲取關于最新治療方法的資訊，因此 Prompt 應當集中展示最新治療方案的相關資訊。

3、結合檢索到的知識

在 RAG 系統中，將檢索到的知識與提示詞（Prompt）有效融合，是產出高效生成內容的核心環節。生成模型在處理提示詞時，必須兼顧用戶提問和檢索到的相關資料。因此，如何將這些資料巧妙地融入提詞語中，成為設計過程中的關鍵點。

整合知識的策略包括以下幾方面：

信息排序：依據用戶提問的焦點，將最貼切的知識信息置于提示詞的最前端。例如，當用戶詢問某項技術的利弊時，應首先呈現檢索到的優勢信息，隨后補充劣勢內容。

知識整合：用戶的問題可能涉及多方面的內容，這就要求將多個知識片段綜合到提示語中。例如，在科學研究領域，若用戶詢問某化合物的特性，系統需將關于該化合物的物理屬性、化學活性以及應用范圍的知識進行融合。

例如：從知識庫中檢索到的II型糖尿病相關信息涵蓋了藥物治療、飲食指導和運動計劃等多個方面。為了構建有效的提示詞，應篩選出最新的藥物治療信息，并將其作為提示詞的核心內容。

采用這些策略，可以保證提示詞既能準確反映用戶的關注點，又能引導大模型利用檢索到的知識，以生成高質量的回答。

4、Prompt 的結構化設計

結構化的 Prompt 設計對于提高大模型的輸出品質有著顯著效果。不同的結構化策略有助于大模型在處理繁雜信息時，維持內容的邏輯性和連貫性。

常用的結構化設計手段包括：

模板化構建：借助預設的模板來創建 Prompt，確保生成的內容遵循統一的格式和組織結構。例如，在法律咨詢領域，可以采用“問題 + 相關法條 + 實際案例解析”的模板來響應用戶的法律疑問。

分塊化 Prompt：將用戶提問和檢索到的信息劃分為若干部分，逐塊引導大模型進行響應。例如，在醫療問答系統中，可以采用“癥狀概述 + 診斷流程 + 治療建議”的結構來指導大模型輸出詳盡的醫療咨詢。

示例：

基于以下最新的II型糖尿病治療信息，請說明可能的治療方案以及它們的成功率：


**已知信息：**
1. 最近發布的一種新型II型糖尿病藥物 [藥物名稱]，在[臨床試驗]中表現出[效果]。
2. [飲食調整]在管理糖尿病中的作用，具體包括[飲食建議]。
3. 該藥物在不同人群中的成功率為[成功率數據]。


請詳細說明這種治療方案的潛在好處和風險。

為了確保大模型在回應問題時不會偏離主題，必須在提示詞（Prompt）中明確指示大模型僅能依據所提供的信息進行回答。這一限制可以通過在提示詞中加入特定的指令性語句來完成，例如：指示大模型不得引入額外的假設或不相關的信息。

請僅根據以下信息回答，不要添加任何額外的假設或知識。


**已知信息：**
1. [知識點1]
2. [知識點2]
3. [知識點3]


請回答以下問題：[用戶問題]。

采用結構化設計手法，能夠降低大模型在回答時的“邏輯跳躍”，防止產生缺乏連貫性或精確性的內容。

5、動態 Prompt 調整

RAG 系統在多樣的交互場景中，可能面臨對 Prompt 的實時調整，以迎合不斷變化的情境和用戶需求。這種動態 Prompt 的調整不僅增強了系統的適應性，還能夠依據即時反饋來優化輸出的內容。

動態調整 Prompt 的策略包括：

即時反饋機制：監控系統對用戶生成內容的響應，從而動態地修改Prompt。例如，若用戶對系統生成的回答表現出不滿意度，系統在下一次的 Prompt 中可以重新定位內容焦點，以生成更滿意的答案。

多輪對話優化：在對話系統中，RAG 能夠基于之前對話的上下文，調整后續 Prompt 的構成和細節。例如，在客戶服務場景中，若之前的對話未能解決用戶的問題，系統可以靈活調整 Prompt，以提供更深入或更具體的問題解決方案。

通過動態調整 Prompt，RAG 系統即便面對復雜且多變的用戶需求，也能保持輸出高質量回答的能力。

6、考慮大模型的推理能力

在設計 Prompt 時，必須深入考慮大模型的功能，這包括大模型的知識范圍、生成文本的長度管理、以及語言風格的匹配等方面。不同的大模型擁有各自的優勢和限制，因此 Prompt 的設計應與大模型的特性相契合。

在考慮大模型能力的策略上，以下方面是關鍵：

知識領域的適應性：當大模型在特定領域的知識儲備不足時，Prompt 設計應更具體地指引大模型利用檢索到的信息。例如，在醫療咨詢場景中，若大模型對某些罕見疾病了解不多，Prompt 應清晰地指示模型參考檢索到的醫學資料。

文本長度管理：對于那些需要簡短回答的情況，Prompt 應明確地對大模型設定回答長度的要求。這在生成新聞概要時尤為關鍵，通過設定長度上限，可以保證輸出的概要精煉且直接。

采用這些策略，可以使 Prompt 有效地發揮大模型的長處，并規避其局限性，從而防止生成內容出現偏差。

7 、總結

在 RAG 系統中，構建高效的 Prompt 是實現高質量生成內容的核心步驟。通過理解用戶意圖、結合檢索到的知識、結構化設計 Prompt、動態調整 Prompt 以及考慮生成模型的能力，RAG 系統能夠在各種復雜場景下，生成具有高度準確性和相關性的回答。這不僅提升了系統的用戶體驗，還為進一步的 RAG 系統優化奠定了堅實的基礎。

本文轉載自公眾號玄姐聊AGI  作者：玄姐

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/nGdZ5-k_HsxpD9XTWs5Hrg??