利用自适应Prompt Engineering增强 RAG 系统：优化信息检索与处理能力

最新推荐文章于 2025-07-07 16:15:15 发布
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#prompt #rag #检索增强生成 #提示工程 #llm

随着大数据时代的到来，信息爆炸式增长，如何高效地从海量数据中提取有价值的信息成为了一个亟待解决的问题。RAG模型通过将检索组件和生成组件相结合，实现了从数据中快速检索相关信息并利用生成模型进行解读和呈现的功能。然而，RAG模型的效果很大程度上依赖于其检索和生成的能力，以及这两部分如何协同工作。自适应提示工程(Prompt Engineering)（你的AI Prompt为何不起作用？掌握这几点，让AI听你的话）则提供了一种优化这种协同工作的方法，通过动态调整查询提示，使得检索组件能够更准确地捕捉到用户的需求，进而生成组件能够提供更贴合实际的回答。

一、RAG基本原理

RAG（

最低0.47元/天 解锁文章
RAG：2025年检索增强生成前沿技术完全指南
llm_way的博客
06-12 2136
从实验室走向企业级应用，RAG正在重新定义AI系统的构建范式。它通过“检索增强生成”的核心理念，既保留了大语言模型的创造性，又赋予其可追溯、可验证的可信属性。到2025年，随着七大前沿技术的成熟落地，RAG将不再局限于工具层面的优化，而是成为驱动各行业智能化转型的核心引擎。
Prompt Engineering
qq_32907491的博客
05-04 1003
Prompt提示是什么呢？Prompt提示是模型接收以生成响应或完成任务的初始文本输入。我们给AI一组Prompt输入，用于指导模型生成响应以执行任务。这个输入可以是一个问题、一段描述、一组关键词，或任何其他形式的文本，用于引导模型产生特定内容的响应。例如，在chatGPT中，用户通常使用 prompt 来与大语言模型进行交互，请求回答问题、生成文本、完成任务等。模型会根据提供的 prompt 来生成一个与之相关的文本，尽量符合用户的要求。
一文读懂检索增强生成技术（RAG）
2301_81888214的博客
11-26 1037
近年来，AIGC 的关注度持续攀升，大型生成模型在众多领域和模态中展现出令人瞩目的成果，例如文本和代码领域的 GPT 系列和 LLAMA 系列模型、图像领域的 DALL-E 和 Stable Diffusion 模型、以及文生长视频背后的 Sora 模型。
LangGraph自适应RAG
for62的博客
06-18 773
本文应用了问题重写、web搜索、向量检索、文档评估、生成评估等流程。在实际的应用开发中完全可以基于此流程二次开发构建适应业务的大模型应用。
检索增强生成（RAG）：智能内容生成的新纪元
三余知行
08-01 1436
本文详细介绍了 RAG 技术的起源、原理、优势、应用场景以及与 LLM 的比较，同时指出了 RAG 技术的局限性，并对其未来进行了展望。RAG 技术的发展，无疑将为 GenAI 领域带来革命性的变化。
为现实应用设计RAG系统：设计、开发与评估
栖客
06-29 905
摘要：本文探讨了检索增强生成（RAG）系统在实际应用中的开发与评估，聚焦于五个特定领域：治理、网络安全、农业、工业研究和医学诊断。研究团队与芬兰多机构合作，开发了集成多语言OCR、语义检索和适配领域LLM的RAG系统，并通过100名参与者的在线评估从易用性、相关性等六个维度进行测评。基于用户反馈和开发经验，研究总结了12项关键教训，揭示了RAG系统在技术、操作和伦理层面的挑战。最终版本将由IEEE出版于第51届欧洲微型计算机会议（SEAA 2025）。 （字数：150）
面向大语言模型的检索增强生成(RAG)技术：综述
2401_85378759的博客
08-21 2468
随着 LLMs 的潜力被进一步开发，旨在提升模型的可控性并满足不断演变的需求，RAG 的研究逐渐聚焦于增强推理能力，并且也探索了在微调过程中的各种改进方法。随着 RAG 技术的进一步发展和演变，新的技术突破了传统的 Naive RAG 检索 — 生成框架，基于此我们提出模块化 RAG 的概念。表中汇总了如何将传统量化指标应用于 RAG 评估以及各种 RAG 评估框架的评估内容，包括评估的对象、维度和指标，为深入理解 RAG 模型的性能和潜在应用提供了宝贵信息。正好也对应的 RAG 中的三个首字母。
【RAG检索增强生成】深入探索检索增强生成（RAG）技术
寻道AI，探索AI无限可能！
06-27 2618
在人工智能的不断演进中，大语言模型（LLMs）已成为解决复杂问题的关键工具。但它们在处理需要最新信息或专业知识的任务时，受限于静态知识库，影响了内容的准确性和时效性。为了克服这一局限，检索增强生成（RAG）技术应运而生，它通过整合实时数据和外部知识库，显著提高了AI响应的质量和信息的更新速度。
深入浅出：从入门到精通大模型Prompt、SFT、RAG、Infer、Deploy、Agent
lengm
12-28 2185
深入浅出：万字长文从入门到精通大语言模型LLM
#AIGC##LLM##RAG# RAG：专补LLMs短板_减少LLM幻觉并多模态/RAG 技术最新进展
weixin_45312236的博客
01-15 1905
