# 提供支持文本
<a name="prompting-support-text"></a>

建议向模型提供与当前查询相关的可信信息。通常，此类信息与输入查询共同构成*检索增强生成（RAG）*系统的一部分。在此过程中，相关的上下文文档或信息将添加到实际用户提示中，使模型基于可信内容生成相关且精准的回复。通过指令要求 Amazon Nova 使用来自可信来源的参考文本进行回答，可以引导其根据所提供的材料撰写回复，并确保回复以准确的相关信息为依据，从而提升所生成内容的可靠性与可信度。

此外，使用参考文本可有效规避幻觉，从而提升回复的整体质量与可信度。为最大限度减少幻觉，建议在模型指令中明确注明：`DO NOT USE INFORMATION THAT IS NOT IN REFERENCE TEXTS!`。

**提示模板：**

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

## 示例：提供基础内容
<a name="support-collapsible"></a>

提供基础上下文有助于防止模型产生幻觉或拒绝回答。


| 角色 | 提示 | 
| --- |--- |
| 用户 |  **问题：** 2020 年新冠疫情对美国经济有何影响？ **参考文本：** 2020 年，美国经济因新冠疫情遭受重大冲击。根据美国经济分析局的数据，2020 年美国经济萎缩了 3.5%。2020 年 4 月失业率飙升至 14.7%，为经济大萧条以来的最高水平，随后逐渐下降。小型企业面临严峻挑战，数百万家公司永久关闭。此外，由于人们减少了非必要支出并增加了储蓄，消费支出急剧下降。政府通过一揽子刺激计划与扶持计划进行干预，例如面向小型企业的薪资保护计划（PPP）以及面向个人的直接补助金发放，在缓解相关冲击方面发挥了关键作用。尽管采取了上述措施，不同行业与地区间的经济复苏仍呈现不均衡态势。  |