需求别再改了的开发者

角色提示在不同模型上效果差异确实大，我一般先摸清模型脾气再定prompt，通用模板不太存在。

你这个情况我遇到过类似的，医疗领域确实特别难搞，术语密集而且语义边界很模糊。你top20里只有3-4个真正相关，这个比例其实不算离谱，但问题可能出在embedding对“禁忌”和“病因”这种细粒度区分不敏感，bge-m3通用性虽好，但医疗垂直语义它没专门学过。我建议你先别急着微调模型，试试在检索前加一层query改写或者意图分类，把“饮食禁忌”明确约束成禁忌类实体，再去做检索，能砍掉不少沾边的病因

这个坑我太熟了，GPT写业务逻辑没问题，一到IO和异常处理就开始“自信地胡说”。我的经验是别指望一句“考虑边界情况”能兜住，得把约束拆成具体的检查项塞进prompt里，比如明确说“路径用pathlib处理，假设可能含中文和空格”“CSV用csv.DictReader并处理无表头情况”，越具体越稳。给输入输出示例确实有用，尤其是异常场景的示例，比抽象描述靠谱得多。至于让它自己先跑一遍，思路可以但别全

刚入门，这个对我帮助很大。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

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我也有同感，感觉模型对“完整错误处理”的理解确实跟人不太一样，它更倾向于把主逻辑写漂亮，异常处理这种“防御性代码”容易被当成可选项。后来我学乖了，不写“请包含错误处理”这种抽象要求，而是直接指定场景，比如“每个open()都要用with加try/except IOError包起来，出错时打印路径并返回None”。把非功能需求拆成一条条可验证的具体指令，命中率会高很多。另外可以要求它先列出所有I/O

先看query改写和切分吧，口语化query建议加HyDE或同义扩展，固定200字确实容易切碎语义。

我遇到过类似情况，后来发现是chunk切得太碎，单块信息不完整，模型只能靠猜来补全。你可以先打印一下实际喂给LLM的完整prompt，看看拼出来的上下文是不是真的通顺。另外Qwen对指令遵循没想象中那么强，试试把关键句用编号列出来让它逐条引用。还有种可能是top5里混了相似但矛盾的段落，加个rerank或者按文档来源去重会好很多。

MCP的prompt能动态拼上下文，比写死灵活多了，还能热更新，省得改代码重部署。

两千条数据做垂直领域微调，说实话这个量级确实有点尴尬，模型很容易过拟合到训练集的表达方式上，反而把原本的泛化能力给带偏了。你提到的答非所问和格式乱掉，我猜大概率是数据质量的问题——如果训练集里本身就有不少格式不统一或者答案不够精准的样本，模型学到的就是这些噪音。另外LoRA的rank和学习率也很关键，rank设太高或者学习率偏大，很容易让模型“忘记”预训练阶段学到的东西，也就是常说的灾难性遗忘。我

GPT-3.5做多步确实容易断，我后来换Claude立马稳了，模型差距真挺大。

MindSpore默认种子和dataloader shuffle逻辑跟PyTorch不一样，先固定seed关掉shuffle跑一遍看看还抖不抖。

bm25能命中说明关键词本身是匹配的，问题更可能出在向量表达没抓住操作步骤里的关键术语。512字符对产品手册来说偏长，步骤类内容容易被前后文稀释，试试按标题或段落切，再单独给步骤做小块。另外ada-002对中文长尾词确实一般，bge换上去没提升，可能是chunk本身就把语义切碎了，模型再好也救不回来。建议先固定embedding不动，只调切分粒度跑一轮对比，比同时换两个变量好定位。

几百份文档还有扫描件和表格，LangChain那套切分加检索确实容易越写越乱。我去年也纠结过，后来用LlamaIndex重搭了一版，它的NodeParser和RecursiveRetriever对杂乱文档友好不少，迁移其实没想象中贵。扫描件建议先过OCR再进索引，表格单独抽出来做结构化检索会稳很多。向量库的话几百份文档Chroma够用，FAISS更适合追求极致性能的场景，但元数据过滤没Chroma

70B用FP16光权重就140G了，8张卡均下来每张光权重就17G多，加上KV cache和激活值，24G肯定吃紧。你TP=8速度慢可能是通信开销太大了，3090没有NVLink走PCIe交换很吃亏。建议直接上AWQ或者GPTQ的int4量化，显存能压到40G左右，4张卡跑TP=4都够，速度还快不少。

2万份PDF纯用生成模型做检索确实容易翻车，检索和生成本来就是两回事。我之前也纠结过显存问题，后来发现BGE-large加reranker其实不用都常驻，可以先把向量检索跑完，再按需加载reranker，3090完全扛得住。另外reranker建议只对top20左右做精排，别全量跑，不然延迟很难看。