這個Prompt有幾個嚴重問題：

問題一  ：大模型不知道什麽時候該說不知道。大模到成的踩用戶問的实战是需要做哪些檢查 ，

還有人問：在嗎 ？从被——我也不知道他想幹啥。,骂不门 ！不知道是靠谱坑全從哪篇文檔裏來的 ，記錄下來反饋給內容團隊 ，为部專門幫助員工查找和理解公司內部文檔。记录

有一次用戶問：MySQL切換前需要做哪些檢查？大模到成的踩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，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你是实战一個企業內部知識庫助手。老版本的从被操作手冊廢棄了，強製切分（但盡量在段落邊界）                content_so_far = '\n'.join(current_content)                if len(content_so_far) > self.max_chunk_size:                    chunk_text = content_so_far.strip()                    chunks.append({                         'content': chunk_text,骂不门                        'headers': dict(current_headers),                        'context_path': self._build_context_path(current_headers)                    })                    current_content = []                # 別忘了最後一段        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)                })                return chunks        def _build_context_path(self, headers: Dict) -> str:        構建層級路徑，體驗特別差
，靠谱坑全限製回答範圍

、为部用於調試            })                # 第二階段	：重排序        rerank_scores = self._compute_rerank_scores(query,记录 [c['content'] for c in candidates])                for i, score in enumerate(rerank_scores):            candidates[i]['rerank_score'] = score                # 按重排序分數排序        candidates.sort(key=lambda x: x['rerank_score'], reverse=True)                return candidates[:final_top_k]        def _compute_rerank_scores(self, query: str, documents: list) -> list:        計算query和每個文檔的相關性分數        scores = []                with torch.no_grad():            for doc in documents:                # Reranker的輸入格式是 [query, document]                inputs = self.reranker_tokenizer(                    [[query, doc]],                     padding=True,                     truncation=True,                     max_length=512,                     return_tensors='pt'                )                outputs = self.reranker_model(**inputs)                score = outputs.logits.squeeze().item()                scores.append(score)                return scores        def retrieve_with_query_expansion(self, collection_name: str, query: str,                                        llm_client, top_k: int = 5):                進階技巧
：查詢擴展        用大模型改寫用戶問題
，每段都標注來源    context_parts = []    for i,大模到成的踩 doc in enumerate(context_docs, 1):        source = doc.get('context_path', '未知來源')        context_parts.append(f【資料{ i}
，真正相關的那篇可能隻排在第3或第4位
，文檔的持續更新、要簡潔
、保持意思相同但用詞不同
。希望這篇文章能幫你少踩一些坑	。再強的模型也是巧婦難為無米之炊。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，用戶體驗就很差，記住：- 隻使用參考資料中的信息- 標注信息來源- 沒有把握的內容不要編造        return promptdef build_conversational_prompt(query: str, context_docs: list,                                  chat_history: list = None) -> str:        支持多輪對話的Prompt    需要帶上曆史對話記錄，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，這個方案也不是萬能的	。幾乎沒人用
。第一條檢查項就沒包含進去。無法追溯和驗證。
一切的起點是一頓臭罵
上個月，
教訓一
：用戶的問題千奇百怪
我們在設計時假設用戶會問MySQL怎麽做主從切換這種正常問題。方便持續優化                eval_prompt = f請評估以下問答的質量
。這就是所謂的幻覺（Hallucination）。
RAG（Retrieval-Augmented Generation
，跟我們公司的實際流程八竿子打不著。RAG到底在解決什麽問題
在動手之前，先幫它把參考資料找出來	
，或聯係相關部門獲取幫助。直接把所有文檔切成小塊。覆蓋的場景有限。但實際上，這個沒什麽捷徑

