元哥开讲：Prompt Engineering（六）给AI一个“外挂”和“工具箱”：RAG与ART的强强联合！

嘿，老铁们，元哥又来跟你们“传道授业”了！

上回书咱们聊到，通过“提示链”和“思维树”，已经能把AI从“单兵”调教成“军团”，能完成复杂的项目规划了。有朋友在后台问我：“元哥，我的AI军团已经能运筹帷幄了，能不能让它们别光说不练，真正地下场干活？”

问到点子上了！一个只会思考和规划的AI，说白了还是个“军师”。真正的王牌，得是那种既能“运筹帷幄”，又能“下场实干”的全能选手。

今天，咱们就来学习两招，给你的AI装上“外挂”和“工具箱”，让它从“军师”进化成“行动派”！

第一式：给AI一个“外挂”——检索增强生成 (RAG)

这招“RAG”，元哥之前在别的系列里聊过，但它在Prompt工程里是如此重要，必须再拿出来讲讲。

咱们都知道，大模型有个天生的“缺陷”：知识不是实时的。你问它昨天发生的新闻，它一概不知。而且它还特爱“一本正-经地胡说八道”，我们管这叫**“幻觉”**。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）就是专治这俩毛病的“神丹妙药”。

它的玩法，就是给AI请了个“外部资料检索员”。

这就好比，你让AI写一份关于“最新显卡RTX 5090”的报告。

• 没有RAG的AI： 知识停留在2023年，只能告诉你“RTX 4090很牛”，然后开始瞎编5090的参数。
• 有RAG的AI： 它会先让“检索员”去网上（你的外部知识库）搜刮一堆关于RTX 5090的最新评测、新闻和数据，然后把这些“新鲜资料”和你的问题一起阅读，最后给你一份信息准确、有理有据的报告。

RAG的核心就是“先检索，再生成”。 它给AI接上了一个“外置硬盘”或“实时网线”，让AI的知识库瞬间变得无限大且实时更新，从根源上消灭了“知识过时”和大部分“幻觉”问题。

第二式：给AI一个“工具箱”——自动推理与工具使用 (ART)

如果说RAG给AI的是“知识”，那ART（Automatic Reasoning and Tool-use）给AI的就是“技能”。

ART这个框架，牛就牛在它教会了AI一件事：模仿学习，举一反三，并自主使用工具。

这就好比，你手下有一个聪明的实习生，他手上有一本“公司项目SOP手册”（任务库）。 这本手册里，记载了如何解决“历史问题”、“数学问题”、“代码问题”等多种案例的详细步骤。

现在，你给了他一个他从未见过的“物理问题”。他会怎么做？ 他会翻开SOP手册，发现虽然没有“物理问题”的模板，但解决“历史问题”需要用到【搜索引擎】，解决“数学问题”需要用到【代码计算器】。于是，他“举一反三”，给自己规划了一个全新的SOP：

1. 用【搜索引擎】查解决这个物理问题需要的公式。
2. 用【代码计算器】把题目里的数值带入公式进行计算。
3. 得出最终答案。

这个过程，就是ART的精髓。

【玩法解密】： ART的核心，是让AI面对一个新任务时，从一个“任务库”（Task Library）中，自动挑选出几个“解决范例”，然后模仿这些范例的“解题思路”，为新任务生成一个包含多个步骤和“工具调用”的“执行程序”。

【一个ART解决物理问题的例子】： 新任务：

“一个物体，质量6.8克，带电58mC，在一个7.2 N/C的电场里运动。如果它一开始的速度是...，请问0.7秒后它的速度是多少？”

ART的执行过程：

1. 模仿学习： AI在“任务库”中看到，解决其他问题时，可以先用[search]工具查资料，再用[generate code]和[code execute]工具做计算。
2. 生成新程序： 于是，它为这个新的物理问题，生成了如下“程序”：

   Q1: [search] "计算带电粒子在电场中运动速度的公式是什么？" #1: (搜索引擎返回公式 F=ma, a=qE/m, v_f = v_i + at)

   Q2: [generate code] "请使用Python代码，根据公式 a=qE/m 和 v_f = v_i + at，计算最终速度。已知 q=58e-3, m=6.8e-5, E=7.2, v_i=..., t=0.7" #2: (AI生成了一段Python代码)

   q = 58e-3
   m = 6.8e-5
   # ... 其他变量 ...
   a = (q * E) / m
   v_f = v_i + a * t
   print(v_f)
   

   Q3: [code execute] "执行上面的Python代码" #3: (代码解释器返回计算结果，例如 4200000.0)

   Q4: [EOQ] Ans: 4200000.0

ART最强大的地方在于**“跨任务泛化”和“可扩展性”**。它不需要为每个新任务都人工编写模板，而是能从已有的、不相关的任务中学习通用的解题策略。而且，我们人类可以随时通过向“任务库”和“工具库”里添加新的SOP或新工具，来不断提升它的能力，就像给它的“SOP手册”增订新章节一样。

这才是真正的“干活”，AI从一个“缸中之脑”，变成了一个能够自主规划、调用万物的“数字员工”。

元哥小结

今天这两招，含金量极高，标志着我们从“训练AI思考”迈入了“赋予AI行动力”的新阶段：

1. RAG： 解决了AI的“知识”问题。给它一个外部大脑，让它博古通今，言之有据。
2. ART： 解决了AI的“技能”问题。给它一个内置的“SOP手册”和“工具箱”，让它学会举一反三，自主规划并调用工具。

当一个AI既拥有了RAG的“知识”，又掌握了ART的“技能”，它离一个真正的“AI Agent”（AI代理）也就不远了。

不过，你可能发现了，无论是设计RAG的检索策略，还是配置ART的任务库，我们作为“训练师”，工作还是挺繁琐的。

有没有可能……让AI自己学会写这些复杂的Prompt？甚至，在我们指令不够清晰时，主动向我们提问，引导我们完善指令？

当然有！

下一期，元哥就带大家聊聊“懒人福音”——如何让AI成为你肚子里的“蛔虫”，自己动手，丰衣足-食，把提示工程这件事也给“自动化”了！敬请期待！

【引用说明】

本文的创作灵感和核心知识点来源于《Prompt Engineering Guide》网站的技术文档及相关论文。

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG): www.promptingguide.ai/techniques/…
2. Automatic Reasoning and Tool-use (ART): www.promptingguide.ai/techniques/…
3. ART: Automatic Reasoning and Tool-use Paper: arxiv.org/abs/2303.09…

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