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RAG上下文工程与提示词优化

引言

在RAG(检索增强生成)系统中,检索到相关文档只是成功的一半。如何将这些检索结果有效地组织成上下文,并设计合适的提示词引导大语言模型生成高质量回答,是决定RAG系统最终输出质量的关键环节。上下文工程(Context Engineering)和提示词优化(Prompt Optimization)作为RAG系统的核心技术,直接影响着系统的回答准确性、相关性和可靠性。

1. RAG系统中的上下文设计原则

上下文设计是RAG系统的核心环节,它决定了大语言模型能够获取哪些信息以及如何理解和使用这些信息。

1.1 上下文的组成要素

一个完整的RAG上下文通常包含以下核心要素:

1.1.1 系统指令

系统指令定义了模型的角色、任务和行为准则,为整个生成过程设定基调:

你是一个专业的医学顾问,基于提供的医学文献回答用户问题。
请确保回答准确、客观,并明确指出哪些信息来自于提供的文献,哪些是一般性医学知识。
如果文献中没有足够信息回答问题,请明确说明,不要编造信息。
1.1.2 检索文档

从知识库中检索到的相关文档片段,是RAG系统的核心信息来源:

[文档1]
标题:2型糖尿病的饮食管理
内容:对于2型糖尿病患者,饮食控制是基础治疗的重要组成部分。建议采用低碳水化合物、低脂肪、高纤维的饮食模式。每日碳水化合物摄入应控制在总热量的45-60%...[文档2]
标题:糖尿病患者的运动指南
内容:适当的体育锻炼可以提高胰岛素敏感性,降低血糖水平。建议2型糖尿病患者每周进行至少150分钟的中等强度有氧运动,如快走、游泳或骑自行车...
1.1.3 用户查询

用户提出的问题或请求,是整个RAG过程的起点:

用户问题:我是一名新确诊的2型糖尿病患者,应该如何调整我的生活方式来控制血糖?
1.1.4 生成指令

具体指导模型如何处理检索文档和回答用户查询的指令:

请基于上述医学文献,为这位新确诊的2型糖尿病患者提供生活方式调整建议。
回答应包括饮食建议、运动指南和日常监测要点,并明确指出信息来源。
如有文献未覆盖的重要方面,请简要提及但明确标注为一般性建议。

1.2 上下文设计的核心原则

有效的上下文设计应遵循以下核心原则:

1.2.1 相关性优先
  • 相关性排序:将最相关的文档放在更靠前的位置,利用模型对靠前内容的更高关注度
  • 去除噪声:过滤掉与用户查询无关的文档或文档中的无关部分
  • 动态调整:根据查询的具体内容动态调整上下文组成
def build_context_by_relevance(query, retrieved_docs, max_tokens=3000):# 按相关性对文档排序sorted_docs = sort_by_relevance(query, retrieved_docs)context = ""token_count = 0for doc in sorted_docs:# 估算添加此文档后的token数量doc_tokens = estimate_tokens(doc.content)if token_count + doc_tokens <= max_tokens:context += f"[文档] {doc.title}\n{doc.content}\n\n"token_count += doc_tokenselse:# 如果剩余空间不足,可以尝试截取文档的关键部分key_content = extract_key_content(doc.content, query, max_tokens - token_count)if key_content:context += f"[文档] {doc.title}\n{key_content}\n\n"breakreturn context
1.2.2 信息完整性
  • 保持文档完整性:尽量不要截断文档中的关键信息
  • 上下文连贯性:确保文档片段有足够的上下文,避免断章取义
  • 多样性覆盖:包含不同角度的信息,全面回答用户查询
def ensure_information_completeness(docs, query):# 分析查询需要的信息维度required_aspects = analyze_query_aspects(query)# 检查文档是否覆盖所有必要维度covered_aspects = set()for doc in docs:doc_aspects = extract_document_aspects(doc)covered_aspects.update(doc_aspects)# 找出未覆盖的维度missing_aspects = required_aspects - covered_aspects# 如果有未覆盖的重要维度,尝试额外检索if missing_aspects:additional_docs = retrieve_for_aspects(missing_aspects, query)docs.extend(additional_docs)return docs
1.2.3 结构清晰性
  • 明确分隔:使用明确的分隔符区分不同文档
  • 层次组织:按主题或相关性组织文档
  • 元信息标注:为每个文档添加标题、来源、时间等元信息
[文档1] 《2型糖尿病临床指南》(2023)
来源:美国糖尿病协会
---
2型糖尿病的饮食管理应遵循个体化原则...[文档2] 《糖尿病与运动》(2022)
来源:世界卫生组织
---
规律运动是2型糖尿病管理的关键组成部分...
1.2.4 指令明确性
  • 任务明确:清晰定义模型需要完成的任务
  • 输出格式:明确指定期望的输出格式
  • 约束条件:明确说明生成内容的限制和要求
请基于以上文档回答用户问题。你的回答应:
1. 直接回答用户问题,不要重复或复述问题
2. 仅使用文档中的信息,不要添加未提及的内容
3. 如果文档中信息不足,明确说明"根据提供的信息无法完全回答此问题"
4. 按以下格式组织回答:- 主要建议(简明扼要的核心建议)- 详细解释(分点说明,每点都引用相关文档)- 注意事项(可能的风险或特殊情况)

