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如何优化dots.llm1.base在中文对话场景中的响应质量？

2025-08-20

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提升中文对话效果的完整指南

虽然dots.llm1.base在中文测试中得分91.3，但特定场景仍需优化提示工程：

1. 结构化提示模板
使用固定对话格式强化理解：
messages = [ {"role": "system", "content": "你是一位专业的中文助理，回答简明扼要，不超过3句话"}, {"role": "user", "content": "问题内容"} ]
2. 参数调优组合
推荐设置：
-temperature=0.3（平衡创造性）
-top_p=0.9（避免低概率词）
-frequency_penalty=0.2（减少重复）
3. 上下文管理策略
利用32K令牌长上下文优势，每5轮对话后自动生成摘要作为新system prompt：
"以下是对话摘要：..."
4. 后处理方法
对输出添加正则过滤：
import re result = re.sub(r"[^u4e00-u9fa5，。？！、：；]", "", result)

实测表明，结合领域知识微调（如医疗/法律专用术语表）可额外提升15%的准确率。