本地模型跑RAG成本低但质量不稳定，直接上旗舰模型又太贵
一个很有效的实操思路是建立一套验证循环：先用轻量级的本地模型生成答案，如果验证环节发现结果不达标，再把任务向上抛给托管的旗舰模型。这样既能保住响应速度，又能把昂贵的Token消耗压到最低。
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我在尝试部署这套工作流时，重点关注了本地模型在验证环节的“自省”能力，具体逻辑如下：
一、构建级联链路
1. 初筛层：部署量化后的本地大模型（如 Llama3 或 Qwen 系列），负责初步处理检索到的文档并生成回答。
2. 验证层：同样由本地模型执行，但 Prompt 切换为判断模式，仅输出 PASS 或 FAIL。
3. 兜底层：只有在验证层返回 FAIL 时，才调用 API 请求旗舰模型进行最终生成。
二、关键的验证提示词配置
为了防止本地模型盲目自信，验证层的 Prompt 必须极其严苛，强制其对比原文档寻找矛盾点。
# Validation Prompt
Context: {{retrieved_chunks}}
Generated Answer: {{local_answer}}
Task: Compare the Generated Answer against the Context.
If the answer contains any hallucinations or missing critical facts from the context, return "FAIL".
If it is fully supported and accurate, return "PASS".
Output only one word: PASS or FAIL.三、实操踩坑点
在实际测试 20 多个本地模型时发现，模型参数量在 7B 以下时，验证层的误判率极高，经常出现明明答错了却给 PASS 的情况。建议验证层至少使用 14B 或 32B 以上的模型，或者专门微调一个判别模型，否则级联机制会因为第一层漏检而失效。
