以下是关于大语言模型（LLM）提示词工程、ReACT推理、RAG以及知识图谱的详细解析，涵盖核心概念、应用场景及相互关系：
1. 提示词工程
目标：通过优化输入提示引导LLM生成更准确、相关的输出。
关键技术：
- 指令设计：明确任务要求（如“请用简洁的语言总结下文”）。
- 上下文管理：提供背景信息或示例。
- 角色扮演：让模型以特定角色回答（如“作为医生，解释这个症状”）。
- 格式控制：指定输出结构（如JSON、表格）。
应用场景：问答系统、内容生成、代码辅助等。
挑战：提示的微小变化可能导致输出差异（脆弱性）。
2. ReACT
核心思想：结合推理和行动的框架，提升LLM在复杂任务中的表现。
工作流程：
- 推理：模型分析问题并制定步骤（如“首先需要查找用户提到的概念”）。
- 行动：调用外部工具（如搜索引擎、API）获取信息。
- 迭代：基于新信息重复推理和行动，直至解决问题。
优势：突破纯文本生成的限制，实现动态信息获取（如回答实时数据问题）。
示例：
用户问：“2023年诺贝尔物理学奖得主是谁？”
模型动作：调用搜索引擎，检索最新结果并返回。
3. RAG
原理：通过检索外部知识库增强生成能力，解决LLM的静态知识局限性。
流程：
- 检索：用用户问题检索相关文档片段（如向量数据库）。
- 生成：将检索结果与问题一起输入LLM生成答案。
优势：
- 动态更新知识（无需重新训练模型）。
- 提供来源引用（提升可信度）。
工具链：
- 检索器：FAISS、Elasticsearch
- 生成器：GPT-4、Llama 2
4. 知识图谱
定义：结构化知识库，以实体-关系-实体三元组形式存储信息（如“苹果-是-水果”）。
与LLM的结合：
- 增强推理：KG提供逻辑关系，辅助LLM进行因果推理。
- RAG升级：用KG替代文档检索，返回结构化知识片段。
- 联合应用：
-
-
构建KG：LLM从文本中抽取实体和关系（信息抽取）。
-
查询KG：将用户问题转换为图谱查询（如SPARQL）。
-
示例：
用户问：“特斯拉的CEO是谁？”
系统从KG中检索“特斯拉-CEO-埃隆·马斯克”并生成回答。
5. 技术组合与对比
| 技术 | 核心能力 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 提示词工程 | 优化模型输入以控制输出 | 简单问答、内容生成 |
| ReACT | 动态推理+工具调用 | 实时数据查询、多步骤任务 |
| RAG | 检索+生成结合 | 知识密集型任务（如学术问答） |
| 知识图谱 | 结构化知识存储与推理 | 精准答案、关系推理 |
协同应用案例：
- 医疗诊断系统：
- 用RAG检索最新医学文献。
- 通过KG验证症状与疾病的关联。
- ReACT调用计算器工具分析化验指标。
- 提示词工程确保回答符合患者理解水平。
6. 挑战与未来方向
- 提示工程：自动化提示优化（如AutoPrompt）。
- ReACT：工具链的可靠性与错误处理。
- RAG：检索效率与噪声过滤。
- KG：大规模图谱的构建与对齐。
趋势：以上技术的深度融合，构建具备动态学习、逻辑推理和可解释性的AI系统。
软件测试/测试开发丨Pytest测试用例生命周期管理-Fixture
软件测试/测试开发丨Python学习笔记之基本数据类型与操作
