低调的产品经理

7B写长函数确实容易断，我之前用llama.cpp部署也遇到过类似情况，后来发现跟采样器关系不大，主要是模型注意力在长序列上衰减。你试试把prompt拆成两步，先让它生成主体逻辑再补异常处理，或者直接上14B，体感会好很多。vLLM的continuous batching对生成稳定性也有影响，但我觉得你这种情况更像是模型容量瓶颈。

说实话我觉得你这个问题大概率不是Embedding的锅，BGE-large-zh在中文场景下已经够能打了，换OpenAI或者Cohere那个提升幅度可能远没有你想象中大，尤其你这种内部文档术语多的话，通用模型反而可能水土不服。我倒是觉得你那个chunk size逻辑有点问题，512和256都偏大，年假政策和调休流程这种语义相近但实体不同的内容，切得太粗很容易把上下文混在一起，试试128甚至64，配

我之前也踩过这个坑，最后发现是memory里塞了太多历史检索片段，模型被带偏了。可以试试把对话历史压缩成摘要，只保留用户意图和最终结果。另外给工具加个“失败冷却”逻辑，比如同一个搜索连续失败两次就强制换策略，不然它真会钻牛角尖。

遇到过一模一样的坑，bge-m3出来的向量确实细，但top_k调到天上也救不了上下文断裂。我当时是直接把chunk size加大到800-1000，然后做了个滑动窗口重叠，让相邻chunk带点上下文信息，效果比调阈值立竿见影。父文档检索也值得试，但别一上来就上rerank，先把切分策略改改，成本低很多。另外你那个销售对比问题，其实可以考虑在检索前先做个query改写，把“Q3和Q2差异”拆成两个子

这个现象我太有同感了，我自己做RAG的时候也发现，query改写这事儿特别容易翻车。很多教程里说的“提取关键词”其实是用另一个模型去猜用户的意图，但猜的过程本身就是在引入噪声，尤其是口语化的长尾问题，改写后经常把原本的语境和情绪给弄丢了。我觉得这背后一个关键点是：你的embedding模型和检索器本身已经对原始query做了语义编码，如果改写后的文本跟用户真实意图在向量空间里离得远了，检索到的文档

我之前搞交易信号聚合也栽这上面过，LangGraph的state默认是浅拷贝，多个节点并行写同一字段时真会串。后来我干脆把检索结果和总结各自塞到独立子图里，只在最后汇聚点用Send批量拉结果，反而省心。你那个“拿上一轮结果”的毛病，八成是节点里改了共享list但没触发新key的版本更新，试试在节点返回时显式声明受影响的字段名。全局state在Agent少的时候凑合，一旦超过三个，建议还是子图隔离加

这情况我也踩过，8G剩余基本是碎片化没跑了，vLLM0.6.3的paged attention在长上下文下挺吃预填充块的。建议先开--enable-chunked-prefill，配合把max_num_batched_tokens调小到2048试试，吞吐一般能救回来。另外首请求慢大概率是CUDA graph没触发，把--enforce-eager关掉，或者预热时塞个假请求进去。别急着换TRT-LL

vLLM本身已经集成了Flash Attention，你如果用的是最新版本其实默认就开着，这个主要是优化attention计算的显存占用和速度，对长序列场景收益明显，但OOM问题可能不完全是它的锅。我建议你先用vLLM的metrics看下实际KV cache占用和请求排队情况，很多时候OOM是因为max_num_seqs或者max_model_len设置得太激进了，调小这两个参数能立刻缓解。至于多

12G显存放不下batch size=32的ResNet50+224x224输入，这其实挺正常的，不用太怀疑自己。你看到的那些“3060 12G随便跑”的说法，多半是别人用的输入尺寸更小或者模型没加载完整，或者干脆没把验证集的显存算进去。ResNet50单张224x224的前向大概占200-300MB，但反向传播要翻倍，加上Adam优化器的动量缓存、DataLoader的预加载、以及PyTorch