1.3 上下文设计的常见模式

根据不同的应用场景和需求,RAG系统中常见的上下文设计模式包括:

1.3.1 基础RAG模式

最简单的上下文设计,直接将检索文档和用户查询组合:

系统指令:你是一个知识助手,请基于提供的信息回答问题。检索文档:
[文档1] ...
[文档2] ...用户问题:...请根据以上信息回答用户问题。
1.3.2 引导式RAG模式

通过更详细的指令引导模型如何使用检索信息:

系统指令:你是一个专业助手,请严格按照以下步骤工作:步骤1:仔细阅读所有提供的文档
步骤2:分析用户问题,确定需要回答的关键点
步骤3:从文档中找出与关键点相关的信息
步骤4:组织这些信息,形成连贯、全面的回答
步骤5:如果文档中缺少某些关键信息,明确指出检索文档:
[文档1] ...
[文档2] ...用户问题:...请按照上述步骤回答问题,确保回答准确、全面且基于提供的文档。
1.3.3 多步骤RAG模式

将RAG过程分解为多个步骤,每个步骤有明确的目标:

系统指令:你是一个分析助手,请按照以下多步骤流程工作:检索文档:
[文档1] ...
[文档2] ...用户问题:...第一步:分析问题
请分析用户问题,确定需要回答的关键点和所需信息类型。第二步:提取相关信息
从提供的文档中提取与问题相关的关键信息,注明信息来源。第三步:综合分析
基于提取的信息,进行综合分析,找出可能的答案或解决方案。第四步:形成回答
组织前面步骤的结果,形成完整、准确的回答。
1.3.4 对比分析RAG模式

引导模型对检索到的不同观点或信息进行对比分析:

系统指令:你是一个客观的分析助手,需要基于提供的文档进行对比分析。检索文档:
[文档1] 观点A:...
[文档2] 观点B:...用户问题:...请执行以下分析:
1. 总结文档中的不同观点或方法
2. 分析各观点的优势和局限性
3. 比较它们在适用场景、效果和实施难度等方面的差异
4. 基于这些分析回答用户问题,保持客观中立你的回答应清晰地区分不同观点,并基于文档内容进行分析,不添加个人偏见。

2. 提示词模板设计与优化

提示词模板是RAG系统中连接检索结果和生成模型的桥梁,其设计直接影响最终输出的质量。

2.1 提示词模板的基本结构

一个完整的RAG提示词模板通常包含以下部分:

2.1.1 角色定义

明确模型应该扮演的角色,设定回答的基调和专业水平:

