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用RAG的思路写提示词的实操示范

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发表于 2024-7-3 15:40:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 张伟 于 2024-7-3 15:42 编辑

RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合信息检索(IR)和自然语言生成(NLG)的方法。它在提示词中应用时,通过检索相关信息来增强生成模型的输出,特别适用于需要结合外部知识的生成任务。RAG主要有两个步骤:检索和生成。

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。这种RAG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。

例子:解释为什么每天都要喝足够的水

1. 明确问题
首先,明确用户提出的问题:

为什么每天都要喝足够的水?

2. 检索相关文档
使用检索模型从文档库中检索与“每天喝水”和“健康”相关的文档。假设检索到以下三篇文档:

- 文档1:讨论了人体对水的基本需求,包括水在体内的各种功能。
- 文档2:解释了饮水不足的危害,如脱水、疲劳和皮肤问题。
- 文档3:描述了每天喝足够水对维持健康和预防疾病的好处。

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:为什么每天都要喝足够的水?

文档1:人体大约60%是由水构成的,水在体内扮演着许多重要角色,包括维持细胞功能、调节体温、润滑关节和支持消化系统。

文档2:饮水不足会导致脱水,表现为口渴、疲劳、头痛和皮肤干燥。长期缺水还可能导致严重的健康问题,如肾结石和尿路感染。

文档3:每天喝足够的水有助于保持身体正常运作,支持新陈代谢和排毒功能,帮助保持皮肤健康和促进消化。此外,适量饮水可以预防许多与脱水相关的疾病。

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:

每天喝足够的水对我们的健康非常重要。人体大约60%是由水构成的,水在体内扮演着许多重要角色,包括维持细胞功能、调节体温、润滑关节和支持消化系统。饮水不足会导致脱水,表现为口渴、疲劳、头痛和皮肤干燥。长期缺水还可能导致严重的健康问题,如肾结石和尿路感染。每天喝足够的水有助于保持身体正常运作,支持新陈代谢和排毒功能,帮助保持皮肤健康和促进消化。此外,适量饮水可以预防许多与脱水相关的疾病。

结论:
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RAG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。

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发表于 2024-7-3 16:07:17 | 显示全部楼层
分析得很详细,学习了
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