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# 提供支援文字
<a name="prompting-support-text"></a>

我們建議您為模型提供與輸入查詢相關的可信資訊。此資訊與輸入查詢一起，通常是*檢索增強生成 (RAG)* 系統的一部分。在此過程中，實際使用者提示詞會增強一些相關的上下文相關文件或資訊，以便模型獲得可信的內容，產生相關且準確的回應。指示 Amazon Nova 使用來自可信來源的參考文字來回答，可以引導它根據提供的資料編寫其回應，並確保其回應以準確且相關的資訊為基礎，從而增強所產生內容的可靠性和可信度。

此外，使用參考文字也有助於避免產生幻覺，從而改善回應的整體品質和可信度。為了將幻覺降至最低，我們建議您在模型提示中明確提及 `DO NOT USE INFORMATION THAT IS NOT IN REFERENCE TEXTS!`。

**提示詞範本：**

```
User: {Query} 
Resource: Search Results: {Reference texts}
```

## 範例：提供有依據的內容
<a name="support-collapsible"></a>

提供有依據的上下文有助於防止模型產生幻覺或拒絕回答。


| 角色 | 提示詞 | 
| --- |--- |
| 使用者 | **問題：**<br />2020 年 COVID-19 大流行對美國造成哪些經濟影響？<br />**參考文字：**<br />2020 年，美國因為 COVID-19 大流行而遭受重大經濟影響。根據經濟分析局資料，美國經濟在 2020 年收縮了 3.5%。失業率在 2020 年 4 月遽增至 14.7%，這是自經濟大蕭條以來的最高點，之後逐漸下降。小型企業面臨嚴峻挑戰，數百萬家公司永久關閉。此外，隨著人們減少非必要支出並增加儲蓄，消費者支出大幅下降。政府干預在透過刺激方案和支援計劃緩解這些影響方面發揮了關鍵作用，例如針對小型企業的薪資保護計劃 (PPP) 和直接付款給個人。儘管有這些措施，不同產業和區域的經濟復原仍然不均衡。 |