LlamaIndex中应用自定义提示词提升回答质量

 在 LlamaIndex 中，get_response_synthesizer 允许你自定义生成回答的方式，包括传入自定义提示词（prompt）。可以通过 response_mode 和 text_qa_template 等参数来控制回答的生逻辑。在 LlamaIndex 中优化提示词（Prompt Template）可以显著提升回答质量。

一、使用自定义提示词

1. 使用 text_qa_template 自定义提示词

text_qa_template 用于控制生成回答时的提示模板。你可以直接传入一个自定义的 PromptTemplate。

示例代码

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.core.prompts import PromptTemplate
from llama_index.core.response_synthesizers import get_response_synthesizer# 加载数据
documents = SimpleDirectoryReader("your_data_dir").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)# 自定义提示词模板
custom_qa_prompt = PromptTemplate("""\
请根据以下上下文信息回答问题。如果无法从上下文中得到答案，请回答“我不知道”。上下文：
{context_str}问题：
{query_str}答案：
"""
)# 获取 ResponseSynthesizer 并传入自定义提示词
response_synthesizer = get_response_synthesizer(response_mode="compact",  # 或其他模式，如 "refine", "tree_summarize"text_qa_template=custom_qa_prompt,
)# 使用 query_engine 查询
query_engine = index.as_query_engine(response_synthesizer=response_synthesizer)
response = query_engine.query("你的问题是什么？")
print(response)

2. 修改 response_mode 并传入不同的提示模板

response_mode 控制回答的生成方式，常见选项：

"compact"（默认）：合并多个片段后生成回答。

"refine"：逐步优化回答。

"tree_summarize"：树状结构总结信息。

"no_text"：不返回文本，只返回节点信息。

示例：使用 refine 模式并自定义提示

from llama_index.core.prompts import Promp