Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(四)-检索增强生成(RAG)策略下的Prompt

前言

此篇文章已经是本系列的第四篇文章，意味着我们已经进入了Prompt工程的深水区，掌握的知识和技术都在不断提高，对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计可以基于链式思考（CoT）、思维树 (ToT)和检索增强生成 (RAG)。其中RAG框架可以算得上是AI平台研发的老生常谈之一了，因为无论是个人还是企业，都想要培养出一个属于自己领域专业的AI。但伴随而来的问题，不限于产生幻觉、缺乏对生成文本的可解释性、专业领域知识理解差，以及对最新知识的了解有限。

相对于成本昂贵的“Post Train”或“SFT”解决办法，最好的技术方案还就是基于RAG框架而设计，RAG框架的核心，就像是一位内置的智能搜索引擎，能够精准地定位到与用户查询最相关的知识库内容或对话历史。这种能力使得RAG不只是回答问题，而是通过创造丰富的提示（prompt），引导模型生成更加准确、信息丰富的输出。如何在保证模型效率的同时，提高其在特定领域的精准度和可靠性？又如何避免过度依赖检索内容，确保生成的文本既新颖又具有创造性？通过探索RAG框架及其精妙的Prompt策略，我们不仅能够解锁大型语言模型的新潜能，还能够为未来的AI研究和应用指明方向。随着本文深入，我们将一起探索RAG框架背后的工作原理以及对应Prompt策略࿰