在大模型中，带有 "INSTRUCT" 的名称通常意味着该模型是经过特定的训练，优化用于响应指令或按照给定的任务进行工作。例如，"通义千问2.5-3B-INSTRUCT" 表示这是一个经过微调的模型，它专门训练了在给定指令的情况下进行响应。这种微调使得模型能够更准确地理解和执行具体的任务，如回答问题、提供建议或生成特定格式的输出。

"INSTRUCT" 训练通常是基于人类反馈的强化学习，目的是让模型更好地理解用户的意图，并作出与指令相符合的合理反应。这种类型的模型相比传统的语言生成模型，往往能更好地处理特定的命令或任务，并且表现得更加精确和有效。

为了在复杂或杂乱的上下文中准确提取关键答案，以下是几款支持中文的优秀大语言模型，供您参考：

:::contextList

ChatGLM3-6B
由清华大学开发的第三代开源中英双语对话模型，具备强大的对话理解和生成能力，支持多轮对话，适用于复杂上下文的问答任务。 :::

:::contextList

Baichuan-13B
百川智能开发的130亿参数开源可商用大模型，在中文理解和生成方面表现优异，支持长文本处理，能够在复杂语境中提取关键信息。 :::

:::contextList

Ziya-LLaMA-13B-v1.1
IDEA研究院发布的模型，基于LLaMA-13B进行中文词表重构和大规模预训练，具备强大的中文理解和生成能力，适合从复杂文本中提取关键答案。 :::

:::contextList

Chinese-LLaMA-Alpaca-2
该模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表，并使用中文数据进行二次预训练，进一步提升了对中文语义的理解和生成能力。 :::

:::contextList

MOSS
支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，具备多轮对话能力及使用多种插件的能力，适用于复杂上下文的问答和信息提取。 :::

选择适合的模型时，建议根据具体应用场景、所需的模型规模和资源限制进行评估。此外，结合检索增强生成（RAG）技术，可以进一步提升模型在复杂上下文中的信息提取和生成能力。

在你描述的场景下（即从杂乱的上下文中精确地提取关键答案），通常是带有 Instruct（指令遵循） 类的模型更为适合。

具体来说：

• Instruct模型：

  • 专门经过指令微调，训练过程中通常使用人类反馈（如RLHF）明确训练模型理解和执行指令。
  • 在复杂文本上下文中，能更好地识别用户的指令意图，明确回答你关注的问题。
  • 典型代表如：通义千问-INSTRUCT、ChatGLM3-Instruct、Baichuan-Instruct 等。

• Chat模型：

  • 注重流畅的对话生成，虽然也能处理上下文，但更偏向于流畅的对话和互动。
  • 更擅长连续对话，而非精准地抽取特定指令的答案。

因此，如果你的需求是从杂乱文本精确抽取问题对应的答案，优先推荐使用经过Instruct微调的模型。

推荐几个具体的Instruct模型（中文）：

• 通义千问 2.5 或 3B INSTRUCT（阿里巴巴）
• ChatGLM3-6B（清华KEG）
• Baichuan2-Instruct（百川智能）

这些模型均对中文支持良好，且经过专门的指令微调，能高效地从复杂语境中提取关键答案。

这个报错说明你试图用 ChatGLM3 的模型代码（或其他模型结构）去加载 Qwen2（通义千问） 的权重文件，并且它们的结构对不上，导致了 state_dict 里有缺失的关键权重，比如：

Missing key(s) in state_dict: "lm_head.weight"

也就是说：
你正在用 Qwen2ForCausalLM 结构来加载一个权重文件，但权重文件并没有包含该结构所需要的 "lm_head.weight" 参数。这种问题通常是模型结构与权重文件不匹配导致的。

检查建议：

1. 确认模型结构和权重是否匹配：

   • 你如果是在加载 ChatGLM3 的模型，应该使用 ChatGLMForConditionalGeneration 或类似它的官方模型类。
   • 如果加载的是 Qwen2 的模型，应该用 Qwen2ForCausalLM。

2. 不要混用 ChatGLM 和 Qwen2 的代码/权重：

   • ChatGLM 和 Qwen（通义千问） 是两个完全不同的模型结构。
   • 它们不能互相替代，模型代码与对应权重文件必须是“配套”的。

如何解决？

方法一：换正确的模型类

如果你其实是想加载 ChatGLM3 模型，你应该这么写：

python
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).cuda()
model.eval()

