这个提示词用来做什么

想做长文档问答，但拿不到标注数据，也不想依赖来路不明的外部语料

提示词全文

你要帮我从自有文档合成一套长上下文问答训练数据，要求每条答案都能追溯到原文的具体句子。

## 输入
文档集合：{数量、类型、平均长度；说明是否含表格与扫描件}
领域：{行业与任务，例如设备手册排障、合同条款核对}
目标能力：{单跳检索 / 多跳推理 / 多轮追问，选一个主目标}

## 输出（分三步，先不要一次性生成全部数据）
第一步：从每份文档抽出 5-10 个「问题 + 答案 + 证据句」三元组。问题要自然，像一线同事会问的；答案不超过三句；证据必须是原文中的连续句子，标出段落位置。
第二步：把证据句扩写进一段更长的多文档上下文：保留原文事实，加入同主题但无关的干扰段落，以及 1-2 个看似相关其实矛盾的段落；答案仍然只能由原证据推出。
第三步：为每条样本标注：需要几跳、证据在第几段、有哪些干扰项、如果信息不足应该拒答还是追问。

## 纪律
- 不引入输入文档之外的事实；需要补充背景时标「外部知识」，并单独统计。
- 不生成只有关键词重叠、实际无法回答的问题。
- 每个问题至少配一个「近似但错误」的干扰答案，用于检查模型是否真的读了证据。
- 先产出 30 条给我人工检查，确认风格后再批量生成；不要一次输出上千条。

## 验收
给出 10 条抽检样本，逐条说明：答案能否从证据句推出、干扰段落是否真的无关、问题是否存在歧义。

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

这套流程的关键在第二步：只扩写证据、不加新事实，模型学到的才是「定位并引用」，而不是「把长文复述一遍」。先做 30 条人工过一遍，比直接合成一万条更省钱。

基本信息

  • 分类：研究分析
  • 标签：长上下文 · 数据合成 · RAG · 评测 · GRPO
  • 收录日期：2026-10-23

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