不靠譜部門M大模型到成為的踩坑全記錄從被罵這是我實戰 ，

不過，不知道是從哪篇文檔裏來的 ，

後來迭代了很多版 ，但實際上，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 ，也不知道你們昨天剛修複的那個bug是怎麽解決的 。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，LLM生成 
，每個chunk開頭都會帶上它的位置信息 ，

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 ，

一開始我把各種要求都寫進去：回答要準確、

不過說實話，會一本正經地胡說八道。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！這就是所謂的幻覺（Hallucination） 
。大家寧可在群裏@人問 ，## 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} ，架構設計
、遇到不確定要說不知道……結果發現模型反而被繞暈了，不要序號，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，再用重排序模型做精排
 。太天真了
。## 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。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，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，但實際跑起來，故障處理手冊	、
核心教訓：機械地按字數切分	，用Milvus做向量數據庫	。要分步驟、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。

具體來說分三步	：
把你的私有文檔切成小塊，下一步就是向量化和檢索了。記錄下來反饋給內容團隊，知識庫裏的文檔不多
，
三、真正相關的那篇可能隻排在第3或第4位
，要求標注來源            # 格式化上下文，## 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，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
、如果你的需求是讓大模型發揮創造力（比如寫文案 
、結果我們給大模型的參考資料裏，用戶檢索到的可能是過時信息。可能就漏掉了最關鍵的信息 。

還有人問 ：在嗎？——我也不知道他想幹啥。要友好、有時候檢索出的Top 5結果裏 ，

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。

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
，就展示相關推薦，我沒有找到與您問題相關的資料 。老員工翻文檔找答案，方便持續優化 eval_prompt = f請評估以下問答的質量 。串起來：完整的RAG Pipeline

前麵說了一堆細節 ，規範 、全部加起來可能要好幾秒。體驗特別差，

新同事入職問問題
，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 、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, '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，

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
，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
，但比起之前那個沒人用的關鍵詞搜索，拍胸脯說沒問題。這裏挑幾個印象最深的說說	。當參考資料裏確實沒有答案時，
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，不同的Prompt可能帶來天壤之別的回答效果。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}，第二個大坑
：向量檢索的語義鴻溝
解決了切分問題，這個我們後麵再說
。
大模型很強，多看、
一
、不要其他解釋
。比如用戶問數據庫掛了怎麽辦，還有各種規範流程。因為用戶說的掛了和文檔裏的異常	，保持意思相同但用詞不同。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，沒想到也踩了不少坑。用戶問了幾個問題都答不上來	，它還是會編一個出來
。就是多試、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。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。) 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，來源：{ source}】\n{ doc['content']}) return \n\n\n\n.join(parts)

五
、

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，請明確說根據現有資料 ，

這個問題說起來簡單，

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	。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。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
，大模型回答得頭頭是道
，轉成向量存起來
用戶提問時，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
，再強的模型也是巧婦難為無米之炊	。能覆蓋更多的相關文檔。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
，也不願意去知識庫裏查	。限製回答範圍
、專門幫助員工查找和理解公司內部文檔。後來的故事還算圓滿。
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，我被領導叫進辦公室罵了整整二十分鍾
。月活躍用戶從0漲到了200多，老版本的操作手冊廢棄了，有時候顧了這個忘了那個。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，
這就是所謂的大模型幻覺問題，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	，用戶體驗就很差，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
，希望這篇文章能幫你少踩一些坑。

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, 。直接把所有文檔切成小塊
。並建議用戶聯係相關部門或換個關鍵詞搜索。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
。但如果向量數據庫裏還存著老版本的內容
，要標注來源、核心指令必須保留，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，我用的是開源的BGE模型做Embedding，我就把整個踩坑過程原原本本地記錄下來	，那RAG反而是個約束。如果前麵的切分和檢索做得不好，如果我隻取Top 3喂給大模型，用戶的各種奇葩輸入
、因為很多剛接觸的朋友容易搞混
。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，設置chunk_size=500
，
後來的解決辦法

：
上線前先梳理高頻問題	，問題是，你搜服務器宕機怎麽辦，
二、這個沒什麽捷徑
，選好適用場景
RAG適合有明確知識庫、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	，現在這套係統已經成了部門的標配工具
，性能的優化	、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，它不知道你們公司上周發布的新規範，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，讓大家直接問問題就能得到答案？
我當時腦子一熱
，重排序、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	，包括代碼、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
，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
、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
。用戶看到答案	
，用詞差異很大	。
第二，答案可追溯的場景。文檔的持續更新	、這一步我本以為最簡單，GPT-4的訓練數據截止到某個時間點，支持手動觸發單篇重入庫
七、先根據問題檢索出最相關的文檔片段