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1、提示词
典型构成：
- **角色**：给 AI 定义一个最匹配任务的角色，比如：「你是一位软件工程师」「你是一位小学数学老师」
- **指示**：对任务进行描述
- **上下文**：给出与任务相关的其它背景信息（尤其在多轮交互中）
- **例子**：必要时给出举例，学术中称为 Few-Shot Learning 或 In-Context Learning；对输出正确性有很大帮助
- **输入**：任务的输入信息；在提示词中明确的标识出输入
- **输出**：输出的风格、格式描述，引导只输出想要的信息，以及方便后继模块自动解析模型的输出结果，比如（JSON、XML）
2、大模型的能力
大模型的核心能力通常包括但不限于以下方面：
- 指令跟随（Instruction Following）：模型能否准确理解并执行用户的指令（如“写一首诗”“总结这篇文章”）。
- 上下文理解（Context Awareness）：能否结合对话历史或长文本上下文生成连贯回复。
- 多轮对话（Multi-turn Dialogue）：在复杂对话中保持逻辑一致性。
- 多语言处理（Multilingual Capabilities）：对中文、英文等不同语言的生成和理解能力。
- 逻辑推理（Reasoning）：解决数学问题、代码调试等需要分步推理的任务。
- 创造性生成（Creativity）：生成诗歌、故事、广告文案等多样化内容。
- 安全与合规（Safety）：避免生成有害、偏见或违法内容。
3、大模型性能评估
1）BLEU
Pn：n-gramm的精确率；n通常为1、2、3，Pn=标签中n个单词出现的个数之和 / 结果中n个单词出现的个数之和
∑Wn*logPn：多项logPn求和，然后取平均值
exp avg：e的avg次幂
BP：长度惩罚，防止生成过短，造成得分虚高
2）ROUGE-L
ROUGE-L（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation based on Longest Common Subsequence）是一种基于最长公共子序列（LCS）的文本相似度评估指标，主要用于自动文摘、机器翻译等任务的生成质量评估46。
LCS要保持单词的顺序不变，可以跨词，但不能颠倒顺序
ROUGE-L通过召回率（Recall）、精确率（Precision）和F1值综合评分：
4、如何测试RAG的精确率、召回率？
1）检索阶段
① 构建数据集
② 计算RAG的准确率、召回率、F1
准确率：检索结果中真正相关的文档占比。例如：
- 检索返回5篇文档，其中3篇与问题相关 → Precision = 3/5 = 0.6。
召回率：系统找到相关文档的能力。
- 数据集中共有10篇相关文档，检索到3篇 → Recall = 3/10 = 0.3。
F1 : 精确率和召回率的调和平均数，平衡两者。
F1=2×(Precision×Recall / Precision+Recall)
2）生成阶段
① 自动评估
- 使用BLEU/ROUGE对比生成答案与参考答案。
② 人工评估
- 设计评分表（如1-5分制），评估生成答案的正确性、流畅性、有用性。