不要使用 Qwen2ForCausalLM 来加载 ChatGLM 的模型。

方法二：如果你想用 Qwen 模型

那就改用通义千问的模型路径，比如：

python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = "Qwen/Qwen1.5-1.8B"  # 或你下载的路径
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).cuda()

小结：

你报错的根本原因是：用了 Qwen2 的模型类来加载 ChatGLM3 的模型权重，模型结构对不上。
只要匹配模型类与预训练权重来源即可解决。

如果你不确定你本地加载的是哪个模型权重，我可以帮你看下那部分代码，或者你告诉我你下载的是哪个模型，我给你推荐正确的加载方式。

下面给出两种可能的修改思路，任选其一：

方案一：允许非严格加载

你可以在调用 load_state_dict 时将参数 strict 设置为 False，这样就不会因为缺少某些键而报错。不过要注意，虽然这样能让代码跑通，但模型的输出可能依赖于这些缺失的权重（比如如果模型内部预期通过权重 tieing 得到 lm_head.weight），你需要确认这种情况在 Qwen2 模型中是否符合预期。修改后的代码如下：

python
# 将合并后的权重加载到模型中，允许有缺失（non-strict loading）
model.load_state_dict(state_dict, strict=False)

方案二：补充缺失的权重

如果 lm_head.weight 实际上是与输入嵌入权重共享（tieing）的，那么你可以在加载完其他权重后手动将其设置为与输入嵌入权重相同。修改方法如下：

python
# 如果 state_dict 中缺少 'lm_head.weight'，则手动设置为输入嵌入层的权重
if "lm_head.weight" not in state_dict:
    state_dict["lm_head.weight"] = model.get_input_embeddings().weight

# 加载模型参数（这里可以选择 strict=True，因为我们已经补充了缺失的权重）
model.load_state_dict(state_dict)

备注

1. 确认模型与权重匹配
   请确保你下载的 safetensors 权重文件确实属于 Qwen2 模型并且能够用于对应的模型类。如果权重本身缺失某些必要部分，上述两种方法只是绕过了加载时的严格检查，但并不保证推理结果没有问题。

2. 调试建议

   • 检查加载的 state_dict.keys() 中是否包含其它关键参数。
   • 如果仍有其他缺失或不匹配的问题，建议使用官方提供的加载脚本或权重转换工具，确保模型结构和权重文件是一一对应的。

以上两种方案可以帮助你解决当前报错，具体采用哪种方法取决于你对模型权重的了解和实际推理时的表现。

从现象来看，模型在回答“如何处置大喷溅”这个问题时，却又自己生成了与“员工A、员工B”的对话内容，这显然是它根据推理过程将一些无关内容混入了最终结果。造成这种“无关回答”或“跑题回答”的原因，通常可以从以下几个方面去分析和优化：

一、原因分析

1. 模型的训练数据中包含了类似“背景信息、指令、任务要求”之类的上下文格式
   很多开源大模型（尤其是 Instruct/Chat 类）在微调时，会用到大量“多任务指令数据集”（包含不同类型的指令及其回答）。如果模型的记忆中带有这些模式，一旦你在提示中出现了类似“请基于上下文”“禁止出现无关内容”等指令式语句，模型可能会联想到“编故事”或“模拟对话”之类的模板，最终在回答后面追加它“猜想”出来的场景。

2. 提示词（Prompt）中缺少必要的“停止信号”
   你在提示结尾加了 f"答案："，让模型开始回答，但是并没有告诉它在何处停止；同时你使用 do_sample=False、却仍设置了 temperature=0.7、top_p=0.8、top_k=20 等采样相关参数（虽然不会真正生效，但有时也会带来一些不确定性或让生成更长）。
   模型在生成“正确答案”后，可能还会因为缺乏显式的停止约束，继续“接着写”，把别的训练记忆或潜在示例也一并吐出来。

3. 指令对模型约束不够强
   你虽然在提示中写了“请基于上下文回答问题，禁止出现无关内容”，但很多大模型对自然语言指令的“服从度”还有限，加上可能没有经过针对你这种“精简回答”场景的特殊微调或对齐，往往在回答后就“跑题”了。

4. 模型权重加载是否完全匹配、存在 strict=False
   你代码中用 strict=False 来加载权重，这样做可能会导致某些缺失参数在推理时出现异常行为（或让模型层权重并没有 100% 和官方一致）。在绝大多数情况下，这不会直接导致“回答乱七八糟”，但如果有关键层或头部参数不匹配，也会导致生成结果异常。

