随着大语言模型（LLM）的迅速发展，基于 Retrieval-Augmented Generation（RAG）的系统逐渐成为人工智能领域中一个重要的研究方向。RAG 系统结合了检索（Retriever）与生成（Generator）两大模块，将最先进的信息检索技术与强大的大语言模型能力融合，为我们提供了更强大、更精准的问答系统。
本文将详细探讨 RAG 系统中 Generator 模块的工作原理、应用技巧以及如何优化提示模板，从而提升模型的输出质量和准确性。
在 RAG 系统中，Generator 主要指的是大语言模型（LLM），它的作用是接收检索到的相关文档及用户问题，并根据这些信息生成自然语言的答案。常见的 Generator 模型包括：
- OpenAI GPT-4 / GPT-3.5
- 通义千问 Qwen
- 文心一言 ERNIE
- DeepSeek、GLM、LLaMA 等
1.1 Generator 的职责
Generator 的核心职责是生成基于上下文的回答。它接收来自 Retriever 模块的检索文档，并结合用户提出的问题进行答案生成。具体来说，Generator 需要：
- 接收用户问题和检索到的文档：系统从数据库或文档库中检索出与用户问题相关的文档片段。
- 理解上下文并生成答案：大语言模型根据给定的文档和问题，通过其强大的语言生成能力，生成符合问题要求的自然语言答案。
通过结合检索到的上下文信息，Generator 能够提供更为精准和有据可依的回答，而不是单纯依赖预训练模型生成可能的答案。
1.2 生成过程中的提示工程
为了确保 Generator 能生成合适的答案，我们需要在生成过程中引入提示工程（Prompt Engineering）。提示模板的设计对于模型的输出质量至关重要。通过精心设计的提示，模型能够更好地理解任务要求并提供准确的回答。
典型的提示模板格式如下：
你是一个专业AI助手，请根据以下资料回答用户的问题。
资料如下：
{retrieved_documents}
问题：
{user_question}
请用简洁、准确的语言回答。
在实际应用中，这个模板可以根据不同任务的需求进行修改。例如，如果需要生成某个领域的专业回答，可以将角色设定为“某领域专家”，以引导模型生成更加专业化的回答。
提示模板的设计是一个艺术，也是一门学问。设计好的提示模板不仅能够提高模型的回答准确性，还能够使回答更加符合实际需求。以下是四个关键建议，帮助你设计出有效的提示模板。
2.1 角色设定明确
明确设定模型的角色有助于提高模型对任务的理解和应答的专业性。例如，如果我们需要回答法律问题，可以在模板中加入如下内容：
你是一个专业的法律顾问，请根据以下资料回答用户的问题。
通过这种方式，我们可以确保生成的答案更加专业且符合领域要求。
2.2 回答要求具体
对于不同类型的问题，我们可能希望生成的回答具备不同的特点。因此，在模板中明确回答的要求非常重要。例如，是否要求答案简洁，是否需要引用相关资料，是否要提供具体的例子等。
例如，如果我们要求模型的回答中包含引用，可以在提示中增加：
请在回答中引用相关资料，并提供出处。
2.3 语言风格控制
有时候，我们希望模型生成的回答采用特定的语言风格。比如，回答可以是正式的，也可以是口语化的。这时，我们可以在提示中加入语言风格的要求，例如：
请用正式的语气回答。
这样可以确保生成的回答符合我们的期望。
2.4 信息顺序清晰
信息的顺序会影响模型的理解和回答的质量。在设计提示时，我们应确保信息呈现的顺序清晰合理，通常遵循以下顺序：
- 提供相关资料
- 给出具体问题
- 提供回答要求
这一顺序有助于模型理解资料背景和问题重点，从而生成更准确的回答。
大语言模型在处理输入时有一个最大 token 限制。这个限制决定了模型一次能够处理的最大输入长度。因此，在构造提示时，我们需要注意上下文的处理，确保输入内容不会超出模型的限制。
3.1 模型的最大 Token 限制
不同的大语言模型有不同的最大 token 限制，常见的限制如下：
| 模型 | 最大 Token |
|---|---|
| GPT-3.5 | 4K |
| GPT-4-turbo | 128K |
| 通义千问 Qwen | 32K |
| 文心4.0 | 32K |
如表所示，GPT-4-turbo 支持更大的输入窗口，但仍然需要注意输入内容的长度，避免超过模型的限制。
3.2 控制检索文档的数量
为了避免超出 token 限制，我们需要控制检索文档的数量。通常情况下，我们会选择最相关的 Top-K 文档，并将其合并成一个上下文段落。
合并后的上下文可以使用 \n\n 进行分隔，形成以下格式：
【文档1】
……
【文档2】
……
【文档3】
……
然后将这个合并后的上下文与问题一起放入提示模板中，发给大语言模型。
3.3 摘要与精简处理
如果检索到的文档过长，可以对其进行摘要或精简处理，保留最核心的信息，以确保输入内容在 token 限制内。这种处理可以显著提高系统的效率，并确保模型能够有效地理解上下文。
即便是在 RAG 系统中，Generator 也有可能出现“胡说八道”的情况，尤其是当检索到的文档不充分或者与问题不完全相关时。为了提升生成质量，以下是几个常用的技巧：
4.1 明确要求仅基于资料回答
为了确保生成的答案与检索文档一致，可以在提示中明确要求模型“仅基于资料回答”：
请仅基于以下资料回答问题，不要添加任何额外信息。
4.2 添加“没有资料则说无法回答”的提示
当检索到的文档不足以支持答案时，我们可以要求模型输出“无法回答”或类似的提示，以避免模型凭空生成无关的答案：
如果没有相关资料支持，回答“无法回答”。
4.3 显式要求引用资料片段
为了提高答案的可靠性，可以要求模型在回答中引用相关资料的片段：
请在回答中明确引用相关资料片段，并标明来源。
4.4 返回答案后加上“引用来源”的编号
为了增加答案的可信度，可以要求模型在回答后附上引用的来源编号，确保用户可以查阅资料的原文：
请在回答后注明引用的资料编号。
RAG 系统将检索和生成两个模块相结合，为用户提供了更加准确和可靠的答案。在设计 Generator 的提示模板时，合理的角色设定、回答要求、语言风格控制以及上下文处理是至关重要的。此外，通过精心设计的提示和合适的生成技巧，可以有效提升模型的输出质量，使其在复杂任务中表现得更加精准。希望本文能为你在使用 RAG 系统时提供一些有用的参考和启示。