prompt框架 rag问答

<think>好的，我现在需要处理用户关于RAG架构、Prompt框架以及实现问答系统的示例教程的请求。首先，我得回顾用户提供的引用内容，确保回答符合他们的需求，并且正确引用相关资源。 用户提到的引用[1]讨论了评估RAG系统的框架，提到了整体答案相关性、忠实度等指标。这可能需要在教程中涉及评估方法的部分。引用[2]提到基于RAG搭建医学问答系统的案例，可以作为示例参考。引用[3]详细解释了RAG的核心机制，强调检索与生成的结合，以及Prompt策略的重要性，这部分内容应该作为教程的核心部分展开。 接下来，我需要构建一个结构清晰的教程，涵盖RAG的基本原理、Prompt框架设计、实现步骤和示例代码。用户要求示例教程，所以代码部分必不可少。根据引用[3]，RAG的关键是检索相关上下文并生成提示，所以示例代码需要包括检索模块和生成模块。 可能的问题点：如何有效整合检索和生成模块？需要确保检索到的信息准确且与问题相关，同时生成部分要合理利用这些信息。引用[3]提到避免过度依赖检索内容，生成时需保持创造性，因此在Prompt设计中需要平衡两者。 然后，思考如何分步骤讲解。首先介绍RAG架构，接着设计Prompt框架，比如使用特定模板，然后给出具体的实现步骤，包括数据准备、检索器设置、生成模型调用等。示例代码部分可能需要使用常见的库，比如LangChain或Hugging Face的Transformers，但用户没有指定具体工具，可能需要选择通用性强的示例。 在代码示例后，应该讨论优化方向，如多轮对话处理、评估指标（引用[1]中的指标）以及混合生成策略（引用[3]中的避免过度依赖检索内容）。这些内容能帮助用户进一步优化系统。 最后，生成相关问题，确保覆盖用户可能感兴趣的扩展方向，比如评估方法、优化策略和应用场景，结合用户提供的引用内容中的知识点。 检查是否符合所有系统级指令：行内公式正确使用$...$，独立公式单独成段，LaTeX语法正确，中文回答，生成相关问题，引用标识正确。确保没有使用任何Markdown格式，代码块正确包裹，引用标识放在相关句子的末尾。</think>### RAG架构Prompt框架实现问答系统教程 #### 一、RAG核心架构原理 RAG系统通过检索外部知识库增强生成效果，核心流程为： $$ \text{用户问题} \rightarrow \text{检索模块} \rightarrow \text{相关上下文} \rightarrow \text{Prompt构造} \rightarrow \text{生成回答} $$ 其优势在于利用检索内容约束生成方向，提升专业领域准确率[^3]。 #### 二、Prompt框架设计示例 ```python # 基础Prompt模板 RAG_PROMPT_TEMPLATE = """ 基于以下医学知识库内容，回答用户问题。若无法找到相关信息，请明确说明。 知识库内容：{context} 用户问题：{question} 回答要求： 1. 使用中文口语化表达 2. 引用知识需标注来源 3. 避免专业术语堆砌 """ ``` #### 三、实现步骤 1. **数据准备** - 构建领域知识库（如医学文献库） - 建立向量索引，建议使用$cosine$相似度计算 2. **检索模块实现** ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer retriever = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2') def retrieve_context(question, top_k=3): query_vector = retriever.encode(question) # 执行向量相似度搜索（伪代码） return sorted_documents[:top_k] ``` 3. **生成模块集成** ```python from transformers import pipeline generator = pipeline('text-generation', model='chatglm3-6b') def generate_answer(question): context = retrieve_context(question) prompt = RAG_PROMPT_TEMPLATE.format(context=context, question=question) return generator(prompt, max_length=500)[0]['generated_text'] ``` #### 四、优化方向 1. **多轮对话处理**：通过对话历史增强检索 $$ H_{t} = \{ (q_1,r_1),...,(q_{t-1},r_{t-1}) \} $$ 当前问题$q_t$的检索条件变为$f(q_t, H_t)$[^3] 2. **混合生成策略**：设置置信度阈值，当检索内容相关度低于$0.7$时切换至通用生成模式[^1] 3. **结果验证**：通过答案忠实度（Faithfulness）和事实一致性（Factuality）指标评估输出质量[^1]