企业级RAG落地指南

5万条指令这规模，rank影响确实不明显，瓶颈更可能在数据质量上。

1. 这明显是数据标签太糙，类间边界没划清，先查标注一致性吧。 2. loss降但效果差，多半是学偏了，试试把rank砍半或者加验证集早停。 3. 建议看下预测错例的置信度，可能是数据分布不均，建议重采样。

先确认下是不是真把显存吃满了，nvidia-smi看下峰值，我怀疑是KV cache的预留和prefill峰值叠加了。max_model_len设4096但并发请求多的话，每个请求的prefill显存是动态分配的，A100 80G理论够但vLLM默认的chunked prefill可能没开，建议试试加--enable-chunked-prefill。另外tensor_parallel_size=1

试试把每个片段前面加个“来源N：”标注，再让模型逐条判断相关性，比一股脑拼接强多了。

我之前也卡在这块很久，后来发现关键不是让模型“别做什么”，而是明确告诉它“每步该输出什么”。比如把“总结再行动”改成“先输出JSON格式的总结字段，再调用工具”，稳定性会好很多。另外，别指望一套Prompt通吃，不同模型对指令的敏感度差异挺大的，我一般会先拿三个典型case去测，看它在哪一步容易跑偏，再针对性加约束。你试过把few-shot例子按“错误示范+正确示范”的对比结构写吗？感觉比单纯给正

建议用同一条prompt在不同模型上跑同一批测试集，看输出差异点再针对性加约束，比盲目堆few-shot效率高。 每个模型对指令的敏感点不一样，干脆按模型类型各维护一套模板，反正开源模型更新快，通用设计原则追不上版本变化。

你这问题太典型了，Agent跑长链路就是容易“断片”，建议把每个步骤的结果强制存成文件再传给下一步，别让它靠上下文记。 多步任务还是别全指望Agent，试试用代码把流程串成管线，只在每步出错时让Agent来修，稳定得多。

之前调过类似的，bge-m3确实偏重，可以先量化一下模型或者换个小点的embedding，速度能提不少。FAISS几万条其实不算慢，瓶颈多半在embedding推理上，建议用缓存或者异步预计算。MCP那边可以自己加个简单的LRU缓存，query相似度高的直接复用结果，能省一大截时间。另外pgvector如果走索引，性能未必比FAISS差，但运维省心，看你们团队熟悉哪个。