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 2025-12-12 11:17:25 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（基于 DeepSeek R1 和 Ollama 开发 RAG 系统（含代码））核心在于其检索和生成两个组件的紧密结合。检索组件通常是一个基于深度学习的信息检索系统，它能够从大量文本数

最低0.47元/天 解锁文章
LangGraph自适应RAG
for62的博客
06-18 905
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。
RAG：2025年检索增强生成前沿技术完全指南
llm_way的博客
06-12 2877
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。
自适应RAG：用本地 LLM 构建更聪明的检索增强生成系统，大模型从入门到精通，收藏这篇就够了
2301_81940605的博客
08-25 715
本文我们将用 LangGraph + 本地 LLM（Ollama + Mistral） 搭建一个 Adaptive RAG 系统，能在 Web 搜索 和 向量库检索 之间灵活切换，还能自我纠错。
自适应RAG：如何用本地LLM让检索增强生成系统更“聪明”？
2401_84815887的博客
08-20 1002
大模型越来越强大，但它们依旧有一个致命短板：知识更新慢。如果直接问 ChatGPT 之类的模型一个近期事件的问题，它很可能答不上来。这就是为什么 RAG（检索增强生成） 变得重要 —— 在回答问题之前，先去找相关资料，再让模型结合这些资料生成答案。
为现实应用设计RAG系统：设计、开发与评估
栖客
06-29 1025
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）
自适应RAG：用本地 LLM 构建更聪明的检索增强生成系统
2401_84494441的博客
08-24 615
文章摘要：本文介绍了一种基于自适应RAG（检索增强生成）的智能问答系统，通过LangGraph和本地LLM（Ollama+Mistral）实现。系统能动态选择最优策略：针对历史知识问题使用本地向量库检索，对近期事件则调用Web搜索API。核心创新点包括问题智能路由、检索质量评估、答案自动校验和问题重写机制。通过模块化设计，系统实现了检索-生成-验证的闭环流程，有效解决了大模型知识更新慢和幻觉问题。文章详细展示了从环境搭建、数据处理到工作流实现的完整过程，并提供了未来可能的优化方向。
一文读懂检索增强生成技术（RAG）
2301_81888214的博客
11-26 1269
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。
检索增强生成（RAG）：智能内容生成的新纪元
三余知行
08-01 1558
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。
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 2601
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。
Prompt Engineering
qq_32907491的博客
05-04 1058
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。
#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 2010
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。
（ 教学 ）Agent 构建 Prompt（提示词）4. 提示词模板 (初级到高级的应用提示词)
Cheer_RIO的博客
12-11 1115
摘要提示词旨在生成简洁、信息丰富的文档摘要，同时保留关键信息和上下文。from langsmith import Client from langchain_core . prompts import PromptTemplate # 将提示上传到 LangChain Hub。# 别忘了在环境变量中设置 LangSmith API。请根据以下要求对句子进行总结。要求：1. 以项目符号的形式概括要点。2. 每条总结句开头需使用贴合句意的表情符号。3. 使用多样的表情符号让摘要更有趣。
Prompt优化策略
moonsheeper的专栏
12-08 297
​​Few-Shot Learning​​：在Prompt里提供1-3个“输入-输出”的示例，让AI明白你想要的风格和格式。​​错误防护​​：在Prompt里加入“如果信息不足，请向我提问”、“请先分步骤思考再输出答案”等语句，能有效减少“答非所问”的情况。​​角色设定​​：明确AI的身份，比如“你是一名资深产品经理”、“你是一位美食博主”。​​限制条件​​：告诉AI不能做什么，比如“不能编造数据”、“遇到信息不足要反问”。​​输出格式​​：指定输出形式，比如“请用JSON格式列出”、“请分点说明”。
prompt自主生成框架 - DSPy
最新发布
liliang199的专栏
12-12 506
DSPy是斯坦福大学搞的一个prompt自动生成框架，核心理念是目前已有很多项目组已经不在手写propmt，而是用DSPy自动生成。这里尝试在本地环境运行DSPy，示例其prmopt的生成过程。所用示例和代码，参考和修改自网络资料。
（ 教学 ）Agent 构建 Prompt（提示词）3. 提示词模板 (LangChain Hub)
Cheer_RIO的博客
12-10 609
本文介绍了LangChain Hub提示词的使用方法，主要包括两大功能：1）从Hub获取预设提示词，如RAG问答模板；2）向Hub注册自定义提示词（如韩语摘要模板）。通过简单的Python代码即可实现提示词的拉取、执行和共享，显著提升开发效率。LangChain Hub作为提示词集中管理平台，支持搜索分类、版本控制和团队协作，使开发者能够快速复用优质提示词模板。文中提供了详细的操作示例和API参考链接，帮助开发者快速上手这一高效工具。
不同prompt 对比 async fifo
oldmoney
12-09 893
不同prompt 对比
Bright Data AI Scraper Studio：用一句Prompt，自动生成企业级爬虫架构
YOU__FEI的博客
12-08 4792
作为长期深耕数据工程和AI基础设施的技术博主，我接触过市面上几乎所有的爬虫工具，坦白说，大多数工具要么门槛太高（需要写大量选择器和反反爬逻辑），要么灵活性太差（模板固定，一遇改版就废），更别提维护成本：一个网站结构变动，整个管道就得重写。直到最近深度试用 Bright Data 全新推出的 AI Scraper Studio，我才真正看到“AI驱动数据采集”的落地可能。它不是“低代码玩具”，而是真正将大模型能力注入企业级数据管道的革命性工具——在这里，数据采集不再是“写代码”，而是“说需求”。
AI Prompt 直达生产级爬虫，Bright Data AI Scraper Studio 让数据抓取更高效
编码世界
12-08 1604
把复杂的爬虫技术变简单了——会打字就能用，不管是帮运营爬竞品数据，还是给AI团队攒训练素材，都不用再求着技术写代码。真碰到特殊需求，比如只抓某类时间范围内的内容，直接进IDE小改一下就行，不用推翻重来。两者优势，通过自然语言prompt生成爬虫脚本，既实现了零代码、极速上线，又保留了扩展性和代码级定制能力，更适合需快速扩展多域、追求极致效率与弹性的现代数据团队。之后出现弹框，我们可以直接创建自己的爬虫代码，也可以用AI帮我们生成自定义爬虫代码
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