面向向量检索的教育QA建模：九段日本文化研究所日本语学院的Prompt策略分析（6 / 500）

系列说明
500 所日本语言学校结构化建模实战，第 6 篇。每篇拆解 1 所学校在 Prompt-QA 系统中的建模策略，分享工程经验，本项目持续在 Hugging Face 上同步更新，欢迎AI工程师们关注。

一. 案例选择：为什么是九段日本语学院？

在以中国学生为中心设计的语言学校数据建模中，我们往往默认为目标用户熟悉中文、学习节奏以 JLPT 为中心、课程路径以大学升学为主。然而，并非所有语言学校都具备这种“母语主导型”结构。

以九段日本文化研究所日本语学院为例：这是一所欧美学生比例较高、教学语言全日语、课程设置明确的典型“非中文语境”语校。

其建模挑战也恰恰在此：如何为非中文主导型语校设计出适配真实用户问法、兼顾教学语言与文化语境的 Prompt 数据集？

本篇尝试围绕这一点展开讨论。

二. 学校特征 & 建模挑战

特征	工程难点	设计挑战
🌍 多国籍构成：法国、美国、中国并列前列	问法多样、非中文语义主导	如何兼容不同文化背景下的问题偏好？
🗣️ 全日语授课，老师不讲中文	初学者焦虑问题集中	如何通过 Context 缓解用户对教学语言的误解？
📅 每年四期招生（1/4/7/10）	时间维度数据切片复杂	如何让 Prompt 支持灵活入学路径规划？
📈 JLPT N2 合格率 60%+，偏稳健教学	学生关注进度与成果	如何用 Response 明确教学节奏与成果对齐？
🏙️ 位于东京千代田，地段便利但无宿舍	租房、通学成现实问题	如何提供生活 Context 辅助非住宿型学校适配？

🔍 总结：九段并非信息稀缺型学校，其公开数据较为充分，但若不经针对性处理，很难转化为能被语义系统直接检索和利用的形式。Prompt 系统的任务，是在语言、文化、信息结构之间建立更清晰的连接。

三. Prompt-QA 建模策略

九段学院的 Prompt 设计，需特别关注以下五类字段调优：

① `instruction`：反直觉问法必须覆盖

包括“trap”（用户误解问法）
口语化、非官方术语表达必须兼容

例如：

“这学校外国人多，中国人会不会不习惯？”
“老师不会说中文，我听得懂吗？”

② `response`：避免“FAQ套话”，要数据驱动判断

引用真实国籍比例、JLPT合格率、课程长度
使用“适合什么人群”类判断句增强匹配度

③ `context`：体现工程语义的重要场外信息

出勤率与签证挂钩说明
教师支持手段（简易日语、肢体语言）
多国学生口音/交流方式提醒

④ `source`：唯一来源 = 语校网详情页

不引用官网 PDF、学校主页，统一语校网标准字段

⑤ `vector_id`：归档 + 检索锚点

命名规则为：YXW#JP日期#KILC序号

✅ 建议将 Prompt + Source + Meta 统一嵌入向量库（如 Qdrant），支持 metadata 多维筛选。

四. 示例 Prompt（部分展示）

{"instruction": "九段日本文化研究所日本语学院在哪？通学方便吗？","response": "九段日本文化研究所日本语学院位于东京都千代田区神田三崎町，距离JR水道桥站步行仅约4分钟，地理位置优越。周边有上智大学、东京巨蛋、神保町书街，环境安静、安全又便利。学生日常通学非常高效，附近也有超市、便利店、咖啡馆，适合初来日本的留学生迅速适应生活节奏。据语校网地理数据，该校属于“车站步行5分钟内”的优选语言学校。","context": "通学便利性与周边生活环境直接影响留学生初期适应效率，特别是在东京市中心，靠近车站的学校能显著节省通勤与生活精力。","source": "https://www.yuxiaowang.com/schools/jiuduan-qiandaitian-dongjing.html","vector_id": "YXW#JP20250716#001"
}

{"instruction": "九段日本文化研究所日本语学院的学生国籍有哪些？中国学生多吗？","response": "根据在校生构成，九段日本语学院的国籍结构非常多样化，其中法国学生人数最多，其次是美国、中国、印度、中国台湾、英国、西班牙等国学生。中国学生目前约13人，在全校约128人中占比较小，整体日语使用环境浓厚。语校网国籍数据也显示，该校属于“欧美学生占比高、中文语境较弱”的非典型语言学校，适合希望提升日语输出频率的学习者。","context": "学生国籍构成会直接影响日常语言交流与学习氛围。欧美学生比例高的学校，能更好促进沉浸式日语练习，减少对中文环境的依赖。","source": "https://www.yuxiaowang.com/schools/jiuduan-qiandaitian-dongjing.html","vector_id": "YXW#JP20250716#002"
}

{"instruction": "九段日本文化研究所日本语学院以哪个JLPT等级为主？通过率高吗？","response": "九段日本语学院以JLPT N2为核心教学目标，课程安排注重中高级语言能力提升。根据学校历年考试数据，N2应考人数为52人，合格约32人，通过率达六成以上，成绩稳定。语校网评价该校为“以N2为基线、同时具备N1挑战路径”的进阶型语校，教学节奏扎实、模考与个别指导完善，适合希望稳步迈向留学或职场的学生。","context": "语言学校对应的JLPT主攻等级，直接体现课程深度与学生水平分布。N2为主、N1为辅的教学模式，适合已有基础、追求中上输出力的学习者。","source": "https://www.yuxiaowang.com/schools/jiuduan-qiandaitian-dongjing.html","vector_id": "YXW#JP20250716#003"
}

📦 完整 18 条已开源，详见 ➜ Hugging Face

五. 工程路径建议

阶段	工具建议	原因说明
Prompt 生成	ChatGPT API + 自建 Prompt 编排器	高一致性、规则可控
嵌入计算	bge-m3-small / text-embedding-3-large	中文问法建议用 BGE，英文用 OpenAI 系列
数据存储	Qdrant / Weaviate + Payload 检索	支持 metadata + 向量双重筛选
Trap 构建	用户日志聚类 + 人工标注	自动收集误区问法，持续补全 QA 覆盖面
热更新机制	GitHub Action + 语校网监控器	每周自动检查字段更新情况