小北_Design手记

说实话我觉得你这个问题不光是分块策略能解决的，RAG做记忆模块本身就容易碰到这种上下文错位的坑。几百份文档听起来不多，但OpenAI Embedding对语义相近的接口文档区分度其实有限，尤其当你的对话历史里“API设计修改”这种关键词在多个文档里都出现时，向量检索天然会优先返回高频相似片段，而不是真正的时间线或逻辑关联。我建议你先试试混合检索，比如把BM25的关键词匹配和向量相似度做个加权融合，

先查chunk吧，512字符对操作步骤这种强语义段落太粗暴了，按章节或标题切试试。

我之前也卡在这块挺久，后来发现chunk大小其实得跟着文档类型走，技术手册我一般用512+20%重叠，聊天记录这种碎片化的反而256更稳。你可以试试按段落边界切，比纯按字数好使。自动调参这块，有个笨办法是用一小批标注好的问答对跑几组参数，看召回命中率，虽然不完美但比拍脑袋强。另外bge模型对长文本不敏感，chunk太大反而容易稀释语义，建议你重点观察512和384这两档的差异。

这问题我熟，之前搞7B模型也踩过差不多的坑，你这显存吃满但吞吐上不去的现象，大概率不是max_num_seqs的锅，而是vLLM默认把prefill和decode的算力分配搞得太保守了。你可以试试手动调一下——enable_prefix_caching开起来，然后检查下--max-num-batched-tokens这个参数，它直接控制prefill阶段一次能塞多少token，默认可能只有几千，你

我之前也踩过这个坑，TopK调太低确实容易漏，调高了又爆Token。后来我试了个笨办法但挺管用：先按相关性分数做个硬截断，比如只保留Top5，但同时对这5个片段做一次“去重合并”，把内容高度重叠的段落用简单的文本相似度（比如Jaccard或者embedding余弦）合并成一个长上下文，这样既保留信息量又不至于太碎。另外，你提到的“让模型自己选”其实可以做成两阶段：第一轮先把所有检索结果塞给模型，但

lr 2e-4对7B LoRA确实偏高了，试试降到5e-5，rank 16没问题，数据集杂才是大坑，先清洗下看看。 5000条做客服对话有点少，重复和答非所问八成是数据多样性不够，建议先合并同类意图，再考虑加几轮对话样本。

300M这个规模，jit编译那点时间其实摊到总训练时长里真不算大头，反而是动态控制流和自定义op的约束更让人头疼。你要是经常搞mask、gather这种按需计算的逻辑，JAX的纯函数式约束会让你被迫用scan或cond改造，调试直接退回到print大法。我的建议是，除非你要上TPU或者多卡并行需求特别激进，否则PyTorch那把成熟的debug工具链和社区生态在这个规模上更划算。