简介

本文详细介绍了RAG系统提示词策略的设计原则与实现方法，提出四大核心目标：上下文高效利用、忠实度优先、明确任务边界和控制输出格式。文章对比了7种常用提示词策略，包括零样本、少样本、思维链等，并提供了5种组合策略示例，旨在最大化利用外部知识，最小化模型"幻觉"，通过迭代测试优化提示词，确保答案严格基于检索上下文，提升大模型应用效果。

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在RAG系统中，提示词是协调用户查询、检索上下文和大语言模型三者协同工作的核心指令。一个设计精良的提示词策略能最大化利用外部知识，最小化模型“幻觉”，并控制输出质量。有效的策略往往是多种底层提示词工程技术的有机结合。

设计RAG提示词策略的核心目标是：

（1）上下文高效利用：引导模型深入理解、推理和整合上下文信息。

（2）忠实度优先：确保答案严格基于检索到的上下文，抑制模型内部知识的干扰。

（3）明确任务边界：告诉大模型该做什么，不该做什么。

（4）控制输出格式与风格：确保生成内容符合应用需求（如简洁、专业、带有引用等）。

基于此，设计原则是：指令务必明确、具体、强硬，并需通过迭代测试进行优化。

简单来说，就是根据任务类型（问答/摘要/推理）定制指令框架，避免通用化模糊表述；并限定角色身份、知识范围、输出格式，减少模型自由发挥导致的偏差。

以一个正反例来说明，反例：“说说这件事”；正例：“你现在是一个专业记者，以记者视角分析该事件的因果链，尽量简单易懂”。

如表5-1所示，以下是一些RAG开发和使用中常用的提示词实现策略。

表5-1 RAG提示词策略对比

简写	中文名	全称	一句话说明	使用度	重要度	一句话模板
ZS	零样本提示	Zero-Shot Prompting	不给例子，直接下指令，最省钱、最常用基线。	★★★★★	★★★★★	请直接回答：{问题}
FS	小样本提示	Few-Shot Prompting	给 1–5 个例子，效果立涨，ROI 最高。	★★★★★	★★★★★	例1……例2……问题：{问题}
CoT	思维链提示	Chain-of-Thought Prompting	加一句“让我们一步步思考”，推理暴涨。	★★★★★	★★★★★	让我们一步步思考：{问题}
CoT-SC	自洽式思维链	Self-Consistency	多跑几次 CoT 后投票，稳上加稳。	★★★★☆	★★★★☆	用三种不同思路各解一遍，取最常见答案。
L2M	由浅入深提示	Least-to-Most Prompting	先拆子问题→子答案→终答案，长逻辑神器。	★★★☆☆	★★★★☆	先回答“子问题1”，再回答原问题。
ToT	思维树提示	Tree-of-Thought Prompting	每步保留多条分支+评估+回溯，解空间广。	★★★☆☆	★★★☆☆	给出三种可能方案并评估，继续深挖最优方案。
ReAct	推理+行动提示	Reasoning + Acting	思考→调用工具→观察→再思考，RAG 黄金组合。	★★★★☆	★★★★☆	思考：需要查资料；行动：搜索；观察：返回结果……
Self-Refine	自我革新	Self-Refine	生成→批评→再生成，直到自己满意。	★★★☆☆	★★★☆☆	先给出答案，再指出不足并改进。
S2A	第二系统注意力	System 2 Attention	先让模型自己“降噪”上下文，再回答。	★★☆☆☆	★★☆☆☆	请先删除上下文里无关信息，再用剩余信息回答。

以下是几种常用组合策略示例：

1、策略一：结构化零样本提示

使用强硬、清晰的指令直接命令模型严格依据上下文生成答案。

【示例场景】

用户询问一份产品文档中的特定功能。

【核心技术】

Zero-Shot Prompting（ZS，零样本提示），直接下命令；System 2 Attention（S2A，第二系统注意力），用于强制激活模型的深度分析能力，抑制其内部知识干扰，确保答案忠实于上下文。

【提示词模板】

提示词模板

prompt_template = “”"

请严格根据以下上下文回答问题。如果上下文不包含答案，请说"信息不足"。

上下文：

{context}

问题：

{question}

答案：

“”"

使用示例

context = “特斯拉Model Y的续航里程为525公里，支持超级充电。”

question = “Model Y的续航是多少？”

prompt = prompt_template.format(context=context, question=question)

将prompt发送给LLM

【期望输出】

根据上下文，特斯拉Model Y的续航里程为525公里，此外，它支持超级充电。

【技术解析】

Zero-Shot：模型直接理解指令，无需示例。

System 2 Attention：通过“必须仅依据”等指令，强制模型忽略其可能知道的“特斯拉”信息（如价格），只专注于给定上下文，防止幻觉。

2、策略二：少样本示例引导

提供几个输入输出示例，让模型通过模仿来学会如何处理特定类型的问答。

【核心技术】

Few-Shot Prompting（FS，少样本提示），通过具体范例让模型快速掌握复杂的任务格式或判断规则（如何时应拒绝回答）。

【示例场景】

教模型如何根据上下文判断并回答，以及如何拒绝上下文未提供信息的问题。

【提示词模板】

def few_shot_qa(context, question):

prompt\_template = """

