大模型技术三剑客：Prompt+RAG+微调实战

大模型面经（一）：Prompt + RAG + 微调技术解析

Prompt 工程的核心要点

Prompt 设计直接影响大模型输出质量。清晰的指令、示例和上下文能显著提升模型表现。

指令明确性：避免模糊描述，例如“写一篇关于AI的文章”改为“写一篇800字的科普文章，介绍AI在医疗领域的应用，目标读者为高中生”。
少样本学习（Few-shot Learning）：提供少量输入-输出示例，帮助模型理解任务模式。
角色设定：通过“你是一名资深算法工程师”等角色提示，约束回答风格。

示例代码（OpenAI API）：

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一名机器学习专家"},
        {"role": "user", "content": "解释Transformer的Self-Attention机制，用比喻和公式结合的方式"}
    ]
)

RAG（检索增强生成）实现流程

RAG 通过结合外部知识库解决大模型幻觉问题，适合动态或领域特定任务。

知识库构建：使用向量数据库（如FAISS、Milvus）存储文档块及其嵌入向量。
检索优化：通过BM25或稠密检索（如DPR）混合策略平衡准确性与召回率。
生成整合：将检索到的文档作为上下文注入Prompt，例如：“基于以下材料回答：<检索结果>，问题：<用户提问>”。

代码片段（LangChain + FAISS）：

from langchain.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

loader = WebBaseLoader("https://example.com/tech-article")
docs = loader.load()
db = FAISS.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())
retriever = db.as_retriever()

微调（Fine-tuning）策略与场景

微调通过调整模型权重适配特定任务，需权衡数据量与成本。

数据准备：至少500-1000条高质量标注数据，覆盖任务多样性。格式需与模型输入对齐（如JSONL）。
参数选择：LoRA（低秩适配）可减少显存消耗，适合资源有限场景。基础模型选择上，LLaMA-2或Mistral优于原始GPT-3。
评估指标：除准确率外，需检查过拟合（验证集损失）和泛化性（跨领域测试集）。

Hugging Face 微调示例：

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    per_device_train_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
    learning_rate=5e-5
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=val_dataset
)
trainer.train()

技术选型对比

Prompt工程：零样本/少样本场景，成本低但依赖设计经验。
RAG：需实时更新的知识库（如客服系统），检索延迟需优化。
微调：固定领域任务（如法律合同生成），数据与算力要求较高。

实际应用中，可组合使用：用RAG补充实时知识，通过微调优化核心能力，最后用Prompt工程调整输出格式。

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