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几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14.LLMAgent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关的经验，有些新的感悟，借此机会再梳理下RAG相关的优化方案。推荐直接看原视频（外网）ASurveyofTechniquesforMaximizingLLMPerformanceRAG最关键的一环其实不是LLM而是相关内容的召回，作为大模型推理的上文，优秀的内容召回应该满足以下条件：多样性和召回率：召回的内容要可以回答问题，并且内容丰富度，包括同一问题多个观点，多角度相关性和准确率：召回内容和问题相关，总不能召回100篇里面只有2篇和问题有关

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框架介绍【CRISPE】框架是由MattNigh提出并发布的提示词书写框架，共由五部分组成。这个框架（CRISPE）主要包括五个部分，用于指导用户向ChatGPT提问。首先，通过设定ChatGPT的角色（CapacityandRole），使其能够更好地理解问题背景。接着，提供充足的背景信息和上下文（Insight），帮助ChatGPT更好地理解问题。然后，明确地陈述问题或需求（Statement），让ChatGPT知道您期望得到的答案类型。此外，设定回答问题的个性（Personality），如使用特定的语言风格或结构。最后，如果问题较宽泛，可以要求ChatGPT提供多个答案或建议（Experi