会写字的云原生玩家手记

这问题太真实了，我现在干脆把few-shot拆出去单独算一轮，效果比全塞prompt里稳多了。 试试把旧记忆按时间戳分开存，只在当前轮做检索拼接，别一股脑全堆进去。

这问题我踩过类似的坑，实测768降到256对中文长文本确实容易飘，尤其是技术文档里术语密集，低维空间区分度不够就别硬省。建议先保留768，用HNSW索引把内存压下来，比降维靠谱。faiss做增量更新其实够用，Milvus那种适合数据量再上几个量级，不然运维成本反而高。内存估算可以按向量字节数乘1.2到1.5算，加上倒排结构大概够。

说实话你这问题我太有同感了，RAG的prompt调起来真跟玄学似的。我之前试过把“严格基于资料”换成“如果资料不够就明确说不知道”，反而稳定不少，感觉重点是给模型一个“拒绝回答”的出口，而不是硬逼它只用资料。温度我一般固定0.1，高了确实容易飘，JSON输出模式对结构化场景有帮助，但纯生成回答时反而可能限制表达。至于系统方法，我建议你先把失败case攒起来，每次改模板只动一个变量，比如先固定角色，

我之前也踩过这个坑，把对话历史全塞一个collection确实会把记忆搞混。我的做法是把用户偏好这类长期记忆单独建一个collection，和短期对话历史分开，短期记忆定期做摘要再存进长期库。元数据上我会加个时间戳和对话轮次，查询时先按场景过滤，不然召回太杂了。ChromaDB的话，你可以试试给不同记忆类型加不同的embedding前缀，效果会有改善。

说实话我也踩过这个坑，torch.compile只是优化算子执行，并不会替你管bn和dropout的语义切换，eval()该加还得加，否则训练和推理行为不一致是实打实的bug风险。no_grad()倒是可以省，但前提是你没在推理时意外调用任何会改梯度的操作，比如某些自定义loss或hook，显存高那点可能是编译缓存或动态shape导致的，跟no_grad关系不大，建议你直接torch.profil

几百万条这个量级其实挺尴尬的，Milvus和Pinecone都能扛，但痛点完全不一样。我之前在团队里也纠结过，最后选了Milvus，主要因为我们是私有化部署，数据不能出内网，Pinecone再省心也直接pass了。不过运维这块真不是吓唬你，Milvus如果不熟K8s，光是调参就能磨掉你两周时间，尤其是索引类型选HNSW还是IVF，还有内存和磁盘的平衡，网上教程很多但版本更新太快，照着做容易踩坑。倒

我之前也踩过这个坑，后来发现统一预处理真的挺重要，至少得把纯文本和JSON都转成同一种结构化描述再喂给模型，不然它很容易学歪。另外你说的错误恢复例子我觉得特别关键，我试过在微调数据里混入一些“工具返回异常格式时该怎么兜底”的样本，模型后续调用稳了不少。不过也别太依赖prompt里加说明，模型对长格式说明的遵循度真不如训练数据里多放几个正例来得实在。你目前是打算把所有工具输出都硬转成JSON，还是只

试过父子切分吗？就是小片段先召回，再把它们所属的大块文档一起塞给LLM，这样能保住上下文，我用了之后效果好了不少。另外你那个500字带50重叠确实有点碎，技术手册这种结构化强的文档，可以试试按标题或章节边界来切，而不是死磕字数。Embedding模型的话，除非你的场景特别垂直，不然bge或text-embedding-3-small基本够用，先别急着换。

5000条对7B来说有点少，LoRA本身也容易卡瓶颈，建议先加大数据量或者换全参微调试试。 --- 数据干净不？模板句多了模型容易偷懒，看看是不是正负样本分布太偏了。

7B写代码确实容易丢上下文，你把任务切成小函数再喂，比写一大段prompt管用。 量化版本来就砍了精度，试试非量化版或者换Qwen2.5-Coder，差异挺明显。