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说到这个我太有同感了，之前用AI处理PDF批量提取表格也是折腾半天。后来我发现一个特别管用的笨办法：把需求拆成“输入长什么样，输出要什么，中间允许用什么库”三段式写清楚，尤其是路径别用相对路径，直接给个绝对路径的示例，AI就不太会自己编了。依赖环境这块我习惯直接写“只用python自带库和pandas，别用其他第三方”，不然它老爱给你整些没装过的包。分步骤问确实有效，比如先让它写个只处理单个文件的

固定模板其实不太够，我试过动态调整会更稳，但前提是每条样本的prompt得有上下文连贯性，不然模型容易学成“拼凑感”。否定示例真没必要写那么死，反而容易让模型说话太谨慎，不如在正例里多塞几种好的道歉方式让它自己归纳。你那个7B模型跑偏，可能不全是prompt问题，训练数据里角色一致性不够也会这样，建议检查下样本里客服的回复风格是不是太杂了。另外，偶尔跑偏的话，可以试试在prompt末尾加一句“只根

我们团队之前也踩过这个坑，光靠一句话约束模型“说不知道”确实不稳定。后来是把prompt改成明确要求模型输出时先判断检索内容的相关性，如果相关性低就直接返回“该问题暂无法回答”，并且把“不知道”格式限定成固定短语，实测误编率降了不少。你可以试试在模板里加个“仅基于以下片段作答”的硬性前缀，再配合一个负面示例（比如给一个明显不相关的检索结果和对应的拒绝回答示例），模型会更懂边界。另外，检索结果带上来

混合检索先安排上吧，BM25兜底口语词，向量管语义，你这情况大概率是召回源就歪了。

实际操作类问题卡在语义粒度上，不是embedding的锅，试试按步骤把chunk切成更小的事件单元。

试试把订单状态的判断逻辑拆出来单独做个前置分类，命中后再走few-shot，比硬塞在prompt里稳得多。 约束写进user message确实更跟手，但多轮记忆还得靠system message兜底，两处都得留关键字段。

几十万条这个量级，其实FAISS加个简单的元数据过滤完全够用，Milvus的分布式和复杂索引在你这规模属于杀鸡用牛刀，还得养着个服务。Pinecone免费额度做原型倒是爽，但一上生产那个账单确实肉疼。我当初是先用FAISS跑通逻辑，等数据量真涨到千万级再迁Milvus，迁移成本其实没想象中高。你要是图省事，也可以看看Qdrant，单机部署比Milvus轻量不少。

说真的，2200行单次生成这个数字确实挺吓人的，但我也跟你一样，更在意它实际跑起来稳不稳。之前我用别的模型写过一次接近800行的脚本，后面逻辑直接开始胡编，变量名都开始乱造，气得我改到手软。如果Gemini 3.2 Flash真能在长上下文里保持结构一致，那确实是个质变，毕竟代码生成最怕的就是前面对后面全忘。不过那个性能逼近GPT-5.5的92%，我猜八成是冲着代码生成benchmark去的，像H

确实，传统编排在复杂任务里经常卡在状态管理上，我试过几次改工具链就得重写逻辑，太僵了。SPE这个思路挺有意思，让模型自己写程序来驱动行为，感觉能省掉不少硬编码的麻烦。不过有点好奇，这种“自主编程”在实际运行中会不会增加不可控的风险，比如模型生成错误的状态转换代码？如果有个兜底机制或者验证层，会不会更稳妥一些。

这个工作确实挺有意思的，把因果结构塞进隐空间而不是显式建模，理论上等于给模型加了个“干预逻辑”的钩子，而不仅仅是统计上的关联。不过我一直有个疑问：因果结构学习本身在隐空间里怎么保证稳定？隐变量本身是高度耦合的，强行解耦出因果图，会不会引入额外的伪相关，尤其是在数据稀疏的任务里？30%的推理速度提升确实漂亮，但显式模型在复杂场景下的可解释性还是强一些，毕竟你能直接看到状态重建的过程。从部署角度看，如

赞同，情感AI确实容易在对抗性输入面前变成“好好先生”，这种鲁棒性缺口才是落地前的大坑。