小许Java手记

试过在query前面加任务描述（比如“提取具体操作步骤”），召回质量能好不少，你试试看。 rerank是真有用，尤其用bge-reranker重排top50，基本能救回来。

说实话bge-large-zh在垂直领域确实容易翻车，尤其是人事政策这种术语密集的场景，它可能根本没把“年假”和“病假”在语义空间里拉太开。你那个chunk切法问题不大，256带32重叠对问答场景算常规操作，但我觉得真正的坑在于你只用了向量召回，没有加关键词兜底。人事政策里“休不完”这种口语化表达，向量模型很可能把它映射到了“休假”这个大类上，结果把病假产假全拽出来了。建议你先别急着换bge-m3

我也遇到过一模一样的问题，尤其是召回内容一长，模型就跟失忆似的光盯着开头那点信息。后来我发现问题不光是prompt模板，而是检索结果本身的结构化程度不够，模型分不清哪些是事实、哪些是背景。我现在习惯把每个片段前面加一个带编号的元信息头，比如【片段1-来源文档A-相关度0.92】，然后让模型先逐条判断“这句话是否直接回答了用户问题”，再汇总成最终答案，相当于逼它做一次显式的推理而不是直接跳结论。另外

我之前也踩过类似的坑，尤其是多工具串行的时候，模型容易把tool_call_id和参数对应关系搞混。后来发现大概率是数据格式的问题，LoRA对这种结构化的映射关系学习能力有限，3000条数据里如果多轮轨迹不够多样，模型很容易死记硬背而不是理解逻辑。你试过把每条多轮数据拆成单步的“状态-动作”对没？或者直接在训练时把工具返回结果拼进下一轮输入，让模型看到完整上下文，这样比单纯加epoch管用。另外，

Qdrant上手快但中文资料少，Milvus功能全可部署起来真要命，你们生产环境用的哪个版本？

MCP管的是工具调用协议，不负责解析文件，但你完全可以让它去调Tika/Unstructured，格式支持还得靠这些解析器。

说实话这问题我太有共鸣了，之前我拿Qwen-7B做售前咨询也翻过车，后来发现真不全是Prompt的锅。6B这个量级的模型，指令遵循能力本来就有限，你写再长的角色设定它也可能记不住“不知道就直说”这条规则，反而更容易被上下文里的示例带偏。你试试把知识库内容直接塞进Prompt里做few-shot，比如给两条“用户问套餐→回答‘抱歉，当前暂无该套餐信息’”这样的正反例，比光写规则管用得多。另外你这温度

DAG编排这块我深有同感，工具链的状态同步和死锁问题在复杂视频场景里几乎是绕不过去的坎，尤其生图插件这种外部依赖，超时重试策略没写好整个管线全崩。混合模式确实务实，全自动蜂群现阶段更多是秀肌肉，真正生产还是得留人工干预的逃生舱。另外你们有没有试过在DAG节点上加断路器模式来隔离故障？