一、训练数据准备阶段
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数据采集标准
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格式要求：严格QA对形式（1问1答）
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数量基准：
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基础量：500组QA对
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优化量：800-1000组QA对
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内容规范：
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聚焦单一业务节点（如售后场景）
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移除PII敏感信息（身份证/手机号等）
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数据来源矩阵
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质量管控要点
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多样性：覆盖不同表达方式（同义问法）
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平衡性：问题类型/难度均匀分布
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合规性：通过敏感词过滤工具检查
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二、数据处理流程
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清洗增强步骤
# 伪代码示例 def data_processing(raw_data):# 去重cleaned = remove_duplicates(raw_data) # 缺失值处理filled = handle_missing_values(cleaned)# 增强（同义词替换）augmented = synonym_replacement(filled)return version_control(augmented)
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版本管理策略
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保留历史版本用于AB测试
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命名规范：v1.0_20240520（版本_日期）
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三、模型调优方案
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训练模式对比
类型 耗时 过拟合风险 适用场景 全参训练 高 高 追求极致性能 高效训练 低 中 快速原型开发 -
核心参数配置
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学习率：建议从0.001开始试调
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Batch Size：常规选择16/32/64
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混合训练：4:1（业务数据:通用数据）
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监控指标
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损失函数曲线（应持续下降）
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验证集准确率（关注提升趋势）
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四、部署与评测
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云服务选择
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国内：阿里云PAI/百度BML
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国际：AWS SageMaker
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评测集构建
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需包含未见过的测试问题
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建议占比：总数据量20%
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API对接准备
# 测试接口示例 curl -X POST https://api.example.com/predict \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"question":"退货政策是什么"}'
五、避坑指南
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常见问题处理
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过拟合：增加Dropout层/早停机制
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低准确率：检查数据标注一致性
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效率优化技巧
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使用Hugging Face Datasets库加速处理
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对高频问题实施缓存机制
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