在信息检索与生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的框架下，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）如GPT系列、T5等，通过结合外部知识库的能力，极大地扩展了它们的应用场景与准确性。然而，在实际应用中，RAG系统仍面临诸多挑战，如检索到的信息中包含噪声、上下文长度限制、以及知识块处理不当导致的信息遗漏等。针对这些问题，本文将从压缩提示词、调整提示词中知识块顺序两个维度出发，深入探讨如何通过技术手段增强RAG pipeline的性能，并进一步提出综合性的优化策略。

一、压缩提示词：精炼信息的艺术

在RAG系统中，检索到的信息（chunks）往往包含大量冗余或噪声内容，这些不仅增加了LLM处理的难度，还可能误导生成结果。同时，LLM的prompt长度限制也是一个不可忽视的约束条件，限制了能够输入模型的信息量。因此，压缩提示词成为提升RAG性能的关键步骤之一。

1.1 噪声过滤与关键信息提取

首先，需要开发高效的噪声过滤机制。这可以通过训练专门的分类器或利用无监督学习方法（如主题模型、词嵌入聚类）来实现，以区分相关与不相关的信息。具体而言，