【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第十一章（【项目实战】基于RAG的新闻推荐）精排与prompt构建 ？

【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第十一章（【项目实战】基于RAG的新闻推荐）精排与prompt构建 ？

【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第十一章（【项目实战】基于RAG的新闻推荐）精排与prompt构建 ？

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前言

• 结合大模型（LLM）技术的快速演进与应用前景，基于 RAG 的新闻推荐在精排与 Prompt 构建环节发挥着至关重要的作用。
• 精排（Re-ranking）通过利用大模型的深度语义理解能力，对初步检索结果进行细粒度排序，以提升推荐的精准度和多样性；Prompt 构建则以检索到的候选文档与用户画像为输入，通过精心设计提示模板，引导 LLM 生成高质量的推荐理由或摘要。

下文将从两者的原理、关键技术与最佳实践，以及结合 Python 的示例代码三方面详述：

1. 精排（Re-ranking）原理与方法

1.1 精排的功能定位

• 精排位于 RAG 流程中检索（Retrieval）之后，是“二次筛选+排序”环节，通过更复杂模型（如 Cross-Encoder 或 LLM）对 Top-K 候选文档进行重新评分和排序，以提升最终候选集的相关性和多样性。

1.2 Cross-Encoder 精排

• Cross-Encoder 将查询与候选文档拼接后输入同一 Transformer，从注意力层面建模二者的深粒度交互，输出更精确的匹配分数。
• 该方法虽然计算开销较高，但在 Top-K(< 20) 文档上性能显著优于双编码器（bi-encoder）模型。

1.3 LLM-Based Re-ranking

• 利用 GPT-4、LLaMA 等大模型对候选文档打分或生成排序理由，结合生成置信度实现重排。研究表明，LLM-based Re-ranking 在多样性和可解释性上具有优势，尤其适合新闻推荐场景中需要生成自然语言解释的需求。

1.4 融合多信号与在线学习

• 精排过程中，可将初始检索分、Cross-Encoder 分数、LLM 生成置信度，以及业务特征（如 CTR 预估、源站点权威度）加权融合，最终排序时引入实时用户反馈，形成闭环优化。

2. Prompt 构建策略

2.1 Prompt 模板设计要素

1. 上下文引入：将用户兴趣关键词和 Top-K 文档摘要作为前置上下文，确保 LLM 能在正确范围内生成内容。
2. 任务指令：明确告知 LLM 生成推荐理由、摘要或排序分数，并规定输出格式，如“请为以下新闻生成 2—3 句推荐理由”。
3. 示例引导：在模板中加入 1—2 个示例 Q&A，帮助 LLM 理解任务要求，提高零/少样本效果。

2.2 自动化 Prompt 优化

• 使用自动提示工程（AutoPE 或 APEER）算法，依据对齐得分或用户反馈迭代改进 Prompt 文本，有助于在不改模型参数的前提下，持续提升精排效果。

2.3 Prompt 并行与批量化

• 对于 Top-K 文档可批量构建多种 Prompt 变体并并行调用 LLM，通过对比不同输出置信度或多样性指标，选取最优结果。

3. Python 核心示例

from langchain.embeddings import SentenceTransformerEmbedding
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 1. 初始化检索（Retrieval）
embedder = SentenceTransformerEmbedding(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
docs = ["地震快讯 A ...", "区域空气质量监测 B ...", "..."]
vectors = embedder.embed_documents(docs)
faiss_index = FAISS.from_embeddings(vectors, docs)
retriever = faiss_index.as_retriever(search_kwargs={"k": 10})

# 2. 初步检索Top-K
query = "我关注近三日的地震与AOD异常新闻"
candidates = retriever.get_relevant_documents(query)

# 3. Prompt 构建
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["query", "docs"],
    template=(
        "用户关注：“{query}”。\n"
        "请阅读以下候选新闻片段，并为每篇生成一句简要推荐理由：\n\n"
        "{docs}\n\n"
        "请按照编号格式输出：1. 理由；2. 理由；…"
    )
)
llm = OpenAI(model="gpt-4", temperature=0.2)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

# 4. 精排与生成
docs_text = "\n\n".join([f"{i+1}. {doc.page_content[:100]}…" for i, doc in enumerate(candidates)])
result = chain.run({"query": query, "docs": docs_text})

print("生成的推荐理由：")
print(result)

• 以上示例展示了如何在 RAG 流程中，通过 FAISS 检索获取候选文档后，利用自定义 Prompt 模板调用 GPT-4 进行精排与生成推荐理由，实现“检索+精排+生成”一体化的新闻推荐方案。
• 未来，随着大模型在高效推理、长上下文处理及自动提示优化等方向的突破，精排与 Prompt 构建环节将持续迭代，为用户提供更加精准、可解释的推荐服务。