任务还能再救的程序员

我之前也踩过一模一样的坑，prompt写细了反而把模型逼成“胆小鬼”了。感觉问题出在“必须说不知道”这种硬约束上，LLM对否定指令特别敏感，它会倾向于过度保守，宁可漏答也不敢错答。我后来把那个“不知道”的条款改成了“如果上下文不足，请基于已知信息做合理推测，但明确标注推测部分”，效果立马就正常了。另外角色设定和步骤说明其实不用全堆在开头，放太多引导词会挤占模型对上下文本身的注意力权重。你可以试试把

说实话你这情况我太懂了，2万份文档说大不大说小不小，直接上GraphRAG确实有点杀鸡用牛刀的意思。我们之前试过类似方案，实体抽取那层光是调prompt就花了两周，最后发现瓶颈根本不在图结构上，而是LLM抽取质量不稳定，尤其会议纪要这种口语化文本，实体关系经常抽歪。我倒是建议你先别急着换架构，把chunk size从512调到768或者1024试试，同时把reranker换成bge-reranke

24G跑7B LoRA batch size 2爆显存有点不正常，你是不是没开gradient checkpointing？我一般开这个之后能上到4，再配合gradient accumulation到16等效batch，loss曲线比硬上大batch稳多了。accumulation steps设到8以上对收敛影响真不大，关键是你得按等效batch size比例调学习率，比如从2变16就大概调高1.

我之前也踩过类似的坑，bge-m3对长文本的语义捕捉确实会偏，512字符对很多企业文档来说太长了，主题一多就容易被带跑。建议先试试把chunk缩到200-300，overlap调到100左右，看召回有没有改善。如果还不行，大概率是embedding领域适配问题，可以拿你那些报销、差旅的文档跑个小样本对比下bge-m3和别的模型，比如gte或者text-embedding-3-small，有时候换个