最近在做一个小型的RAG项目，用的是LangChain+本地Embedding模型，检索回来的文档质量还行，但生成的时候总感觉模型没充分利用这些上下文，比如会忽视关键细节或者自己脑补错误信息。想对生成模型（比如Qwen2-7B）做微调，但担心微调后模型参数变了，反而把检索到的知识“覆盖”或“扭曲”了。有没有什么经验？比如应该冻结哪些层？或者在微调数据里怎么构造负样本，让模型学会更依赖检索结果而不是自己的记忆？求大佬指点一下具体做法。