你是一个专业的法律顾问,精通合同法和商业法律。你的回答应该准确、专业,并基于提供的法律文档。
2.1.2 任务说明

明确定义模型需要完成的具体任务:

你的任务是分析用户提供的合同条款,基于检索到的法律文档,指出潜在的法律风险和改进建议。
2.1.3 上下文引入

介绍检索文档的性质和如何使用这些文档:

以下是与用户问题相关的法律文档和判例摘录。这些文档来自权威法律数据库,包含相关法规、判例和法律解释。请仔细阅读这些文档,并将其作为回答的主要依据。
2.1.4 文档格式化

定义检索文档在提示词中的呈现格式:

[文档1]
标题:《合同法》第52条
内容:有下列情形之一的,合同无效:(一)一方以欺诈、胁迫的手段订立合同,损害国家利益;(二)恶意串通,损害国家、集体或者第三人利益;(三)以合法形式掩盖非法目的;(四)损害社会公共利益;(五)违反法律、行政法规的强制性规定。[文档2]
标题:最高人民法院关于适用《中华人民共和国合同法》若干问题的解释(二)
内容:...
2.1.5 输出指南

明确期望的输出格式、风格和内容要求:

请按照以下格式提供你的分析:1. 法律风险概述:简要列出合同中的主要法律风险点
2. 详细分析:针对每个风险点进行详细分析- 风险描述- 相关法律依据(引用提供的文档)- 可能的法律后果
3. 改进建议:针对每个风险点提供具体的修改建议
4. 总结:对合同整体的法律评估回答应专业、准确,直接引用相关法律条文,并明确指出哪些建议来自提供的文档,哪些是基于一般法律原则。

2.2 提示词模板设计策略

2.2.1 任务导向设计

根据不同任务类型设计专门的提示词模板:

  • 信息提取型:引导模型从文档中提取特定信息

    请从提供的医学研究文献中提取关于药物X的以下信息:
    1. 有效剂量范围
    2. 主要副作用及发生率
    3. 禁忌症
    4. 与其他药物的相互作用对于每一项,请直接引用文献中的相关内容,并注明出处。
    
  • 分析综合型:引导模型分析和综合多个文档的信息

    请分析提供的多份市场研究报告,综合其中关于产品A市场前景的观点:
    1. 总结各报告对市场规模的预测,并分析差异原因
    2. 比较不同报告对主要增长驱动因素的看法
    3. 归纳各报告提到的主要市场风险
    4. 基于所有报告,给出一个综合的市场前景评估
    
  • 决策支持型:引导模型提供决策建议

    基于提供的财务报告和市场分析,评估公司是否应该进入市场B:
    1. 分析市场机会和风险(基于文档证据)
    2. 评估公司的竞争优势和劣势(基于文档证据)
    3. 考虑财务可行性(引用财务数据)
    4. 提出明确的建议,并说明理由
    5. 提出2-3个可能的替代方案
    
2.2.2 领域适应设计

针对不同专业领域定制提示词模板:

  • 医学领域

    你是一位经验丰富的医学专家。请基于提供的医学文献,以专业但易于理解的方式回答患者问题。
    回答中应包含:
    - 医学术语的通俗解释
    - 基于循证医学的建议
    - 必要的注意事项和警告
    请明确区分确定性信息和可能性信息,避免绝对化表述。
    
  • 法律领域

    你是一位法律顾问。请基于提供的法律文档,提供法律分析和建议。
    请注意:
    - 明确指出法律事实与法律意见的区别
    - 引用相关法律条文和判例
    - 说明可能的不同解释和结果
    - 添加免责声明,说明这不构成正式法律建议
    
  • 技术领域

    你是一位技术专家。请基于提供的技术文档,回答用户的技术问题。
    你的回答应:
    - 使用准确的技术术语
    - 提供可执行的步骤或代码示例
    - 解释底层原理
    - 考虑不同技术环境的差异
    
