RAG + Prompt 工程是让 AI 基于私有文档回答的标准方案。关键在于检索质量：chunk 大小设 500-1000 字符，重叠 100 字符，用语义检索而非关键词匹配。Prompt 里告诉 AI「只基于提供的上下文回答，不确定时说不知道」，能大幅减少幻觉。 角色设定不是随便写「你是专家」就够的。要具体：「你是 5 年经验的 Next.js 全栈开发者，熟悉 SEO 优化和出海产品，代码风格偏好简洁和类型安全」。越具体的角色设定，AI 的输出越符合预期。 Prompt Chain 是处理复杂任务的利器。比如生成一个完整的 Next.js 页面：第一步 Prompt 生成页面结构，第二步生成 Server Action，第三步生成组件代码，第四步生成测试。每步的输出作为下步的输入，比一个超大 Prompt 效果好得多。
我的理解是：降 AI 率最有效的是让 AI 模仿口语化表达，加入「我觉得」「说实话」这类词。如果有更好的方案求分享。
补充一个边界情况：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。实践出真知，建议动手试试。
分享一下我的做法：元提示词（用 AI 优化 Prompt）是个好思路，但需要人工判断哪些建议有效。
分享一下我的做法：元提示词（用 AI 优化 Prompt）是个好思路，但需要人工判断哪些建议有效。欢迎私信深入交流。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
我的结论恰恰相反：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。欢迎私信深入交流。
这个思路很巧妙，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。如有不对请指正。
有个更优的方案：降 AI 率最有效的是让 AI 模仿口语化表达，加入「我觉得」「说实话」这类词。有疑问可以继续问。
我的项目里也用了这个方案，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。欢迎大家补充。
我调研过这块，降 AI 率最有效的是让 AI 模仿口语化表达，加入「我觉得」「说实话」这类词。
实操中我发现：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。这只是个人经验，不一定通用。
我的踩坑经验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。感谢楼主的启发。
长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
有个细节值得注意：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。实践出真知，建议动手试试。
这个思路很巧妙，降 AI 率最有效的是让 AI 模仿口语化表达，加入「我觉得」「说实话」这类词。如有不对请指正。
我的踩坑经验：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。希望对你有帮助。
这个方案我试过，角色设定越具体效果越好，「5 年 Next.js 全栈开发者」比「专家」好得多。期待更多实战经验分享。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
这个方案我试过，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。实践出真知，建议动手试试。
我的理解是：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。希望对你有帮助。