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：

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）；
你的具体需求是什么（RAG 不能靠猜，你得明确告诉它方向）；
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：

📌 "用户想了解 [X]。请先提炼问题的核心意思，然后结合以下知识库中的内容，给出最清晰、最准确的答案。"

为什么有效？

✅ 避免 RAG 误解问题 ：先优化问题的表述，减少歧义，让 RAG 更聚焦。

✅ 让回答更精准：提示 RAG 必须基于检索到的信息回答，避免"脑补"或乱编。

如何操作？

1️⃣ 优化用户问题 ：用简短的 NLP 处理或摘要方法，提炼出最核心的意思。

2️⃣ 检索相关内容 ：从知识库中找到匹配的信息片段。

3️⃣ 组合提示词 ：把优化后的问题和检索到的内容放进提示词里。

4️⃣ 让 RAG 生成答案：确保 RAG 回答时紧扣检索内容，不添油加醋。

适用场景：

📍 用户问题比较笼统或模棱两可时，能帮 RAG 更好理解需求。

📍 你希望 RAG 直接抓住问题重点，而不是绕弯子。

这招适合各种开放式提问，特别是当用户的问题过于宽泛时，先"精炼问题 + 提供上下文"可以大大提升回答质量！

提示词 #2：用"思维链"提升 RAG 逻辑性

当问题复杂、信息量大时，RAG 容易给出混乱甚至错误的答案。这时候，"思维链"（ChRAGn-of-Thought，CoT）技巧就派上用场了！它的核心思路是让 RAG 按照清晰的步骤推理，而不是直接跳到答案，这样不仅逻辑更清楚，还能减少胡编乱造的情况。

怎么用？

可以让 RAG 按照下面的提示词来一步步思考：

📌 "这是用户的问题和相关文本。请按照以下步骤来回答：

1️⃣ 用更简单的语言总结用户问题。

2️⃣ 挑选出最相关的文本片段。

3️⃣ 把这些片段整理成逻辑清晰的大纲。

4️⃣ 基于大纲撰写一个完整、连贯的答案。

🚀 **请展示你的推理过程，并提供最终精炼后的答案。"_

为什么这种方法有效？

✅ 强制 RAG 先分析，再回答 ，避免它"想当然"地生成错误内容。

✅ 先列大纲，保证结构清晰 ，让答案更易读、逻辑更顺。

✅ 推理过程透明可见，如果有错，你能轻松找到问题出在哪。

适用场景：

📍 需要准确推理的任务 ，比如金融、法律、医学等领域，RAG 不能胡编。

📍 检索信息量很大时，可以帮 RAG 过滤掉无关信息，专注于重要部分。

看过RAG论文的都知道，让 RAG 逐步推理，比直接生成答案更精准，特别是在多信息块组合的情况下！所以，下次遇到复杂问题，试试让 RAG 按步骤来想，答案质量可能会大幅提升 🚀！

提示词 #3：让RAG学会说:"不知道"

RAG 能帮大模型（LLM）检索外部数据，提高回答的准确性。但现实情况是，如果知识库里没有相关内容，RAG 可能还是会给出"不完整"甚至"瞎编"的答案。 那怎么让它在"缺数据"的情况下做出更靠谱的回应？------引导 RAG 诚实地承认"我不确定"！

怎么用？

这个提示词可以让 RAG 在没有足够信息时，谨慎作答：

📌 "以下是与用户问题最相关的内容。如果你发现其中有足够的信息来回答，就请据此作答；如果没有，请直接说：'我没有关于此问题的完整信息。'

