选型开源模型（如Qwen2）或商用API需权衡可控性与成本；构建结构化知识库并接入检索模块以降低幻觉；通过Prompt工程明确角色、上下文与指令，并约束输出格式；最后用FastAPI封装服务，持续监控指标优化。
选择合适的大模型作为问答系统核心
大模型是智能问答系统的“大脑”，选型直接影响效果和成本。开源模型如 Qwen2、ChatGLM3、Phi-3 适合本地部署，推理轻量、响应快；商用API（如通义千问、文心一言）则省去运维负担，但需考虑调用延迟与费用。若追求可控性与数据安全，推荐用 Hugging Face 加载量化后的 Llama 3 或 Qwen2-1.5B，在消费级显卡（如 RTX 4090）上也能流畅运行。
构建结构化知识库并接入检索模块
纯大模型“幻觉”风险高，必须搭配外部知识增强。典型做法是：将业务文档、FAQ、产品手册等转为文本，切片后用 Embedding 模型（如 bge-small-zh-v1.5） 向量化，存入向量数据库（Chroma 或 Milvus）。用户提问时，先检索最相关的几段内容，再拼接进 Prompt 交给大模型生成答案。注意切片长度建议控制在 200–500 字，避免语义断裂；对 PDF 表格或代码块，优先用 unstructured 库解析，保留原始结构信息。
设计清晰的 Prompt 工程与输出约束
问答质量高度依赖 Prompt 设计。基础结构应包含三部分：角色定义（如“你是一个金融客服助手”）、上下文（检索出的知识片段）、明确指令（如“只基于所提供资料回答，不确定就回复‘暂未获取相关信息’”）。可加入 JSON 格式约束（例如 {"answer": "...", "source_id": "faq_203"}），方便前端解析与溯源。避免开放式提问，把“解释一下区块链”改成“用不超过3句话，面向中学生解释区块链的核心作用”。
封装为可交互服务并持续优化
用 FastAPI 搭建轻量接口，支持 Web 或微信小程序调用；前端可用 Gradio 快速搭建测试界面。上线后重点监控三类指标：检索命中率（是否找到相关知识）、答案采纳率（用户是否点击“有用”）、平均响应时间。每两周用真实用户问题构造测试集，对比旧版结果，针对性调整切片策略、Embedding 模型或 Prompt 指令。小改动常带来大提升——比如把“请回答”换成“请严格依据以下材料逐条回应”，幻觉率可能下降 40%。
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