这是一个被“看起来很合理”的直觉坑住的问题
在做祝福生成这类应用时,几乎所有团队都会自然走到同一个想法:
**“既然模型写祝福不够好,
那我多给它一些‘好祝福’参考,不就行了吗?”**
于是你开始做这些事:
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收集公众号、朋友圈、公司模板里的祝福语
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按风格分类:商务、轻松、传统、科技梗
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全部入向量库,准备 RAG
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检索几条最像的,让模型“参考着写”
从工程视角看,这条路非常顺。
但从结果来看,往往会出现一种非常奇怪的现象:
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输出变长了
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辞藻更多了
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句式更“像祝福”了
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但更不像你会发给某个人的那句话
这不是因为模型不行,而是因为你在用错误类型的证据,解决一个本质上和模板无关的问题。
一、祝福这件事,本质上不是“怎么写”,而是“写给谁”
如果你把祝福当成一种“文本类型”,那模板确实很重要。
但如果你把祝福当成一种人际行为,模板的价值会迅速下降。
一条真正让人觉得“走心”的祝福,几乎一定满足一个条件:
这句话,只有你会对我这么说。
而这句话成立的原因,从来不是:
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你用了多漂亮的祝福词
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你用了多高级的修辞
而是:
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你提到了你们之间的某个点
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你选了一个“只有你们才合适”的语气
这两个信息,不可能存在于祝福模板里。
模板解决的是“像不像祝福”,
关系证据解决的是“像不像你”。
二、祝福模板在模型眼里,是什么东西
从模型视角看,祝福模板有一个非常稳定的特征:
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高度抽象
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情绪明确但具体性极低
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可以适配几乎所有对象
这意味着什么?
意味着在 embedding 空间里,祝福模板会高度聚集。
模型检索到的“相似祝福”,本质上都是:
“和祝福这件事很像的句子”
而不是:
“和你要祝福的那个人很像的情境”
于是模型会非常自然地学到一件事:
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祝福 = 某一类安全句式
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多用这些句式,风险最低
你越给它模板,它越确信:
“我应该写得更模板一点。”
三、模板越多,模型越不敢具体
这是一个非常反直觉,但在工程中极其稳定出现的现象。
当模型看到的证据是:
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五条不同来源的祝福模板
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语气相似,但细节不同
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没有明确告诉它“哪个更重要”
它会自动选择一种最安全的生成策略:
抽取共同点,忽略差异点。
于是你会得到:
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更多“祝你事业顺利、万事如意”
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更少具体经历
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更少指向性
这不是模型偷懒,而是你给它的证据,只剩下“共同点”可学。
关系证据刚好相反:
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每条都很具体
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很难合并
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很难被“平均”
模型反而更容易拿来直接用。
四、为什么关系证据会天然“压制模板化表达”
关系证据有一个非常重要的特性:
它自带“不可替代性”。
例如:
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“去年北京那个项目”
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“你聊过的马术”
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“那次通宵改方案”
这些内容:
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无法被另一条祝福替代
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无法被抽象成通用句式
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一旦被写进祝福,就会自动排挤模板句
模型在生成时,会自然发生一件事:
**当具体细节足够强,
模板表达会自动退居背景。**
这也是为什么很多人会感觉:
“只要点到一个具体细节,
整段祝福就突然活了。”
不是因为那句话多精彩,而是因为它锚定了关系。
五、RAG 做祝福,真正该检索的是什么
如果我们把祝福生成拆成一个更清晰的公式,它其实是:
祝福 = 关系证据 × 表达方式
而不是:
祝福 = 祝福模板 + 改写
其中:
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关系证据,回答“你们之间发生过什么”
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表达方式,回答“我该用什么语气说”
微调(SFT / LoRA)更擅长解决第二个问题;
RAG 更擅长解决第一个问题。
一旦你用 RAG 去检索祝福模板,你就把两件事搞反了:
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用检索解决表达
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用生成解决关系
这会让系统越来越拧巴。
六、一个很现实的工程对比:两种 RAG 方案的结果差异
在祝福场景中,你可以很清楚地对比两种 RAG 用法。
用 RAG 检索祝福模板
常见结果:
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输出更像公众号
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风格容易漂移
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句子变长但不具体
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用户需要频繁修改
用 RAG 检索关系证据
常见结果:
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输出更短
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更敢具体
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哪怕措辞普通,也显得真诚
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可直接发送率明显提高
这不是模型能力差异,而是证据类型差异。
七、为什么“祝福模板 + 关系证据”同时喂,反而更危险
有些团队会尝试折中方案:
“那我模板也给,关系证据也给,不就两全其美了吗?”
但在祝福这种短文本生成中,这往往是最危险的组合。
原因很简单:
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模板提供了“安全兜底路径”
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关系证据需要模型“冒一点风险”去用
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在冲突时,模型几乎一定选择模板
最终你会发现:
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关系证据被一笔带过
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模板句式占据主体
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走心点只剩一个装饰性短语
这不是 prompt 写得不好,而是模型的风险偏好在起作用。
模板作为“安全出口”的生成路径示意
八、一个非常好用的判断标准:删掉模板,效果会不会更好
如果你在做祝福 RAG,可以用一个极其简单但有效的自检方式:
**把所有祝福模板从 RAG 中删掉,
效果是变差,还是变好?**
在大量真实项目中,这个测试的结果往往非常一致:
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模板删掉后,祝福反而更自然
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句子更短,但更具体
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风格更稳定
如果你发现删模板反而提升效果,那几乎可以确定一件事:
模板一直在拖后腿。
九、回到春节祝福:为什么“被记住”比“被祝福”更重要
春节祝福的情绪价值,往往不在于:
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你祝得多全面
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你祝得多漂亮
而在于:
- 对方有没有感觉到“你记得我”
关系证据解决的是“被记住”,
祝福模板解决的是“被祝福”。
而在真实的人际关系中,前者的权重,远远大于后者。
在祝福生成这种强关系场景中,与其把精力花在收集更多祝福模板,不如先把“关系证据”的结构、切分和召回做好。通过LLaMA-Factory Online先用微调稳定表达风格,再让 RAG 专注于补充真实关系细节,更容易得到既自然又走心的结果。
总结:祝福模板解决的是“像不像祝福”,关系证据决定的是“像不像你”
我用一句话收住这篇文章:
**在祝福场景里,
模板让模型更安全,
关系证据才让祝福有灵魂。**
如果你发现自己的祝福 AI:
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越写越像公众号
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越调越像模板
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越给数据越没感觉
那很可能不是模型问题,
而是你给它的证据,从一开始就给错了。