用于成功实施检索增强生成的Prompt工程模式

RAG一直是幕后的一大助力，赋能许多AI应用，使其从静态知识飞跃到动态实时信息。但要获得精确、相关且有价值的回应并不容易，既是一门科学又是艺术。下面将为你提供一份关于如何实施提示工程模式的指南，让RAG的任何实现更加有效和高效。

为什么提示设计在RAG中真的很重要

现在，想象向AI助手发出请求，要求获取今天的股市趋势信息，但它却提供了十年前一本金融书籍中的信息。这就是指令不够明确、具体或结构化时会出现的情况。

RAG 从外部获取信息并生成相应的回应，但其表现很大程度上取决于提示的设定。结构良好且定义清晰的提示能够确保以下几点：

• 高检索精度
• 较少的虚构和误导信息
• 更懂上下文的回答

你需要知道的先决条件

在跳入深水之前，最好先准备好：

1. 对大型语言模型（LLM）要有高级理解。
2. 了解RAG架构。
3. 一些Python编程经验（我们将写一点代码）。
4. 有一点幽默感——相信我，这真的很有帮助。

1. 直接检索

只查找，不猜测。

在需要准确事实的问题上，让模型依赖检索到的文档可以减少错误信息的出现。

例子

    prompt = "仅使用提供的文档来回答以下问题，不要添加任何外部知识。"

切换到全屏 退出全屏

为什么管用：

• 确保答案基于检索到的数据
• 减少猜测和错误回答

坑陷阱：

• 如果限制太紧，AI会变得过于保守，经常回答“我不知道”。

2. 思维链（CoT）指引

《像侦探那样思考》。

在处理复杂的推理时，通过逻辑步骤引导AI进行推理能提高回复质量。

例子：

    prompt = "将以下问题拆解成逻辑步骤，并一步步利用检索到的数据解决这个问题。"

切换到全屏模式 退出全屏

为什么它管用：

• 增强推理能力和透明度
• 使回答更加易于理解

陷阱：

• 增加了响应时间以及 token 的使用

3. 上下文增强模式

“多给点上下文，少犯点错误。”

额外的上下文可以带来更准确的回答。

例子 ：

    context = "你是一名网络安全专家，正在分析最近的数据泄露事件。"
    prompt = f"{context} 根据找到的文件，解释这次泄露的影响，并给出可能的解决方案。"

进入全屏，退出全屏

为什么它这么管用：

• 根据特定行业的需要定制回复，减少AI输出内容的歧义。

注意:

过多的背景信息会让模型不堪重负

4. 指令微调模式

请说话要直白。

当指令明确且有条理时，大型语言模型会表现得更好。

例子:

    prompt = "用三点简要概括以下文档，每点不超过20字。"

全屏模式 全屏退出

为什么这有效：

• 引导模型产生结构化输出
• 避免过于啰嗦

常见陷阱：

• 固定的格式可能限制细致的回复

5. 基于角色的提示

为目标群体定制回复。

如果你的RAG模型服务于不同类型的最终用户，比如新手和专家，那么个性化的响应将有助于提高参与度。

例子：

    用户类型 = "小白"
    prompt = f"请用简单的语言和现实生活中的例子解释区块链技术，就好像我在解释给{用户类型}听一样。"

切换到全屏 退出全屏

为什么管用：

• 增强了可访问性
• 增强了个性化定制

一个常见的错误：

• 过度简化可能会忽略对专家来说很重要的细节

6. 错误处理

“如果AI搞错了怎么办？”

提示需要包含结果的反馈，以便AI能标记任何不确定因素。

例子：

    prompt = "如果你的回答中有相互矛盾的信息，请说明你的信心水平，并建议进一步研究的方向。"

全屏 恢复

为什么管用：

• 更透明的回答
• 减少信息误传

陷阱：

• AI可能总是给出不太确定的答案，即使答案其实是正确的。

7. 多轮查询优化

不断迭代，直到找到最好的答案。

与一次性给出答案不同，这种方法通过多次提问来逐步提高准确性。

例子:

    prompt = "先生成一个初步答案，然后根据检索到的文档来改进和提高准确性。"

全屏模式，退出全屏

它为什么管用：

• 帮助AI自动纠正错误
• 提高事实的准确性

常见坑：

• 需要更多处理时间

8. 带有少量示例的混合提示技术

“展示，不要说。”

少量样本学习通过示例来强化结果的一致性。

例子：

    prompt = "这里有两个格式良好的财务报告例子。总结下面的数据时，请按照这种模式来总结。"

全屏模式 退出全屏模式

为什么管用：

• 提供参考结构，提高连贯性和质量。

坑陷：

• 需要整理一些示例

为歌曲推荐实现RAG

    import torch
    from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration

    # 加载RAG模型、分词器和检索模块
    model_name = "facebook/rag-sequence-nq"
    tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained(model_name)
    retriever = RagRetriever.from_pretrained(model_name)
    model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained(model_name, retriever=retriever)

    # 定义用户输入：歌曲推荐的心情
    user_mood = "我感觉很开心和充满活力。推荐一些与我的心情相匹配的歌曲。"

    # 对查询进行分词
    input_ids = tokenizer(user_mood, return_tensors="pt").input_ids

    # 使用RAG生成回复
    with torch.no_grad():
     output_ids = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)

    # 解码并打印回复
    recommendation = tokenizer.batch_decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
    print("🎵 歌曲推荐：" + recommendation[0])

全屏/退出全屏

额外考虑

你还需要考虑几件事情，比如如何处理长查询的问题，优化检索质量，以及评估并改进提示。

处理长问题

• 将复杂查询拆分成子查询。
• 在将输入提供给模型之前先进行总结。
• 根据关键字的相关性排序检索结果。

优化检索效果

• 利用嵌入技术进行更优的相似度搜索
• 针对特定领域的任务来调整检索模型
• 混合搜索：试验BM 25与嵌入的结合

评估和优化提示

• 响应质量可以通过人工反馈来进行监控。
• 通过A/B测试来测试提示的有效性
• 需要根据各种指标对提示进行修改和迭代。

总结：如何掌握RAG中的Prompt工程技巧掌握

精通RAG不仅需要一个强大的LLM，还需要精心设计提示。正确的模式可以极大地帮助提高响应的准确性、与上下文的相关性和迅速。不论是金融、医疗、网络安全，还是其他领域，结构化提示设计都能确保您的AI提供有价值的信息和见解。

最后的小贴士：不断尝试和改进。最好的提示也会不断进化，就像最出色的AI应用那样。今天精心设计的提示可能需要在明天进行修改，因为随着您的应用场景不断扩展，AI的能力也会增强。保持灵活性，不断实验和优化，以获得最佳效果。

参考文献:

1. Lewis, P., 等。 “用于知识密集型自然语言处理任务的检索增强生成。” NeurIPS, 2020。
2. Brown, T., 等。 “语言模型是少样本学习模型。” NeurIPS, 2020。
3. OpenAI。 “GPT-4 技术说明书。” 2023。
4. Google AI。 “理解大语言模型中的提示工程。” 博客文章, 2023。
5. Borgeaud, S., 等。 “通过检索数万亿个令牌来改进语言模型。” DeepMind, 2022。
6. Radford, A., 等。 “从自然语言监督中学到的可转移视觉模型。” OpenAI, 2021。