，按標題
、對於答不上來的問題，已經是質的飛躍了。
2. 切分和檢索是根基
大家往往把注意力放在大模型本身，4. 對於操作類問題，也不知道你們昨天剛修複的那個bug是怎麽解決的
。問一個問題要等半天。然後就踩了一堆坑
。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
，
大模型很強，要專業、
這個問題說起來簡單，
後來我改成了基於語義結構的切分策略：
import refrom typing import List, Dictclass SmartDocumentSplitter:        語義感知的文檔切分器    核心思路
：尊重文檔的原有結構	，這玩意兒除了當擺設，就展示相關推薦，這是讓大模型幫寫代碼。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
。會一本正經地胡說八道。
問題二：沒有引導大模型說明信息來源
。馬上就能看到回答在打字	，生成多個變體，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，先根據問題檢索出最相關的文檔片段
把問題和檢索到的內容一起喂給大模型，接下來就是把檢索到的內容和用戶問題一起喂給大模型了
。拍胸脯說沒問題。我還想分享一個很重要的經驗：不要試圖在一個Prompt裏塞太多指令。你搜服務器宕機怎麽辦，用詞差異很大。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
，格式如【資料1】
，
二、以及那些教科書上不會告訴你的實戰細節。
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
，新版本發布了。## 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	。也可以換成其他的）        self.llm_client = OpenAI(base_url=llm_base_url, api_key=llm_api_key)        self.llm_model = llm_model                self.collection_name = knowledge_base        def ingest_documents(self, documents: List[Dict]):                文檔入庫        documents格式：[{ title: 文檔標題, content: 文檔內容, source: 來源}]                print(f開始處理 { len(documents)} 篇文檔...)                all_chunks = []        for doc in documents:            # 在內容前加上標題，我沒有找到與您問題相關的資料。有時候檢索出的Top 5結果裏，當參考資料裏確實沒有答案時，第二個大坑
：向量檢索的語義鴻溝
解決了切分問題
，5. 如果不同資料中的信息有衝突，我無法找到關於這個問題的信息
，
舉個例子
：
用戶問：數據庫掛了怎麽辦
文檔標題是：MySQL服務異常恢複操作手冊
這兩個在語義上是相關的
，也能知道它屬於哪個章節                context = f[文檔路徑	：{ chunk['context_path']}]\n\n        return context + chunk['content']# 實際使用示例splitter = SmartDocumentSplitter(max_chunk_size=800)chunks = splitter.split_markdown(sample_text)print(f切分後共 { len(chunks)} 個片段\n)for i, chunk in enumerate(chunks):    print(f=== Chunk { i+1} ===)    print(f路徑：{ chunk['context_path']})    print(f內容預覽
：{ chunk['content'][:150]}...)    print()

這樣切出來的效果就好多了
。問題是 ，隻輸出類別名稱
：- knowledge_query ：查詢知識庫信息（如詢問流程、如果你的需求是讓大模型發揮創造力（比如寫文案、讓大模型理解上下文 context_parts = [] for i, doc in enumerate(context_docs, 1): source = doc.get('context_path', '未知來源') context_parts.append(f【資料{ i}，用戶看到答案，

八、向量檢索、

核心教訓
 ：機械地按字數切分
，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，做起來挺麻煩的
。前後折騰了將近一個月 。可能就漏掉了最關鍵的信息 。把一些相似度尚可的文檔標題列出來，它不會老老實實說我不知道 ，用戶問完問題後，我發現了一個讓人抓狂的現象——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
。

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，但如果向量數據庫裏還存著老版本的內容，
第二，真正有用的那篇反而排在第三頁
。請按步驟清晰地列出；對於概念類問題	
，

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, 。overlap=50
，## 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}	，能覆蓋更多的相關文檔。結果第一版上線三天就被罵下來了——用戶問我們的MySQL主從切換流程是什麽	，關鍵詞匹配的那種，係統根本不知道那個事故是哪個
。GPT-4的訓練數據截止到某個時間點，
4. 上線隻是開始
真正的挑戰在上線之後。性能的優化、用Milvus做向量數據庫。我當時對RAG的理解還停留在把文檔丟進去就行的水平
，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	，但向量相似度可能並不高
。
後來的解決辦法：
上線前先梳理高頻問題	，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	，對於那些格式不規範的老文檔（沒有清晰的標題結構）
，架構設計
、
一開始我把各種要求都寫進去
：回答要準確、推動補充文檔）
數字不算特別亮眼，上線後的一些經驗教訓

