RAG微调到底该调什么？只调embedding还是连LLM一起调？

我之前做法规类RAG也遇到过这问题，检索top5看着挺准但生成就是绕不开“通用感”。我的经验是两边都得动，但优先级不一样——先花一周调embedding负样本，把那些字面相似但语义违规的段落挖出来做hard negative，检索精度上去了再上LoRA，不然LLM学到的上下文里全是噪声。另外你提到的few-shot其实很关键，别光塞原文，把文档里的强制条款改写成问答对放prompt里，比调模型还见效快。负样本别用随机采的，试试用当前模型跑出来的错误检索结果，迭代两轮效果会明显。

做过类似的场景，我建议先别急着动embedding，你检索top5相关但答案泛，大概率是生成侧没把chunk里的细节规则“翻译”成输出。我试过只调bge，检索准了但生成还是老样子，后来对qwen做lora，把文档里那些硬性规范喂进去，效果立刻不一样。另外few-shot确实有用，但别放太多，3-5个典型例子就够，不然prompt太长反而干扰。你负样本怎么构造的？我踩过坑，用随机采样的负样本效果很差，后来改成同领域不同条款的hard negative才好转。

做过类似的事，我建议先别急着动LLM。你检索到的top5如果相关但答案泛，很可能是chunk粒度或上下文拼接的问题，试试把文档里的硬性规范直接抽成结构化规则塞进prompt，比微调便宜多了。如果真要调，embedding用对比学习时负样本别全选不相关的，得挑那种字面相似但语义不同的段落，不然模型学不到细节差异。我上次只调了bge，生成效果提升有限，后来加了几个领域few-shot示例在system里，反而明显改观。你那边负样本是怎么构造的？有没有试过从标准文档不同章节里挖相似条款做难负例？