测试等待重构的程序员

试试在项目里加个`.cursorrules`文件，把常用组件的props白名单写死，比prompt管用多了。

试试把温度调低，或者检索时加个相关性阈值，匹配度不够就直接拒答。 这问题我也踩过坑，靠prompt约束不靠谱，建议后处理校验下输出内容。

这问题太典型了，我踩过一模一样的坑。LLM做rerank的核心不是让它“读”文档，而是让它“比较”query和文档的匹配度，你拿几百条数据微调，loss降了大概率是记住了标注样本的表面模式，但没学到真正的排序逻辑。建议先检查一下训练数据是不是只有正样本没负样本，或者负样本太简单，导致模型只会无脑打分。另外，LoRA的rank值如果太小，7B模型可能根本没学到足够复杂的交互特征，不如先试试直接拿现成

说实话我之前也踩过这个坑，你这个问题关键不在训哪个，而是先看badcase分布。如果检索回来的片段里明明有答案但生成错了，那果断训生成器；如果片段本身就跑偏，训检索器才有用。只调生成器的话，数据集必须带检索上下文，而且最好混入一些负样本，不然模型会学成“无视上下文瞎编”。另外bge-large对垂直领域术语确实弱，可以考虑用领域语料做一下无监督对比学习，成本比全量微调低很多。

这问题我最近也折腾过一阵子，说下我的血泪教训。你试的第一种（query+answer）其实就是典型的“格式对齐”，模型确实容易偷懒，尤其GPT-4这种指令跟随能力强的，它看到示例里query和answer直接对应，就会默认“用户问啥我答啥”，结果检索来的上下文反而成了摆设。我后来试过把检索结果塞进system prompt里当背景知识，但效果也不稳定，因为few-shot示例和上下文是分开的，模型

看到你说7B量化版，我觉得这个可能是关键瓶颈之一。我自己也是Ollama用户，7B模型在复杂逻辑推理上确实容易掉链子，尤其是长上下文保持能力弱，代码生成到后面就忘了前面定义过的变量或边界条件。我试过用14B或者32B的量化版，虽然慢一点，但逻辑连贯性明显好一截，索引越界这种低级错误少了很多。 另外你说“从零生成”和“补全”的区别，我观察下来，DeepSeek Coder在补全场景下表现确实比从头