係統上線到現在差不多兩個月了，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

流式輸出這一點特別重要 。

後來我的做法是：區分核心指令和優化指令 ，明確說無法找到相關信息3. 標注信息來源【資料X】 # 操作類問題的額外指令 PROCEDURE_INSTRUCTIONS = 回答格式要求：- 按步驟編號列出（第一步 、不要序號，每個chunk開頭都會帶上它的位置信息，返回 final_top_k 個結果 # 第一階段 ：向量檢索（召回更多候選） initial_results = self.vector_store.search(collection_name, query, top_k=initial_top_k) if not initial_results: return [] # 準備重排序 candidates = [] for hit in initial_results: candidates.append({ 'content': hit.entity.get('content'), 'context_path': hit.entity.get('context_path'), 'vector_score': hit.score # 保留向量檢索得分，確認 Seconds_Behind_Master = 0 ### 2.3 停止從庫複製並提升為主庫 STOP SLAVE; RESET SLAVE ALL; SET GLOBAL read_only = 0; ## 3. 切換後驗證 - 確認新主庫可以正常寫入 - 確認應用連接已切換到新主庫 - 監控新主庫的性能指標 """, source: DBA團隊文檔 } ] # 入庫 rag.ingest_documents(test_documents) # 測試查詢 result = rag.query(MySQL切換前需要做哪些檢查？) print(= * 50) print(問題 ：MySQL切換前需要做哪些檢查
？) print(= * 50) print(f\n回答：\n{ result['answer']}) print(f\n參考來源
：{ result['sources']})

六、大家寧可在群裏@人問，後來我又針對不同類型的文檔做了差異化處理
，就是多試、但它有兩個致命弱點：

第一
，來源  ：{ source}】\n{ doc['content']}) return \n\n\n\n.join(parts)

五、沒想到也踩了不少坑。全部加起來可能要好幾秒。我用的是開源的BGE模型做Embedding，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，
3. Prompt工程真的是門手藝
同樣的檢索結果，每個chunk都帶上完整的上下文路徑                chunks = []        current_headers = { 1: , 2: , 3: }  # 記錄當前的標題層級                # 按行處理
，
如果你也在做類似的項目，支持手動觸發單篇重入庫
七
、但比起之前那個沒人用的關鍵詞搜索，確保至少這些問題能回答好
搞了一個問題收集功能，也不願意去知識庫裏查
。不要編造2. 資料中沒有的信息
，
四
、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，它還是會編一個出來。並建議用戶聯係相關部門或換個關鍵詞搜索。
不過，遇到不確定要說不知道……結果發現模型反而被繞暈了，而是會基於它學過的通用知識，

具體來說分三步
：
把你的私有文檔切成小塊	，用戶問了幾個問題都答不上來
，
後來我加了一個意圖識別層	，但內容完全是它自己編的！引導用戶自己去看
教訓三	：文檔更新的同步問題
知識庫的文檔是會更新的。
整個流程跑一遍：Embedding編碼
、當大模型遇到它不知道的問題時，結果我們給大模型的參考資料裏
，規範、
教訓二	：冷啟動時的尷尬
係統剛上線時，趟過的坑挺多
，
這就是所謂的大模型幻覺問題，給你編一個看起來很合理但其實是錯的答案。請明確說根據現有資料
，
起因是這樣的——我們部門負責維護一套內部知識庫係統
，要分步驟
、後來的故事還算圓滿。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，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 ，選好適用場景

RAG適合有明確知識庫 、設置chunk_size=500，包括代碼 、我被領導叫進辦公室罵了整整二十分鍾。, sources: [], retrieved_docs: [] } # 2. 構建Prompt if chat_history: prompt = build_conversational_prompt(question, retrieved_docs, chat_history) else: prompt = PromptBuilder.build(question, retrieved_docs, question_type=auto) # 3. 調用LLM生成回答 response = self.llm_client.chat.completions.create( model=self.llm_model, messages=[{ role: user, content: prompt}], temperature=0.3, # 知識庫問答用較低的temperature max_tokens=2000 ) answer = response.choices[0].message.content # 4. 提取引用的來源 sources = list(set([doc.get('context_path', '未知來源') for doc in retrieved_docs])) return { answer: answer, sources: sources, retrieved_docs: retrieved_docs } def evaluate_response(self, question: str, answer: str, ground_truth: str = None) -> Dict: 回答質量評估（可選） 用LLM評估回答的質量，現在這套係統已經成了部門的標配工具 ，

更坑的是，會打斷文檔的語義完整性。讓它照著資料回答。請指出差異並說明各自的適用場景 。, ？, , ] ) chunks = splitter.split_text(text) return chunks# 測試一下sample_text = # MySQL主從切換操作手冊## 1. 前置檢查在執行主從切換之前 ，

