【一天一个知识点】RAG构架的第四步：设计问答链路与响应控制（Response Chain Output Control）

🔧 第四步：设计问答链路与响应控制（Response Chain & Output Control）

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🎯 目标：

在生成器模型的基础上，构建完整的问答链路，确保输出结果准确、可控、可溯源，提升实际可用性与用户信任度。

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🧩 关键内容：

1️⃣ 问答链路设计

构建从用户输入到最终答案输出的流程闭环。

• 输入处理：对用户输入进行标准化、意图识别（如分类、实体抽取、QA/Chat分流）。

• 文档拼接逻辑：对检索器返回的多个文档片段排序、截断、清洗、构建 Prompt。

• 生成式回答：将拼接好的上下文与用户问题传入生成器（如 GPT-4），输出自然语言回答。

• 输出验证（可选）：通过规则或模型判断回答质量，如是否包含幻觉、是否引用文档内容。

• 反馈机制：记录用户点击、评分或纠错反馈，形成闭环优化（用于第五步迭代训练）。

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2️⃣ 控制生成内容的行为（Output Control）

• 事实性保障：

  • Prompt 加入说明：“仅基于以下资料回答，如资料中没有请回复‘未提供相关信息’。”

  • 模型输出附带引用标注，如：[文档1]、[文档2]

• 结构化输出：

  • 如果下游系统对接需要结构，可采用 JSON 格式返回。例如：

    {"answer": "XXX","source": ["文档1", "文档3"]
    }
    

• 风格控制（Prompt 模板）：

  • 正式/简洁/科普/对话式等风格可通过 few-shot 示例控制；

  • 例子：

    使用以下资料用简洁正式风格回答问题。
    资料：
    - 文档1：……
    - 文档2：……
    问题：……
    回答：
    

• 未知情况处理：

  • 防止“编造”回答，通过提示“若无法确定，请直接回复‘资料未提及’。”

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📊 示例流程图

+-------------------+          +------------------+
|   用户问题输入    |          | 检索器检索文档    |
+---------+---------+          +--------+---------+|                             |v                             v文本规范化              多文档拼接与构建Prompt|                             |+-------------+---------------+|v✨生成器（如GPT-4）|v输出答案（带来源，结构化）|v✅ 输出控制与验证

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✅ 小贴士：

• 推荐使用 Chain-of-Thought 方式让模型更具解释性；

• 可以加入 Reranker 模块，对回答候选项进行二次排序；

• 输出可带上检索到的片段或“来源列表”增强信任感。

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