本文主要是介绍指导AI进行推理：提示工程如何弥补RAG系统中的差距，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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原文标题：Instructing AI to Reason: How Prompt Engineering Bridges the Gap in RAG Systems
原文地址：https://medium.com/ai-in-plain-english/instructing-ai-to-reason-how-prompt-engineering-bridges-the-gap-in-rag-systems-37289ccd46b3
Video: https://www.youtube.com/watch?v=ULilT1tt-sk
最近，像GPT-3 等大型语言模型（LLM）的出现预示着人工智能能力进入了一个新时代。通过在大量数据集上进行预训练，这些模型可以生成极其类似人类的文本，并支持从聊天机器人到搜索引擎的各种应用。然而，尽管LLMs能言善辩，但在逻辑推理和整合现实世界知识方面却有其内在的局限性。如果没有明确的编程，它们往往会产生听起来合理但是错误的信息。
这就是检索增强生成（RAGÿ
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