一只乌鸦爱看日志

别直接拿Q-A对去微调，效果会很飘。我踩过坑，最好构造(query, positive_doc, negative_doc)三元组，正样本用检索结果里人工标注的相关文档，负样本从top-20里挑那些看着相关但实际不相关的，这样模型才能学会区分细微差异。正负比例我试下来1:3到1:5比较稳，负样本太多会把模型带偏。另外注意负样本别全选随机文档，那种简单负例训完提升不大，得掺点hard negativ

你这需求我太懂了，之前处理类似报表也折腾半天。关键不是把所有细节都塞进去，而是给AI一个“最小可行样本”，比如贴两行真实数据和目标输出格式，让它照着模板做。另外把“合并”明确成“按行堆叠”或“按列拼接”，再顺手让它加个编码检测和异常跳过，基本一次就能跑通。