基于少量文档的知识库问答原理

原理： 1. 同时获取用户的问题和文档根据合适的prompt（提示词）模板，组合成字符串。 2. 将组合后的字符串发送过LLM（大语言模型），进行回答。 3. 模型会根据已知的信息进行推理，这一步会产生一定的认知错误。 改进推理准确性： 1. 使用推理能力更强的LLM模型。 2. 文档和问题所表达的意思尽可能的清晰准确。 3. 在prompt阶段调整提示词，尽量让模型分步推理。