【llm对话系统】大模型 RAG 之回答生成：融合检索信息，生成精准答案

今天，我们将深入 RAG 流程的最后一步，也是至关重要的一步：回答生成 (Answer Generation)。

在这一步，LLM 将融合用户问题和检索到的文档片段，生成最终的答案。这个过程不仅仅是简单的文本拼接，更需要 LLM 对检索结果进行理解、推理和整合，才能输出准确、流畅且符合用户需求的答案。

一、回答生成的目标

RAG 中回答生成的目标主要包括：

准确性 (Accuracy): 生成的答案需要准确回答用户的问题，并与检索到的文档片段保持一致。
流畅性 (Fluency): 生成的答案需要流畅自然，符合人类的语言习惯。
相关性 (Relevance): 生成的答案需要与用户的问题和检索到的文档片段相关。
无害性 (Harmlessness): 生成的答案需要避免包含有害、偏见或歧视性内容。
有根据 (Grounded): 生成的答案需要基于检索到的文档，而不是“无中生有”，避免幻觉问题。

二、Prompt Engineering：引导 LLM 生成优质答案

Prompt Engineering 在回答生成阶段至关重要，一个好的 Prompt 可以引导 LLM 更好地理解问题和文档片段，生成更符合要求的答案。

1. Prompt 的基本结构

一个用于回答生成的 Prompt 通常包含以下几个部分：

指令 (Instruction): 明确指示 LLM 要根据问题和文档片段生成答案。
问题 (Question): 用户的原始问题。
文档片段 (Document/Context): 检索到的相关文档片段。
输出指示 (Output Indicator): 指定答案的格式、长度等要求。

2. Prompt 示例

基本 Prompt 模板：

请根据以下文档片段和问题，生成一个准确且完整的答案：文档片段：
{documents}问题：{question}答案：

更详细的 Prompt 模板：

你是一个知识渊博的助手。请仔细阅读以下文档片段，并根据这些信息回答问题。如果文档片段中没有相关信息，请回答“根据提供的文档无法回答该问题”。文档片段：
{documents}问题：{question}请确保你的答案：
- 准确且与文档片段内容一致
- 简洁明了，逻辑清晰
- 使用完整的句子
- 字数不超过 {max_length} 字答案：

3. Prompt 技巧

明确指令： 使用清晰、明确的指令，例如“请总结”、“请解释”、“请根据以下内容回答”等。
强调基于文档： 在 Prompt 中强调答案需要基于提供的文档片段，例如“根据文档片段”、“基于以上信息”等。
控制答案长度： 根据需要指定答案的最大长度，例如“字数不超过 100 字”。
指定答案格式： 例如“请用列表形式回答”、“请用简洁的语言回答”等。
提供示例 (Few-shot)： 在 Prompt 中提供一些示例，可以帮助 LLM 更好地理解任务要求。

示例 (Few-shot)：

请根据以下文档片段和问题，生成一个准确且完整的答案：文档片段：
"""
文档 1：大熊猫是一种珍稀的哺乳动物，主要栖息在中国西南部的山区。
文档 2：大熊猫的食物主要是竹子。
"""问题：大熊猫吃什么？答案：大熊猫主要吃竹子。文档片段：
{documents}问题：{question}答案：

三、幻觉问题 (Hallucination) 及其控制

幻觉问题是 LLM 应用中常见的问题，指的是 LLM 生成的内容与事实不符或缺乏依据。在 RAG 中，幻觉问题主要表现为 LLM 生成的答案与检索到的文档片段不一致。

1. 幻觉问题产生的原因

LLM 的固有缺陷： LLM 本身就存在生成幻觉的倾向，即使在有相关文档的情况下，也可能“自由发挥”。
检索结果不完整或不相关： 如果检索到的文档片段没有包含回答问题所需的信息，或者检索到了不相关的文档，LLM 就很难生成准确的答案。
Prompt 设计不当： Prompt 没有明确指示 LLM 要基于文档片段生成答案，或者 Prompt 本身存在歧义，都可能导致幻觉问题。

2. 控制幻觉问题的策略

优化检索系统： 提高检索系统的准确性和召回率，确保检索到的文档片段与问题相关且信息完整。
改进 Prompt 设计：
- 强调基于文档： 在 Prompt 中明确指示 LLM 要根据提供的文档片段生成答案，例如“根据以下文档片段”、“基于以上信息”等。
- 引入拒绝回答机制： 指示 LLM 在文档片段中没有相关信息时，拒绝回答问题，例如“如果文档片段中没有相关信息，请回答‘根据提供的文档无法回答该问题’”。
- 要求 LLM 提供答案的来源： 让 LLM 在生成答案的同时，指出答案来源于哪个文档片段，例如“根据文档 1，大熊猫主要吃竹子”。
使用 Chain-of-Thought (CoT) Prompt： 引导 LLM 逐步推理，并列出推理过程，这有助于减少幻觉问题。

示例 (Chain-of-Thought)：

请根据以下文档片段和问题，逐步推理并生成答案，并指出答案来源于哪个文档片段。文档片段：
{documents}问题：{question}推理步骤：
1. ...
2. ...
3. ...答案： (请在答案中注明信息来源，例如“根据文档 1，...”)

对 LLM 进行微调 (Fine-tuning)： 使用包含“拒绝回答”示例的数据集对 LLM 进行微调，可以增强 LLM 拒绝回答的能力。
使用外部知识： 在 Prompt 中引入外部知识或常识，可以帮助 LLM 更好地理解问题和文档片段，减少幻觉问题。
结果校验：
- 基于规则的校验： 例如检查答案中是否包含某些关键词或实体。
- 基于模型的校验： 使用另一个 LLM 或模型来判断生成的答案是否与文档片段一致。
- 人工校验： 人工检查生成的答案是否准确、合理。

四、代码示例 (使用 LangChain)

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.prompts import PromptTemplate
# 假设你已经有了 retriever，可以参考上一篇博客构建
# ...# 定义 Prompt 模板
template = """
你是一个知识渊博的助手。请仔细阅读以下文档片段，并根据这些信息回答问题。如果文档片段中没有相关信息，请回答“根据提供的文档无法回答该问题”。文档片段：
{context}问题：{question}请确保你的答案：
- 准确且与文档片段内容一致
- 简洁明了，逻辑清晰
- 使用完整的句子答案：
"""prompt = PromptTemplate(input_variables=["context", "question"],template=template,
)# 初始化 LLM
llm = OpenAI()# 构建 RAG 链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm,chain_type="stuff",retriever=retriever,chain_type_kwargs={"prompt": prompt}
)# 提问
question = "RAG 技术有哪些优势？"
result = qa_chain({"query": question})
print(result["result"])