RAG系统里Prompt模板怎么调？召回结果总是不对味

说到这个我太有同感了，之前调RAG也是卡在“看着相关但答不对味”上。后来发现光在Prompt里喊“只根据内容回答”真没啥用，模型面对一堆噪声本身就容易懵。我现在的做法是，检索回来先做个简单的相关性过滤，比如用Embedding算个相似度阈值，把明显不搭的chunk去掉，再进Prompt，效果能稳一截。另外你提的压缩很关键，我试过用LLM把多个chunk先提炼成几个关键点，再让最终回答基于这些点生成，比直接堆原文强多了，尤其当chunk里混着表格、引用这类格式时。至于rerank，如果召回top5里有三四个是干扰项，光靠Prompt确实救不回来，加个cross-encoder的rerank虽然慢点，但比反复调模板省心得多。还有个细节，原始query有时候太口语，可以先用小模型做个query改写，拆成几个子问题，再分别去检索，最后汇总，这样能减少“揉进无关信息”的概率。总之别死磕Prompt，把召回和预处理那层做扎实，比啥都管用。你现在的chunk切分大小是多少？有时候切片太长，一句话的答案被迫关联到一堆背景描述，也容易“差一口气”。

试试把召回chunk按相似度截断到2-3段，再让模型先提炼每段要点再作答，比单纯改prompt管用。