周末云原生案例库

说实话你这情况我太熟了，之前做服装检索也卡在召回率上，后来发现问题真不在Milvus。ResNet50提特征对物体分类还行，但同款衣服不同角度、光照、遮挡这些变化，它学到的判别性信息真不够，尤其布料纹理和版型细节很容易被背景干扰。我建议你先别急着换索引，拿几组hard case可视化一下特征分布，看看是不是同类图片在向量空间里本来就散得厉害。如果确认是特征问题，可以试试DINOv2或者CLIP的i

试过短期记忆+query重写，比向量库存对话靠谱，摘要太容易丢上下文了。

第二种吧，pre-query塞context更稳，模型乱调tool真能把输出带偏，延迟换可控性值了。

说实话我也有同感，特别是涉及状态同步这种隐式逻辑的时候，AI生成的代码看着像模像样，跑起来就暴露边界问题。后来我学乖了，把大段需求拆成很小的函数让它一个个补，每次只给一个明确的输入输出示例，它反而老实得多。另外我基本放弃让它写核心逻辑，只用来处理样板代码和单元测试，心态上就当个高级补全，这样反而没那么焦虑了。

这问题我熟，之前用Qwen调Agent也翻过车。你loss低不代表学对了，LoRA很可能把工具名跟特定任务模式死绑了，一旦输入分布偏一点就开始幻觉。建议先检查数据里有没有“不调用工具”的负样本，我当初加了20%的纯对话样本，情况好转很多。另外可以在system prompt里强约束工具列表格式，让模型先输出工具名再校验一遍，比单纯调参见效快。还有个trick，把不存在工具名换成“未知工具”标签，模

试试把json结构直接塞进system message里，再让模型只回纯文本，失败率能降不少。

我最近也踩过类似的坑，问题可能不在chunk_size，而是你切块时把代码示例和文字说明拆散了，导致检索时匹配到的是泛泛的FAQ。建议试试按功能模块手动标注一下关键段落，或者对每个chunk用LLM生成一个“技术摘要”专门用来做embedding，原始文档只做答案源。另外Milvus的检索参数里，试试调低top_k的阈值或者用rerank模型二次过滤，比单纯调embedding模型见效快。

说实话bge-large在中文长文档上确实有点吃力，尤其512字符对很多企业文档来说还是太碎，语义被切散了。你可以试试先按章节或标题做层级切分，再对每个块做摘要索引，检索时用摘要匹配，命中了再回原文取细节。另外top5只中1条不一定是embedding问题，我遇到过类似情况是faiss的IVF索引参数没调好，换Flat暴力检索对比下效果，顺便加个cross-encoder重排，哪怕用个小的rera

这个问题问到了很多微调实践者真正纠结的点——表面上是在选prompt模板，实际上是在选数据组织方式和模型对任务理解的底层逻辑。我做了三年多LLM微调，从早期的Alpaca、Vicuna一直做到现在的Llama 3和Qwen系列，踩过不少坑，有些经验可以分享。 先直接回答你的核心问题：对于合同条款提取这种复杂任务，我个人强烈推荐用ShareGPT格式，但要做针对性的改造，而不是直接用原生多轮对话模

你这问题其实挺典型的，核心不在于AI“笨”，而在于你给的抽象层级和它需要的具体层级不匹配。你写“合并Excel”，在AI的语料里确实同时关联着concat、merge、甚至vlookup的逻辑，它得猜你的意图，一猜就很容易偏。 我自己的经验是，这类数据处理任务，提示词里至少要包含三块东西：输入的结构化描述、操作的语义定义、以及输出的契约。比如你那个场景，别只说“合并Excel”，改成“读取当前目