RAG系统里给大模型加few-shot示例，到底该放query还是放检索结果？

我之前也踩过这个坑，纯query示例确实容易让模型“偷懒”，直接套模板不看了。后来我是把示例改成“问题+对应答案格式”和“问题+检索片段+答案”混着放，效果会稳一些。不过你说的领域迁移问题我也遇到过，现在干脆把few-shot压到最少，主要靠system prompt里强调“严格基于上下文”来约束，反而更省心。你试过只放一条带context的示例，其他都靠指令控制吗？

我试过你这个前一种做法，确实容易翻车，模型会偷懒照着示例格式硬答，上下文基本白给。后来我改成把检索结果的关键信息也塞进示例里，比如“context：说明书里写保修两年”，这样模型至少能学到“先看检索内容再组织答案”的路径。不过你也说了，换领域就废，我现在的折中方案是few-shot只放格式模板，不放具体实体，把领域知识全压在system prompt里，感觉更稳一点。你也可以试试让示例里的context用占位符，比如“{某段文档提及保修期}”，这样通用性会好很多。

我最近也踩过类似的坑，一开始觉得few-shot肯定是照query来写最直观，结果模型确实容易“偷懒”，一看到示例里query和answer的对应关系，就直接按那个格式套，检索回来的东西反而成了摆设。后来我试过把context也塞进示例，但就像你说的，换个文档领域立马失灵，示例里的具体条款和数字反而会误导模型去“联想”不存在的细节。

我现在用的折中办法是：示例里不写具体产品名或数值，而是展示“当context包含保修相关信息时，answer应引用context原文并提炼时间范围”这种抽象的逻辑结构，相当于教模型“怎么用上下文”，而不是“回答什么问题”。另外，我还会在示例后面加一句系统级的指令，比如“若检索内容与示例冲突，以检索内容为准”，这样能稍微压制一下模型对示例格式的过度依赖。

不过说实话，这玩意儿还得看你的检索质量，如果chunk本身切得碎、噪音多，那再调示例也白搭。我后来反而花更多力气在优化检索结果的重排上，少给模型喂垃圾，比啥prompt技巧都管用。你现在的检索召回率大概多少？有没有试过在示例里故意放一个“检索结果与query不匹配”的反例？那个对提升模型警觉性挺有效的。

两种都放更稳，query保证格式，context给模型兜底，别让示例把检索结果带偏了。

这个坑我太熟了，前一种纯query示例我试过，模型特别容易“学坏”，它会觉得你给的标准答案就是金科玉律，反而把检索来的真实证据当空气，尤其当chunk内容和示例答案有出入时，它更倾向硬套模板。后一种带context的示例，其实关键不在于示例本身多具体，而在于你给模型传递一个“先读证据再作答”的隐式规则，我后来是折中处理的：示例里context写得很简略，但故意在系统提示里强调“答案必须基于context，示例仅示范格式”，这样模型就不太会跑偏了。另外你担心换领域失效，这很正常，所以我会准备两套few-shot，一套是通用格式模板（比如先给结论再给依据），另一套是当前领域的真实问答对，切换时只换后者。还有个土办法，就是每次检索后把最相关的chunk用特殊标记括起来，然后在示例里也模仿这个标记的输入输出，模型对格式的敏感度会明显提升。不过说到底，GPT-4对这种歧义其实挺敏感的，你可以在示例里故意放一个“context和query信息不一致”的反例，教它怎么取舍，比单纯堆正面例子管用得多。

我试过带context的示例，模型确实更听话，但换个知识库就得重写，挺麻烦的。

我最近也在搞类似的RAG，试了一圈感觉核心问题不是query还是context，而是few-shot本身要模拟“看完资料再作答”的那个推理过程。你第一种写法模型确实容易偷懒，第二种又太死板。我现在是把示例里context写成跟用户问题无关的通用事实，比如“某产品说明书第3节提到保修2年”，然后让模型学会从这种不相关的资料里挑关键信息，效果比直接给答案稳一点。不过换领域还是得重调，你试试在示例里加一句“如果context没提到，就老实说不知道”的约束，可能会改善忽略上下文的情况。

这个问题我也纠结过很久，最后发现关键不在放query还是context，而在于你要让few-shot去“教”模型什么。如果目标是格式稳定，那query型示例确实够用，但代价就是模型容易把示例里的“答案模式”当金科玉律，反而把检索内容当背景板，这其实是你prompt里没强调“答案必须从context里推导”导致的。我后来是把示例分成两组，一组是“query+context片段+正确答案”，专门展示怎么从检索文本里抽信息，另一组是“query+无context”，展示模型该说“检索不到”而不是瞎编。这样模型既学会格式，也学会尊重检索结果。不过你提到的领域迁移问题我也遇到过，后来干脆把示例放在系统提示词里动态生成，用当前query去向量库里捞最相似的历史问答对当示例，这样context和query天然对齐，换领域也不用重写。你可以试试看，效果会稳很多，就是代码逻辑稍微麻烦点。

试过把示例拆成query+context+answer三段式，模型稳定很多，但得给每个领域单独配模板，挺麻烦的。

这问题我太有同感了，之前调RAG的时候也在这个坑里蹲了好久。你试出来的那个现象其实挺典型的，query-only的few-shot会让模型觉得“回答格式比事实更重要”，所以它宁可照着示例编也不看检索内容，本质上是示例把模型带偏了。我后来是折中处理的，示例里只写“query+answer”，但把answer写成一个需要结合context才能得出的结论，比如故意在示例里不写具体数字，而是让模型自己从上下文里找——这样既保证格式稳定，又逼着它必须依赖检索结果。至于context-based的示例，我试过几次后觉得除非你的文档结构特别固定且领域单一，否则真的不划算，换个产品线就得重写，维护成本太高。还有一个思路是干脆把few-shot放在系统提示词里当“输出规范”而不是“任务示范”，配上一条强约束指令，比如“严格基于以上context，不得使用示例中的具体信息”，效果比单纯堆示例要好。另外你用的是GPT-4，模型本身指令遵循能力很强，其实可以试试先跑一个不带示例的baseline，看看格式到底乱在哪，有时候是提示词里分隔符或字段名不够明确，反而比加示例更值得调整。

我一般会把示例写成“query + 检索片段 + 答案”三件套，但检索片段只截一两句关键句，不塞整段。这样模型既知道要参考context，又不会被某个领域的具体内容带偏。你前面那种只给query和answer，确实容易让它偷懒直接套模板，忽略检索结果。

我一般是把few-shot示例写成“context + query + answer”的完整链路，但示例里的context会故意用跟当前领域无关的短文本，只保留格式逻辑。这样模型学的是“先看检索内容再回答”这个模式，而不是记住具体知识。你前一种做法确实容易让模型跳过context直接套模板，建议在system prompt里再强调一句“答案必须来自提供的context”。另外示例别放太多，两三个就够了，多了反而会干扰检索结果的使用。