通过检索与生成目标相关的信息，来增强生成模型性能的技术。弥补LLMs“黑盒”导致的幻觉、信息来源单一、信息缺乏是时效性、模态单一、内容不透明不可追溯等短板。以便有效地控制成本并确保数据隐私的保护。
8.1 prefix Tunning与Prompt Tunning模型微调方法
qq_28611929的博客
07-05 295
Prefix-Tuning 会初始化一个可训练的参数矩阵（Pθ），其维度为。在输入阶段，该前缀矩阵会与原始输入的嵌入向量，形成的结构。5×768。
从Prompt到预训练：掌握大模型核心技术的阶梯式进化
聚客AI官方优快云博客
07-07 1190
摘要：文章系统介绍了大型语言模型（LLM）开发的四个关键技术阶段：1）提示工程（Prompt Engineering）通过优化输入提示引导模型输出；2）AI代理（AIAgent）整合LLM能力实现自主决策与工具调用；3）微调（Fine-tuning）用领域数据优化预训练模型；4）预训练（Pre-training）通过海量无监督数据建立基础模型。
从 Prompt 管理到人格稳定：探索 Cursor AI 编辑器如何赋能 Prompt 工程与人格风格设计（下）
雷羿LexChien的博客
07-05 997
透过这次实践，我观察到未来 Chatbot 开发正逐步走向「系统化 prompt 调度」、「人格可控微调」与「工具链驱动开发」三大方向。这不仅是一次针对 Gemma 的模型调整实录，更是对新一代智能应用开发方式的一次反思与迭代。
Dify工作流实战：输入接口名，自动生成带源码的Markdown API文档（附完整Prompt）
最新发布
timy07的博客
07-07 277
告别手动书写接口文档，使用dify工具流，三分钟即可实现自动生成api
SVG 绘图专家智能体prompt集锦：Claude、deepseek版本（一）
素质云笔记
07-04 358
svg绘图专家智能体的攻略与教程
AI领域新趋势：从提示(Prompt)工程到上下文(Context)工程
zg_hover的专栏
07-04 374
上下文工程是一种构建动态系统的过程，目的是为LLM提供正确格式的信息和工具，使其能够合理地完成任务。这与传统的提示工程有着本质的区别。提示工程主要关注于如何巧妙地措辞提示，以期从LLM中获得更好的答案。然而，随着应用的复杂性不断增加，人们逐渐意识到，向AI提供完整且结构化的上下文比任何巧妙的措辞都更为重要。上下文工程是一个系统，而不是简单的字符串。它是一个在主LLM调用之前运行的系统，能够从多个来源获取上下文，包括应用开发者、用户、之前的交互、工具调用或其他外部数据。
项目介绍：Awesome System Prompts
hello！
07-04 451
是一个由 LangGPTAI 社区维护的开源收集库，旨在整理各大流行 LLM、AI 工具与产品的系统提示词（System Prompts），包括 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Qwen 等模型，利于研究者、工程师快速参考其内部逻辑与输出风格 (github.com。
小黑黑日常积累大模型prompt句式2:【以段落的形式输出，不分点列举】【如果没有相关内容则不输出】【可读性强】【输出格式规范】
qq_37418807的博客
07-03 286
加油加油 自己尝试写一下
动态矩阵控制matlab程序_动态矩阵控制DMC
05-26
好的，您想了解动态矩阵控制（DMC）的 Matlab 程序，下面是一个简单的示例： ```matlab % 设定控制系统参数 N = 50; % 预测长度 Nu = 10; % 控制长度 lambda = 1; % 控制器权重 % 定义系统模型 s = tf('s'); G = 1 / (s^2 + 2*s + 1); Ts = 1; % 采样时间 Gd = c2d(G, Ts); % 离散化 % 计算预测模型 [A, B, C, D] = ssdata(Gd); Mp = zeros(N, Nu); for i = 1:N for j = 1:Nu if (i >= j) Mp(i,j) = C * (A^(i-j)) * B; end end end % 计算控制器增益 I = eye(Nu); K = (Mp' * Mp + lambda * I)^(-1) * Mp'; % 开始控制 y = zeros(N, 1); % 初始化输出 u = zeros(Nu, 1); % 初始化控制输入 sp = ones(N, 1); % 设定参考输入信号 for k = 1:100 % 更新输出 y(k) = C * (A^k) * y(1) + Mp * u - Mp(:,1) * (sp(k) - y(1)); % 计算控制输入 delta_u = K * (sp(k:k+N-1) - y(k:k+N-1)); u = u + delta_u; end % 绘制结果 subplot(211); plot(1:100, y); title('输出响应'); subplot(212); plot(1:100, u); title('控制输入'); ``` 这是一个简单的 DMC 控制器的实现，其中包括系统模型的离散化、预测模型的计算、控制器增益的计算以及控制器的应用。这个程序可以根据您的实际需求进行修改和扩展。
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