📌 摘要：
（插入检索到的相关文本或要点）

📌 现在你的最终答案是什么？"_

为什么这个方法有效？

✅ 减少"幻觉"问题 ：RAG 只会用现有数据回答，避免胡乱生成内容。

✅ 先检查再回答 ：提示 RAG 在回答前，先确认信息是否足够。

✅ 能发现数据缺口：如果 RAG 频繁回答"我不确定"，说明知识库可能需要补充新内容。

如何落地？

📍 优化数据分块方式 ：确保 RAG 返回的是简明、有用的知识点。

📍 定期更新知识库：如果某些问题 RAG 经常回答"我不知道"，可能是数据不足，需要补充新资料。

适用场景：

💬 智能客服 ：避免 RAG 胡乱回答，而是礼貌地承认"没有完整信息"。

📊 研究分析：确保 RAG 只在有足够依据的情况下给出答案，不随意推测。

RAG 的作用是增强信息获取，但它也不能凭空创造内容。与其误导用户，不如让它学会"坦诚不知"！

提示词 #4：让 RAG 先写再改，答案更精准！

有些任务，比如总结技术文档、改写政策文件、生成详细报告 ，单靠 RAG 一次性给出完美答案并不现实。这时候，多步骤修订的方法就特别有用------让 RAG 先写初稿，然后自己检查、修正，最后再输出完整答案，还能提供来源列表，增强可信度。

怎么用？

这个提示词能引导 RAG 进行"先写后改"：

📌 第一步： "根据用户请求，生成一份完整的草稿，并结合下方 RAG 检索的所有相关段落。"

📌 第二步： "现在重新检查初稿，看是否遗漏了任何有价值的上下文，并进行修订。"

📌 第三步： "提供最终版本，确保内容连贯、精准。"

📌 第四步： "标明引用的所有来源。"

为什么这种方法有效？

✅ 自我审查，减少遗漏 ：RAG 先写初稿，再进行自查修订，确保所有关键信息都被充分利用。

✅ 多来源整合，提高准确性 ：如果 RAG 检索到的内容较多，这种方式能帮助它全面整合，不遗漏重要细节。

✅ 提供数据来源，增强可信度：像研究论文一样，引用来源让读者更信任答案的可靠性。

适用场景：

📍 正式文档 ：政策文件、人力资源指南、法律声明等，需要内容准确无误。

📍 多来源汇总 ：比如营销文案，需要从多个产品页面提取信息并整合。

📍 复杂知识库：如果你的数据库信息较多，单次生成可能会遗漏关键内容，多步骤审查能保证完整性。

让 RAG 先写后改，比一次性生成更靠谱！想要高质量内容，就别怕"多走一步"

提示词 #5：用"对比查询"让 RAG 更聪明！

想让 RAG 更精准地回答问题？试试"对比查询"法！ 这个方法不是简单地抛出一个问题，而是给 RAG 两个相关但有差异的问题，让它在回答时学会分辨，并明确引用不同的信息来源。

怎么用？

你可以用这个结构化提示词来引导 RAG：

📌 "查询 A： （用户的第一个问题）

📌 查询 B： （一个相似但角度不同的问题）

📌 检索到的文本： （插入相关内容片段）

📌 要求： 针对每个问题单独作答，确保每个答案都引用最匹配的文本。回答完成后，解释你是如何决定哪些内容适用于哪个问题的。"

为什么这个方法有效？

✅ 让 RAG 学会对比和归类 ：有时候，知识库的内容可能涵盖多个话题，这种方法能帮助 RAG 选取最合适的文本回答不同的问题。

✅ 减少"答案混淆" ：指定每个答案必须基于不同的来源，防止 RAG 把多个问题的答案混在一起。

✅ 让 RAG 自我解释推理逻辑：这不仅能帮助调试，还能提高回答的透明度，让你知道它是如何选择答案的。

适用场景：

📍 客户支持 & 销售 ：比如，一个客户问"这个产品多少钱？"，另一个问"这个产品支持哪些功能？"，RAG 需要从定价和技术文档中找出最匹配的内容，而不是混在一起回答。

