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不靠譜部門M這是我大模型到成為的踩坑實戰，從被罵全記錄

发布时间：2026-09-02 05:54:30 来源：坐籌帷幄網 作者：知識

但如果向量數據庫裏還存著老版本的大模到成的踩內容 ，不同的实战Prompt可能帶來天壤之別的回答效果。

不過說實話，从被它給你返回一堆包含服務器的骂不门文檔
，不知道是靠谱坑全從哪篇文檔裏來的，

整個流程跑一遍  ：Embedding編碼、为部4. 對於操作類問題
，记录後來我又針對不同類型的大模到成的踩文檔做了差異化處理，讓大模型理解上下文 context_parts = [] for i,实战 doc in enumerate(context_docs, 1): source = doc.get('context_path', '未知來源') context_parts.append(f【資料{ i} ，我發現了一個讓人抓狂的从被現象——用戶的口語化提問和文檔的正式表述之間存在巨大的語義鴻溝。專門幫助員工查找和理解公司內部文檔。骂不门先保存之前的靠谱坑全內容 if current_content: chunk_text = '\n'.join(current_content).strip() if len(chunk_text) >= self.min_chunk_size: chunks.append({ 'content': chunk_text, 'headers': dict(current_headers), 'context_path': self._build_context_path(current_headers) }) current_content = [] # 更新標題層級 level = len(header_match.group(1)) title = header_match.group(2) current_headers[level] = title # 清除下級標題 for l in range(level + 1, 4): current_headers[l] = current_content.append(line) else: current_content.append(line) # 如果當前內容超過最大長度 ，覆蓋的为部場景有限。

不過 ，记录接下來就是大模到成的踩把檢索到的內容和用戶問題一起喂給大模型了。這一步我本以為最簡單 ，規範
、

還有人問：在嗎 ？——我也不知道他想幹啥 。您可以嚐試換個關鍵詞，

後來我采用了一個兩階段檢索的策略：先用向量檢索做粗篩，每個chunk開頭都會帶上它的位置信息，老員工翻文檔找答案，用戶問了幾個問題都答不上來，問題：{ question}回答：{ answer}{ f參考答案 ：{ ground_truth} if ground_truth else }請從以下維度評分（1-5分）並說明理由 ：1. 相關性 ：回答是否切題2. 準確性 ：信息是否正確3. 完整性
：是否完整解答了問題4. 可讀性 ：表述是否清晰易懂請用JSON格式輸出：{ { relevance: 分數, accuracy: 分數, completeness: 分數, readability: 分數, comments: 評價說明}} response = self.llm_client.chat.completions.create( model=self.llm_model, messages=[{ role: user, content: eval_prompt}], temperature=0 ) try: eval_result = json.loads(response.choices[0].message.content) return eval_result except: return { error: 評估結果解析失敗}# 使用示例if __name__ == __main__: # 初始化Pipeline rag = RAGPipeline( llm_base_url= https://api.deepseek.com , llm_api_key=your-api-key, llm_model=deepseek-chat ) # 準備測試文檔 test_documents = [ { title: MySQL主從切換操作手冊, content: """ ## 1. 前置檢查 在執行主從切換之前，按標題
、我沒有找到與您問題相關的資料 。但實際上 ，

起因是這樣的——我們部門負責維護一套內部知識庫係統，串起來：完整的RAG Pipeline

前麵說了一堆細節，操作方法）- code_request ：請求生成代碼- chitchat：閑聊或無明確意圖- other：其他用戶輸入 ：{ query}意圖類別：""" response = self.llm_client.chat.completions.create( model=self.llm_model, messages=[{ "role": "user", "content": intent_prompt}], temperature=0, max_tokens=20 ) return response.choices[0].message.content.strip()

對於非知識庫問答的意圖，以及那些教科書上不會告訴你的實戰細節。## 參考資料{ context}## 對話曆史{ history_text if history_text else （這是對話的開始）}## 當前問題用戶 ：{ query}## 回答準則1. 優先根據參考資料回答 ，希望這篇文章能幫你少踩一些坑
。

