RAG实战5-自定义prompt_rag多轮对话怎么写prompt

RAG实战5-自定义prompt

在阅读本文之前，先阅读RAG实战4。在RAG实战4中我们分析了LlamaIndex中RAG的执行过程，同时留下了一个尚待解决的问题：LlamaIndex中提供的prompt template都是英文的，该如何使用中文的prompt template呢？

直接看以下代码：

import logging
import sys
import torch
from llama_index.core import PromptTemplate, Settings, StorageContext, load_index_from_storage
from llama_index.core.callbacks import LlamaDebugHandler, CallbackManager
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM

# 定义日志
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)
logging.getLogger().addHandler(logging.StreamHandler(stream=sys.stdout))


# 定义system prompt
SYSTEM_PROMPT = """你是一个医疗人工智能助手。"""
query_wrapper_prompt = PromptTemplate(
    "[INST]<<SYS>>\n" + SYSTEM_PROMPT + "<</SYS>>\n\n{query_str}[/INST] "
)

# 定义qa prompt
qa_prompt_tmpl_str = (
    "上下文信息如下。\n"
    "---------------------\n"
    "{context_str}\n"
    "---------------------\n"
    "请根据上下文信息而不是先验知识来回答以下的查询。"
    "作为一个医疗人工智能助手，你的回答要尽可能严谨。\n"
    "Query: {query_str}\n"
    "Answer: "
)
qa_prompt_tmpl = PromptTemplate(qa_prompt_tmpl_str)

# 定义refine prompt
refine_prompt_tmpl_str = (
    "原始查询如下：{query_str}"
    "我们提供了现有答案：{existing_answer}"
    "我们有机会通过下面的更多上下文来完善现有答案（仅在需要时）。"
    "------------"
    "{context_msg}"
    "------------"
    "考虑到新的上下文，优化原始答案以更好地回答查询。 如果上下文没有用，请返回原始答案。"
    "Refined Answer:"
)
refine_prompt_tmpl = PromptTemplate(refine_prompt_tmpl_str)

# 使用llama-index创建本地大模型
llm = HuggingFaceLLM(
    context_window=4096,
    max_new_tokens=2048,
    generate_kwargs={"temperature": 0.0, "do_sample": False},
    query_wrapper_prompt=query_wrapper_prompt,
    tokenizer_name='/yldm0226/models/Qwen1.5-14B-Chat',
    model_name='/yldm0226/models/Qwen1.5-14B-Chat',
    device_map="auto",
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16},
)
Settings.llm = llm

# 使用LlamaDebugHandler构建事件回溯器，以追踪LlamaIndex执行过程中发生的事件
llama_debug = LlamaDebugHandler(print_trace_on_end=True)
callback_manager = CallbackManager([llama_debug])
Settings.callback_manager = callback_manager

# 使用llama-index-embeddings-huggingface构建本地embedding模型
Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(
    model_name="/yldm0226/RAG/BAAI/bge-base-zh-v1.5"
)

# 从存储文件中读取embedding向量和向量索引
storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir="doc_emb")
index = load_index_from_storage(storage_context)

# 构建查询引擎
query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=5)

# 输出查询引擎中所有的prompt类型
prompts_dict = query_engine.get_prompts()
print(list(prompts_dict.keys()))

# 更新查询引擎中的prompt template
query_engine.update_prompts(
    {"response_synthesizer:text_qa_template": qa_prompt_tmpl,
     "response_synthesizer:refine_template": refine_prompt_tmpl}
)

# 查询获得答案
response = query_engine.query("不耐疲劳，口燥、咽干可能是哪些证候？")
print(response)

# 输出formatted_prompt
event_pairs = llama_debug.get_llm_inputs_outputs()
print(event_pairs[0][1].payload["formatted_prompt"])

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93

先看print(list(prompts_dict.keys()))这行代码的输出:

['response_synthesizer:text_qa_template', 'response_synthesizer:refine_template']

1
2

这表明我们使用的查询引擎中包含了两种类型的prompt template，一种是问答模板（text_qa_template），一种是重写模板（refine_template）。需要哪些类型的template取决于我们使用什么样的响应合成器（response_synthesizer）。在RAG实战4我们曾提到过，默认的响应合成器是compact，其将文本集中在一起，简化了refine的步骤。因此这里我们只需要修改text_qa_template即可。在上面的代码中，为了演示，我们同样修改了refine_template，尽管这不是必要的。

query_engine.update_prompts(...)将我们在前面定义的qa_prompt_tmpl和refine_prompt_tmpl更新到查询引擎中。