不過說實話，讓大家直接問問題就能得到答案？

我當時腦子一熱 ，心理上就不會覺得那麽慢了。有時候顧了這個忘了那個。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，大模型在回答時能更準確地理解這段內容的上下文。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。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	，那RAG反而是個約束。重排序、讓他們補充相關文檔
做了一個兜底策略——如果檢索不到高相關度的內容，用戶檢索到的可能是過時信息
。老員工翻文檔找答案，第三個大坑：Prompt工程的門道比想象中深

檢索的問題解決了，再用重排序模型做精排。段落等語義邊界切分 def __init__(self, max_chunk_size=800, min_chunk_size=100): self.max_chunk_size = max_chunk_size self.min_chunk_size = min_chunk_size def split_markdown(self, text: str) -> List[Dict]: 針對Markdown文檔的切分 保持標題層級結構 ，您可以嚐試換個關鍵詞，大模型可能會擴展成：

• MySQL服務故障如何處理
• 數據庫無法連接的解決方案
• 數據庫宕機恢複步驟

這幾個查詢一起檢索，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！

問題三：對於複雜問題
，故障處理手冊 、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，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，先給出簡明定義再展開解釋 。不要其他解釋 。太天真了。要求標注來源 # 格式化上下文，大模型回答得頭頭是道，它給你返回一堆包含服務器的文檔，## 你的工作準則1. **隻根據提供的參考資料回答問題**
，如果我隻取Top 3喂給大模型，3. 回答時請標注信息來源 ，做創意） ，我就把整個踩坑過程原原本本地記錄下來，) def query(self, question: str, chat_history: Optional[List[Dict]] = None, top_k: int = 5, use_rerank: bool = True) -> Dict: 處理用戶查詢 返回 ：{ answer: 回答內容, sources: [引用的來源], retrieved_docs: [檢索到的文檔]} # 1. 檢索相關文檔 if use_rerank: retrieved_docs = self.retriever.retrieve_with_rerank( self.collection_name, question, initial_top_k=20, final_top_k=top_k ) else: results = self.vector_store.search(self.collection_name, question, top_k=top_k) retrieved_docs = [{ 'content': hit.entity.get('content'), 'context_path': hit.entity.get('context_path'), 'score': hit.score } for hit in results] if not retrieved_docs: return { answer: 抱歉 ，效果的監控……每一項都是持續的工作 。

一、有問題歡迎評論區交流！這裏挑幾個印象最深的說說 。LLM生成，識別標題和內容 lines = text.split('\n') current_content = [] for line in lines: # 檢測Markdown標題 header_match = re.match(r'^(#{ 1,3})\s+(.+)$', line) if header_match: # 遇到新標題
，答案可追溯的場景。串起來：完整的RAG Pipeline

前麵說了一堆細節 ，因為很多剛接觸的朋友容易搞混。知識庫裏的文檔不多，但前兩名是一些看起來相關但實際上文不對題的內容
。

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 ，今天這篇文章，回顧與思考

把這套係統從被罵下線到成為部門標配，裏麵沉澱了公司近五年的技術文檔 、這一步我本以為最簡單，

最後 ，核心指令必須保留
，附上這套係統目前的一些核心指標：

• 日均查詢量：200+次
• 平均響應時間：2.3秒（開啟流式後首字符延遲約0.8秒）
• 用戶滿意度（通過回答後的點讚/點踩收集）
  ：約72%
• 無法回答的比例：約22%（這部分會定期分析 ，要友好、

  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，但實際跑起來，切分效果依然一般
  。要標注來源、這個我們後麵再說。
  後來迭代了很多版，但收獲也很大
  	。因為用戶說的掛了和文檔裏的異常	
  ，方便用戶追溯原文
  。覺得用更強的模型就能解決問題
  	。多迭代
  。如果前麵的切分和檢索做得不好
  ，增加權重                    all_candidates[content]['hit_count'] += 1                    all_candidates[content]['best_score'] = max(                        all_candidates[content]['best_score'],                         hit.score                    )                # 綜合評分
  ：命中次數 * 最高得分        candidates = list(all_candidates.values())        for c in candidates:            c['combined_score'] = c['hit_count'] * c['best_score']                candidates.sort(key=lambda x: x['combined_score'], reverse=True)        return candidates[:top_k]

  查詢擴展這招特別好用
  。知識有截止日期
  。回答的結構不夠清晰 。我花了將近三周時間重構了整個方案，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，先保存之前的內容 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，比如用戶問數據庫掛了怎麽辦，多看、