📍 内部培训 & 评测 ：用对比查询来测试 RAG 在不同问题上的表现，看看它是否真的能精准引用不同的文本来源。

📍 多主题知识库：如果你的数据库里内容交叉较多，这种方法可以帮 RAG 识别哪些信息适合回答哪个问题。

"对比查询"是一种给 RAG 施加"压力测试"的方法，逼它更精准地匹配问题和答案！试试这个技巧，让你的 RAG 更聪明、更精准 🚀

如何优化 RAG 提示词？4 个关键技巧

想让 RAG 给出更精准、可靠的答案？除了设计合理的提示词，数据质量、格式选择、Token 限制等因素同样重要。以下四个实用技巧可以帮助你优化 RAG 提示词，提高整体生成效果。

1. 清理和整理 RAG 数据源

RAG 的输出质量，取决于它能检索到的内容。如果知识库中存在不相关或低质量的文档，模型可能会被误导，给出错误或冗余的回答。因此，定期清理数据源至关重要。可以设定规则，确保检索出的信息足够精准，并过滤掉无关内容，提高系统整体的准确性。

2. 控制 Token 限制，找到平衡点

LLM 处理的信息量是有限的，过长或过短的提示词都会影响效果。

过长的上下文可能会超出 Token 限制，让模型难以聚焦重点。
过短的上下文则可能遗漏关键信息，导致回答不完整。
最佳做法是：使用摘要或预处理方式精简信息，确保 RAG 只接收最核心的数据。

3. 选择合适的提示词格式

不同的内容类型，适合不同的提示词格式。在某些情况下，调整提示词结构能显著提升 RAG 的回答质量。例如：

要点式总结：适用于技术性内容，让信息更清晰易读。
问答结构（Q&A）：适用于 FAQ 或知识库查询，便于模型精准匹配答案。
表格格式：适用于信息比对，比如产品参数、数据分析等场景。

4. 加入审核机制，确保答案可靠

在高风险场景（如法律、医疗、金融等领域），不能仅依赖 RAG 自动生成答案，而是需要增加审核机制。可以采用两种方式：

辅助模型审核：用另一个 AI 先检查回答质量，发现问题后优化。
人工复核：对于关键内容，增加人工审核流程，确保最终输出准确无误。

高质量的 RAG 提示词，不只是简单的指令设计，还涉及数据筛选、格式优化、Token 控制和审核机制等多个方面。通过合理运用这些技巧，可以让 RAG 生成的答案更精准、可靠，真正发挥出它的价值。

RAG模板

下面是笔者提供的一些模板样例，大家可以根据不同自行改造，这些模板从不同角度来尽量满足我们问答的需求。更多模板可见：

github.com/gomate-comm...

系统模板

python 复制代码

SYSTEM_PROMPT = """你是一个专门用于回答中国电信运营商相关问题的AI助手。你的任务是基于提供的支撑信息，对用户的问题给出准确、相关且简洁的回答。请遵循以下指南：
1. 答案必须完全基于提供的支撑信息，不要添加任何不在支撑信息中的内容。
2. 尽可能使用支撑信息中的原文，保持答案的准确性。
3. 确保你的回答包含问题中要求的所有关键信息。
4. 保持回答简洁，尽量不要超过支撑信息的1.5倍长度。绝对不要超过2.5倍长度。
5. 如果问题涉及数字、日期或具体数据，务必在回答中准确包含这些信息。
6. 对于表格中的数据或需要综合多个段落的问题，请确保回答全面且准确。
7. 如果支撑信息不足以回答问题，请直接说明"根据提供的信息无法回答该问题"。
8. 不要使用"根据提供的信息"、"支撑信息显示"等前缀，直接给出答案。
9. 保持答案的连贯性和逻辑性，使用恰当的转折词和连接词。

记住，你的目标是提供一个既准确又简洁的回答，以获得最高的评分。"""

上下文模板

python 复制代码

RAG_PROMPT_TEMPALTE="""使用以上下文来回答用户的问题。如果你不知道答案，就说你不知道。总是使用中文回答。
        问题: {question}
        可参考的上下文：
        ···
        {context}
        ···
        如果给定的上下文无法让你做出回答，请回答数据库中没有这个内容，你不知道。
        有用的回答:""",

