野生工程师

我之前也踩过这个坑，后来发现问题不在模板本身，而是RAG里检索到的上下文太碎了，你加再多的指令模型也容易跑偏。可以试试把模板里“如果信息不足就说不知道”改成“只基于以下内容逐字回答，不要额外发挥”，这样约束性更强。另外那个“专业但易懂”可能太抽象，模型会自己脑补风格，不如直接规定“用三句话以内，给出数字和结论”。还有个土办法，把检索到的片段先做一次简单的重排，把最相关的放最前面，比调prompt管

top_k和分块策略影响比模型搭配大，可以试试调小chunk再配合rerank，效果会稳很多。

说实话，你遇到的这个情况太真实了，我一开始搞提取任务也是这么被折磨过来的。后来我发现自己陷入了一个误区，就是老想着用一个万能prompt搞定所有情况，但实际上prompt的稳定性跟你的任务边界、模型选型都有关系。你要是只做结构化提取，我强烈建议你先别碰微调，成本太高且维护麻烦，可以试试把任务拆成两步：第一步先用一个宽松的prompt让模型输出JSON格式的原始草稿，第二步再用一个严格的prompt

这个问题太真实了，我最近也踩了类似的坑。试过用滑动窗口只保留最近几轮对话+关键实体的方式，效果比全量塞进去好不少，比如Q1和Q2这种数值对比，把历史里的“营收”和“Q1”单独抽出来存成记忆节点。另外可以试试给历史对话打标签，像“用户意图”或者“已回答的关键信息”，下次追问时只召回相关性高的片段，token省一半，回答也不容易飘。