回答： 用于检索增强生成 (RAG) 系统的 Prompt 模板定义了如何构建检索到的上下文和用户查询，以指导模型的输出。两种常见的风格是 问答模板（例如，“问题：… 上下文：… 答案：…”）和 对话模板（例如，类似对话的互动）。这些模板通过塑造模型处理上下文和用户意图的方式来影响响应的质量、相关性和风格。以下是一些示例及其影响。
RAG Prompt 模板的示例
- 问答模板:
Question: What causes solar eclipses?
Context: A solar eclipse occurs when the Moon passes between the Sun and Earth, blocking sunlight.
Answer:
这种格式显式地分离了问题、上下文和答案，引导模型专注于所提供的信息。
- 对话模板:
User: Can you explain solar eclipses?
Assistant: Sure! Based on what I know, [insert context here]. So, solar eclipses happen when...
这种方式模拟了对话，鼓励模型将上下文自然地融入到流畅的响应中。
模板风格的影响 问答模板 优先考虑精确性。通过隔离上下文，模型不太可能产生幻觉，因为它被明确告知要基于所提供的数据给出答案。例如，如果上下文说明“日食发生在新月期间”，则答案很可能反映该细节。但是，如果上下文缺乏细微差别，过于死板的模板可能会产生生硬或不完整的答案。
相反，对话模板 优先考虑可读性和互动性。通过将上下文嵌入到对话中（例如，“基于最近的研究…”），模型会生成感觉更自然的响应。但是，如果上下文没有得到强调，这可能会导致模型依赖其内部知识。例如，如果上下文模糊，模型可能会用假设来填补空白，从而导致不准确。
开发者的注意事项 选择模板取决于用例。问答模板非常适合事实驱动的任务（例如，技术文档查询），其中准确性至关重要。对话模板适用于聊天机器人等注重用户体验的应用程序。开发人员应该测试上下文放置（例如，在问题之前与之后）如何影响模型中的注意力机制。例如，首先放置上下文可能会使模型倾向于优先考虑它，而将其嵌入对话中可能会稀释其重要性。无论模板风格如何，监控输出的一致性和基于所提供的上下文是至关重要的。
