周末增长说明书

试试给每个chunk打上时间戳和主题标签，检索时用metadata过滤加时间衰减权重，光调top_k没用。

我最近也踩过类似的坑，一开始图省事把规则全塞进system prompt里，结果模型像被绑住了手脚，连“今天天气怎么样”这种问题都要先确认一遍意图再走流程。后来我把那些具体操作规则挪到few-shot示例里，反而效果好很多，模型能从例子里学到什么时候该灵活变通。另外我觉得长prompt里最容易出问题的是“过度约束”，你得允许模型有判断的空间，比如把“必须总结”改成“当对话超过5轮且用户没提新需求时

我最近也踩过这个坑，试下来感觉你纠结的点特别真实。其实这俩不是二选一，关键是看你想让few-shot教模型“怎么答”还是“怎么用材料”。如果只给query到answer的映射，模型很容易把示例当模板硬套，尤其当你检索到的chunk跟示例里的语义有偏差时，它反而会忽略真实上下文去照抄格式，这就是你遇到的第一个问题。但如果你把context也塞进示例，又会让prompt变得特别“重”，而且就像你说的，

这问题我太有共鸣了，之前做客服机器人也踩过同样的坑。你说在system prompt里强调角色，其实有个细节容易被忽略——模型对system prompt的“忠诚度”是会随上下文长度衰减的，尤其是当用户消息里出现强烈的新意图时，注意力会被拉走。我试过比较有效的办法是“动态摘要回注”，就是每轮对话后，用另一个prompt把当前任务状态、角色约束、已完成步骤压缩成一段简短记忆，然后拼接到下一轮的sys

大概率是特征没归一化，L2距离对向量模长太敏感了，试试归一化再重新建索引。

这题我遇到过类似的，LoRA rank拉到64确实有点高，尤其数据量才1.5万，容易把风格细节都吃进去。你可以试试把rank降到8或16，同时把那些含“不确定”的样本直接删掉而不是统一替换，因为模型可能学到了句式和语气，不只是关键词。另外，微调后混入20%的原始通用指令数据做回放，比单独加10%效果更稳，我上次就是这么把“委婉腔”压下去的。

这问题太真实了，我拿Cursor写脚本时也被这毛病坑过几次。后来发现一个土办法：把常用的长变量名提前在文件顶部写成一排赋值，比如`user_input = user_input`，这样AI看到已有定义，补全时就会优先沿用而不是瞎猜。另外试试把`.cursorrules`文件里加一条“请勿修改或缩写已存在的变量名”的规则，对它的约束力比注释强不少。不过我也有个疑问——你用的是不是Tab补全？有时候改

块大小真不是固定值，得看你文档的结构，我试下来markdown按标题切比纯按字数稳得多，pdf反而得先抽掉页眉页脚再切。维度这块别光盯着检索速度，bge-large到1024维其实是为了保细粒度语义，你降到384维短期看召回还行，换一批专业术语多的文档就露馅了。另外embedding和切分确实得联动调，比如你切得碎，向量维度就得高一点去区分相近段落，切得长反而可以适当降维省资源。建议你先拿10份文

我也遇到过类似的情况，确实挺头疼的。明明prompt里写得很清楚，结果模型还是自己脑补，尤其是遇到那种“好像知道一点，但又不确定”的细节问题，它就跟个爱表现的学生似的，非得把话说全。 我觉得这里有个关键点：prompt里写“不相关就答不知道”，模型其实是在做一个二分类判断——当前文档和问题是否相关。但问题是，这个“相关”的阈值很难把握。有时候检索回来的文档里确实有一两句话沾边，但信息不完整，模型