【一天一个知识点】RAG构架的第四步：设计问答链路与响应控制（Response Chain & Output Control）

🔧 第四步：设计问答链路与响应控制（Response Chain & Output Control）

🎯 目标：

在生成器模型的基础上，构建完整的问答链路，确保输出结果准确、可控、可溯源，提升实际可用性与用户信任度。

🧩 关键内容：

1️⃣ 问答链路设计

构建从用户输入到最终答案输出的流程闭环。

输入处理：对用户输入进行标准化、意图识别（如分类、实体抽取、QA/Chat分流）。
文档拼接逻辑：对检索器返回的多个文档片段排序、截断、清洗、构建 Prompt。
生成式回答：将拼接好的上下文与用户问题传入生成器（如 GPT-4），输出自然语言回答。
输出验证（可选）：通过规则或模型判断回答质量，如是否包含幻觉、是否引用文档内容。
反馈机制：记录用户点击、评分或纠错反馈，形成闭环优化（用于第五步迭代训练）。

2️⃣ 控制生成内容的行为（Output Control）

事实性保障：
- Prompt 加入说明："仅基于以下资料回答，如资料中没有请回复'未提供相关信息'。"
- 模型输出附带引用标注，如：[文档1]、[文档2]
结构化输出：
- 如果下游系统对接需要结构，可采用 JSON 格式返回。例如：
  复制代码
  复制代码
```
{
  "answer": "XXX",
  "source": ["文档1", "文档3"]
}
```
风格控制（Prompt 模板）：
- 正式/简洁/科普/对话式等风格可通过 few-shot 示例控制；
- 例子：
  复制代码
  复制代码
```
使用以下资料用简洁正式风格回答问题。
资料：
- 文档1：......
- 文档2：......
问题：......
回答：
```
未知情况处理：
- 防止"编造"回答，通过提示"若无法确定，请直接回复'资料未提及'。"

📊 示例流程图

复制代码

+-------------------+          +------------------+
|   用户问题输入    |          | 检索器检索文档    |
+---------+---------+          +--------+---------+
          |                             |
          v                             v
     文本规范化              多文档拼接与构建Prompt
          |                             |
          +-------------+---------------+
                        |
                        v
              ✨生成器（如GPT-4）
                        |
                        v
           输出答案（带来源，结构化）
                        |
                        v
              ✅ 输出控制与验证

✅ 小贴士：

推荐使用 Chain-of-Thought 方式让模型更具解释性；
可以加入 Reranker 模块，对回答候选项进行二次排序；
输出可带上检索到的片段或"来源列表"增强信任感。