面试题 · Prompt
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在RAG系统的生成阶段，如何基于检索到的上下文构建有效的Prompt？有哪些常见的Prompt模板或策略？
RAG的Prompt设计关键是让模型明确知道"要回答什么"和"能参考什么"，避免检索内容淹没指令或模型混淆角色。
[系统指令]
你是一个基于文档回答问题的助手。请严格根据提供的参考资料回答，如果资料不足请明确说明。
[参考资料]
{doc1_content}
{doc2_content}
[用户问题]
{query}
[要求]
- 优先综合多段资料
- 不确定时回答"根据现有资料无法确定"基于以下带编号的信息回答问题，引用格式为[1][2]：
[1] {doc1}
[2] {doc2}
问题：{query}关键：强制模型输出引用标记，便于后处理校验。
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历史对话：
User: {prev_q}
Assistant: {prev_a}
当前可参考的新资料：
{retrieved_context}
当前问题：{current_q}| 策略 | 作用 |
|---|---|
| 动态Few-shot | 从检索结果中挑1-2个高质量问答对作为示例注入 |
| 上下文重排序 | 把最相关的文档放Prompt末尾（近因效应） |
| 置信度提示 | 要求模型输出"确定性分数"或"需澄清"标记 |
| 角色隔离 | 用XML标签<context> <question>严格分隔 |
建议系统学习该知识点
场景切入
假设你在做一个电商客服RAG，用户问‘这个手机续航怎么样’，系统从文档库捞了产品参数和几条评测。你打算怎么把这些内容拼成一个Prompt，让模型既能用上资料，又别自己瞎编？
层层追问
RAG里检索回来的文档怎么喂给模型比较好？……你直接拼一段文字丢进去？……那如果资料太长、或者相互矛盾，Prompt里怎么处理才能让模型正确理解？
直球架构
现在让你设计一个RAG生成阶段的Prompt模板，要求模型严格基于上下文回答，并且能输出引用来源。你给出具体的模板结构，再讲讲有哪些能提升质量的策略。
这道题其实本质在问一件事：你怎么让大模型在生成时，既充分利用检索到的上下文，又不被它带偏，还能产出可信的回答。核心就两个点，让模型明确知道‘要回答什么’和‘能参考什么’，同时把信息密度做到最大，别让指令淹没在资料里。
先说说最常见的模板结构。最通用的就是经典QA式，系统指令先定好角色，说‘你是基于文档回答的助手，严格根据参考资料回答，资料不足就说明’，然后把检索结果拼进去，最后放用户问题。这个模板好处是简单直接，但有个坑，如果检索结果太长或太杂，模型容易忽略指令。所以我会在模板末尾加一段明确的约束，比如‘优先综合多段资料，不确定时回答“根据现有资料无法确定”’。
再一个就是带引用标记的模板，这个在防[[Hallucination]]和溯源时特别有用。我会给每段资料编个号，比如[1][2]，要求模型回答时必须带引用标记。这样下游校验时，一眼就能看出哪句话对应哪段资料。不过前提是检索结果本身质量要过关，如果资料本身就不相关，模型硬引用反而会误导用户。
还有对话历史融合式，主要用在多轮[[RAG]]场景。比如客服系统里，用户先问‘退款政策’，再追问‘那退货运费谁出’，这时候要把历史对话和当前检索到的资料一起放进去，模型才能理解上下文。但这里有个风险，历史对话太长会稀释当前资料的重要性，所以我会控制历史轮数，最多保留两轮。
进阶策略里我重点讲两个。一个是动态[[Few-shot]]，从检索结果里挑一两个高质量问答对作为示例，注入到Prompt里。这比单纯给指令更直观，模型看到例子就知道该怎么组织答案。但前提是检索到的示例确实优质，如果示例本身有错，反而会带偏模型。另一个是上下文[[重排序]]，把最相关的文档放在Prompt末尾，利用[[In-Context Learning]]的近因效应。这个在实测中效果很明显，但要注意，如果相关性判断不准，把不相关的放末尾，模型反而会忽略真正重要的资料。
落地时有个常见失败场景：检索到的上下文中，不同资料相互矛盾。比如企业SOP文档，旧版本说‘满200减50’，新版本说‘满300减80’，模型如果只依赖其中一段就会出错。我的做法是在Prompt里加一句‘如果资料冲突，以最新时间戳为准’，同时要求模型输出时注明‘根据某年某月版本’。
说到这，其实还有一个更激进的方向，让模型自己决定要不要调用检索，而不是每次都硬塞上下文。比如[[Self-RAG]]的思路，模型先生成一个初步答案，再判断是否需要检索补充。这个在知识库更新频繁的场景特别有用，但实现复杂度也高。
所以整体上，我更倾向于根据不同场景组合使用模板：客服退款这种高频简单问题，经典QA式加引用标记就够了；政策解读这种依赖多段资料的，就加动态Few-shot和重排序。核心前提是检索质量要过硬，否则Prompt设计得再好也白搭。