检索增强生成 (RAG) 的 5 大 提示词，非常实用！

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检索增强生成 (RAG) 的 5 大 提示词，非常实用！

RAG 到底是啥？怎么用得更好？ (高手略过)

从去年到现在，检索增强生成（RAG）这套玩法越来越火。简单来说，它就是让大型语言模型（LLM）结合外部数据，确保回答更准确、不胡说八道（减少“幻觉”）。这样一来，RAG 系统不仅能给出更靠谱的答案，还能紧跟最新信息。

不过，光有 RAG 还不够，怎么提问（也就是“提示词”）才是关键！ 你问得好，模型才能真正利用检索到的信息，给你想要的答案。

比如，Stack Overflow 的这篇实用指南 practical-tips-for-retrieval-augmented-generation-rag就指出，提示词太笼统，可能会让系统搜出一堆没用的信息，还浪费大量 token（也就是处理能力）。笔者认为，优化提示词能带来巨大提升，包括自己之前参加过的一些评测，Prompt调整可以带来分数上的大幅度变动。

所以，问题来了：怎么设计更高效的提示词？ 本文就给大家分享 5 种实用的 RAG 提示词模板，帮你提升生成质量，减少无关信息，让 RAG 回答更精准！

为什么提示词对 RAG 这么重要？

你跟 RAG 交流的方式，直接决定了它的回答质量。提示词就像是给大模型（LLM）下的“指令”，告诉它该怎么理解你的问题、怎么用外部数据来回答。如果你只是随口一句“用外部数据回答”，那 RAG 可能还是答得不完整，甚至引用的内容可能都过时了。

所以，想让 RAG 真的靠谱，你的提示词里得精准传达 3 件事：

1. 检索到的信息怎么用（RAG 不能只是拿到数据，还得理解怎么整合进回答里）；
2. 你的具体需求是什么（RAG 不能靠猜，你得明确告诉它方向）；
3. 推理逻辑该怎么走（RAG 需要知道该怎么组织信息，避免胡编乱造）。

此外，LLM 处理文本是有“容量限制”的（它只能看一定数量的 token，也就是文本片段）。这意味着，你不能把一整个资料库丢给它，而是需要 RAG 系统先筛选出最相关的数据，再通过提示词引导 RAG 使用这些信息。

如果你的提示词不清晰，RAG 可能还是给出错误或不完整的答案。接下来，我们就看看 5 种超实用的提示词模板，帮你让 RAG 生成的答案又稳又准！

提示词 #1：精准提问 + 关联信息

想让 RAG 给出靠谱的答案，先问好问题，再提供关键信息，这是一种简单但超实用的 RAG 提示策略。核心思路是：先把用户的问题提炼得更精准，再结合相关的知识库信息，让 RAG 生成最优答案。

示例提示词：

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