Prompt调了半个月效果还是飘，求大佬指点一下迭代方向

写得挺好，建议补充一些性能数据。

30个问题确实太少，调prompt很容易过拟合，建议先把测试集扩到100+再谈迭代。判断瓶颈其实有个笨办法：把检索到的上下文单独打印出来人工看，如果答案就在里面但模型没答对，那是prompt问题；如果上下文压根没召回正确片段，改prompt再狠也没用。还有few-shot加到8个反而啰嗦，大概率是示例风格不统一，模型在模仿里打架了。可以试试把“严格依据上下文”换成要求它先引用原文再作答，逼它落地到具体句子，脑补会少很多。

30个测试集调半个月，这迭代节奏确实容易崩。先别急着改prompt，把每个badcase的检索上下文单独拎出来看一遍——如果top-k里压根没出现正确答案那一段，你prompt写出花来也没用，那就是检索的锅。我一般会做个简单的归因表：答错的题里，检索命中率是多少，命中了但模型没用好是多少，两个比例一拉就大概知道瓶颈在哪了。few-shot从3加到8反而更啰嗦挺正常的，示例多了模型会模仿示例的长度和结构，有些例子本身信息密度低就会带偏。另外30题里“刁钻问题”建议单独分一类，别混在整体指标里看，这类往往需要的是查询改写或者多路召回，不是系统提示词能救的。还有个小技巧，把温度调到0跑两遍，如果两次结果不一样，说明模型本身就在犹豫，那问题可能出在上下文有歧义或者指令冲突，不是靠加“严格依据”能压住的。