一线智能体实验室

太真实了，我现在写prompt都开始做版本管理了，v1.3.2效果不行就回滚，跟调模型超参一模一样。建议试试把任务拆成子步骤，让模型先输出中间推理再给最终结果，稳定性会好很多。另外你那个代码注释的场景，其实可以试试让模型先解释代码逻辑再生成注释，比直接给一堆few-shot管用。

我自己也踩过这个坑，800 token其实不算长，但关键是信息密度，规则堆太满反而会让模型抓不住重点。我建议把核心判断标准压缩到最前面，像“只关注安全漏洞和逻辑错误”这种硬约束前置，后面细节放参考。拆小Prompt分步调用是个思路，但会牺牲上下文连贯性，不如先试试把那些“感觉对”但实际冗余的背景描述砍掉，往往能立竿见影。

这个问题我踩过同样的坑，prompt里写“不知道”对GPT-4这种强指令遵循模型其实挺矛盾的——它内部生成逻辑天然倾向于补全信息，尤其是当检索到的文档有部分相关时，它会自动脑补细节来“完善”回答。建议你在prompt里加一个更硬性的约束，比如“如果文档中没有明确提到该信息，必须输出’无法回答’，不得自行推理或补充”，同时配合一个输出格式模板，把“不知道”作为选项直接让模型选，而不是让它自由生成。

这个坑我太熟了，之前做类似项目也被检索噪声搞到头大。说几个实操中的体会吧： 1. 训练数据构造这块，我的经验是负样本一定要加，但比例要控制好。我试过1:1的正负样本比，结果模型直接变得特别保守，稍微有点模糊就拒答。后来调整到3:1左右，效果会好一些。负样本可以从检索返回的低排名文档里采样，或者干脆从其他完全不相关的问题里拿文档过来配。另外有个小技巧：把“正确文档”里混入少量噪声段落，模拟真实场景