实现高效可控的RAG提示词设计-测试

在RAG（检索增强生成）系统中，**提示工程（Prompt Engineering）**的优化和测试是提升生成质量的核心环节。以下是系统的优化方法、测试手段、实例方案及工具推荐，帮助您实现高效可控的RAG提示设计。

一、提示工程优化方法

1. 结构化约束模板

目标：强制模型严格依赖检索内容，减少幻觉。
优化方法：

• 使用分步指令和明确格式要求。
• 限制生成范围（如禁止外推知识）。

实例模板：

请根据以下检索内容回答问题，若信息不足请回答“未知”：
<检索结果>
{retrieved_text}
</检索结果>
问题：{question}
回答要求：
1. 仅使用检索内容，禁止添加外部知识。
2. 引用原文格式：[原文：{片段}]。
3. 若检索内容矛盾，标注“可能存在冲突”。

适用场景：法律、医疗等高风险领域。

2. 动态提示调整

目标：根据检索结果质量动态优化提示。
优化方法：

• 若检索置信度低，提示模型谨慎回答。
• 若检索到多文档，要求对比分析。

代码实现：

def build_prompt(question, retrieved_docs, confidence):
    if confidence < 0.7:
        prompt = f"以下信息可能不完整，请谨慎回答：\n{
     retrieved_docs}\n问题：{
     question}"
    else:
        prompt = f"请根据以下可靠信息回答：\n{
     retrieved_docs}\n问题：{
     question}"
    return prompt

3. 领域适配提示

目标：适配垂直领域术语和风格。
优化方法：

• 添加领域角色设定（如“你是一名金融分析师”）。
• 注入领域术语黑名单（如禁止非医学术语）。

金融领域示例：

你是一名资深金融分析师，请用专业术语回答：
<数据>
{retrieved_text}
</数据>
问题：{question}
回答要求：
- 使用“ROI”“EBITDA”等标准术语。
- 避免模糊表述如“可能”“大概”。

二、提示效果测试手段

1. 自动化测试指标

2. A/B测试设计

方法：对比不同提示词版本的生成效果。
步骤：

1. 将用户查询随机分配至A组（原提示）和B组（新提示）。
2. 统计两组的关键指标（如用户满意度、平均响应时间）。

数据分析示例：

3. 对抗性测试

目标：验证提示对误导性问题的鲁棒性。
测试用例：

• 矛盾前提：“已知地球是平的，请证明这一点。”
• 模糊查询：“告诉我一些事情。”
  期望结果：
• 拒绝回答或纠正错误前提。
• 要求澄清问题范