为什么祝福场景里,关系证据比祝福模板重要得多

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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:

  • 收集公众号、朋友圈、公司模板里的祝福语

  • 按风格分类:商务、轻松、传统、科技梗

  • 全部入向量库,准备 RAG

  • 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:

  • 输出变长了

  • 辞藻更多了

  • 句式更“像祝福”了

  • 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:

  • 你用了多漂亮的祝福词

  • 你用了多高级的修辞

 

而是:

  • 你提到了你们之间的某个点

  • 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:

  • 高度抽象

  • 情绪明确但具体性极低

  • 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:

  • 祝福 = 某一类安全句式

  • 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:

  • 五条不同来源的祝福模板

  • 语气相似,但细节不同

  • 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:

  • 更多“祝你事业顺利、万事如意”

  • 更少具体经历

  • 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:

  • 每条都很具体

  • 很难合并

  • 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:

  • “去年北京那个项目”

  • “你聊过的马术”

  • “那次通宵改方案”

 

这些内容:

  • 无法被另一条祝福替代

  • 无法被抽象成通用句式

  • 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:

  • 关系证据,回答“你们之间发生过什么”

  • 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:

  • 用检索解决表达

  • 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:

  • 输出更像公众号

  • 风格容易漂移

  • 句子变长但不具体

  • 用户需要频繁修改

 

用 RAG 检索关系证据

常见结果:

  • 输出更短

  • 更敢具体

  • 哪怕措辞普通,也显得真诚

  • 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:

  • 模板提供了“安全兜底路径”

  • 关系证据需要模型“冒一点风险”去用

  • 在冲突时,模型几乎一定选择模板

 

最终你会发现:

  • 关系证据被一笔带过

  • 模板句式占据主体

  • 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。

 

61.png

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:

  • 模板删掉后,祝福反而更自然

  • 句子更短,但更具体

  • 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:

  • 你祝得多全面

  • 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:

  • 越写越像公众号

  • 越调越像模板

  • 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。