大模型经过RAG的响应如下：

从中医临床的角度来看，不耐疲劳、口燥、咽干的症状可能与津液亏耗证（津液亏耗证或液干热结证）相关。津液亏耗证表现为口干、唇裂、鼻燥、皮肤干燥，以及口渴、干咳等症状，而津液不足证或津亏热结证也包括这些特征。然而，具体诊断还需结合其他临床表现和脉象分析，因为中医强调四诊合参。如果伴有发热、无汗、头痛或肢体酸痛，可能指向燥干清窍证或者津伤燥热证。建议患者到中医诊所详细咨询。

1
2

同时，我们可以使用RAG实战4的追踪技术看一下实际形成的prompt（print(event_pairs[0][1].payload["formatted_prompt"])）：

[INST]<<SYS>>
你是一个医疗人工智能助手。<</SYS>>

上下文信息如下。
---------------------
file_path: document/中医临床诊疗术语证候.txt

4.6.1.1
    津液不足证  syndrome/pattern of fluid and humor insufficiency
    津亏证
    因津液生成不足，或嗜食辛辣，蕴热化燥，邪热灼损津液所致。临床以口眼喉鼻及皮肤等干燥，大便干结，小便短少，舌质偏红而干，脉细数等为特征的证候。

4.6.1.

file_path: document/中医临床诊疗术语证候.txt

临床以口干、舌燥，频饮而不解其渴，食多、善饥，夜尿频多，逐渐消瘦，舌质红，舌苔薄黄或少，脉弦细或滑数，伴见皮肤干燥，四肢乏力，大便干结等为特征的证候。

4.6.3.2
    津亏热结证  syndrome/pattern of fluid depletion and heat binding
    液干热结证
    因津液亏虚，热邪内结所致。

file_path: document/中医临床诊疗术语证候.txt

临床以口眼喉鼻及皮肤等干燥，大便干结，小便短少，舌质偏红而干，脉细数等为特征的证候。

4.6.1.2
    津液亏涸证  syndrome/pattern of fluid and humor scantiness
    津液亏耗证
    津液干枯证
    因津液亏损，形体官窍失养所致。临床以口干、唇裂，鼻燥无涕，皮肤干瘪，目陷、螺瘪，甚则肌肤甲错，舌质红而少津，舌中裂，脉细或数，可伴见口渴、欲饮，干咳，目涩，大便干，小便少等为特征的证候。

file_path: document/中医临床诊疗术语证候.txt

临床以鼻咽干涩或痛，口唇燥干，舌质红，舌苔白或燥，脉浮或微数，伴见发热、无汗，头痛或肢节酸痛等为特征的证候。

3.6.3.2
    燥干清窍证  syndrome/pattern of dryness harassing the upper orifices
    因气候或环境干燥，津液耗损，清窍失濡所致。临床以口鼻、咽喉干燥，两眼干涩，少泪、少涕、少津、甚则衄血，舌质瘦小、舌苔干而少津，脉细等为特征的证候。

file_path: document/中医临床诊疗术语证候.txt

6.3.1
    津伤化燥证  syndrome/pattern of fluid damage transforming into dryness
    津伤燥热证
    因燥热内蕴，或内热化燥，伤津耗液所致。临床以口干、舌燥，频饮而不解其渴，食多、善饥，夜尿频多，逐渐消瘦，舌质红，舌苔薄黄或少，脉弦细或滑数，伴见皮肤干燥，四肢乏力，大便干结等为特征的证候。

4.6.3.
---------------------
请根据上下文信息而不是先验知识来回答以下的查询。作为一个医疗人工智能助手，你的回答要尽可能严谨。
Query: 不耐疲劳，口燥、咽干可能是哪些证候？
Answer: [/INST] 

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54

最后的最后

感谢你们的阅读和喜欢，我收藏了很多技术干货，可以共享给喜欢我文章的朋友们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你。

因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

五、面试资料

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题，并且每道题都有详细的答案，面试前刷完这套面试题资料，小小offer，不在话下。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】