Prompt工程化调优实录：从42%到91%的RAG问答准确率跃迁
在构建基于GPT-4的私有知识库问答系统时，我发现默认Prompt的准确率仅有42%，且单次调用消耗高达2800 tokens。经过四轮结构化实验，对比了Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought及自一致性（Self-Consistency）四种策略，最终确定了一套包含角色约束、格式锚定和推理链的复合Prompt，将准确率提升至91%，同时将平均响应Token消耗稳定控
小林LinuxLab
Lv.1Techlearner，保持学习，也坚持亲手验证，主要关注Linux系统，分享自动化运维、云资源实践及真实项目复盘；喜欢从问题、方案到复盘形成完整闭环。慢慢写，长期做，把有用的内容沉淀下来。
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