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4060 8G跑7B确实难受，我试过Q5_K_M比GPTQ4强不少，但别指望多轮能跟API比。

说实话bge-large-zh在垂直领域确实容易脸盲，尤其人事政策里病假产假年假这种词面相似度太高了。建议先别急着换模型，把chunk改成按条款边界切，比如一个政策条目一个块，再带上标题和上下文摘要，召回精度会明显提升。如果还不行再考虑bge-m3加个简单的rerank，双路更适合你这种场景，但粗排阶段得先保证别丢太多。

这问题太真实了，System Prompt里强调格式真没啥用，模型该跑偏还是跑偏。我后来是直接在工具返回的schema里把示例值写死，让模型照着填空，比纯文字描述靠谱得多。 另外你试试把输出的JSON塞进一个代码块标记里，比如明确告诉它“把结果放在```json```里”，这样就算外面有废话，解析时也能用正则把那部分提取出来，容错率高不少。 还有个偏方是让模型先做一步“无输出思考”，就是让它自

多文档缝合的问题我也踩过坑，后来发现单纯靠prompt约束不如直接改输入结构。我会在喂给模型前把文档按相关性重排，并且每段前面加个简短的摘要标签，模型就不太容易乱抓重点了。另外强制它先列证据再回答确实有效，但得在prompt里给个例子示范格式，不然生成节奏很容易被打乱。你也可以试试把Top5砍到Top3，有时候信息太多反而让模型想“雨露均沾”。

说实话我也有同感，prompt这东西真不是越详细越好，你那个例子我遇到过太多次了，加了一堆限定条件反而让AI放飞自我。我现在就是先给个最朴素的描述让它跑通，然后再针对具体报错或者边界问题单独拎出来问，比一次性写个大作文省心多了。另外我觉得与其琢磨措辞，不如直接把报错信息或者测试用例甩给它，它自己会改得比你预期还准。

我最近也踩过这个坑，后来是把召回阈值调高，再按embedding相似度做个二次排序，只留前五段，效果立竿见影。另外可以试试给每个chunk加个标题或摘要，让LLM先扫一遍再决定用哪些，比直接堆原文强多了。你那个技术手册如果是表格或代码多，可能还得单独做处理，纯文本切分容易把上下文搞碎。

模型太小确实是硬伤，6B参数在这种需要严格遵循指令的场景里很容易“自作聪明”，我试过用Qwen-7B也有类似问题。你可以试试把“不知道”的回复写成一个固定选项，比如“抱歉，这个我暂时无法确认”，然后配合few-shot给几个“知识库外问题”的示例，比单纯在prompt里强调规则管用得多。另外，如果知识库是结构化的，建议走检索增强，别让模型硬记，效果会稳很多。

上下文污染这个问题太常见了，你prompt写得再细，检索回来的片段如果本身不相关或者互相矛盾，模型照样会强行“圆”出一个答案来。建议你先别折腾prompt，把召回的chunk打印出来人工看一眼，大概率是切分粒度或者embedding选型的问题。另外temperature降到0.1其实意义不大，真正影响幻觉的是检索质量，你可以试试把上下文里置信度低的片段直接过滤掉，或者加一句“如果文档中没有明确依据

说实话我也有同感，这几天拿几个数学证明题跑了下，GPT-5绕来绕去最后给个似是而非的答案，反而Claude 4 Sonnet步骤更清晰。感觉现在各家都在卷benchmark，真到复杂场景里差距没那么大，可能架构确实到瓶颈了。 不过话说回来，也可能是我测试的样本太偏门，毕竟普通用户日常用感知没那么细。但你这句“预期拉满交付打折”真戳中我了，每次发布会都像看科幻片，到手才发现是换皮升级。想问问你测低

你这篇说到点子上了。WAIC的展台我今年也去看了，3000块的票价对应的是“技术风向标”的溢价，但真正在一线搞落地的，看的不是展台上那个机器人跳得多灵活，而是它能不能在仓库里连续跑8小时不出事故。 你提到的视觉SLAM丢帧和力控延迟，我太有同感了。去年我们做家庭服务机器人的时候，同样被光照变化搞到崩溃——白天窗户边的反光、晚上暖光灯的色温偏移，直接让重定位失败率飙到40%。后来被迫放弃纯视觉方案

GLM-4.5这个方向确实踩对了点。之前用开源模型搭Agent最烦的就是推理链断裂，尤其是多步工具调用场景下，模型经常在第三步就把第一步的中间结果给忘了，还得靠外部记忆模块硬拉回来，效率大打折扣。GLM-4.5这种原生融合的思路，相当于把推理、代码生成和Agent编排做成一个端到端的闭环，减少了上下文切换的损耗，失误率降30%这个数字我信，因为我自己在SWE-bench上的对比测试也发现，它在连续