RAG 中进行 Rewrite 的prompt

# 对问题进行重写的提示词
rewrite_prompt_template = '''
    你是一个帮助用户完成信息检索的智能助理,你的职责是将用户输入的问题,转化为若干个相似的问题,从而帮助用户检索到更多有用的信息。
    此外,你还需要遵守下列约定:
    1、生成的问题必须与原问题存在一定的相关性,至少 >= 50%
    2、生成的问题必须与原问题相似或相近,不得改变用户原有的意图
    3、生成的问题以 JSON 格式返回,示例如下:
    ```
    {{
        "input": "《越女剑》这部小说主要讲了什么样的一个故事",
        "output": ["《越女剑》这部小说主要情节是什么","《越女剑》这部小说的故事梗概是什么"]
    }}
    ```
    4、每次最多产生 5 个相似的问题

    现在,我的问题是:{question}
    '''
<think>好的,用户现在想了解RAG在多轮对话中的应用和注意事项,以及实现与优化技巧。根据之前的对话历史,我之前已经详细介绍了LangChain文本切割的注意事项,现在需要结合用户提供的四个引用内容来回答这个问题。 首先,我需要回顾用户提供的四个引用内容。引用1提到控制对话长度和调整参数来优化多轮对话质量,这对RAG的应用非常重要,因为多轮对话容易导致上下文过长,超出模型限制。引用2讨论了RAG的基础概念和扩展知识,比如向量数据库和混合检索,这可能在实现RAG系统时需要涉及。引用3提到了IncarnaMind的两个优化技巧,即滑块遍历反向查找和独立查询,这可能对提高召回率有帮助。引用4则详细分析了用户查询阶段的优化策略,如Query重写和分解,以及处理不同用户知识水平带来的问题。 接下来,我需要将这些引用内容整合到RAG多轮对话的实现和优化中。用户的问题包括应用场景、实现步骤、注意事项和优化技巧。根据引用1,控制对话历史和调整参数是关键点。引用3中的优化技巧可以用于提升召回率,而引用4的Query处理策略可以优化检索阶段。引用2提到的向量数据库和混合检索也是实现RAG的基础部分。 在组织回答时,需要结构清晰,分点说明。应用场景部分可以包括客服、教育等需要连贯上下文的场景。实现步骤应包括对话管理、检索优化和生成调整。注意事项要强调上下文管理和错误处理,引用1中的定期清理对话历史就是例子。优化技巧部分需要整合引用中的内容,比如Query重写(引用4)、混合检索(引用2)、独立查询(引用3)等。 同时,要确保回答符合用户之前提到的系统级指令,比如使用正确的中文回答、生成相关问题,以及引用标记。还需要检查是否有遗漏的关键点,比如引用3中的滑块遍历反向查找是否需要详细解释,或者引用4中的如何处理用户知识差异。 最后,生成的相关问题要围绕用户可能的后续疑问,比如如何评估RAG系统性能,或者处理不同用户水平的具体方法,这样能帮助用户进一步探索主题。</think>以下是关于RAG(检索增强生成)在多轮对话中应用与优化的系统化分析,结合引用内容和实践经验整理: --- ### 一、RAG多轮对话的核心挑战 1. **上下文连贯性维护** 需通过对话历史管理保持语义连续性,引用[1]建议通过定期清理无关对话片段(如保留最近3-5轮)控制`messages`列表长度,避免超出模型上下文窗口(如GPT-4的8k/32k限制)。 2. **检索质量动态适配** 用户知识水平差异导致检索需求变化(引用[4]),需根据对话阶段动态调整检索策略,例如: - 初级用户:增加知识库基础概念召回 - 专家用户:侧重细节参数和关联分析 --- ### 二、关键技术实现方案 #### (1)对话状态管理架构 ```python class DialogueState: def __init__(self): self.history = [] # 存储格式:[{"role": "user", "content":...},...] self.context_window = 4096 # 根据模型调整 def prune_history(self): # 动态裁剪策略:保留最近N轮+关键实体相关对话 current_tokens = calculate_tokens(self.history) while current_tokens > self.context_window * 0.7: # 预留30%空间给新内容 self.history.pop(0) current_tokens = calculate_tokens(self.history) ``` #### (2)检索增强优化技巧 1. **Query重写技术**(引用[4]) 使用LLM对用户当前query进行上下文扩展: ```python def rewrite_query(history): prompt = f"根据对话历史优化当前查询:\n历史:{history[-3:]}\n当前:{history[-1]}" return llm.generate(prompt, temperature=0.2) ``` 2. **混合检索策略**(引用[2][3]) 结合向量检索与关键词搜索(BM25),数学表达为: $$ Score_{final} = \alpha \cdot Score_{vector} + (1-\alpha) \cdot Score_{keyword} $$ 其中$\alpha$根据对话轮次动态调整(初始阶段$\alpha=0.7$,深入讨论时$\alpha=0.3$) --- ### 三、关键注意事项 1. **知识更新机制** 对长期对话需实时更新检索库,例如检测到新术语时自动触发知识入库流程(引用[3]的"独立查询"技术) 2. **幻觉抑制方法** 引用[4]提出的双重验证机制: - **置信度过滤**:对生成内容附加置信度分数$p_{conf} = f_{llm}(response, retrieved\_docs)$ - **溯源标注**:关键声明必须关联检索文档位置,如"根据文档A第5节…" 3. **性能平衡点选择** | 指标 | 优化策略 | 风险控制 | |---------------|-----------------------------------|---------------------------------| | 响应延迟 | 预检索缓存热点问题 | 设置最大等待阈值(如3秒) | | 召回率 | 使用IncarnaMind的滑块遍历反向查找[^3] | 限制检索文档数量(如Top50) | | 计算资源 | 异步处理非关键检索任务 | 监控GPU内存使用率 | --- ### 四、进阶优化技巧 1. **多粒度分割检索**(引用[3]扩展) 对知识库实施三级分割策略: - 粗粒度:文档级(快速定位相关领域) - 中粒度:段落级(默认检索单元) - 细粒度:句子级(用于精确验证) 2. **动态温度调控**(引用[1][4]结合) 根据检索结果质量调整生成参数: ```python def dynamic_temperature(retrieved_docs): relevance_score = calculate_relevance(retrieved_docs) if relevance_score > 0.8: return 0.3 # 高相关性时降低随机性 else: return 0.7 # 低相关性时增加创造性 ``` 3. **会话状态感知检索** 使用有限状态机(FSM)管理对话阶段: ```mermaid graph LR A[初始查询] -->|基础问题| B[知识检索] B -->|明确需求| C[深度分析] C -->|需要数据| D[表格检索] D -->|验证完成| A ``` --- ### 五、典型应用场景 1. **技术客服对话** - 特征:需精准定位错误代码文档 - 方案:使用引用[3]的独立查询技术分离代码段与自然语言描述 2. **教育领域QA** - 特征:需维护概念演进路径 - 方案:基于引用[2]的向量检索构建知识图谱导航 3. **医疗咨询系统** - 特征:高准确性要求 - 方案:引用[4]的溯源标注+双重验证机制 ---
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