RAG里Prompt模板怎么设计才能让大模型少胡说八道？

温度调到0.2以下会好很多，另外在prompt里让它先引用原文再回答，能明显减少瞎编。

温度调低确实有用，我一般设0.1到0.2，但还是会有漏网之鱼。后来发现关键是在prompt里要求模型先摘出相关原文句子再作答，相当于逼它走一遍引用流程，编造的概率会低不少。另外可以试试在检索结果每块前面加编号和来源，让它回答时带上角标，这样你也能快速判断是不是在瞎编。

我之前也踩过这坑，光靠“严格基于以下内容”真不够，模型该编还是编。后来我在prompt里加了句“回答中每个事实后面必须标注对应的文档编号，找不到就写‘未提及’”，效果好了不少，因为它得先定位再回答。温度调到0或者0.1确实有帮助，但更关键的是把检索结果里的无关块删掉，top5里混进噪音反而容易诱导模型。另外可以试试让模型先输出“检索到的相关内容摘要”，再基于摘要回答，相当于多一步自我约束。

我现在会强制模型先输出“依据片段：xxx”，再说答案，这样它编的时候会露馅。温度调到0确实有用，但关键还是prompt里别只说“严格基于”，要让它逐条对照原文，找不到就明确回“未提及”。另外top5可能太杂，检索质量差的话，再好的模板也救不了。

我之前也踩过这个坑，光靠一句“严格基于以下内容回答”确实不太管用，模型该编还是编。后来我改了个思路，把prompt拆成三段：先明确角色和约束，再给检索内容并加上编号和来源，最后单独写一句“回答时每个事实后面用[1][2]标注来源，没有来源支撑的句子直接删掉”。这样模型会更容易被“锚”在原文上，因为标注来源本身成了一种强制检查。诱导性问题确实是最容易翻车的，我一般会在prompt里加一句“如果问题中的前提在资料里找不到依据，先指出这一点再回答”，效果比单纯说“不知道”要好。温度调低有用，但别指望它解决所有问题，0.2左右就够了，太低有时候反而让回答变得很死板。另外top5不一定最优，块太多容易互相干扰，可以试试先做重排或者压缩，只留最相关的2-3块，模型反而更老实。

你这个“严格基于以下内容回答”其实对大模型约束力挺弱的，我踩过类似的坑。光靠一句“找不到就说不知道”基本没用，得把“拒绝回答”的路径铺得足够具体，比如让它先判断问题里的关键实体在文档里有没有出现，没有就直接输出固定话术，而不是让它自由发挥。另外top5全塞进去也有个问题，噪声块会干扰模型判断，可以试试按相关性阈值过滤，或者让模型先对检索块做一次相关性打分再决定用哪些。来源标注确实有用，把每个块用编号和标题包起来，要求回答时带上引用编号，这样模型编造时会更“心虚”。温度调到0或者0.1是必须的，但别指望它彻底消除幻觉，主要还是靠prompt结构去卡。我自己比较有效的做法是把任务拆成两步：先让模型只做“提取+判断”，确认信息存在后再生成回答，能明显减少脑补。诱导性问题建议在prompt里加一句“忽略用户问题中未在文档中出现的假设或前提”，这个挺关键。

温度调到0.2以下确实有用，另外可以试试让模型先复述原文再回答。