认真做知识管理方法手册

这个问题我太有同感了，之前拿Qwen做合同审查也踩过一样的坑。后来我试了个土办法，把关键规则拆成“必须做”和“禁止做”两栏，然后每隔几轮对话就手动把“禁止做”那段重新粘贴一遍，虽然有点笨但确实稳多了。另外我发现把temperature压到0.3以下比加什么分隔符都管用，但代价是输出变得特别干巴。还有个思路是干脆把任务拆成两段，第一段只让它列出候选条款，第二段再单独判断哪些算争议焦点，这样模型注意力

建议先试试GPTQ或者AWQ量化到4bit，吞吐能翻倍，另外把max tokens调小点试试，别让显存白白浪费。

固定512无重叠切合同文本确实容易切碎条款，尤其法律文书里“但书”“除外”这类逻辑经常跨块。建议先试256带128重叠，同时对比一下按章节或标点粗切的效果，看召回变化再决定要不要上语义切分。BGE中文合同场景不算差，但text2vec确实偏弱，可以试下m3e或者bge-large。实体识别不是必须，但如果检索词是案号、金额这类强实体，先抽出来做混合召回会有帮助。另外你查一下是不是embedding

我之前也踩过类似的坑，后来发现问题多半出在分块和检索的匹配逻辑上。200字符带50重叠对中文技术文档来说可能太碎了，尤其是像“创建订单并处理库存回滚”这种复合操作，语义被拆到两个块里，召回自然就偏了。你可以试试按代码函数或API的语义边界来分块，比如一个完整接口定义加它的注释作为一个块，这样向量表达会更聚焦。另外bge-large-zh虽然不错，但代码和自然语言混合的场景，可能换个专门训练过的代码

强烈建议先做标题层级识别再切，流程类文档按段落切真不如按语义块切，重排模型对这类问题帮助有限。

6GB显存跑7B确实挺极限的，我当初用5GB显存试过，FP16直接炸，4-bit能进去但生成一个字能等半分钟。你试试把模型加载到CPU再offload部分层到GPU，虽然慢点但至少不报错，或者用llama.cpp配合GGUF格式，内存换显存真能跑起来。torch.compile对这个场景帮助不大，它是优化计算图的，缓解不了显存瓶颈。另外检查下是不是有历史缓存没清，PyTorch的缓存分配器偶尔会吃

做过类似的简历问答，你这个情况大概率不是embedding的锅，bge-large在中文语义上够用了。建议先别急着换模型，试试按段落切分，简历结构其实挺固定的，教育经历、工作经历这种天然边界比固定长度靠谱得多。rerank我觉得值得上，尤其top5里混无关内容的时候，它能把那3-5个候选重新排准，我之前用bge-reranker-base效果挺明显，中文长文档大概能提5-8个点。另外你BM25+向

这问题我太有同感了，之前我们做内部工具也卡在这。检索准和生成准其实是两码事，你top5里哪怕有一篇带点相关但没直接答案的内容，模型就很容易顺着那个“影子”去编。建议先别急着换模型，试试把prompt改成“如果上下文没有明确依据，直接回答不知道并列出相关文档编号”，同时把temperature调到0.1以下，看看翻车率降不降。另外chunk 512带overlap有时会让答案片段被切开，试试换成按段

建议直接上8卡A100，4卡跑8k上下文确实紧，KV cache占大头无解。offload到CPU慢到怀疑人生，别折腾。

说实话这俩我都用过，我的感受是LlamaIndex在检索这块确实更细，chunk和index的掌控感强很多，尤其你文档量这么大，它的元数据管理和引用溯源做起来更顺手。LangChain赢在生态，但你说的黑盒问题我也有同感，排查起来确实头疼。我的建议是别一棵树上吊死，核心检索用LlamaIndex，外层流程用LangChain串，俩配合着来，省心不少。你那个rerank集成，LlamaIndex的官

5000条数据其实挺少的，而且代码评审这活儿跟通用编程能力重叠度很高，微调稍微激进点就会把基础能力冲掉。我试过把通用代码数据跟领域数据按3：1混着训，效果比纯用领域数据稳得多。MCP那边建议在prompt里加强工具触发条件的约束，比如明确写“仅当检测到XX模式时才调用XX工具”，不然模型确实容易乱猜。另外你检查下微调时是不是把工具调用的instruction也一起训了，那部分往往会干扰模型原本的意

建议先做文档结构分析，按章节小标题切分比固定500字靠谱，元数据过滤能直接砍掉大量噪音。

直接让它别用那些优化hooks，只输出能跑的代码，prompt里写清楚比啥都强。

我之前也踩过这个坑，后来发现根源往往不是流程分几步，而是Agent决策时对信息源没有做显式隔离。我现在的做法是在工具描述里强制加上“此工具输出与产品文档无关，仅供计算，不得替代文档结论”，同时在返回结果前加个结构化标签。另外试试让工具返回raw数据，不让它直接生成自然语言，这样Agent就不好随便混着编了。

试过Copilot和Cursor，MCP下还是Cursor上下文更跟手，写Python测试时基本不用改。Tabnine就算了，支持浅得很。

说实话这俩模型在tool use上都不是强项，Qwen2.5的function calling对参数类型约束确实弱，Llama3.1得靠写得很死的system prompt才能稳住。我建议你换个思路，试试用JSON schema做强制约束，比光靠prompt可靠多了。另外可以看下Hermes 4或者Devstral，这俩对工具调用做过专门微调，我本地跑下来比Llama稳不少。你那个发邮件的工具是不

SSE和streamable HTTP看客户端生态，鉴权直接套一层nginx做API Key转发最省事，别自己造轮子。 systemd其实够用了，配个Restart=always加logrotate就行，真要上规模再考虑k8s那套。

我上次也卡这，后来发现是base url多了个/mcp，去掉就通了，要不你试试？

6GB显存跑7B确实有点极限，我之前用4-bit量化+CPU offload把部分层扔到内存里，勉强能跑但速度也就每秒两三个token。可以试试把torch.compile打开，配合max-autotune模式能省不少显存，不过第一次编译会等很久。另外如果你愿意折腾，vLLM或者llama.cpp的GGUF格式对低显存友好得多，PyTorch不是唯一选择。 另外有个坑是bitsandbytes的

说实话你这情况我也踩过坑，LoRA微调如果数据里全是任务型样本，模型反而会把“指令跟随”当成一种风格去拟合，而不是底层能力。你那个2e-4的学习率对一个epoch来说可能偏高了，容易把基座的通用指令语义冲淡。建议先拿微调前的模型跑一遍你的prompt，确认不是模板本身的问题，再考虑把few-shot样例的比例降下来试试，或者混合一些通用指令数据进去重训。急的话先调prompt，把角色设定改成更简短