大模型实战：Prompt+RAG+微调全解析

大模型面经（一）：Prompt + RAG + 微调技术解析

Prompt 工程的核心技术

Prompt 设计是大模型应用的基础，直接影响模型输出的质量和准确性。有效的 Prompt 应当清晰、具体，并包含足够的上下文信息。

明确任务目标：Prompt 需直接指明任务类型，例如分类、生成或问答。模糊的指令可能导致模型输出偏离预期。
```
任务：生成一段关于深度学习的科普文本，字数限制在200字以内。  
```

结构化输入：通过示例（Few-shot Learning）引导模型理解需求。提供输入-输出对能显著提升模型表现。

输入：“解释神经网络的反向传播。”  
输出：“反向传播通过计算损失函数的梯度，逐层调整网络权重……”

动态调整：基于反馈迭代优化 Prompt。例如，若模型生成内容过于冗长，可增加“简洁”或“关键点优先”等约束。

RAG（检索增强生成）的实践方法

RAG 通过结合外部知识库增强大模型的生成能力，尤其适合需要实时或领域特定信息的场景。

知识库构建：选择高质量数据源（如维基百科、行业报告），并使用向量数据库（如 FAISS、Milvus）存储嵌入向量。

from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(["大模型技术发展历程"])

检索优化：通过 BM25 或稠密检索（Dense Retrieval）平衡相关性与多样性。设置 Top-k 结果筛选（如 k=5）以控制输入长度。

生成融合：将检索到的文档片段与用户查询拼接为增强 Prompt，确保模型基于最新数据生成答案。

用户查询：“2023年大模型的主要进展有哪些？”  
检索内容：“2023年，Meta 开源 Llama 2，支持商用……”  
最终 Prompt：“根据以下内容回答：2023年大模型的主要进展有哪些？{检索内容}”

微调（Fine-tuning）的策略与实现

微调使模型适配特定任务，通常需要标注数据和计算资源。关键步骤包括数据准备、训练配置和评估。

数据准备：针对下游任务（如客服对话）构建高质量数据集，需覆盖多样场景。数据量较少时可采用数据增强（如回译、同义词替换）。

参数选择：

学习率：预训练模型常用 1e-5 到 5e-5，新任务层可适当调高。
批量大小：根据 GPU 显存调整，通常 16-32。

from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    per_device_train_batch_size=16,
    learning_rate=2e-5,
)

评估与迭代：使用验证集监控损失和任务指标（如 F1、BLEU）。过拟合时可通过早停（Early Stopping）或增加 Dropout 解决。

技术组合的典型应用场景

客服系统：RAG 提供最新产品文档，微调优化对话流畅度，Prompt 确保回答符合公司风格。
科研辅助：Prompt 生成文献综述，RAG 检索相关论文，微调适配学科术语。

通过合理结合 Prompt、RAG 和微调，可显著提升大模型在复杂场景中的性能。实际应用中需根据数据、算力和需求权衡技术选型。

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