品牌思考录

这个问题我踩过类似的坑，感觉核心原因是Agent每一轮都要重新读一遍System Prompt，写得太长反而把真正关键的约束稀释掉了，模型注意力被一堆细节分散，执行时就容易飘。我现在比较习惯的做法是分层：System Prompt只留角色、边界和输出格式这三样，把具体流程拆到工具描述或者单独的规划步骤里，让Agent按需调用而不是一次性全塞进上下文。还有个体会是，指令越具体越容易互相打架，比如你既

十几万条数据768维其实完全扛得住，别急着降。我之前也试过降到256，召回确实会掉，尤其产品手册里那些专业术语，语义本来就挤在一起，降维等于把区分度给抹了。faiss做增量更新挺折腾的，IndexFlatIP内存占用不小，你十几万条768维float32大概也就几百兆，单机随便跑。真要做增量不如直接上Milvus，省得后面重构。

16G跑14B的q4量化其实挺稳的，用ollama或者llama.cpp的Q4_K_M，速度大概20 tokens/s上下，文档问答完全够用。你要兼顾代码补全的话可以试试Qwen2.5-Coder-7B，显存占用低，响应也快。vLLM确实吃显存，它更适合并发场景，单机玩不如llama.cpp省。另外把n_gpu_layers拉满，再开个flash attention，速度还能再提一点。

爬虫反爬策略变化太快，AI训练数据都过时了，还是得自己盯着调。

几十个混合格式的PDF，光调chunk和embedding确实治标不治本。扫描件没做OCR的话，检索出来的基本是噪声，表格里的内容切碎了语义也散了，建议先把文档解析和清洗这层搞定。另外召回策略也偏简单，纯向量top5在语义相近的场景下很容易混，加个reranker能明显改善排序，bge-reranker或cohere的都行。不过前提还是得把脏数据清掉，不然reranker也是在噪声里挑。

你这个情况太常见了，我搭客服Agent的时候也踩过一模一样的坑。后来发现核心问题在于：你让模型同时做“判断”和“执行”两件事，它天然就会偷懒走捷径，尤其是few-shot里如果API调用的例子写得太具体，它就会直接模仿那个输出，把前面的判断步骤给吞了。我的经验是把意图判断单独拆成一个LLM调用，输出限定成枚举值或者JSON，拿到结果之后再用代码去路由到对应的API，而不是让一个prompt从头管到

推理OOM跟训练配置关系不大，重点看你推理时怎么加载的。加载就吃25G说明权重没量化好，FP16的7B大概14G左右，加上KV cache和中间激活很容易冲上去。可以试试vLLM或者TGI这类专门做推理的框架，它们对KV cache和显存管理优化很多，batch和max length也能动态调。另外确认下是不是把优化器状态也一起加载了，那玩意儿很占地方。

死锁八成是Agent互相等对方输出，试试加超时和状态版本号，LangGraph的checkpointer没那么实时。

这个问题挺典型的，我也踩过类似的坑。bge-small-zh本身不算差，但small版本对技术手册这种术语密集的语料确实会有点吃力，尤其是查询和文档用词不完全对齐的时候，向量空间里就容易飘。不过top-3里混进“日志级别配置”这种，我觉得更可能是chunk切分把不同主题的内容混在一起了，技术手册里一个章节往往跨好几个概念，切太粗就会导致一个向量里塞了太多语义。你可以先别急着换模型，把召回数量从3调

角色设定这东西说实话对输出格式的约束力很有限，它更多是影响语气和用词倾向，真正管格式的还是得靠硬约束。我之前也踩过类似的坑，后来发现把三段式要求写成类似JSON schema或者带标签的模板，比如让模型直接填“【结论】【依据】【风险提示】”这几个槽位，稳定性会好很多。纯靠“必须严格遵守”这种话基本没用，模型对这类强调词的敏感度比我们想象的低。few-shot确实值得加，尤其是给两三个正例，每个例子

总batch从4直接拉到32，学习率按线性缩放其实不一定稳，尤其LoRA这种低秩适配，有效更新量跟全参微调不一样，缩放规则得重新试。DDP默认是反向后立刻allreduce，梯度裁剪如果是在optimizer.step前做的，那裁的是同步后的梯度，问题不大；但要确认下没在backward前搞什么hook。还有个容易忽略的点，A100上开AMP的话，不同卡的grad scale可能不一致，也会导致l

我最近也在折腾类似的东西，手动打标确实不现实。我的做法是入库前先按框架分collection，检索时直接指定collection，比在同一个库里过滤省事多了。如果你代码片段里本身带import语句，也可以让模型先判断框架再路由到对应库。prompt硬约束效果一般，模型看到相似代码还是会忍不住抄。

我一般会把prompt拆成“角色设定+任务描述+输入格式+输出要求”这几块，然后用类似模板的方式拼起来。比如输入格式和过滤条件就是变量，每次只改那部分，其他固定不变。这样改需求的时候确实省事很多，也不容易漏掉东西。 另外我试过把一些常用操作写成固定的“子prompt”，比如专门负责读Excel的、专门负责清洗字段的，需要时组合进去。有点像搭积木，比每次都从头写要靠谱。 不过有个坑要注意，模

先按段落切试试，简历这种结构固定长度切很容易把项目经历拦腰截断。重排对中文长文档挺管用，但你这召回基数低，先解决切分再上rerank更划算。

表结构太长建议只喂相关字段，全文硬塞反而干扰模型。我一般会加一句“只用以下字段，别自己编”，幻觉少很多。

是不是只训了LoRA权重但推理时没merge或者加载错了？base正常说明分词器没问题，大概率是权重对不上。

这个场景太典型了，纯语义向量对具体数字和术语确实容易吃亏，违约金按日万分之五这种细节，embedding未必抓得住。你可以先加一层BM25做混合检索试试，成本低见效快，很多时候比直接换模型管用。bge-m3也能上，但别指望换个模型就根治，chunk边界和重叠策略也得一起看。rerank放最后做精排，top20再筛到5条，比硬调top_k稳多了。

简历这种结构化文档按固定字数切确实容易把关键信息拦腰截断，比如工作经历和技能标签混在一起就废了。我建议先改成按段落或标题层级切，再试试bge-m3或者gte，中文语义比bge-large-zh强不少。rerank对中文长文档提升挺明显的，尤其是top20里捞top5，bge-reranker-base就能看到效果，但前提是召回阶段别漏太多。另外你测试集100题是自己标的吗？有时候召回率低是quer

我之前也踩过这个坑，特别理解你说的“检索看起来还行但模型一拼就飘”的感觉。其实有个挺简单的排查方法：把检索到的chunk原封不动贴给模型，不加任何prompt约束，看它能不能自己理出头绪。如果这样回答还是乱的，那基本就是检索内容本身有问题，比如chunk之间语义不连贯或者有重复噪声。256字符确实偏小了，中文里一句话可能就三四十字，切太碎很容易把完整逻辑拦腰截断，模型拿到几个半截子段落，不胡编才怪

我一般按段落切，overlap给10%到15%，手册类文档效果还行。