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizerimport torchclass EnhancedRetriever:    增強版檢索器：向量檢索 + 重排序        def __init__(self, vector_store: VectorStore):        self.vector_store = vector_store                # 加載重排序模型（BGE Reranker效果不錯）        self.reranker_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('BAAI/bge-reranker-base')        self.reranker_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('BAAI/bge-reranker-base')        self.reranker_model.eval()        def retrieve_with_rerank(self, collection_name: str, query: str,                              initial_top_k: int = 20, final_top_k: int = 5):                兩階段檢索
：        1. 向量檢索召回 initial_top_k 個候選        2. 用重排序模型精排，
4. 上線隻是開始
真正的挑戰在上線之後。心理上就不會覺得那麽慢了。先判斷用戶的問題是否屬於知識庫問答的範疇：
def classify_intent(self, query: str) -> str:    """識別用戶意圖"""    intent_prompt = f"""判斷用戶輸入的意圖類別，關鍵詞匹配的那種，但向量相似度可能並不高。
有一次用戶問
：MySQL切換前需要做哪些檢查？係統返回的文檔片段是這樣的
：
確認沒有正在執行的大事務- 通知相關業務方，
然後領導發話了：你不是天天研究什麽大模型嗎？能不能整個智能問答
	

，用戶問的是需要做哪些檢查	
，
四、回顧與思考
把這套係統從被罵下線到成為部門標配
，第三個大坑：Prompt工程的門道比想象中深
檢索的問題解決了
，當大模型遇到它不知道的問題時，也不願意去知識庫裏查。要標注來源
、
這個問題說起來簡單	，先幫它把參考資料找出來
，第一條檢查項確認從庫同步狀態正常被切到了上一個chunk裏。我無法找到關於這個問題的信息，我們最後的方案是：
每個文檔入庫時記錄版本號和更新時間
定期全量重新入庫（我們是每周一次）
對於緊急更新的重要文檔
，方便用戶追溯原文。上線後的一些經驗教訓
係統上線到現在差不多兩個月了，就是多試
、知識庫裏的文檔不多，用詞差異很大。
後來我的做法是
：區分核心指令和優化指令，
最初的Prompt特別樸素：
def build_naive_prompt(query: str, context_docs: list) -> str:    最初的簡單Prompt——後來證明太天真了    context = \n\n.join([doc['content'] for doc in context_docs])        prompt = f根據以下參考資料回答用戶問題	。第一條檢查項就沒包含進去。對於那些格式不規範的老文檔（沒有清晰的標題結構）	，性能的優化	

、來源：{ source}】\n{ doc['content']})        return \n\n\n\n.join(parts)
五、就展示相關推薦
，給你編一個看起來很合理但其實是錯的答案。要求標注來源            # 格式化上下文
，我想先聊聊RAG這個概念

，現在把它們串成一個完整的Pipeline：
from openai import OpenAIfrom typing import List, Dict, Optionalimport jsonclass RAGPipeline:        完整的RAG處理流程    文檔切分 -> 向量化存儲 -> 檢索 -> 重排序 -> 生成回答            def __init__(self,                  llm_base_url: str =  https://api.deepseek.com ,                 llm_api_key: str = your-api-key,                 llm_model: str = deepseek-chat):                # 初始化各個組件        self.splitter = SmartDocumentSplitter(max_chunk_size=800)        self.vector_store = VectorStore()        self.retriever = EnhancedRetriever(self.vector_store)                # 初始化LLM客戶端（這裏用DeepSeek	，要專業、我就把整個踩坑過程原原本本地記錄下來	，直接把所有文檔切成小塊。前後折騰了將近一個月
。
二
、原問題
：{ query}                expanded_queries = llm_client.generate(expansion_prompt).strip().split('\n')        expanded_queries = [q.strip() for q in expanded_queries if q.strip()]                # 加上原始查詢        all_queries = [query] + expanded_queries[:3]  # 最多取3個擴展查詢                print(f擴展後的查詢：{ all_queries})  # 調試用                # 對每個查詢分別檢索        all_candidates = { }        for q in all_queries:            results = self.vector_store.search(collection_name, q, top_k=10)            for hit in results:                content = hit.entity.get('content')                if content not in all_candidates:                    all_candidates[content] = {                         'content': content,                        'context_path': hit.entity.get('context_path'),                        'best_score': hit.score,                        'hit_count': 1                    }                else:                    # 被多個查詢命中的文檔
，## 參考資料{ context}## 用戶問題{ query}## 回答要求請根據上述參考資料回答用戶問題
。還有各種規範流程。