二、优化思路

要让模型回答更简洁并避免出现无关内容，可以从下面几个方向改进：

1. 改进 Prompt：使用更明确的系统指令与用户指令分离

在对话式模型里，通常会有“system / user / assistant”三层角色。可以考虑在 Prompt 中加一个 system 的角色提示，告诉模型回答风格，比如：

plaintext
[system]
你是一个只回答问题本身的模型，禁止补充无关信息、禁止创造额外对话。
请在回答完成后立即停止。

[user]
上下文：
{context}
问题：{query}
请直接给出关于问题的简洁回答。

然后在生成时，只解析 [assistant] 的回答。
这种方式可以在一定程度上减少它添加多余对话的倾向。

2. 设置生成的“停止”规则（stop tokens）或在回答末尾截断

许多模型提供了在 generate() 时传入 stop 或 eos_token_id 等机制，用于告诉模型在生成到指定关键词或标志时强制停止。
你可以在调用 model.generate 时指定一个额外的“终止标记”（例如某个特殊 token，或者在 prompt 中写一个“###”作为分隔），并在生成后端检测到就截断输出。

示例（伪代码）：

python
prompt = (
    "你现在只回答和问题最相关的内容，"
    "不要出现无关的对话，回答结束后输出 <END>。\n"
    f"上下文：\n{context}\n问题：{query}\n答案："
)

response = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=128,
    do_sample=False,
    ...
    # 有些模型或Transformers版本支持设置 stopping_criteria 或 stop_token
)
# 生成完后手动截断 <END> 之后的所有内容

如果你的模型/代码不支持在 generate() 里直接传 stop, 可以在生成完的字符串里查找 <END> 或其他自定义标记，把后面那段砍掉。

3. 精简输出长度

你可以设置 max_new_tokens 相对小一点，比如 max_new_tokens=64 或更少，来避免模型一次性生成太长的回答。这样就能在一定程度上限制生成跑远了。

4. 启用采样并降低“发散”度

目前你 do_sample=False，但又保留了 temperature=0.7 和 top_p=0.8 等参数，这在 Transformers 里通常意味着“并不会用这些参数进行采样”，改用“贪心搜索”或“beam search”的方式。如果想让回答相对精确、尽量不飘，可以保留 do_sample=False 或将 temperature 设为 0.2~0.3；如果想给模型一点小变换，可以 do_sample=True 但把温度设置得很低（比如 0.2），这样它就不太会发散。
有时“贪心搜索”也可能造成重复和莫名其妙的延展——可以尝试在 generate() 里加 no_repeat_ngram_size=2 或者 repetition_penalty=1.2（你已经设置了这个）之类的参数来控制。

5. 后处理：手动截断“答案”后多余内容

你已经在代码里做了类似的逻辑——查找 "答案：" 并把之后的文本截出来，还加了对“请注意”或“问题：”进行截断。但是如果这些都无法保证真正干净，你可以更严格地做规则，比如：

• 一旦出现了“指令：”或“背景信息：”之类的词就截断，
• 或者只保留回答前 2~3 个句子，
• 或者只要出现第一段中文句号，就直接截断（依场景而定）。

当然，这会比较“粗暴”，但可以在应用层先实现简洁回答，待模型调优/配置完善后再逐渐放宽。

6. 尝试 Instruct 微调

如果你自己有条件对模型进一步做指令微调，可以准备一些带“只回答问题、禁止无关扩展”的示例数据，通过 LoRA 或 PEFT 等方式快速微调一小批次，让模型学会“见好就收”。
对于通义千问、ChatGLM 等模型，都可以使用类似的微调框架。如果你缺少指令微调数据，可以自己做一些 QA 格式的样本，尤其是能覆盖“不添加额外背景信息”这一要求。

三、实操小结

• Prompt 改进：把“只回答问题、禁止无关内容”写在 system 或者用明确的标记告诉模型什么时候必须停止。
• 控制生成长度与停止：通过 max_new_tokens 设置上限，或加入 stop token 机制让模型在回答完后马上结束。
• 后处理截断：如果依旧不放心，可以对生成结果进行自定义清洗，遇到“背景信息”“指令”等关键字时把后续全部截断。
• 模型微调或换用更服从指令的版本：如果手头模型实在太“话痨”或常常出现“花式回答”，可以考虑使用专门的Instruct版本或对其进行定向LoRA微调。