  三
  、2. 如果參考資料中沒有相關信息，期間又踩了不少坑，給用戶一個友好的提示而不是硬著頭皮檢索。於是就不來用了 。優化指令可以根據問題類型動態調整。

  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
  。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
  ，它不知道你們公司上周發布的新規範，
  幾點核心總結：
  1. RAG不是萬能的，下一步就是向量化和檢索了。幫助切分器識別結構            full_content = f# { doc['title']}\n\n{ doc['content']}                        chunks = self.splitter.split_markdown(full_content)                        # 給每個chunk加上文檔來源信息            for chunk in chunks:                chunk['source_doc'] = doc.get('source', doc['title'])                        all_chunks.extend(chunks)                print(f切分後共 { len(all_chunks)} 個片段)                # 創建集合並插入        self.vector_store.create_collection(self.collection_name)        self.vector_store.insert_documents(self.collection_name, all_chunks)                print(文檔入庫完成！轉成向量存起來

• 用戶提問時 ，性能優化：讓係統不那麽慢

  RAG係統有個讓人頭疼的問題——慢。

  新同事入職問問題 ，月活躍用戶從0漲到了200多 ，——這根本不是知識庫問答，領導在季度會上還專門表揚了一回。

  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，每行輸出一個改寫結果 ，用戶的各種奇葩輸入、最終穩定下來的Prompt是這樣的：

  def build_rag_prompt(query: str, context_docs: list,                      include_sources: bool = True) -> str:        生產環境使用的Prompt模板    關鍵設計：明確角色定位
  、按以下步驟回滾...chunks = naive_split(sample_text)for i, chunk in enumerate(chunks):    print(f Chunk { i+1} )    print(chunk[:100] + ... if len(chunk) > 100 else chunk)

  看起來沒毛病是吧？但實際用起來問題大了。## 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，

  有人問 ：幫我寫個SQL 。檢索增強生成）的核心思路其實很簡單 ：別讓大模型靠想象力答題，不要使用你自己的知識。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，為啥？因為搜索太爛了，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，不同的Prompt可能帶來天壤之別的回答效果 。我想先聊聊RAG這個概念 ，還有各種規範流程。

  第一版的檢索代碼很直白 ：

  from sentence_transformers import SentenceTransformerfrom pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, utilityimport numpy as npclass VectorStore:    向量存儲和檢索        def __init__(self, model_name='BAAI/bge-base-zh-v1.5'):        # 加載Embedding模型        self.model = SentenceTransformer(model_name)        self.dim = 768  # BGE base模型的向量維度                # 連接Milvus        connections.connect(default, host=localhost, port=19530)            def create_collection(self, collection_name: str):        創建集合        if utility.has_collection(collection_name):            utility.drop_collection(collection_name)                fields = [            FieldSchema(name=id, dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),            FieldSchema(name=content, dtype=DataType.VARCHAR, max_length=4096),            FieldSchema(name=context_path, dtype=DataType.VARCHAR, max_length=512),            FieldSchema(name=embedding, dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=self.dim)        ]        schema = CollectionSchema(fields, description=知識庫文檔)        collection = Collection(collection_name, schema)                # 創建索引        index_params = {             metric_type: COSINE,            index_type: IVF_FLAT,            params: { nlist: 128}        }        collection.create_index(embedding, index_params)        return collection        def insert_documents(self, collection_name: str, chunks: list):        插入文檔        collection = Collection(collection_name)                contents = [chunk['content'] for chunk in chunks]        context_paths = [chunk['context_path'] for chunk in chunks]                # 批量生成Embedding        embeddings = self.model.encode(contents, normalize_embeddings=True)                collection.insert([contents, context_paths, embeddings.tolist()])        collection.flush()        print(f成功插入 { len(chunks)} 條文檔)        def search(self, collection_name: str, query: str, top_k: int = 5):        基礎檢索        collection = Collection(collection_name)        collection.load()                # 生成查詢向量        query_embedding = self.model.encode([query], normalize_embeddings=True)                results = collection.search(            data=query_embedding.tolist(),            anns_field=embedding,            param={ metric_type: COSINE, params: { nprobe: 16}},            limit=top_k,            output_fields=[content, context_path]        )                return results[0]

  基本功能是沒問題的 。