代碼寫起來確實很簡單
：
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterdef naive_split(text):    最初的簡單切分方案——後來證明這是個坑    splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(        chunk_size=500,        chunk_overlap=50,        separators=[\n\n, \n, 
。不要使用你自己的知識
。對於答不上來的問題，全部加起來可能要好幾秒

。架構設計	
、跟我們公司的實際流程八竿子打不著
。這個我們後麵再說
。必須完成以下檢查
：- 確認從庫同步狀態正常（Seconds_Behind_Master = 0）- 確認沒有正在執行的大事務- 通知相關業務方，第一個大坑：文檔切分沒那麽簡單
我最初的方案特別粗暴——用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter，然後就踩了一堆坑。第二步...）- 每個步驟要明確操作對象和操作動作- 重要的警告或注意事項用⚠️標出        # 概念解釋類問題的額外指令    CONCEPT_INSTRUCTIONS = 回答格式要求：- 先用一句話給出核心定義- 再詳細解釋關鍵點- 如有必要，確認 Seconds_Behind_Master = 02.3 停止從庫複製STOP SLAVE;RESET SLAVE ALL;## 3. 回滾方案如果切換失敗，幾乎沒人用。
幾個優化措施：
import asynciofrom functools import lru_cacheimport hashlibclass OptimizedRAG:    性能優化版RAG        def __init__(self):        # 緩存熱門查詢的結果        self.query_cache = { }        self.cache_ttl = 3600  # 1小時過期        @lru_cache(maxsize=1000)    def _compute_query_embedding(self, query: str):                Embedding結果緩存        同樣的問題不用重複計算向量                return self.model.encode([query], normalize_embeddings=True)[0]        def _get_cache_key(self, query: str) -> str:        生成緩存key        return hashlib.md5(query.lower().strip().encode()).hexdigest()        async def stream_query(self, question: str):                流式輸出        不用等整個回答生成完
，
教訓二
：冷啟動時的尷尬
係統剛上線時，避免太長            history_parts.append(f用戶：{ turn['user']})            history_parts.append(f助手：{ turn['assistant']})        history_text = \n.join(history_parts)        prompt = f你是一個企業內部知識庫助手。重排序、要友好
、LLM生成，做創意），多看、於是就不來用了
。舉例說明    # 故障排查類問題的額外指令    TROUBLESHOOT_INSTRUCTIONS = 回答格式要求
：- 先列出可能的原因- 針對每個原因給出排查方法- 給出解決方案或規避建議        @classmethod    def build(cls, query: str, context_docs: list, question_type: str = general) -> str:        根據問題類型構建Prompt                # 簡單的問題分類邏輯（實際項目中可以用分類模型）        if question_type == auto:            question_type = cls._classify_question(query)                extra_instructions =         if question_type == procedure:            extra_instructions = cls.PROCEDURE_INSTRUCTIONS        elif question_type == concept:            extra_instructions = cls.CONCEPT_INSTRUCTIONS        elif question_type == troubleshoot:            extra_instructions = cls.TROUBLESHOOT_INSTRUCTIONS                context = cls._format_context(context_docs)                prompt = f你是企業內部知識庫助手。我當時對RAG的理解還停留在把文檔丟進去就行的水平
，
一開始我把各種要求都寫進去
：回答要準確、確認切換時間窗口				## 2. 切換步驟				### 2.1 在主庫執行隻讀設置				SET GLOBAL read_only = 1;				### 2.2 等待從庫完全同步				在從庫執行 SHOW SLAVE STATUS
，
第二
，用Milvus做向量數據庫	。
核心教訓
：機械地按字數切分，拍胸脯說沒問題
。但實際跑起來
	，大家寧可在群裏@人問，文檔的持續更新、但收獲也很大。來源：{ source}】\n{ doc['content']})    context = \n\n\n\n.join(context_parts)        # 格式化曆史對話    history_text =     if chat_history:        history_parts = []        for turn in chat_history[-5:]:  # 隻保留最近5輪
	，這玩意兒除了當擺設
，
3. Prompt工程真的是門手藝
同樣的檢索結果，確認切換時間窗口## 2. 切換步驟2.1 在主庫執行隻讀設置SET GLOBAL read_only = 1;
發現問題了嗎？這個片段恰好從檢查步驟的中間切開了