2.2.3 用户适应设计

根据用户专业水平和需求调整提示词:

  • 专业用户

    假设用户具有该领域的专业背景。使用专业术语,提供深入的技术分析,重点关注高级概念和最新研究进展。
    
  • 普通用户

    假设用户没有该领域的专业背景。避免使用过多专业术语,或在使用时提供解释。将复杂概念简化,使用类比和例子,确保回答易于理解。
    
  • 学习者

    假设用户是该领域的学习者。提供教育性质的回答,解释基本概念,提供学习资源,鼓励深入理解,而不仅仅是提供直接答案。
    

2.3 提示词优化技术

2.3.1 基于反馈的迭代优化

通过分析模型输出和用户反馈,迭代改进提示词模板:

def optimize_prompt_template(base_template, test_queries, evaluation_function):current_template = base_templatebest_template = base_templatebest_score = evaluate_template(current_template, test_queries, evaluation_function)# 定义可能的优化方向optimization_directions = [add_more_specific_instructions,improve_output_structure,adjust_role_definition,enhance_document_formatting,add_examples,# 其他优化方向...]for optimize_func in optimization_directions:# 尝试一个优化方向new_template = optimize_func(current_template)new_score = evaluate_template(new_template, test_queries, evaluation_function)# 如果有改进,接受这个变化if new_score > best_score:best_template = new_templatebest_score = new_scorecurrent_template = new_templatereturn best_template, best_scoredef evaluate_template(template, test_queries, evaluation_function):scores = []for query in test_queries:# 使用模板生成回答response = generate_response(template, query)# 评估回答质量score = evaluation_function(response, query)scores.append(score)return sum(scores) / len(scores)
2.3.2 A/B测试优化

通过A/B测试比较不同提示词模板的效果:

def ab_test_templates(template_a, template_b, test_queries, evaluation_metrics):results_a = []results_b = []for query in test_queries:# 随机决定顺序,避免顺序偏差if random.random() > 0.5:response_a = generate_response(template_a, query)response_b = generate_response(template_b, query)else:response_b = generate_response(template_b, query)response_a = generate_response(template_a, query)# 评估各个指标metrics_a = {}metrics_b = {}for metric_name, metric_func in evaluation_metrics.items():metrics_a[metric_name] = metric_func(response_a, query)metrics_b[metric_name] = metric_func(response_b, query)results_a.append(metrics_a)results_b.append(metrics_b)# 汇总结果summary_a = summarize_results(results_a)summary_b = summarize_results(results_b)# 统计显著性分析significance = statistical_significance_test(results_a, results_b)return summary_a, summary_b, significance
2.3.3 基于大语言模型的提示词优化

利用大语言模型自身能力优化提示词:

def optimize_prompt_with_llm(base_prompt, task_description, example_queries_and_responses):optimization_prompt = f"""作为一个提示词工程专家,请帮我优化以下RAG系统的提示词模板。任务描述:{task_description}当前提示词模板:```{base_prompt}```以下是一些示例查询和期望的回答:{format_examples(example_queries_and_responses)}请分析当前提示词的不足之处,并提供一个优化后的版本。优化应关注:1. 更清晰的指令和约束2. 更好的输出结构引导3. 更精确的角色定义4. 更有效的文档利用指导请提供优化后的完整提示词模板,并解释你的主要改进点。"""response = advanced_llm(optimization_prompt)optimized_prompt = extract_optimized_prompt(response)explanation = extract_explanation(response)return optimized_prompt, explanation

