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先生成背景知识再作答

对需要常识或领域背景的问题,先让模型写出相关知识(事实、规则),再基于这些知识回答问题;用两段式提升一致性与可核查性。

提示词工程速查AI更新于 2026-10-13

先生成背景知识再作答

对需要常识或领域规则的问题,先让模型写出作答所需的知识(事实、规则),再基于这些写出来的知识去回答。这样把「回忆知识」和「运用推理」两个动作分开,推理阶段有明确的依据可循,输出更一致,也更容易核查。第一段产物本身还能单独交给检索或人工核对。

基本信息

结构第一段生成背景事实,第二段仅依据事实作答
动机把回忆知识与运用推理分开,减少边想边编
适用常识推理、领域规则应用、多步决策
核查第一段产物可单独送检或与检索结果比对

典型使用场景

  • 领域规则问答:先列适用的规则条款,再据此判断
  • 常识推理题:先写出相关常识事实,再做推理
  • 合规判断:先列出适用的监管要求,再对照案例分析
  • 成本核算:先写清计价规则与费率,再算结果
  • 故障判断:先列出该系统的已知行为特征,再定位异常

两段提示

两段提示
第 1 段:列出回答该问题需要的 3-5 条背景事实
- 每条一行,优先写可核查的:规则条款、数值、适用条件
- 不确定的事实要标注「待确认」,不要写成确定语气

第 2 段:仅依据上面的背景事实作答
- 逐条对应到事实编号,写明依据
- 事实不足以支撑结论时,说明缺口,不要补全

# 输出格式
事实:
1) …
2) …
结论:…(依据 1、3)
缺口:…(可选)

两段的职责与风险

阶段产出风险与处置
第一段3-5 条背景事实事实错误会污染第二段;外部事实类任务需接检索验证
第一段待确认标记全部写成确定语气时,错误无法被识别
第二段结论与依据编号不引用事实编号时,会退回边想边编的模式
缺口说明明确说明信息不足缺失时模型倾向补全,输出看似完整的错误结论
第二段必须逐条引用第一段的事实编号。不强制引用时,模型很容易跳过写好的事实,回到自己边想边编的默认模式,两段式就白做了。
涉及外部事实(法规条文、产品参数、价格)时,第一段应当接检索或人工核对,而不是直接采信模型写出的记忆内容。

易错点

  • 第一段写出的事实有误,第二段基于错误前提推理,结论错得很彻底
  • 第二段不强制引用第一段的事实编号,模型跳过已写好的知识,退回边想边编
  • 第一段全部写成确定语气,不确定的内容无法被识别出来核查
  • 把生成的知识当成可采信的外部事实,未接检索或人工核对就用于对外结论

数据来源与参考

  • Generated Knowledge Prompting for Commonsense Reasoning(Liu et al., ACL 2022)
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