7 月 10 日至 8 月 15 日，常州工学院一支由软件工程专业学生组成的青年大学生实践团队在校内实训基地开展暑期三下乡社会实践。团队聚焦学科垂类大模型开展技术研发，围绕语料处理、模型微调、系统开发、测试迭代完整流程开展实战探索，把计算机专业理论知识转化为可落地的软件产品，在项目攻坚过程中锤炼工程实践能力。

当前通用大模型面对专业学科场景时，普遍存在回答幻觉、知识库匹配精度不足等现实问题，该实践团队以此为切入点，目标搭建一套适配学科科研教学场景的智能问答交互系统。参与实践的十名学生按照算法、前端、后端、测试不同岗位划分工作任务，建立常态化组会沟通机制，定期梳理项目推进过程中遇到的各类技术难题。面对接口报错、数据集标准不统一、模型输出效果不及预期等现实阻碍，团队成员查阅技术文献，交换开发思路，通过多轮研讨寻找可行的解决方案。

图为团队成员围坐开展项目研讨。黄加辰 供图

项目启动初期，团队并未急于进入编码环节，而是用近两周时间集中开展技术调研与方案论证。成员们分头检索大语言模型微调、检索增强生成、向量数据库等方向的前沿研究论文，在组会上轮流分享学习心得，针对不同技术路线的优劣展开讨论。经过反复比对，团队最终确定以开源大模型为基座，结合 LoRA 参数高效微调与 RAG 检索增强生成技术的整体方案，在控制训练成本的同时保障专业领域的回答质量。

算法岗位的学生主要承担学科语料的采集、筛选清洗与向量化工作，搭建项目专属垂类数据集。语料来源涵盖学校图书馆电子资源、学科权威公开资料以及开源学术数据集，原始数据格式杂乱、重复内容较多，需要逐条甄别处理。负责数据处理的学生制定了统一的清洗规范，去除无效字符、过滤低质量文本、统一段落格式，最终整理出数万条高质量学科语料。为降低模型幻觉问题，组员反复调整微调参数，开展多组对照实验，逐条记录不同参数配置下模型的输出表现，持续优化模型回答的专业准确度。

图为队员正在讨论文档设计。黄加辰 供图 

“最初几轮微调效果并不理想，模型在回答专业问题时依然会出现事实性错误，一度怀疑是数据量不够。后来通过分析错误案例发现，问题出在语料标注的粒度上，重新调整数据格式后，准确率有了明显提升。” 算法组一名成员回忆起调试过程时说道。这段反复试错的经历让团队成员深刻认识到，大模型开发不是简单调参跑通即可，每一个数据处理环节都会直接影响最终效果。

前端开发人员立足使用者视角打磨交互界面，优化页面布局与操作逻辑，反复校验各个功能模块的展示效果，保障系统拥有流畅友好的使用体验。团队在界面设计上摒弃了复杂花哨的视觉元素，采用简洁清爽的设计风格，将对话区域作为页面核心，同时保留历史记录、知识库管理等辅助功能入口。为了确保不同屏幕尺寸下的显示效果一致，前端人员在多台设备上进行兼容性测试，逐一调整响应式布局参数。

后端人员完成接口编写，打通大模型调用链路，完成前后端模块对接集成，保障整套系统数据流转稳定可靠。后端架构采用微服务设计思路，将用户认证、对话管理、模型调用、检索服务等功能拆分为独立模块，各模块之间通过标准化接口通信，便于后续维护和扩展。在对接大模型 API 的过程中，团队遇到了请求超时、返回格式不统一等问题，通过增加重试机制、统一数据解析层等方式逐步解决。

各功能模块开发完毕之后，团队开展全链路联调与并发压力测试，模拟多用户同时访问的使用场景，排查系统潜藏的各类缺陷。测试阶段陆续出现页面跳转异常、模型回答偏离专业场景、高并发下接口响应变慢等问题，各岗位人员分工定位问题根源，逐项完成迭代修改。测试组设计了覆盖功能、性能、安全、兼容性四个维度的测试用例，累计执行数百条测试用例，提交并跟踪修复数十个缺陷，确保系统交付质量。

图为成员们和指导老师讨论细节。黄加辰 供图

参与项目的学生跳出课本理论，直面软件开发真实工程场景，真切感受到理论知识和工程落地之间存在的客观差距。课堂上学习的算法原理、设计模式，在实际项目中需要结合具体场景灵活运用，很多在课本上一笔带过的异常处理、性能优化，在工程实践中却是决定产品质量的关键。在一次次技术攻坚、小组沟通协作的过程当中，参与实践的青年学生夯实编程、模型调优相关专业本领，同时锻炼分工协作、排查解决复杂工程问题的综合素养。

图为本次实践团队全体成员合影。黄加辰 供图 

此次社会实践，团队立足专业特色走科创实践之路，青年学生以技术实践锤炼本领，把所学知识运用于实际项目，在实践中增长才干，展现出当代工科青年求真务实、勇于探索的精神风貌。团队表示，将继续完善项目成果，积极参与各类科创竞赛，争取在更大的舞台上展示青年大学生的创新能力，同时也希望将研发的系统应用到实际教学场景中，为高校教育数智化贡献青春力量。（黄加辰）

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