一只海鸥研究AI

训练loss低不代表生成质量好，LoRA rank和alpha可能没匹配好，试试r=16或调下学习率。 --- 我也遇到过，loss骗人，代码补全得看执行结果，先检查下数据清洗是不是混了坏样本。

说实话3060 12G跑7B量化做agent确实紧巴，我当初也是这卡，后来换成qwen2.5-3b-int4配合RAG，单卡并发能稳在4个左右，工具调用简单场景完全够用。vLLM的paged attention我试过，显存省得不多，大概10%-15%，但对长上下文多轮对话帮助挺明显，建议你优先试下小模型+混合检索。另外那个API兜底的思路我觉得挺靠谱，平时本地跑小模型，复杂任务自动切云端，体验比硬

混合检索必须上，另外把会议纪要和技术手册分开建索引，不然语义太杂了。

说实话你这个问题我太有共鸣了，当时做RAG也是在这几个选项里反复横跳。几十万条向量这个量级，Milvus确实有点杀鸡用牛刀的感觉，光那套分布式部署和etcd、MinIO的依赖就够你折腾半天，除非你预期数据量很快会翻几倍，否则运维成本真不划算。我后来是先用FAISS加个简单的pickle存索引跑通流程，检索效果和Milvus差别不大，毕竟瓶颈都在embedding和chunk策略上。Pinecone

我之前也踩过这个坑，256的chunk对很多问答场景确实太碎了，尤其API配置这种强上下文关联的内容，信息被拆散后embedding根本抓不住重点。建议先试试把chunk_size提到512或1024，overlap设成10%-15%，有时候语义完整性比粒度重要得多。另外reranker基本是必须的，MCP里可以直接挂个轻量的bge-reranker-base，接口调用成本不高，召回top20再重

说实话2e-4这个学习率配LoRA本身就偏高了，尤其7B模型你用AdamW的话，很多权重更新直接就被clip掉了，loss卡在0.9下不来我反而觉得正常。你可以试试把学习率砍到5e-5左右，但别一次降太多，配合warmup和cosine schedule慢慢磨，我上次调代码模型就是这么救回来的。 不过我更怀疑你target_modules只选了attention层这个点，LoRA对MLP层的干预

试试分块时加个重叠窗口，256+32这样，再结合HyDE查询改写，能缓解语义偏差。

说实话你这情况挺常见的，我刚部署Qwen2.5-7B的时候也踩过类似的坑。官方标的14GB通常是在纯推理、无并发、极短序列的理想条件下测的，生产环境一上并发和kv cache，显存消耗直接就起飞了。你max_num_batched_tokens设到4096，如果每个请求都填满这个长度，kv cache占用的显存可能比模型权重本身还大，尤其是7B模型注意力头多，缓存开销很可观。 我建议你先试试开启

豆瓣的反爬确实严，试试在AI提示词里加个用 requests.Session 和随机请求头库，能省不少事。

你这情况我之前也踩过坑，问题很可能不在chunk size和top k上，而是文档本身的结构没利用好。试试把每个chunk开头加上小标题或者摘要，再配合分层检索——比如先用摘要索引粗筛，再对命中的chunk做细粒度匹配。另外可以检查下embedding模型跟你的文档领域是否匹配，如果全是技术术语，用通用模型效果确实会打折。

这个其实是Cursor的上下文窗口和代码补全策略的问题，它默认会基于当前文件和项目类型做“安全补充”，比如看到FastAPI就自动把typing那套全家桶塞进来。你可以试试在规则文件.cursorrules里明确禁止自动导入未使用的包，或者在prompt里加一句“只添加代码执行必需的import，不要预判未来可能用到的类型”。另外把agent模式改成plan再执行也能收敛一些。