首先我们得明确一个点，llm的本质根据前面每一个字预测下一个字，也就是自回归模型。
举个例子，把“我爱”发给llm，llm会根据前前两个字预测第三个字可能是“你”，“吃”，“玩”，然后拼接成“我爱你”、“我爱吃”“我爱玩”。预测下一个字的范围很大，“你”，“吃”，“玩”等等可能的词很多，范围很大，每个词指向的方向都不一样，“你”是表白、恋爱方向，“吃”是美食方向，“玩”是娱乐方向
而提示词，就是在这些话前面拼接上一段话，则是将这个范围缩小，方向更加明确。
最基本的提示词是告诉llm它的身份，比如“你是一个吃遍天下美食的吃货”，然后将提示词和内容，组合到一起，就变成了“你是一个吃遍天下的吃货，你爱__”可选项范围就收窄了很多，方向“美食”更明确，原来的“你”，“吃”，“玩”，只剩下了“吃”。
所以我们给的提示词并不是让模型成为某一个人，或者具有某一种特质，而是把这个“方向”告诉他，但我们的写法依然是“你是一个……”
多轮对话也是如此，他将之前每次跟模型的对话都记录下来，与现在最新的问题拼接在一起，给到LLM，让他明确下一个字的方向，然后自回归生成回答。
RAG也是如此，看似你将答案给到llm，他理解了答案，然后回复你。但实际上它依然是根据方向来自回归生成回复，而答案本身就是回复你的问题的最佳方向。
举个例子：提问llm“什么是苹果”，RAG召回了“苹果公司的信息”，一起给到模型，苹果公司的信息，将你提问的苹果，更加明确“一家公司的信息，具体的时间，地点等等”的方向，而模型就往这个方向生成回复。
这就解释了，为什么当我们把一个问题的答案（未作为模型训练数据）放在上下文，然后让llm生成回复的时候的准确率仅为17%左右。因为他一直在根据方向生成回复，而不是理解内容。
更加解释了为什么RAG可以有效减少幻觉，因为把方向更加明确了。
这个方向是模型训练过程中训练出来的，这就是模型权重计算后的结果。
个人见解，如有问题或错误，请指正。
