RAG下的prompt编写探索

针对特定领域的回答,编写抽象的prompt需要在细节和灵活性之间找到平衡。我们需要一个既能涵盖普遍步骤又能适应不同问题的框架。以下是如何在这种情况下编写抽象prompt的方法,以及适用于各种技术领域的通用策略。

一、编写抽象Prompt的通用策略

  1. 定义用户问题和背景信息

    • 明确用户输入({user_input})和背景信息({retrieved_docs})的角色。
    • 背景信息可以包括一组相关的知识点、数据或文档片段。
  2. 结构化回答的指令

    • 提供一个高层次的回答框架,指导生成模型如何组织回答。
    • 指示如何整合背景信息以形成连贯的答案。
  3. 保持回答的逻辑性和严谨性

    • 要求生成模型保持逻辑的连贯性和技术内容的严谨性。
    • 避免过于模糊或不确定的表述。
  4. 灵活适应不同问题

    • prompt应该足够通用,以适应不同但相关的技术问题。
    • 保持开放性,使生成模型能够在多种上下文中应用相同的结构。

示例:抽象Prompt的编写方法

范例 1:针对编程技术问题

用户输入
“如何优化Python代码的性能?”

检索到的背景信息

  1. “使用内置的数据结构(如列表、集合和字典)可以显著提高性能。”
  2. “避免在循环内重复计算,尽可能将常量或不变的计算移出循环。”
  3. “利用Python的并行处理库,如multiprocessingconcurrent.futures,可以提高CPU密集型任务的性能。”

抽象Prompt示例

用户问题:{user_input}相关背景信息:
1. {retrieved_docs[0]}
2. {retrieved_docs[1]}
3. {retrieved_docs[2]}请按照以下指令生成回答:1. 从整体上总结用户问题涉及的主要领域或概念。
2. 利用提供的背景信息,详细描述一系列步骤或方法来解决或回答用户的问题。
3. 解释每个方法或步骤的重要性,如何应用以及在什么情况下最有效。
4. 最后,提供关于如何进一步优化或改进的建议。请生成对以下问题的回答:
“{user_input}”

最终Prompt

用户问题:如何优化Python代码的性能?相关背景信息:
1. 使用内置的数据结构(如列表、集合和字典)可以显著提高性能。
2. 避免在循环内重复计算,尽可能将常量或不变的计算移出循环。
3. 利用Python的并行处理库,如`multiprocessing`或`concurrent.futures`,可以提高CPU密集型任务的性能。请按照以下指令生成回答:1. 从整体上总结用户问题涉及的主要领域或概念。
2. 利用提供的背景信息,详细描述一系列步骤或方法来解决或回答用户的问题。
3. 解释每个方法或步骤的重要性,如何应用以及在什么情况下最有效。
4. 最后,提供关于如何进一步优化或改进的建议。请生成对以下问题的回答:
“如何优化Python代码的性能?”

在这个示例中,prompt提供了一个通用的结构,指导生成模型如何总结和整合背景信息来回答用户问题。即使背景信息和用户问题的具体内容不同,这个框架仍然适用。<

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/28415.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Semantic Kernel 和 LangChain 如何选择?

选择 Semantic Kernel 还是 LangChain 取决于你特定的应用需求和技术偏好。以下是这两者的一些关键点和对比&#xff0c;可以帮助你做出决策&#xff1a; Semantic Kernel 1、优点&#xff1a; 集成性强&#xff1a;Semantic Kernel 是由微软开发的&#xff0c;专为与 Azure…

不同高速协议接口之间共享时钟

文章目录 前言1、万兆网给8B10B PHY共享2、8B10B PHY给万兆网共享3、综合实现4、总结4.1、上板验证4.1.1、第一路数据&#xff1a;万兆网4.1.2、第二路数据&#xff1a;8B10B PHY 前言 一个GT BANK有四个GT channel&#xff0c;他们之间是可以共享同一个QPLL输出参考时钟&…

【深度学习量化交易1】一个金融小白尝试量化交易的设想、畅享和遐想

关注我的朋友们可能知道&#xff0c;我经常在信号处理的领域出没&#xff0c;时不时会发一些信号处理、深度学习科普向的文章。 不过算法研究久了&#xff0c;总想做一些更有趣的事情。 比如用深度学习算法赚大钱。。毕竟有什么事情能比暴富更有意思呢。 一、神经网络与彩票…

【linux】Linux分析cpu问题

CPU使用率高怎么分析&#xff1a; 首先先看哪些线程占用资源高看每个线程在干啥&#xff08;类似windows系统的任务管理器&#xff09; 步骤&#xff1a; 定位应用进程 pid jps -l # 查看进程找到线程 tid top -Hp {pid}将 tid 转换成十六进制 printf "%x\n" {…

【loguru】【notifiers】配置ERROR级别邮件发送通知

完整代码 from loguru import logger from notifiers import get_notifier# 获取电子邮件通知器 notifier get_notifier("email")# 配置电子邮件通知参数 email_params {"username": "xxxxx163.com", # 发送邮件的用户名&#xff0c;我这里用…

数字孪生技术如何赋能智慧工厂

数字孪生技术为什么能在智慧工厂中发挥作用&#xff1f;随着工业4.0的推进和智能制造的普及&#xff0c;数字孪生技术成为智慧工厂的重要推动力。数字孪生是指在虚拟空间中创建一个与现实物理实体相对应的数字模型&#xff0c;通过实时数据交互和分析&#xff0c;实现对物理实体…

