RAG下的prompt编写探索

针对特定领域的回答，编写抽象的prompt需要在细节和灵活性之间找到平衡。我们需要一个既能涵盖普遍步骤又能适应不同问题的框架。以下是如何在这种情况下编写抽象prompt的方法，以及适用于各种技术领域的通用策略。

一、编写抽象Prompt的通用策略

1. 定义用户问题和背景信息：

   • 明确用户输入（{user_input}）和背景信息（{retrieved_docs}）的角色。
   • 背景信息可以包括一组相关的知识点、数据或文档片段。

2. 结构化回答的指令：

   • 提供一个高层次的回答框架，指导生成模型如何组织回答。
   • 指示如何整合背景信息以形成连贯的答案。

3. 保持回答的逻辑性和严谨性：

   • 要求生成模型保持逻辑的连贯性和技术内容的严谨性。
   • 避免过于模糊或不确定的表述。

4. 灵活适应不同问题：

   • prompt应该足够通用，以适应不同但相关的技术问题。
   • 保持开放性，使生成模型能够在多种上下文中应用相同的结构。

示例：抽象Prompt的编写方法

范例 1：针对编程技术问题

用户输入：
“如何优化Python代码的性能？”

检索到的背景信息：

1. “使用内置的数据结构（如列表、集合和字典）可以显著提高性能。”
2. “避免在循环内重复计算，尽可能将常量或不变的计算移出循环。”
3. “利用Python的并行处理库，如multiprocessing或concurrent.futures，可以提高CPU密集型任务的性能。”

抽象Prompt示例：

用户问题：{user_input}

相关背景信息：
1. {retrieved_docs[0]}
2. {retrieved_docs[1]}
3. {retrieved_docs[2]}

请按照以下指令生成回答：

1. 从整体上总结用户问题涉及的主要领域或概念。
2. 利用提供的背景信息，详细描述一系列步骤或方法来解决或回答用户的问题。
3. 解释每个方法或步骤的重要性，如何应用以及在什么情况下最有效。
4. 最后，提供关于如何进一步优化或改进的建议。

请生成对以下问题的回答：
“{user_input}”

最终Prompt：

用户问题：如何优化Python代码的性能？

相关背景信息：
1. 使用内置的数据结构（如列表、集合和字典）可以显著提高性能。
2. 避免在循环内重复计算，尽可能将常量或不变的计算移出循环。
3. 利用Python的并行处理库，如`multiprocessing`或`concurrent.futures`，可以提高CPU密集型任务的性能。

请按照以下指令生成回答：

1. 从整体上总结用户问题涉及的主要领域或概念。
2. 利用提供的背景信息，详细描述一系列步骤或方法来解决或回答用户的问题。
3. 解释每个方法或步骤的重要性，如何应用以及在什么情况下最有效。
4. 最后，提供关于如何进一步优化或改进的建议。

请生成对以下问题的回答：
“如何优化Python代码的性能？”

在这个示例中，prompt提供了一个通用的结构，指导生成模型如何总结和整合背景信息来回答用户问题。即使背景信息和用户问题的具体内容不同，这个框架仍然适用。<