为什么大多数 AI 功能不需要微调：先做提示词、检索和 eval

多数 AI 功能表现不佳并非模型能力不足，而是缺少正确上下文：检索返回错误文档、指令相互矛盾、输入解析残缺，这些问题改权重都解决不了。微调还会把流程冻结成数据集构建时的快照，流程一变就得重新造数据集、重新训练，并绑定特定基座模型版本。没有固定 eval set 就无法判断微调是否有效，应先试更好的提示词和检索，只有任务狭窄、稳定且高频时才考虑微调。