如何优化大语言模型性能与输出质量：实用指南

大语言模型的问题：强大但存在局限

大语言模型具有巨大潜力，但远非完美。最突出的痛点在于输出结果的不一致性——由于模型本质是概率性而非确定性的，即使输入完全相同也可能产生截然不同的输出。另一个众所周知的问题是幻觉现象：模型可能以高度自信的态度输出错误信息，这源于训练数据中的噪声和不一致性。

更关键的是，大多数基础模型在专业领域的知识深度有限。可以将基础模型类比为全科医生：擅长处理常见问题，但需要专业任务时就必须依赖基于领域数据微调后的"专科医生"模型。

提升性能与质量的四种路径

1. 提示工程与上下文学习

提示工程旨在通过设计特定、结构化的指令来引导模型输出。这包括零样本、单样本和少样本提示，以及思维链、树状思维等高级技术。沿用医疗类比，这就像为神经外科医生提供详细的手术方案——不改变医生的培训背景，但确保其明确知晓本次手术的具体要求。

这种方法通常是最简单快速的优化手段，无需修改底层模型结构，仅通过精心设计的提示就能显著提升输出质量。

2. 检索增强生成（RAG）

RAG系统包含两个核心组件：检索器（本质上是搜索引擎）用于获取相关上下文，生成器则结合该上下文与提示词产生最终输出。这相当于为外科医生提供完整的病历档案、最新扫描结果和当前健康趋势数据，使模型具备情境感知能力。

该方法特别适用于知识库频繁更新的场景（如新闻、法规或动态产品数据），无需每次重新训练模型即可获取最新信息。