Kafka高频面试题整理

文章目录 1、什么是Kafka?2、kafka基本概念3、工作流程4、Kafka的数据模型与消息存储机制1)索引文件2)数据文件 5、ACKS 机制6、生产者重试机制:7、kafka是pull还是push8、kafka高性能高吞吐的原因1&#xff09;磁盘顺序读写&#xff1a;保证了消息的堆积2&#xff09;零拷贝机…

Android 安装过程四 MSG_INSTALL消息的处理 安装之前的验证

由Android 安装过程三文章知道&#xff0c;MSG_INSTALL消息的处理是调用的handleInstall()&#xff0c;看一下它的主要相关代码&#xff1a; private void handleInstall() {…………if (params.isStaged) {mStagingManager.commitSession(mStagedSession);// TODO(b/136257624…

【java分布式计算】控制反转和依赖注入(DI IOC AOP)

考试要求&#xff1a;了解控制反转的基本模式&#xff0c;用依赖注入编写程序 目录 控制反转&#xff08;Inversion of Control, IOC&#xff09;&#xff1a; 依赖注入&#xff08;Dependency Injection, DI&#xff09;&#xff1a; 依赖注入的三种实现方式 具体的例子 …

Ubuntu 20.04.6 LTS系统使用命令编辑静态IP地址【笔记】

rootubuntu-machine:/home# cat /etc/issue Ubuntu 20.04.6 LTS \n \l1、切换到root身份 sudo su2、编辑静态IP地址&#xff0c;示例以01-network-manager-all.yaml&#xff0c;个别系统可能是00-network-manager-all.yaml&#xff0c;以安装系统生成的文件为准。 vim /etc/n…

LoadBalance客户端负载均衡

1. 前言Ribbon Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端 负载均衡的工具。简单的说&#xff0c;Ribbon是Netflix发布的开源项目&#xff0c;主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法和服务调用。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时&#xff0…

Intel平台,13600KF+3060Ti,虚拟机安装macOS 14(2024年6月)

距离上次装macOS虚拟机已经有一段时间了&#xff0c;macOS系统现在大版本升级的速度也是越来越快了&#xff0c;由于Office只支持最新三个版本的macOS&#xff0c;所以现在保底也得安装macOS 12了&#xff0c;我这次是用macOS 14做实验&#xff0c;13和12的安装方式和macOS 14一…

QuickLook最强大的C#开源文件预览神器

功能特点&#xff1a; 快速预览&#xff1a;用户只需选中文件并按下空格键&#xff0c;即可立即查看文件内容&#xff0c;无需打开特定应用程序或软件。 多格式支持&#xff1a;QuickLook支持预览几乎所有常见的文件类型&#xff0c;包括但不限于&#xff1a; 图像&#xff1…

Flink作业执行之 2.算子 StreamOperator

Flink作业执行之 2.算子 StreamOperator 前文介绍了Transformation创建过程&#xff0c;大多数情况下通过UDF完成DataStream转换中&#xff0c;生成的Transformation实例中&#xff0c;核心逻辑是封装了SimpleOperatorFactory实例。 UDF场景下&#xff0c;DataStream到Transf…

转让中字头控股集团公司步骤和条件

随着中国经济的不断发展&#xff0c;越来越多的企业开始积极寻求并购和收购机会。其中&#xff0c;国家总局中字头控股集团公司也是一个备受关注的对象。本篇文章将为您详细介绍国家总局中字头控股集团公司的收购流程及要求。详情致电咨询我或者来公司面谈。 中字头公司转让需满…

CSS实现前端小组件随笔

一.CSSJS实现打字机效果 1.1实现效果 1.2HTML部分 <span class"bottom-text"></span> 1.3CSS部分 .bottom-text {font-fanmily: "fangsong";display:inline-block;position:relative;font-size:20px;height:20px;inline-height:20px;color…

从C语言到C++(五)

从C语言到C&#xff08;五&#xff09; 自动类型推导尾拖返回类型类型信息推导typeid1. 定义和基本作用2. 使用方法3. 注意事项4. 示例代码5. 关联概念&#xff1a;RTTI decltype基本用法示例注意事项总结 基于范围的增强for循环示例 1&#xff1a;使用数组示例 2&#xff1a;使…

定个小目标之刷LeetCode热题(21)

这是道技巧题&#xff0c;利用了 &#xff08;num - 1&#xff09;% n 计算下标的形式来将数组元素与数组索引产生映射关系&#xff0c;代码如下&#xff0c;可以看下注释 class Solution {public List<Integer> findDisappearedNumbers(int[] nums) {int n nums.lengt…

【Starrocks docker-compose部署】

一、docker-compose部署starrocks 官方的docker-compose地址:docker-compose地址 version: "3.9" services:starrocks-fe-0:image: starrocks/fe-ubuntu:latesthostname: starrocks-fe-0container_name: starrocks-fe-0command:- /bin/bash- -c- |/opt/starrocks/f…

微信小程序地图

微信小程序实现地图功能可以通过使用腾讯地图 API 实现。以下是一个简单的示例&#xff0c;实现在微信小程序中显示地图并标记一些地点的代码&#xff1a; // 在 wxml 文件中引入 map 组件 <view class"map-container"><map id"map" latitude&qu…