Granite Switch组合模型：先列能力再include筛选，核对底模与最终清单

素材身份：作者原创输入/可编辑参考。目标工具未在本轮执行。
先打开 index.html；input.csv 是原始字段，reference.csv 是验收基准，negative.csv 是故意构造的坏样例。
actual-results.csv 保留未测状态，实际执行后再填写。

前置条件：
使用IBM官方Granite base与对应adapter；只制作输入和校验可以离线免费进行，真正推理需可承担模型内存的本地/自有环境。
Granite Switch当前仓库要求Python3.11+、PyTorch2.11+；vLLM路径还有CUDA/Transformers兼容要求，不承诺Mac可直接跑同一CUDA栈。
官方代码与所列adapter采用Apache2.0；按具体base card核对许可与版本，目标推理未执行，不编造评分和速度。

操作步骤：
1. 写最小能力清单
本课只需要判断材料是否可回答，再给已生成回答补引用。
不加入语音、Decision或全部安全能力，先确认两项函数的输入输出。

2. 列出库内真实能力
使用composer的--list-adapters查看当前RAG库目录。
官方源码支持只列清单不构建，但首次远程目录读取仍需网络；本稿未执行。

3. 核对共同底模
按各自README确认answerability与citations支持所选Granite4.1-3B。
不能因为库内某函数支持3B就推断所有adapter均支持。

4. 按名称精确筛选
按官方源码示例加入--include-adapters answerability citations。
若当前列出的名称变化，以实际目录为准；不匹配时停下核对，不退回全库。

5. 组合并查实际产物
执行后检查配置中的实际adapter清单及chat template。
只有两项预期能力被选中才满足范围，目录存在不算裁剪成功。

6. 分别自检两项函数
用一题有证据、一题无证据检查answerability，再用固定回答检查citations的schema。
组合完成和函数语义正确仍是两层验收。

7. 交付依赖与范围记录
保存base、库revision、列目录命令、include命令与实际产物清单。
未组合时保持not_run，不制造模型摘要或性能数字。

验收：
所选函数有共同支持底模。
include来自真实目录且最终配置无意外能力。
组合与两项函数自检分别记录。

官方资料：
https://github.com/generative-computing/granite-switch
https://github.com/generative-computing/granite-switch/blob/main/src/granite_switch/composer/compose_granite_switch.py
https://github.com/generative-computing/granite-switch/blob/main/src/granite_switch/composer/compose_granite_switch.py

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