3. 检索结果的组织与格式化

检索结果的组织方式直接影响模型对信息的理解和利用,合理的组织与格式化可以显著提升RAG系统的性能。

3.1 检索结果组织的基本策略

3.1.1 相关性排序

将检索结果按照与查询的相关性从高到低排序,确保最重要的信息优先被模型处理:

def organize_by_relevance(query, retrieved_docs):# 计算每个文档与查询的相关性分数scored_docs = []for doc in retrieved_docs:relevance_score = compute_relevance(query, doc.content)scored_docs.append((doc, relevance_score))# 按相关性分数降序排序sorted_docs = sorted(scored_docs, key=lambda x: x[1], reverse=True)# 构建排序后的上下文context = ""for doc, score in sorted_docs:context += f"[文档 - 相关性: {score:.2f}]\n"context += f"标题: {doc.title}\n"context += f"内容: {doc.content}\n\n"return context
3.1.2 主题聚类

将检索结果按主题或内容相似性进行聚类,帮助模型理解信息之间的关系:

def organize_by_clusters(query, retrieved_docs):# 提取文档的向量表示doc_vectors = [get_document_embedding(doc.content) for doc in retrieved_docs]# 使用聚类算法对文档分组clusters = cluster_documents(doc_vectors)# 为每个聚类生成一个主题标签cluster_labels = generate_cluster_labels(clusters, retrieved_docs)# 按聚类组织文档context = ""for cluster_id, label in cluster_labels.items():context += f"## 主题: {label}\n\n"# 获取该聚类中的文档cluster_docs = [retrieved_docs[i] for i in clusters[cluster_id]]# 按相关性排序聚类内的文档sorted_cluster_docs = sort_by_relevance(query, cluster_docs)# 添加该聚类的文档for doc in sorted_cluster_docs:context += f"[文档] {doc.title}\n{doc.content}\n\n"return context
3.1.3 时间序列组织

对于时间敏感的信息,按时间顺序组织检索结果:

def organize_by_chronology(retrieved_docs, reverse=False):# 确保所有文档都有时间信息docs_with_time = [(doc, extract_document_time(doc)) for doc in retrieved_docs]# 过滤掉没有时间信息的文档valid_docs = [(doc, time) for doc, time in docs_with_time if time is not None]# 按时间排序(正序或倒序)sorted_docs = sorted(valid_docs, key=lambda x: x[1], reverse=reverse)# 构建时间序列上下文context = ""for doc, time in sorted_docs:formatted_time = time.strftime("%Y-%m-%d")context += f"[文档 - 日期: {formatted_time}]\n"context += f"标题: {doc.title}\n"context += f"内容: {doc.content}\n\n"return context
3.1.4 信息补充组织

识别检索结果中的信息空缺,并有针对性地补充信息:

def organize_with_complementary_info(query, retrieved_docs):# 分析查询需要的信息维度required_aspects = analyze_query_aspects(query)# 分析每个文档覆盖的信息维度doc_aspects = {}for doc in retrieved_docs:doc_aspects[doc] = extract_document_aspects(doc)# 按信息覆盖组织文档organized_docs = []covered_aspects = set()# 首先添加覆盖最多未覆盖方面的文档while covered_aspects != required_aspects and retrieved_docs:best_doc = Nonemax_new_aspects = 0for doc in retrieved_docs:new_aspects = len(doc_aspects[doc] - covered_aspects)if new_aspects > max_new_aspects:max_new_aspects = new_aspectsbest_doc = docif best_doc and max_new_aspects > 0:organized_docs.append(best_doc)covered_aspects.update(doc_aspects[best_doc])retrieved_docs.remove(best_doc)else:# 如果没有文档能提供新信息,添加剩余的按相关性排序remaining_sorted = sort_by_relevance(query, retrieved_docs)organized_docs.extend(remaining_sorted)break# 构建上下文context = ""for doc in organized_docs:covered = doc_aspects[doc]aspects_str = ", ".join(covered)context += f"[文档 - 覆盖方面: {aspects_str}]\n"context += f"标题: {doc.title}\n"context += f"内容: {doc.content}\n\n"return context

3.2 检索结果格式化技术

3.2.1 结构化格式

将检索结果转换为结构化格式,便于模型理解和提取信息:

def format_as_structured_context(retrieved_docs):context = ""for i, doc in e
http://www.dtcms.com/a/320840.html

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