RAG 检索增强提示词速查表 - 基于上下文作答与防幻觉

RAG 场景提示词模板都在这里了,从"只基于上下文作答"到引用出处、从拒答到冲突标注,按模式分类整理,复制模板填变量即可使用。

AI 提示词·共 25 条命令·最后更新 2026-08-23

基于上下文作答 5

仅使用下面<context>中的内容作答,不得引入外部知识。问题:{q} <context>{c}</context>
最强防幻觉边界
用<context>中的原话支撑每个结论,并标注段落编号
结论可溯源
若<context>不足以回答,明确说"信息不足",不要猜测
诚实拒答边界
先给一句话结论,再列支撑证据(含出处)
结论+证据骨架
把<context>转成 FAQ,每条都附来源段落
知识沉淀带出处

引用与融合 5

每条结论后加[1][2]指向对应上下文块
内联引用块编号
综合段落 A 与 B 的观点,指出一致与分歧
多源融合
按时间线梳理<context>中的事件(标出处)
时序抽取
提取可执行的行动清单,逐条标来源
行动项溯源
生成术语表,术语解释附上下文出处
术语可核查

冲突与不确定性 5

若不同段落矛盾,分别列出并说明无法裁定
冲突显式标注
标出<context>未覆盖的方面(覆盖缺口)
缺口提示
对结论标注置信度:高/中/低及理由
置信度分级
区分"上下文明确说"与"可合理推断"
事实vs推断分离
敏感事实要求交叉验证多个段落
降风险

检索质量配合 5

提示中要求"忽略无关上下文块"
降噪,抗召回杂质
要求按相关性重排后再答
配合重排器
长文档先分块再逐块问
避免截断
让模型指出哪些块最相关
可解释召回
低相关时直接拒答而非硬编
保底线

避坑 5

上下文边界要写死
否则模型易引入训练记忆
引用需人工复核准确性
AI 引用偶误挂
召回杂质靠提示+重排双保险
单靠提示不够
拒答比硬答更可信
诚实优先
矛盾别强行统一
显式标注更专业

提示

  • RAG 提示词的灵魂是"把模型锁死在检索到的上下文里"——明确的"仅基于<context>作答、不得引入外部知识"边界是防幻觉的第一道关。
  • 引用出处(块编号/段落)让结论可追溯,但 AI 引用偶有误挂,关键事实仍需人工复核。
  • 冲突标注与置信度分级比强行统一更专业;召回杂质要靠"提示要求忽略无关块"+重排器双保险。
  • 低相关时直接拒答,比硬编一个答案更可信——底线优先于完整度。

官方参考来源

命令整理自以下官方文档,点击核对最新用法。

由 巧匠 维护

公开更新于 2026年8月23日,内容持续校对官方文档。

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