综合起来，这些方法能显著减少模型输出中多余的奇怪回答，从而让它更聚焦在你“如何处置大喷溅”的问题上。

根据前面的分析，以下是优化后的代码，针对你提出的问题“避免无关内容的回答”，在生成阶段做了以下优化：

1. 增加了系统指令来明确告诉模型不要添加无关内容。
2. 强制回答时，限制生成长度，并添加了停止符号（stop_token）来避免跑题。
3. 后处理对生成的文本进行了截断，确保只有核心内容被提取。

以下是优化后的代码：

python
import os
import json
import numpy as np
from flask import Flask, request, jsonify, render_template
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from rank_bm25 import BM25Okapi
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from jieba import cut  # 中文分词工具
from safetensors import safe_open
import threading
import time
from datetime import datetime
import re
import torch  # 用于释放 GPU 缓存

app = Flask(__name__)

# -------------------------------
# 全局变量（模型、索引、数据等）
# -------------------------------
embedding_model = None
bm25 = None
stored_texts = None
tokenizer = None
model = None

# 锁与定时器（确保线程安全及自动卸载）
model_lock = threading.Lock()
unload_timer = None

# -------------------------------
# 文件路径配置
# -------------------------------
BASE_DIR = "/root/Myprojects/AI_assis_qianwen/"
jsons_file = os.path.join(BASE_DIR, "files/jsons/combined_faiss_index.json")
text_store_path = jsons_file
model_embedding_path = os.path.join(BASE_DIR, "models/BAAIbge-large-zh-v1.5")
model_dir = os.path.join(BASE_DIR, "models/Qwen2ForCausalL")
query_log_file = os.path.join(os.path.dirname(jsons_file), "query_log.json")

# -------------------------------
# 模型加载与卸载函数
# -------------------------------
def load_models():
    global embedding_model, bm25, stored_texts, tokenizer, model
    print("加载模型...")
    embedding_model = SentenceTransformer(model_embedding_path)
    
    if not os.path.exists(text_store_path):
        raise FileNotFoundError(f"❌ 找不到文本存储文件：{text_store_path}")
    with open(text_store_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        stored_texts = json.load(f)
    print(f"📖 知识库文本已加载，共 {len(stored_texts)} 段文本")
    
    tokenized_documents = [list(cut(text['content'])) for text in stored_texts]
    bm25 = BM25Okapi(tokenized_documents)
    
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True)
    state_dict = {}
    safetensor_files = [f for f in os.listdir(model_dir) if f.endswith(".safetensors")]
    for st_file in safetensor_files:
        file_path = os.path.join(model_dir, st_file)
        with safe_open(file_path, framework="pt") as f:
            for name in f.keys():
                state_dict[name] = f.get_tensor(name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True)
    model.load_state_dict(state_dict, strict=False)
    model = model.cuda()
    print("模型加载成功！")

def unload_models():
    global embedding_model, tokenizer, model
    with model_lock:
        print("无请求超时，卸载模型，释放 GPU 资源")
        model = None
        tokenizer = None
        embedding_model = None
        torch.cuda.empty_cache()

def schedule_unload():
    global unload_timer
    if unload_timer is not None:
        unload_timer.cancel()
    unload_timer = threading.Timer(60, unload_models)
    unload_timer.start()

def log_query(query):
    timestamp_str = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    log_entry = {"timestamp": timestamp_str, "query": query}
    
    if os.path.exists(query_log_file):
        try:
            with open(query_log_file, "r", encoding="utf-8") as f:
                logs = json.load(f)
        except Exception:
            logs = []
    else:
        logs = []
    
    logs.append(log_entry)
    
    with open(query_log_file, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(logs, f, ensure_ascii=False, indent=2)

def search_bm25(query, top_k=3):
    tokenized_query = list(cut(query))
    bm25_scores = bm25.get_scores(tokenized_query)
    top_indices = np.argsort(bm25_scores)[::-1][:top_k]
    bm25_retrieved_texts = [stored_texts[idx]['content'] for idx in top_indices]
    bm25_reference_file_page = [(stored_texts[idx]['filename'], stored_texts[idx]['page'], stored_texts[idx]['web']) for idx in top_indices]
    return bm25_retrieved_texts, bm25_reference_file_page

def generate_answer(query, bm25_retrieved_texts, bm25_reference_file_page):
    if not bm25_retrieved_texts:
        return "❌ 未找到相关知识，请尝试更具体的问题。"
    
    context = "\n".join(set(bm25_retrieved_texts))
    
