RAG场景下Prompt模板怎么调？试了好多版本还是不稳定

温度这块我踩过坑，调太高模型容易放飞自我，0.1到0.3之间比较稳，但也不能完全依赖这个。模板里其实可以试试把检索内容拆成“事实依据”和“问题”两段，明确告诉模型哪些是引用哪些是推理，再给个“不确定就直说”的兜底指令，脑补情况会少很多。JSON输出模式对结构化解析帮助挺大，但前提是你先把few-shot示例写清楚，不然格式对了内容照样飘。另外建议你做个简单的A/B测试，固定住检索结果，只改prompt，跑个几十条样本量化对比，比瞎试高效多了。

调prompt不如调chunk顺序和数量，试试把温度压到0.1再配few-shot，稳定很多。

之前跑RAG也遇到过这问题，后来发现温度调低到0.1-0.2能明显减少脑补，但代价是回答变得特别干。模板的话，我现在的做法是把“严格基于资料”改成“如果资料不足，就明确说不知道，但可以基于资料给出推测”，这样模型既不会乱编，又敢做点推理。JSON输出模式对结构化结果帮助挺大的，但前提是你得把输出格式定义得非常细，不然它反而会限制自由发挥。你试试把检索到的chunk按相关度排序后，在prompt里标注清楚每段来源，让模型必须引用编号，这样能逼它更依赖上下文。

试过把“严格基于资料”改成“资料冲突时说明并给推测”，温度调0.2，效果稳很多。JSON模式对结构化输出帮助大，但推理别开。