中文 RAG 知識庫提示詞產生器

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By AI Tools Desk

關於這個工具

建構有據可依、引用出處的 RAG 知識庫提示詞

免費中文 RAG 提示詞產生器：問題、資料區塊、依據規則（引用出處、不編造）、輸出格式。瀏覽器本機執行。

RT-AI-079 · AI Tools

用一個簡單的表單，拼出乾淨、接地氣的中文 RAG 提示詞——問題、放進 <資料> 區塊的檢索資料、回答要求、輸出格式與語氣一應俱全，隨後直接複製到 DeepSeek、通義千問、豆包、Kimi 或你自建的知識庫應用中使用。提示詞把資料放在前、指令放在後，強制模型只依據資料作答、逐條引用出處，資料未提及就明確說明不知道。全部在你的瀏覽器本機拼接，不向伺服器傳送任何內容，也不會呼叫任何模型。

提示：本工具只負責拼接文字。請自行把結果複製到 DeepSeek / 通義千問 / 豆包 / Kimi 或你自建的 RAG 應用中——不會呼叫任何模型、不會執行檢索，也不會向任何地方傳送內容。

你的 RAG 提示詞

本中文 RAG 提示詞生成器的運作原理

先寫清楚問題

在第一格填入使用者的真實問題，例如「我們的退貨政策對拆封商品適用嗎？」。這一句會成為提示詞的開頭，告訴模型本輪要回答什麼。問題越具體，模型越能在你提供的資料裡定位到對應段落，避免泛泛而談。

把檢索到的資料貼進 <資料> 區塊

從你的知識庫、向量檢索或文件裡把命中的片段複製到「檢索到的資料」格中。本工具會自動用 <資料></資料> 標籤把它包起來，讓模型清楚區分「可依據的事實」與「指令」，這是檢索增強（RAG）接地氣的核心。

設定回答要求與約束

勾選式地寫明：只依據資料作答、逐條引用出處、資料未提及就明確說「資料中未提及」、不要編造。再補上輸出格式（分點、表格、先結論後引用）與語氣。這些規則決定模型是「老實查資料」還是「憑印象亂答」。

複製到 DeepSeek / 通義千問 / 知識庫應用

點擊「複製」，把拼好的提示詞貼到 DeepSeek、通義千問、豆包、Kimi，或你自建的 RAG / 知識庫問答應用的對話框或系統提示中即可。全部在瀏覽器本機拼接，不向任何伺服器傳送你的資料。

本中文 RAG 提示詞生成器的運作原理

接地氣作答，才是 RAG 回答可信的關鍵

檢索增強生成（RAG）是讓大模型基於你自己的知識庫、而非訓練記憶作答的標準做法。套路並不複雜：先檢索出與問題最相關的片段，交給模型，再要求它只依據這些片段回答。真正的難點，是包裹這些檢索文本的那段提示詞——而這正是本工具替你寫好的部分。它把問題、你貼上的資料以及回答要求拼成一段乾淨的提示詞：檢索到的內容被放進清晰分隔的 <資料></資料> 區塊中，而接地氣的指令則緊隨其後。填好欄位、複製結果，貼到 DeepSeek、通義千問、豆包、Kimi 或你自建的 RAG 應用即可——不呼叫任何模型，內容也不會離開你的瀏覽器。

分隔標籤的作用，比看起來更重要。用 <資料></資料> 把資料包起來，等於明確告訴模型：這段文本是可依據的事實，而不是要執行的使用者指令。僅此一個結構選擇，就能避免一整類錯誤——模型混淆事實與命令，或把文件裡夾帶的文字當成新指令去執行。有了這道邊界，「只依據上方資料作答」「為每個結論標註出處」這類約束才有了精確的作用對象：模型清楚知道哪段文本可以依據、哪一行才是它必須遵守的規則。再把清晰的問題放在最上方，整輪任務就被框定下來——模型先讀懂任務，再掃描資料，最後在你畫好的柵欄內作答。

「RAG 答案出現幻覺，往往是提示詞沒寫清，而非模型不行。把資料圍起來、逼它逐條引用，資料沉默時就要它老實說「未提及」。」

引用出處與「資料未提及」規則，區分「能展示」與「能上線」

在真實上線場景中，挑大梁的是兩條規則。第一條是引用規則：要求模型為每個結論標註具體出處——「據資料 2」——回答就變得可核查。讀者或審核者能把每句話追溯回原始資料，而這條要求本身也促使模型真的去查、而非臨場發揮。第二條是兜底規則：告訴模型，當資料未覆蓋問題時，必須直接說明「資料中未提及」，而不是用常識填補空缺。這一句，是任何 RAG 系統裡抑制幻覺最有效的單條防線，遠比反覆強調「要準確」可靠。再配上「先結論、後逐條引用」的輸出格式，這些規則就能把一個能言善辯的「猜測者」，變成一個你敢放在真實使用者面前的誠實「檢索員」。