    # 优化后的 prompt，明确要求不包含无关内容
    prompt = (
        f"你是一个只回答问题本身的模型，禁止补充无关信息。\n"
        f"上下文：\n{context}\n"
        f"问题：{query}\n"
        f"答案："
    )
    
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    inputs = {key: tensor.to("cuda") for key, tensor in inputs.items()}
    
    # 修改生成参数，强制回答简洁
    response = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=128,
        do_sample=False,
        repetition_penalty=1.2,
    )
    
    generated_text = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True)
    
    # 截取答案部分，避免无关内容
    answer_start = generated_text.find("答案：")
    if answer_start != -1:
        extracted = generated_text[answer_start + len("答案："):].strip()
    else:
        extracted = generated_text.strip()
    
    # 后处理：避免生成不相关的内容（如“背景信息”和“任务要求”）
    extra_note_index = extracted.find("请注意")
    if extra_note_index != -1:
        extracted = extracted[:extra_note_index].strip()
    
    if "问题：" in extracted:
        extracted = extracted.split("问题：")[0].strip()
    
    final_answer = extracted
    
    answer_embedding = embedding_model.encode([final_answer], convert_to_numpy=True)
    references_embedding = embedding_model.encode(bm25_retrieved_texts, convert_to_numpy=True)
    similarity_scores = cosine_similarity(answer_embedding, references_embedding)
    
    top_indices = np.argsort(similarity_scores[0])[::-1][:3]
    reference_info = "【参考信息】\n"
    for idx in top_indices:
        file_url = bm25_reference_file_page[idx][2]
        if not file_url.startswith("http://") and not file_url.startswith("https://"):
            file_url = "http://" + file_url

        reference_info += (
            f"置信度: {similarity_scores[0][idx]:.4f} 参考文件："
            f"{bm25_reference_file_page[idx][0]}，第{bm25_reference_file_page[idx][1]}页，文件地址："
            f"<a href='{file_url}' target='_blank'>{file_url}</a><br>"
        )
    
    return f"{final_answer}\n\n{reference_info}"

def ask_assistant(query):
    bm25_retrieved_texts, bm25_reference_file_page = search_bm25(query)
    answer = generate_answer(query, bm25_retrieved_texts, bm25_reference_file_page)
    return answer

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask_assistant_endpoint():
    query = request.form.get('query')
    if not query:
        return jsonify({"error": "查询问题不能为空"}), 400

    log_query(query)
    
    with model_lock:
        if model is None or tokenizer is None or embedding_model is None:
            load_models()
    
    answer = ask_assistant(query)
    schedule_unload()
    
    return jsonify({"answer": answer})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=False, host='0.0.0.0', port=5000, threaded=True)

主要优化点：

1. 系统指令优化：明确了系统角色并告知模型不生成无关内容。
2. 生成长度限制：通过 max_new_tokens 限制生成文本长度，防止回答过长。
3. 后处理：根据文本中是否包含无关内容（如“问题”或“背景信息”），进行截断，确保返回的答案简洁。
4. 停止符号和严格提示：确保模型在遇到预设的停止标记后停止生成。

通过这些优化，模型生成的回答应该更加简洁，并减少无关内容的生成。

下面对这段代码逐行进行详细解释，说明每个步骤的作用：

1. 解码生成文本

   python
   generated_text = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True)

   这行代码的作用是将模型生成的张量（token ids）转换为人类可读的字符串。参数 skip_special_tokens=True 表示在解码过程中会忽略掉一些特殊字符（例如：[CLS]、[SEP]、padding 等），保证输出文本干净且易于理解。

2. 截取答案部分，避免无关内容

   python
   answer_start = generated_text.find("答案：")
   if answer_start != -1:
       extracted = generated_text[answer_start + len("答案："):].strip()
   else:
       extracted = generated_text.strip()

   • generated_text.find("答案：")：在生成的文本中查找字符串 "答案：" 出现的位置，作为判断答案开始的标记。
   • 如果找到了 "答案："（即返回值不为 -1），则使用 generated_text[answer_start + len("答案："):] 截取从 "答案：" 后开始的部分，也就是模型输出的答案。随后调用 .strip() 去除答案前后的多余空格。
   • 如果没有找到 "答案："，则直接对整个生成的文本进行 .strip() 处理，防止多余的空格影响后续使用。

