大语言模型集成

本章节介绍如何在检索增强生成（RAG）系统中集成大语言模型，包括 API 接入、提示词工程与优化、以及模型参数调优等关键环节。通过合理配置和优化，可以显著提升聊天机器人在多场景下的回答质量和用户体验。

千问大模型 API 接入

集成大语言模型可以帮助系统生成自然流畅的回答：

• API 配置与请求

  • 在 wrangler.toml 中配置相关环境变量，包括 API 密钥、模型 ID 和版本。
  • 确保请求头中包含必要的认证信息。
  • 根据具体任务，调整请求参数，如 temperature、max_tokens 等，以调节输出的创造性和长度。

• 请求实例

import requests

headers = {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json'
}

payload = {
    'model': 'qwen-turbo-latest',
    'prompt': '请输入你的问题...',
    'temperature': 0.7,
    'max_tokens': 150
}

response = requests.post('https://api.qwen.example.com/generate', headers=headers, json=payload)

if response.status_code == 200:
    print(response.json()['choices'][0]['text'])
else:
    print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")

提示词工程与优化

有效的提示词工程能大大提高回答的准确性和相关性：

• 上下文丰富性

  • 使用最近的用户查询和检索到的相关文档片段为语言模型提供上下文。
  • 确保提示词中包含足够的信息来明确用户的意图。

• 问题精确性

  • 精简提示词，剔除冗余信息，以免在答复中引入不必要的噪音。
  • 对于常见问题，可构建模板化的提示词框架，以提高效率。

模型参数调优

根据不同使用场景精心调整模型参数，提升人机对话的品质：

• 温度参数

  • 控制生成文本的多样性。较低的温度会产生更为确定性的回答，而较高的温度则会增加回答的创意性。
  • 持续调整以达到最佳平衡点，根据反馈进行微调。

• 最大生成长度

  • 设定合理的字符限制，避免回答过长导致不必要的延迟。

• 实时弹性调优

  • 实时监控与动态调节，针对不同用户请求进行适配优化。