要使用RAG的思路写提示词，并向大语言模型提问以获得更好的结果输出，可以按照以下步骤操作： • 明确问题：清晰地表述需要解答的问题。 • 检索相关文档：使用检索模型从文档库中找到与问题相关的文档。 • 构建输入提示：将问题和检索到的文档结合成一个输入提示。 • 生成回答：将输入提示提交给生成模型以生成最终回答。 例子：解释为什么猫喜欢在阳光下晒太阳 1. 明确问题 首先，明确用户提出的问题： ************ 为什么猫喜欢在阳光下晒太阳？ ************ 2. 检索相关文档 使用检索模型从文档库中检索与“猫”和“晒太阳”相关的文档。假设检索到以下三篇文档： • 文档1：讨论了猫的行为习惯，包括为什么它们喜欢温暖的地方。 • 文档2：解释了猫在阳光下晒太阳对它们健康的好处，如帮助合成维生素D。 • 文档3：描述了猫如何通过晒太阳来调节体温和节省能量。 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：为什么猫喜欢在阳光下晒太阳？ • 文档1：猫是喜欢温暖环境的动物，它们常常寻找温暖的地方，因为温暖可以让它们感到舒适和放松。 • 文档2：在阳光下晒太阳对猫有很多健康好处，例如，阳光可以帮助猫合成维生素D，这对它们的骨骼和牙齿健康非常重要。 • 文档3：猫通过晒太阳来调节体温。当猫躺在阳光下时，它们可以吸收热量，节省体内的能量消耗，尤其是在寒冷的天气里。 ************ 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： ************ 猫喜欢在阳光下晒太阳有几个原因。首先，猫是喜欢温暖环境的动物，阳光可以让它们感到舒适和放松。其次，晒太阳对猫的健康有很多好处，阳光可以帮助它们合成维生素D，这对它们的骨骼和牙齿健康非常重要。此外，猫通过晒太阳来调节体温，特别是在寒冷的天气里，晒太阳可以帮助它们吸收热量，节省体内的能量消耗。 ************ 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。 |