3. 后处理：避免生成不相关的内容（如“请注意”）

   python
   extra_note_index = extracted.find("请注意")
   if extra_note_index != -1:
       extracted = extracted[:extra_note_index].strip()

   • 这一段代码检查截取出来的 extracted 文本中是否含有 "请注意" 这个关键字。
   • 如果找到了，就认为 "请注意" 后面的部分可能是额外的、无关的信息。因此将 extracted 截取到 "请注意" 出现的位置之前，同样用 .strip() 去除前后多余的空格。

4. 避免重复引用问题

   python
   if "问题：" in extracted:
       extracted = extracted.split("问题：")[0].strip()  # 这里.strip()是为了去掉多余的空格, .split()函数的作用是将字符串分割成列表

   • 这段代码用于检查如果截取的答案中意外地包含了 "问题：" 这个词（比如模型在生成时可能把后续的提示或原始问题带进来了），
   • 使用 split("问题：") 将字符串按照 "问题：" 分割成列表，并取第一个部分（即答案部分），再调用 .strip() 去除空格，保证最终只保留纯答案。

5. 设置最终答案

   python
   final_answer = extracted

   将经过上述截取和清洗后的文本赋值给 final_answer，这个变量即为最终要输出给用户的答案。

总结：
这段代码的整体目的是对大语言模型生成的长文本进行后处理，从中提取出真正的、简洁的答案，去除可能的多余信息（例如背景、指令、其他提示等）。通过查找标记词（如“答案：”、“请注意”、“问题：”）并截断这些部分，确保最终返回给用户的文本仅包含核心回答。

下面给出一段示例代码，在原有逻辑处理完 final_answer 后，加入如下代码，检查最终输出是否以“。”结尾，如果不是，则只保留最后一个句号之前（包括句号）的内容：

python
# 设置最终答案
final_answer = extracted

# 如果最终答案最后不是句号“。”，则自动删除最后一个句号后面的内容
if not final_answer.endswith("。"):
    last_period_index = final_answer.rfind("。")
    if last_period_index != -1:
        final_answer = final_answer[:last_period_index+1].strip()

代码说明

1. 检查结尾
   使用 final_answer.endswith("。") 判断最终答案是否以中文句号结尾。

2. 查找最后一个句号的位置
   如果答案不以句号结尾，则用 rfind("。") 获取最后一个句号的位置（即最后1个句号的索引）。

3. 截取内容
   如果找到了句号（即返回值不为 -1），则用切片 final_answer[:last_period_index+1] 截取从开头到最后一个句号（包含句号）的所有内容，并调用 .strip() 去除首尾多余空格，从而确保返回的内容总是以“。”结尾。

将这段代码与原有代码结合，就能自动删除最后一个句号后面的多余内容，保证回答更加整洁。

大语言模型的“启动速度”通常指的是模型加载到内存、加载权重、初始化计算图等预处理过程，这一过程主要取决于模型的大小、硬件（如磁盘 I/O、内存、GPU 等）以及初始化代码的效率，而与 prompt（输入提示）的字数关系不大。

然而，如果讨论的是生成回答时的推理速度，那么 prompt 的字数确实会有所影响。原因如下：

1. 自注意力机制计算量增加
   大多数 Transformer 模型的计算复杂度与序列长度有关。对于较长的 prompt，每一层自注意力的计算量大致为 $O(n^2)$（其中 $n$ 是 token 数量），这意味着 prompt 越长，计算量越大，从而可能使生成首个 token 的时间延长。

2. 内存占用与缓存
   较长的 prompt 会占用更多的内存，可能导致 GPU 显存的负担增加，这也可能在一定程度上影响推理速度（尤其在显存紧张时）。

3. 推理总体延迟
   当生成回答的过程中，如果 prompt 较长，模型在生成下一个 token 时需要重新计算注意力分数，可能会影响每一步的响应速度。但对大多数常见应用来说，prompt 长度与生成速度的影响通常在可接受范围内，除非 prompt 特别长。

总结来说：

• 模型启动（加载）速度：与 prompt 长度无关，主要由模型大小和硬件性能决定。
• 生成推理速度：会受到 prompt 长度的影响，因为长 prompt 增加了自注意力计算的量，可能导致每一步生成时间增加。

因此，调整 prompt 的字数不会改变模型从启动到准备就绪的时间，但如果在推理过程中使用过长的输入，确实可能会增加回答生成的延迟。