我們也該誠實面對提示詞無法解決的問題。檢索品質決定回答上限：如果相關片段根本沒進入 <資料> 區塊，再好的指令也變不出來，模型最多只能如實報告「資料未提及」。同樣，把整篇文件一股腦塞進區塊裡只會浪費上下文、稀釋真正重要的片段——精選、分塊得當的檢索，永遠優於堆量。所以請把提示詞和檢索當成一對：調好你的分塊與排序，讓對的少數片段進來，再用本工具把它們包進一段會接地氣、會引用、拒絕瞎猜的提示詞。又因為整個工具在本機執行，面對敏感或內部文件你都可以放心反覆打磨——貼上、複製、測試、調整——而你輸入的內容始終不會離開你的裝置、不會傳送給模型，也不會被儲存。

檢索的上限，就是回答的上限

RAG（檢索增強生成）的核心是：先檢索相關資料，再讓模型只依據這些資料作答，而不是憑訓練記憶作答。

把檢索到的資料放進清晰的 <資料></資料> 分隔區塊，能讓模型分清「事實」與「指令」，顯著降低張冠李戴。

「只依據資料作答」是 RAG 提示詞裡最關鍵的一句約束——沒有它，模型仍會用內部記憶補全甚至覆蓋資料。

要求模型「逐條引用出處」，能讓回答可被核查，也讓模型更傾向於真的去資料裡找依據。

明確指示「資料未提及就說不知道」，是抑制幻覺最有效的單條規則，比反覆強調「要準確」更管用。

把指令放在資料之後、問題放在最前，通常能讓模型先理解任務、再約束自己只看資料。

檢索品質決定回答上限：資料裡沒有的內容，再好的提示詞也只能讓模型如實說「未提及」。

為每段資料標上來源編號或標題，模型才能在回答裡準確引用「據資料 2」之類的出處。

讓模型「先結論、後逐條引用」的輸出格式，既方便使用者快速讀，也方便你核對每句話的依據。

本工具完全在你的瀏覽器本機拼接提示詞——你貼上的資料不會上傳、不會呼叫任何模型，也不會被儲存。

常見問題

RAG（檢索增強生成）指先從你的知識庫檢索相關資料，再讓大模型只依據這些資料回答，從而減少憑空編造。本工具不做檢索，也不呼叫模型——它只負責把你已經檢索到的資料、問題與回答要求，拼成一段結構良好、強調「接地氣作答」的提示詞，供你複製到模型裡使用。
都不會。本工具只是把你填寫的欄位按固定模板拼接成一段提示詞，全程在你的瀏覽器本機完成。它不連接任何向量資料庫、不呼叫 DeepSeek 或通義千問，也不連網。檢索由你的系統完成，本工具只負責「寫好提示詞」這一步。
清晰的分隔標籤讓模型明確知道「這一段是可依據的事實，不是使用者指令」。這能減少提示詞注入風險，也讓「只依據資料作答」「逐條引用出處」這類約束有明確的作用對象，是 RAG 提示詞穩定的關鍵。
在「回答要求」裡明確寫上：只依據上方 <資料> 作答；資料未提及的內容，直接回答「資料中未提及」，不要用常識或記憶補全；並為每個結論標註出處。本工具的預設要求已經包含這幾條，你也可以按需增刪。
不會。所有拼接都用純 JavaScript 在你的瀏覽器本機完成，你貼上的資料、問題和要求都不會傳送到任何模型、伺服器或第三方，也不會被儲存。涉及內部或敏感文件時可放心使用。
DeepSeek、通義千問、豆包、Kimi、文心、智譜等中文大模型都適用，ChatGPT、Claude、Gemini 也一樣。你既可以貼進對話框臨時問答，也可以作為自建 RAG / 知識庫問答應用的系統提示長期使用。
本工具採用「問題在最前、<資料> 居中、回答要求在最後」的結構。把約束放在資料之後，能讓模型讀完資料、帶著規則去作答，通常比把規則淹沒在長資料前面更穩定。當然你也可以複製後自行調整順序。
這屬於檢索與分塊（chunking）的問題，應在你的檢索環節解決：只挑最相關的少數片段放進來，而不是把整篇文件塞滿。提示詞再好也無法彌補檢索把無關內容塞進來的浪費——精選資料永遠優先於堆量。
可以，而且這正是典型用法。把角色、問題佔位、<資料> 佔位與「只依據資料作答」等要求拼好後，作為系統提示固定下來，每輪再由你的程式把檢索結果填入 <資料> 區塊即可，與具體框架無關。
完全免費，無需註冊或登入，也沒有使用次數限制。它在你的瀏覽器中執行，不收集任何資料。

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