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一、掌握核心设计原则（基础框架）

1. 明确目标与角色：
   • 给模型指定“身份”（如“你是电力行业电网故障分析专家”），限定其知识范围与语气；
   • 清晰定义输出要求（如“输出格式为故障类型+影响范围+处置建议，每条不超过50字”）。
2. 结构化信息输入：
   • 用分点、列表、示例等形式组织需求（如“分析以下故障数据：1. 故障设备：变压器；2. 故障时间：2026-01-16；请按以下结构输出：[故障原因]|[风险等级]|[处理步骤]”）；
   • 避免模糊表述（将“写个报告”改为“写一份100字内的电网故障简报，包含故障点、影响用户数、预计恢复时间”）。
3. 加入约束与校验：
   • 增加事实性约束（如“回答需符合《电力安全操作规程2025版》”）；
   • 要求模型自我校验（如“若无法确定故障原因，标注‘待现场排查’，不编造信息”）。

二、场景化练习（贴合岗位需求）

针对智能体开发岗位的电力行业场景，定向练习：

1. 垂直领域Prompt设计：
   • 练习：“你是电力调度智能助手，请分析以下负荷数据：[数据]，输出未来1小时的负荷预测，标注预测误差范围，并给出调峰建议”；
   • 优化方向：加入行业术语规范（如“调峰建议需包含‘机组出力调整’‘储能调用’等专业维度”）。
2. 多轮对话Prompt设计：
   • 练习：“你是电力客服智能体，用户提问‘家里停电了’，请设计多轮Prompt：首先确认用户地址，再查询停电区域，最后告知恢复时间；若无恢复时间，引导用户报修”；
   • 优化方向：加入话术温度（如“开头用‘很抱歉给您带来不便，请问您的具体地址是？’”）。
3. 结合RAG的Prompt设计：
   • 练习：“你是电力知识库问答助手，先从向量数据库中检索‘变压器过载故障’的相关知识，再回答用户问题：‘变压器过载会有哪些风险？’，回答需引用知识库中的2个核心要点”；
   • 优化方向：明确检索触发条件（如“若问题涉及设备故障，优先检索知识库，再生成回答”）。

三、工具与复盘辅助

1. 借助Prompt调试工具：
   • 使用LangChain的PromptTemplate、Dify的Prompt编辑器，快速测试不同Prompt的效果；
   • 利用大模型的“自我优化”功能（如向GPT-4提问“我设计的这个电力故障分析Prompt有什么可以优化的地方？”）。
2. 建立Prompt模板库：
   • 分类整理岗位高频场景的Prompt（如“故障分析类”“负荷预测类”“客服对话类”），复用成熟框架并迭代。
3. 分析优秀案例：
   • 参考行业智能体的Prompt示例（如阿里云百炼的官方Prompt模板），拆解其角色设定、输出约束、结构化逻辑。

四、关键避坑点

• 避免过度冗余：无需堆砌修饰词（如“请你务必非常认真地分析……”），直接明确需求；
• 避免模糊边界：若模型能力有限（如“无法预测精确恢复时间”），在Prompt中明确兜底规则；
• 持续迭代：根据实际业务反馈调整Prompt（如用户反馈“调峰建议太笼统”，则在Prompt中增加“分3个具体操作步骤”的要求）。

通过以上方法，既能掌握Prompt设计的通用逻辑，又能适配岗位所需的垂直行业与智能体开发场景，快速提升实际应用能力。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是当前AI行业化落地的核心技术之一，尤其适配你关注的智能体开发岗位（如电力行业智能体），以下是其核心信息与岗位落地方法：

一、RAG的核心逻辑与价值

1. 解决的核心问题：弥补大语言模型“知识过时、易产生幻觉、行业知识不足”的缺陷——通过“先检索外部知识库，再结合检索结果生成回答”的方式，让模型输出更精准、专业、可控。
2. 核心流程：

二、RAG在智能体岗位中的落地要点（以电力行业为例）

针对岗位需求，RAG的关键落地环节：

1. 知识库构建（适配电力场景）：
   • 数据源：电力行业规范（如《电网调度规程》）、设备手册（变压器/开关柜操作指南）、故障案例库等；
   • 处理方式：将文档拆分为“故障类型-原因-处置步骤”等结构化片段，通过Embedding模型（如text2vec）转化为向量，存入向量数据库（如Milvus、Pinecone）。
2. 检索策略设计：
   • 精准检索：针对电力术语（如“AGC调峰”“继电保护定值”），优化检索关键词的匹配规则（如加入行业同义词映射）；
   • 多轮检索：若用户追问“变压器过载的处置步骤有哪些？”，先检索“变压器过载”的核心知识，再针对“处置步骤”做二次精准检索。
3. 与智能体的结合：
   • 在LangChain/LlamaIndex框架中，将RAG封装为工具组件，让智能体在回答行业问题时自动触发检索；
   • 示例流程：用户提问“电网谐波超标的影响？”→智能体调用RAG工具→检索电力知识库中“谐波超标”的内容→生成包含知识库要点的回答。

三、提升RAG效果的关键技巧

1. 知识库优化：
   • 定期更新：同步电力行业新规范（如2025版《电力安全工作规程》），避免知识过时；
   • 质量控制：过滤低价值内容（如重复的故障案例），标注知识的适用场景（如“此处置步骤适用于10kV变压器”）。
2. 检索精度提升：
   • 使用Hybrid检索（关键词检索+向量检索结合），既匹配专业术语，又理解语义；
   • 设定检索阈值：仅当匹配度≥0.8时，才将知识注入Prompt，避免无关信息干扰。
3. 生成阶段优化：
   • 在Prompt中要求模型“引用知识库中的具体条款（如‘依据《电网调度规程》第3.2.5条’）”，增强回答可信度；
   • 若检索结果不足，在回答中明确标注“暂未查询到相关知识，建议参考现场操作规程”。

四、岗位相关的RAG实践工具

• 框架：LangChain（RAG链快速搭建）、LlamaIndex（复杂知识库管理）；
• 向量数据库：Milvus（开源、适合大规模行业知识库）、Redis Stack（结合之前的Redis缓存，简化部署）；
• Embedding模型：智谱AI Embedding、通义千问Embedding（适配中文电力术语）。