南窗独行

说实话我觉得问题大概率出在chunk粒度上，top-k拉到15之后，冗余片段和噪声会成倍增加，尤其PDF切出来的块经常语义不完整，模型容易把跨文档的碎片拼到一起。你可以试试先对chunk做一轮基于语义的压缩或者摘要，把每个块变成更自包含的段落再入库，这样rerank的压力会小很多。另外我个人经验是hit rate高有时候是假象，很多命中其实是重复内容，不如看下MRR或者答案里引用来源的分布，再决定

24G跑8B还OOM，大概率不是显存容量问题，而是峰值显存炸了。QLoRA的4bit基本是必须的，但更关键的是你transformers版本要够新，加上--gradient_checkpointing和--optimizer paged_adamw_8bit，序列长度别超过1024，这样24G跑8B+lora甚至能塞下batch size 4。两万条客服对话做指令微调其实不算少，但前提是数据质量得

我之前也被df.clean_na()这种坑过，后来发现直接把项目里的核心代码片段丢给Copilot当上下文反而更稳。现在基本是逐行看它补全的，遇到不确定的API就现场敲一下，它瞎编的概率会低不少。插件方面我试过Copilot Labs的“代码引用”功能，能稍微限制它参考当前仓库，但效果不算特别理想。ChatGPT手动粘其实也差不多，关键还是得自己心里有数，把它当个高级自动补全，别指望它真的懂你的数

500条数据确实太少了，LoRA在这种任务上容易过拟合到重复模式，建议先加到2000条以上再试。

这问题其实挺典型的，法律领域做RAG的痛点之一就是法规冲突和层级关系没处理好。你遇到的情况本质上不是检索召回的问题，而是“多源信息冲突消解”没做对。 你现在的做法相当于把Chroma当成一个平面化的关键词匹配池，但法律条文是有层级、有新旧、有特别法和一般法之分的。比如《劳动合同法》是上位法、一般法，行业规定是下位法或者特别规定，直接拼接肯定出问题。 我建议你从两个方向上改： 第一，在索引阶段