过去文档检索的基本技术框架，中间每一步都有相当的技术复杂度，过去只有大厂在有巨大需求的场景去实现这样的能力。但是LLM的出现，让文档检索这件事情的门槛骤然降低，用向量数据库就可以轻松构建自己的文档检索系统，结合LLM的对话生成能力，真正实现文档问答的能力。
之前写过《面向使用者的提示工程》，主要是面向普通用户，在日常使用大语言模型聊天或对话的时候应该如何书写提示词，来改善大模型输出的效果。而本篇主要是面向开发者，介绍在开发 RAG 类基于大模型的应用时应该如何优化和改善提示词，针对特定任务构造能充分发挥大模型能力的 Prompt 的技巧
