07｜RAG生成：大模型与Prompt提示工程

常扬

本门课程为精品小课，不标配音频。
你好，我是常扬。
我们本节课正式开始讲解 RAG 生成流程。
如上图所示，经过 RAG 索引流程外部知识的解析及向量化，RAG 检索流程语义相似性的匹配及混合检索，系统进入 RAG 生成流程。生成流程中，首先需要组合指令，指令将携带查询问题及检索到的相关信息输入到大模型中，由大模型理解并生成最终的回复，从而完成整个应用过程。
RAG 的本质是通过为大模型提供外部知识来增强其理解和回答领域问题的能力，类似于为大语言模型配备插件，使其能够结合外部知识作出更为精准和符合上下文的回答。大模型在 RAG 系统中起到大脑中枢的作用，尤其在面对复杂且多样化的 RAG 任务时，大模型的性能直接决定了整个系统的效果和响应质量，可以说大模型是整个系统的大脑。
提示词工程是生成流程中的另一关键环节。通过有效的指令的设计和组合，可以帮助大模型更好地理解输入内容，从而生成更加精确和相关的回答。精心设计的问题提示词往往能显著提升生成效果，反之则可能导致结果偏差。
这节课我们将深入探讨大模型的选择与提示词工程，提升 RAG 系统的生成效果。
大模型发展自 2022 年 OpenAI 公司发布 ChatGPT 以来，AI 2.0 时代 “Scaling Law” 大模型技术范式在全球范围内引发了人工智能学术与产业热潮。

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解释
总结

1. RAG生成流程包括RAG索引流程、RAG检索流程和RAG生成流程，大模型在生成流程中起到关键作用，通过为大模型提供外部知识来增强其理解和回答领域问题的能力。 2. 提示工程是为生成式AI模型设计输入以获取最佳输出的实践，通过提供更优质的输入，可以让生成式AI模型生成更符合需求的结果。 3. 大语言模型的突破始于2022年年底OpenAI发布的ChatGPT，其核心优势体现在庞大的参数规模、基于 PB 级别数据的训练所带来的卓越语言理解与生成能力，以及其显著的涌现能力. 4. Transformer模型的核心创新在于位置编码和自注意力机制，使得Transformer特别适用于语言模型，因为语言模型需要精确捕捉上下文中的细微差别，生成符合语义逻辑的文本。 5. 大语言模型不仅在传统的自然语言处理任务中展现了卓越表现，还具备了解决复杂问题和进行逻辑推理等高级认知能力，使其在文本生成、翻译、问答系统等多个领域得到广泛应用. 6. RAG中如何选择大模型？在RAG应用场景中选择合适的模型需要结合测评和具体的应用场景进行综合考量。 7. 提示工程师的任务是通过深刻理解模型的功能和局限性，创造能够与模型输入产生最佳互动的提示，以提升模型在执行常见和复杂任务中的能力。 8. 在提示工程中，过于具体的指令可能会限制模型的创造性，过于宽泛的提示则可能导致生成偏差。如何在提示设计中找到合适的权衡点，既能够引导模型生成高质量结果，又不过度限制模型的灵活性？

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