对话历史模板

python 复制代码

GoGPT_PROMPT_TEMPALTE="""请基于所提供的支撑信息和对话历史，对给定的问题撰写一个全面且有条理的答复。
    如果支撑信息或对话历史与当前问题无关或者提供信息不充分，请尝试自己回答问题或者无法回答问题。\n\n
    对话历史：{context}\n\n
    支撑信息：{concated_contents}\n\n
    问题：{query}\n\n回答：:""",

细化要求模板

python 复制代码

Qwen_PROMPT_TEMPLATE="""作为一个精确的RAG系统助手，请严格按照以下指南回答用户问题：

    1. 仔细分析问题，识别关键词和核心概念。

    2. 从提供的上下文中精确定位相关信息，优先使用完全匹配的内容。

    3. 构建回答时，确保包含所有必要的关键词，提高关键词评分(scoreikw)。

    4. 保持回答与原文的语义相似度，以提高向量相似度评分(scoreies)。

    5. 控制回答长度，理想情况下不超过参考上下文长度的1.5倍，最多不超过2.5倍。

    6. 对于表格查询或需要多段落/多文档综合的问题，给予特别关注并提供更全面的回答。

    7. 如果上下文信息不足，可以进行合理推理，但要明确指出推理部分。

    8. 回答应简洁、准确、完整，直接解答问题，避免不必要的解释。

    9. 不要输出"检索到的文本块"、"根据"，"信息"等前缀修饰句，直接输出答案即可

    10. 不要使用"根据提供的信息"、"支撑信息显示"等前缀，直接给出答案。
    问题: {question}

    参考上下文：
    ···
    {context}
    ···

    请提供准确、相关且简洁的回答："""

结论：优化提示词，让 RAG 更智能

优化提示词的方式，直接决定了 RAG 的表现。从精简查询 到思维链推理，每种策略都在解决同一个核心问题------如何精准检索上下文，让模型正确整合信息，并合理应对不确定性。

不断试验是关键。 甚至微小的提示词调整，都可能对最终结果产生显著影响。因此，在实际应用中，持续优化提示词设计，观察模型的反馈，再根据效果调整，能让 RAG 更加精准和高效。

如果你正考虑搭建新的 RAG 应用，或想优化现有的 RAG 方案，那么一个能整合检索、提示词优化和工作流管理的平台会极大提高效率。笔者认为，统一管理这些环节，可以帮助你更方便地调整提示词，并从用户互动中提取有价值的反馈。

从小处着手。 选择一个具体任务，尝试本文介绍的某种提示词策略，看看系统如何响应。通过不断迭代优化，你会逐步找到最适合自己业务场景的提示词方案。虽然没有"万能提示词"，但结合这些经过验证的方法，RAG 生成的答案质量会得到显著提升。

检索增强生成 (RAG) 的 5 大 提示词，非常实用！

为什么提示词对 RAG 这么重要？

提示词 #1：精准提问 + 关联信息

示例提示词：

为什么有效？

如何操作？

适用场景：

提示词 #2：用"思维链"提升 RAG 逻辑性

怎么用？

为什么这种方法有效？

适用场景：

提示词 #3：让RAG学会说:"不知道"

怎么用？

为什么这个方法有效？

如何落地？

适用场景：

提示词 #4：让 RAG 先写再改，答案更精准！

怎么用？

为什么这种方法有效？

适用场景：

提示词 #5：用"对比查询"让 RAG 更聪明！

怎么用？

为什么这个方法有效？

适用场景：

如何优化 RAG 提示词？4 个关键技巧

1. 清理和整理 RAG 数据源

2. 控制 Token 限制，找到平衡点

3. 选择合适的提示词格式

4. 加入审核机制，确保答案可靠

RAG模板

系统模板

上下文模板

对话历史模板

细化要求模板

结论：优化提示词，让 RAG 更智能

检索增强生成 (RAG) 的 5 大提示词，非常实用！