一、訓練數據準備階段

1. 數據采集標準

   • 格式要求：嚴格QA對形式（1問1答）

   • 數量基準：

     • 基礎量：500組QA對

     • 優化量：800-1000組QA對

   • 內容規范：

     • 聚焦單一業務節點（如售后場景）

     • 移除PII敏感信息（身份證/手機號等）

2. 數據來源矩陣

   

3. 質量管控要點

   • 多樣性：覆蓋不同表達方式（同義問法）

   • 平衡性：問題類型/難度均勻分布

   • 合規性：通過敏感詞過濾工具檢查

二、數據處理流程

1. 清洗增強步驟

   # 偽代碼示例
   def data_processing(raw_data):# 去重cleaned = remove_duplicates(raw_data) # 缺失值處理filled = handle_missing_values(cleaned)# 增強（同義詞替換）augmented = synonym_replacement(filled)return version_control(augmented)

2. 版本管理策略

   • 保留歷史版本用于AB測試

   • 命名規范：v1.0_20240520（版本_日期）

三、模型調優方案

1. 訓練模式對比

   類型	耗時	過擬合風險	適用場景
   全參訓練	高	高	追求極致性能
   高效訓練	低	中	快速原型開發

2. 核心參數配置

   • 學習率：建議從0.001開始試調

   • Batch Size：常規選擇16/32/64

   • 混合訓練：4:1（業務數據:通用數據）

3. 監控指標

   • 損失函數曲線（應持續下降）

   • 驗證集準確率（關注提升趨勢）

四、部署與評測

1. 云服務選擇

   • 國內：阿里云PAI/百度BML

   • 國際：AWS SageMaker

2. 評測集構建

   • 需包含未見過的測試問題

   • 建議占比：總數據量20%

3. API對接準備

   # 測試接口示例
   curl -X POST https://api.example.com/predict \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -d '{"question":"退貨政策是什么"}'

五、避坑指南

1. 常見問題處理

   • 過擬合：增加Dropout層/早停機制

   • 低準確率：檢查數據標注一致性

2. 效率優化技巧

   • 使用Hugging Face Datasets庫加速處理

   • 對高頻問題實施緩存機制