用RAG的思路写提示词的实操示范

张伟

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）的方法。它在提示词中应用时，通过检索相关信息来增强生成模型的输出，特别适用于需要结合外部知识的生成任务。RAG主要有两个步骤：检索和生成。

通过结合问题和检索到的相关文档，构建详细的输入提示，可以显著提高生成模型输出结果的准确性和相关性。这种RAG方法不仅能提供更丰富的上下文信息，还能通过动态检索保持知识的最新状态，从而提升生成内容的质量。

例子：解释为什么每天都要喝足够的水

1. 明确问题
首先，明确用户提出的问题：

为什么每天都要喝足够的水？

2. 检索相关文档
使用检索模型从文档库中检索与“每天喝水”和“健康”相关的文档。假设检索到以下三篇文档：

- 文档1：讨论了人体对水的基本需求，包括水在体内的各种功能。
- 文档2：解释了饮水不足的危害，如脱水、疲劳和皮肤问题。
- 文档3：描述了每天喝足够水对维持健康和预防疾病的好处。

3. 构建输入提示
将问题和检索到的文档组合成一个详细的输入提示：

问题：为什么每天都要喝足够的水？

文档1：人体大约60%是由水构成的，水在体内扮演着许多重要角色，包括维持细胞功能、调节体温、润滑关节和支持消化系统。

文档2：饮水不足会导致脱水，表现为口渴、疲劳、头痛和皮肤干燥。长期缺水还可能导致严重的健康问题，如肾结石和尿路感染。

文档3：每天喝足够的水有助于保持身体正常运作，支持新陈代谢和排毒功能，帮助保持皮肤健康和促进消化。此外，适量饮水可以预防许多与脱水相关的疾病。

4. 生成回答
将构建好的输入提示提交给生成模型（如GPT-3）以生成最终回答。生成的过程和结果可能如下：

每天喝足够的水对我们的健康非常重要。人体大约60%是由水构成的，水在体内扮演着许多重要角色，包括维持细胞功能、调节体温、润滑关节和支持消化系统。饮水不足会导致脱水，表现为口渴、疲劳、头痛和皮肤干燥。长期缺水还可能导致严重的健康问题，如肾结石和尿路感染。每天喝足够的水有助于保持身体正常运作，支持新陈代谢和排毒功能，帮助保持皮肤健康和促进消化。此外，适量饮水可以预防许多与脱水相关的疾病。

结论：
通过结合问题和检索到的相关文档，构建详细的输入提示，可以显著提高生成模型输出结果的准确性和相关性。这个方法不仅能提供更丰富的上下文信息，还能通过动态检索保持知识的最新状态，从而提升生成内容的质量。

这种RAG方法适用于各种需要外部知识的生成任务，能够有效提高生成结果的质量和可信度。

何雨婷

分析得很详细，学习了