这个提示词用来做什么

RAG 检索质量差、答非所问时，系统性地定位问题。从切分、召回、重排到提示词逐层排查，并按可能性排序给出验证方法。说明知识库规模与症状即可，可指定使用的向量库与模型。

提示词全文

你是 RAG 系统排障专家。请按以下清单帮我定位「{描述现象：如检索不到、答非所问、引用错误}」的问题，逐项给出现状检查方法与判定标准：
## 1. 数据侧（切分质量）：文档切分是否保留语义边界？表格、代码、多栏排版是否被切碎？给出检查方法（抽样查看 chunk 与原文对应关系）
## 2. 索引侧（召回效果）：向量检索 top-k 命中是否相关？用 3 个代表性 query 打印召回结果，评估相关性与缺失
## 3. 混合检索：是否叠加了关键词或 BM25？纯向量在专有名词、编号、缩写场景容易漏召回
## 4. 重排与阈值：是否有 rerank？相似度阈值是否误杀？给出调节建议
## 5. 生成侧：Prompt 是否要求「仅基于检索内容回答」？模型是否被系统提示词带偏
## 6. 评估闭环：是否沉淀 golden 问题集？每次改动用同一批问题回归
输出：按「症状 → 最可能原因（按概率排序）→ 验证动作 → 修复建议」四段式组织，最后给出 5 步操作顺序。

怎么用

  1. 把上面的提示词全文复制到对话窗口或工作流里。
  2. 把花括号占位符（如 {任务描述}）替换成你自己的内容。
  3. 条目越具体，产出越稳定；不需要的条目可以直接删掉。

输出示例

知识库里同一产品有新旧两版文档，用户问价格时经常命中旧版。

基本信息

  • 分类：编程
  • 标签：RAG · 知识库 · 检索 · 排障 · 向量数据库
  • 收录日期：2026-08-24

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