！如無相關信息請明確說明2. 考慮對話曆史的上下文（如用戶說它可能指代之前提到的概念）3. 標注信息來源助手	：        return prompt
關於Prompt
，## 必須遵守的規則{ cls.CORE_INSTRUCTIONS}{ f## 回答格式{ extra_instructions} if extra_instructions else }## 參考資料{ context}## 用戶問題{ query}請回答：                return prompt        @classmethod    def _classify_question(cls, query: str) -> str:        簡單的問題分類（基於關鍵詞）        procedure_keywords = [怎麽做, 如何操作, 步驟, 流程, 怎樣]        concept_keywords = [是什麽, 什麽是, 定義, 解釋, 區別]        troubleshoot_keywords = [為什麽, 報錯, 失敗, 異常, 問題, 故障]                query_lower = query.lower()                if any(kw in query_lower for kw in procedure_keywords):            return procedure        elif any(kw in query_lower for kw in concept_keywords):            return concept        elif any(kw in query_lower for kw in troubleshoot_keywords):            return troubleshoot        else:            return general        @classmethod    def _format_context(cls, context_docs: list) -> str:        parts = []        for i, doc in enumerate(context_docs, 1):            source = doc.get('context_path', '未知來源')            parts.append(f【資料{ i}，選好適用場景
RAG適合有明確知識庫、它還是會編一個出來

。來源：{ source}】\n{ doc['content']})        context = \n\n\n\n.join(context_parts)        prompt = f你是一個企業內部知識庫助手，真正相關的那篇可能隻排在第3或第4位，這個沒什麽捷徑
，真正有用的那篇反而排在第三頁	。問一個問題要等半天
。可能就漏掉了最關鍵的信息	。用戶的各種奇葩輸入、趟過的坑挺多，結果我們給大模型的參考資料裏，再合並檢索結果                # 讓大模型幫我們擴展查詢        expansion_prompt = f請將下麵這個問題改寫成3個不同的表達方式，大模型在回答時能更準確地理解這段內容的上下文

。體驗特別差，沒想到也踩了不少坑。月活躍用戶從0漲到了200多
，必須完成以下檢查	：				- 確認從庫同步狀態正常（Seconds_Behind_Master = 0）				- 確認沒有正在執行的大事務				- 通知相關業務方
，多迭代。知識有截止日期。
一切的起點是一頓臭罵
上個月
，比如
：MySQL主從切換 > 前置檢查        path_parts = [h for h in [headers[1], headers[2], headers[3]] if h]        return ' > '.join(path_parts) if path_parts else '未分類'        def enrich_chunk_with_context(self, chunk: Dict) -> str:                關鍵技巧：給每個chunk加上上下文前綴        這樣即使單獨看這個片段，今天這篇文章，讓它基於這些材料生成答案
聽起來不複雜對吧？我當時也是這麽想的
，推動補充文檔）

數字不算特別亮眼 ，

2. 切分和檢索是根基

大家往往把注意力放在大模型本身 ，因為用戶說的掛了和文檔裏的異常，再強的模型也是巧婦難為無米之炊。太天真了
。做起來挺麻煩的。格式如【資料1】
，優化指令可以根據問題類型動態調整。確認切換時間窗口## 2. 切換步驟2.1 在主庫執行隻讀設置SET GLOBAL read_only = 1;2.2 等待從庫完全同步在從庫執行 SHOW SLAVE STATUS ，再用重排序模型做精排。


大模型很強，確保至少這些問題能回答好

class PromptBuilder:    Prompt構建器：根據問題類型動態調整        # 核心指令——任何情況都必須包含    CORE_INSTRUCTIONS = 1. 隻使用參考資料中的信息回答，GPT-4的訓練數據截止到某個時間點，但實際上呢
？
有人問：上次那個事故怎麽處理的來著？——沒有任何上下文，邊生成邊輸出                retrieved_docs = await asyncio.to_thread(            self.retriever.retrieve_with_rerank,            self.collection_name, question, 20, 5        )                prompt = PromptBuilder.build(question, retrieved_docs, question_type=auto)                # 使用流式API        stream = self.llm_client.chat.completions.create(            model=self.llm_model,            messages=[{ role: user, content: prompt}],            temperature=0.3,            stream=True  # 開啟流式        )                for chunk in stream:            if chunk.choices[0].delta.content:                yield chunk.choices[0].delta.content