请参考以下示例回答问题：

示例1（信息充足）：

上下文：iPhone 15采用A16芯片。

问题：iPhone 15用什么芯片？

答案：根据上下文，iPhone 15采用A16芯片。

示例2（信息不足）：

上下文：iPhone 15采用A16芯片。

问题：iPhone 15的电池容量多大？

答案：上下文没有提供关于iPhone 15电池容量的信息。

现在请回答：

上下文：{context}

问题：{question}

答案：“”"

prompt = prompt\_template.format(context=context, question=question)

response = llm.generate(prompt)

return response

测试

context = “Python是解释型语言。”

question = “Java是编译型吗？” # 上下文未提供Java信息

result = few_shot_qa(context, question)print(result)

期望输出：上下文没有提供关于Java是否是编译型语言的信息。

【技术解析】

Few-Shot：示例2明确展示了当上下文信息不足时，模型应如何回应。这比单纯用指令描述“信息不足时请拒绝”更为有效，因为模型通过示例进行了学习。

3、策略三：思维链式分步推理

要求模型将思考过程一步步写出来，再给出最终答案。

【示例场景】

根据一段公司报告，回答一个需要简单计算的财务问题。

【核心技术】

Chain-of-Thought Prompting（CoT，思维链提示），将复杂推理任务分解为多个中间步骤，显著提升解决复杂问题的准确性和逻辑透明度。

【提示词模板】

提示词模板

CoT提示词模板

prompt_template = “”"

请逐步推理：

上下文：{context}

问题：{question}

思考步骤：

1. 从上下文找到相关事实：

2. 分析这些事实与问题的关系：

3. 得出结论：

答案：

“”"

context = “A产品售价100元，销量200件；B产品售价150元，销量150件。”

question = “哪个产品总收入更高？”

prompt = prompt_template.format(context=context, question=question)

【技术解析】

CoT：通过强制模型展示计算步骤，不仅提高了答案的准确性，还使整个推理过程透明化，便于用户验证和调试。如果答案出错（如算成乘法），我们能快速定位问题所在。

4、策略四：由简至繁的任务分解

先将复杂问题拆解成一系列简单的子问题，逐个解决后再合成最终答案。

【示例场景】

回答一个需要综合多份文档信息的复杂问题。

【核心技术】

Least-to-Most Prompting（L2M，由简至繁提示）：通过“分而治之”的策略，将模型难以直接解决的复杂任务转化为一系列它能够胜任的简单任务。

Reasoning + Acting（ReAct，推理与行动，ReAct模式）：通过“思考-> 行动-> 观察”循环，让大模型自主使用工具解决问题，将推理与工具结合，用可解释的步骤动态解决复杂问题，减少幻觉。

【提示词模板】

ReAct循环的关键步骤

def react_cycle(question, max_steps=3):

context = ""

for step in range(max\_steps):

    # 思考阶段

    think\_prompt = f"""

问题：{question}

已有信息：{context}

思考下一步需要做什么？【检索A】【检索B】【回答】

理由：“”"

    # LLM返回思考结果，如："需要检索A产品的价格信息【检索A】"

    action = llm(think\_prompt)

    if "【回答】" in action:

        # 生成最终答案

        answer\_prompt = f"基于以下信息回答问题：{context}\n问题：{question}"

        return llm(answer\_prompt)

    elif "【检索" in action:

        # 执行检索动作

        query = extract\_query(action)  # 提取查询词

        new\_context = vector\_db\_search(query)

        context += new\_context + "\n"

return "经过几步探索仍无法确定答案"

【技术解析】

Least-to-Most：将复杂的“比较”问题，分解为“查找A信息”-> “查找B信息”-> “综合比较”三个更简单的子任务。

ReAct：展示了大模型作为代理的完整循环，Reasoning（决定下一步做什么）、Acting（执行检索动作）、Observing（获取新上下文），直到问题解决。

5、策略五：自我验证与迭代优化

让模型扮演审核员，批判性检查并修正自己生成的初始答案。

【示例场景】对模型生成的初始答案进行事实准确性检查。

【核心技术】Self-Refine（自我革新）， 通过引入自我批判的反馈循环，识别并纠正初始答案中的事实错误或不精确之处，从而迭代提升输出质量。

【提示词模板】

提示词模板 (这是一个两步流程)

两步流程：生成+验证

def self_refine_demo(context, question):

# 第一步：生成初始答案（可能不准确）

initial\_answer = "火星是红色的因为它表面有铁锈。"

# 第二步：自我验证提示词

critique\_prompt = f"""

请检查以下答案是否严格基于上下文：

上下文：{context}

问题：{question}

初始答案：{initial_answer}

需要修正的问题：

1. 是否有不基于上下文的内容？

2. 是否有遗漏的关键信息？

修正后的答案：“”"

refined\_answer = "根据上下文，火星呈现红色是因为其表面有大量氧化铁。"

return initial_answer, refined_answer

测试

context = “火星表面有大量氧化铁，呈现红色。”

question = “火星为什么是红色的？”

initial, refined = self_refine_demo(context, question)

print(“=== 自我验证过程 ===”)

print(f"初始答案: {initial}")

print(f"验证提示词: 请检查答案是否基于上下文’火星表面有大量氧化铁…'")

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