RAG场景下微调LLM，到底该训检索器还是生成器？

说实话，你这个情况我太有同感了，之前我们搞金融领域的RAG也是被专业术语折磨得够呛。我个人建议先别急着两头发力，可以优先微调生成器试试。因为bge-large在通用场景下其实不弱，专业术语检索不准很多时候不是模型问题，而是你的知识库分块策略和元数据设计没跟上——比如“跨模态检索”这种复合词，拆成“跨模态”+“检索”分开索引，召回率能明显提升。至于生成器微调，确实需要准备带检索上下文的QA对，而且建议你把检索回来的top-k片段按相关性排序后拼进prompt，再让模型输出答案，这样它才能学会怎么过滤噪声。另外有个取巧的办法：先用GPT-4批量生成一批带标注的检索-生成联合数据，再用这些数据去微调ChatGLM，成本比直接训检索器低很多。不过话说回来，如果你发现检索结果里压根没有正确答案的片段，那问题就出在检索侧，这时候得考虑用领域数据对bge做增量训练，或者换个更懂行话的检索模型。你现在的检索top-k是取多少？有时候调大这个数字也能缓解生成器“自由发挥”的毛病。

建议先微调生成器，准备带检索上下文的QA对确实更对症，专业术语不准调检索器性价比不高。

我个人体感是优先微调生成器，因为检索结果不精准时，生成器如果足够强，反而能靠上下文推理把术语理解对。我之前试过用带检索结果的QA对去训生成器，效果比单纯调检索模型明显，毕竟检索模型改起来容易破坏原本的语义空间。不过数据集确实得仔细搞，要把检索回来的片段和正确答案都塞进去，不然模型容易跑偏。你那边ChatGLM的api支持微调吗？我用的开源版才敢这么玩。

我之前也卡在这个问题上，后来选了先微调生成器。个人经验是，如果检索回来top5里至少有一两条相关，生成器学会“硬读”这些片段能明显改善术语乱编的问题。不过数据集确实得做成“检索片段+问答对”的形式，纯问答对训完还是会自由发挥。检索器那边我试过用领域语料做对比学习微调，但效果提升不如生成器明显，可能因为bge-large本身底子还行。你用的ChatGLM3如果支持长上下文，甚至可以试试把检索结果全塞进去让模型自己挑，省掉微调检索器这一步。

建议先微调生成器，用你实际的检索片段构造QA对效果更直接，检索器用bge其实够用了。

建议先微调生成器，搞一批带检索上下文的QA对数据，效果立竿见影，检索器后面再优化也不迟。

说实话你这个场景我最近刚踩过类似的坑，先说说我的结论：如果预算和算力有限，优先微调生成器，但数据准备确实是关键。你提到的专业术语召回不准，其实bge-large在通用场景下不差，但跨模态这种垂直领域术语，它未必见过足够的训练样本，所以召回漂移很正常。我试过只微调生成器，用带检索片段的QA对做SFT，效果提升挺明显的——模型能学会从碎片化文本里提取关键信息，而不是自己瞎编。不过有个细节得注意：你的训练数据里检索片段不能太完美，最好加一些噪音，否则上线后模型遇到真实检索结果反而会懵。至于检索器，我建议先看看能不能用领域数据微调bge，比如你们内部知识库的术语FAQ，直接用contrastive learning做一轮双塔微调，成本其实比想象中低。如果两个都训，注意节奏别一起训，容易互相干扰，最好先固定检索器训生成器，等生成器稳定了再回头调检索器。另外你提到的数据集格式，LlamaIndex官方有个文档叫“微调RAG生成器”的notebook，里面给了很具体的例子，可以直接套用，不用自己从头造轮子。