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Generation	concept	RAG LLM 问答生成	rag从入门到精通系列1-基础rag	2025-01-16

Definition

Generation（生成阶段）是 RAG 管道的第三阶段，将用户问题与检索到的相关文档块组合成 Prompt，输入 LLM 生成带事实依据的答案。

Core Process

问题 + Top-k 文档块 → PromptTemplate 组装 → LLM 生成 → 返回答案

1. 组装上下文：将问题（Question）和检索到的文档块（Context）放入预定义的字典结构
2. Prompt 模板：通过 PromptTemplate 将问题+上下文组合成完整的 Prompt String
3. LLM 生成：将 Prompt 输入 LLM，LLM 基于检索到的知识生成回答
4. 可选链式组合：使用 LangChain/LlamaIndex 的 Chain 将 Retrieval 和 Generation 串联为统一管道

Key Prompt Pattern

你是一个问答助手。请根据以下参考资料回答用户问题。
如果参考资料中没有相关信息，请如实说明。

参考资料：
{context}

用户问题：{question}

回答：

LangChain Chain

LangChain 和 LlamaIndex 提供了 RetrievalQA Chain 等开箱即用的链，可将检索和生成过程自动化串联，避免手动拼装 Prompt。

Connections

• Generation ← part_of ← RAG
• Generation ← receives_input ← Retrieval
• Generation ← uses ← Large-Language-Model
• Generation ← uses ← Prompt

Aliases

• Answer Generation
• RAG Generation
• LLM Response Generation
• 答案生成