生成模块才是真正决定最终体验的部分。 检索再准，如果生成环节不稳定，模型要么“编故事”，要么“念稿子”，都达不到企业级效果。
今天我们就系统讲讲：RAG的生成模块，到底怎么设计，怎么优化。
一、生成模块的职责：让模型“读得懂、说得对”
从系统结构上看，生成模块（也叫上下文问答模块）是整个 RAG 的“最后一公里”。
它的职责只有一句话：基于检索到的知识，生成准确、有依据的答案。
这句话听起来简单，但其实包含四层设计逻辑：
- 模型要“理解问题”；
- 模型要“利用上下文”；
- 模型要“表达清晰”；
- 模型要“自我约束”。
而这些能力，不能靠“大模型够聪明”来解决， 必须靠工程设计一步步约束出来。
二、Prompt 构建：让模型“用资料而不是靠记忆”
生成模块的第一步，就是Prompt设计。
Prompt的核心任务是：告诉模型：你要根据这些资料来回答问题。
很多人犯的第一个错误，就是直接把检索结果堆进去。 这不仅浪费上下文，还会让模型混淆“外部知识”和“内部记忆”。
一个标准的Prompt结构应包括：
明确任务指令 + 检索资料 + 问题 + 回答区域。
比如：
请根据以下提供的资料回答用户问题。
如果资料中未提及，请回答“未找到相关内容”。
资料：
[Doc1] ...
[Doc2] ...
问题：...
回答：这样的模板有三个好处：
- 模型知道资料是“输入”，问题是“任务”；
- Prompt格式清晰，方便系统自动替换内容；
- 可以强制模型避免幻觉，减少主观发挥。
在企业落地项目中，我们还会增加：
- 编号引用机制（如[1][2]）方便追溯来源；
- 角色设定（如“你是专业客服”）控制语气；
- 长度约束（如“三句话以内”）避免啰嗦。
三、多段内容融合：让模型“整合多来源信息”
很多RAG系统的问题不是不会回答，而是——遇到多文档信息融合时就崩。
比如同一个问题在不同文档里答案冲突， 模型就容易“平均”输出，结果模糊。
要解决这个问题，可以从两个方向入手：
- 上下文排序：在构造Prompt时，将最相关或最权威的片段放前面， LLM会自然更重视前序信息。
- 分段阅读、汇总生成：对Top N检索结果逐个问答，再让模型综合总结， 这种“逐段问 + 汇总答”的方式虽然略慢，但在知识一致性要求高的领域（比如金融、医疗）非常有效。
而更高阶的做法，是引入可信度排序或元数据过滤，比如只使用来自“官方来源”的文档回答，这让模型的回答更“像一个负责任的专业助理”。
四、答案形式控制：让输出更专业、更可控
生成模块不仅仅是生成“对的内容”， 还要生成“符合场景的内容”。
不同场景对答案的要求完全不同：
- 客服问答：要求简短、无情绪；
- 知识助手：要求解释充分；
- 专业报告：要求带引用和出处。
因此我们在设计Prompt时，还可以加入输出格式控制：
例如：
请以专业术语回答，并在引用资料时标注[编号]。或者：
请总结以下三点内容，每点不超过50字。这种“结构化输出”方式，让后续系统能自动解析或展示回答， 同时减少了模型的随机性。
五、生成后的“自检与修正”：防止模型“编故事”
这是很多人完全没做的一步，但对质量至关重要。
RAG 的幻觉问题（Hallucination）通常出现在生成阶段。 模型有时会一本正经地编造内容，看似自信，实则错误。
常见优化手段包括：
1. 事实一致性校验（Fact Checking）
计算模型回答与检索片段的Embedding相似度， 如果偏差过大，就标记为“幻觉风险”。 可以让模型重新生成，或者提示用户“答案可能不完整”。
2. 多模型自检（Self-consistency）
让模型自己对答案做“复核”， Prompt如：
“请检查上面的回答是否充分利用了提供的资料， 是否有未经支持的内容，如有，请指出。”
这类自检机制在企业RAG系统中很常见， 尤其是需要可追溯、可审计的场景。
3. 输出过滤与合规检测
针对特定行业（如医疗、金融、教育）， 还需要对模型回答做关键词过滤或风险检测， 避免出现违规、主观或歧义表达。
六、实战中常见的优化策略
除了核心逻辑，工程上还有几条高频实用优化：
- 控制上下文长度： 只保留Top-K最相关片段，防止“Lost in the Middle”现象。
- 先摘要后生成： 对长文本片段先生成摘要，再拼接入Prompt。 节省Token同时提升聚焦度。
- 模板化Prompt管理： 为不同场景（客服问答、报告生成、FAQ）建立Prompt模板库， 方便统一调用与调优。
- 缓存常见问题： 对高频Query的生成结果缓存，显著降低响应延迟。
七、面试官加分回答：如何系统描述生成模块
面试时，你可以这样答：
“RAG 的生成模块主要分为 Prompt 构建、上下文融合、答案生成与自检四步。
我们项目中使用结构化Prompt模板，明确区分资料与问题， 并对多来源内容进行融合与可信度排序。 在生成后，我们增加了事实一致性校验和输出过滤机制， 显著降低了幻觉率。”
这类回答既体现了系统思维， 又展现了工程落地能力， 很容易拿到面试官的认可。
八、结语：让模型“说人话”，靠的是设计
RAG的生成模块，不是比谁Prompt更玄学， 而是谁更懂控制与约束。
真正的生成设计，既要让模型懂上下文， 又要让它知道哪些该说、哪些不能说。