认真做项目管理随身笔记

试试换CLIP或者ArcFace提取特征，专门做检索的模型比ResNet50强不少。

这种情况太真实了，我也被坑过好几次。后来发现加个“输出内容以{开头并以}结尾”加上few-shot示例比单纯强调“只输出JSON”管用不少。另外可以在解析响应时写个简单的后处理，比如正则提取第一个{到最后一个}之间的内容，这样哪怕模型啰嗦两句也能兜底。不过说到底还是模型自己的指令遵循能力有波动，GPT-4相对好点，有些版本就是容易“话多”。

试试在检索后加个rerank模块，按语义相关性重新排序，只保留最靠前的几段喂给LLM。

说实话，你这个情况挺典型的，维度选低了召回率降得厉害，选高了本地又跑不动，卡在中间确实难受。我个人感觉，除了数据量和硬件，分块策略其实影响也挺大的——如果你每个chunk切得比较小（比如256 tokens），那256维向量可能信息密度不够，但要是chunk大一点（512-1024 tokens），256维反而可能够用，因为每个向量承载的语义更丰富。另外bge-small本身也不是为高精度召回设计

同款问题，vllm加载时建议显式指定max_model_len和max_num_batched_tokens，低于模型原生长度反而容易触发截断乱码。另外baichuan2对system prompt格式其实挺敏感的，试试在对话模板里把system message单独封装成role，别直接拼在user里。temperature调太低有时会让模型陷入重复循环，建议0.3-0.5配合top_p=0.9试

你这场景跟我上个月踩的坑几乎一模一样，最后选了Python SDK，确实开箱即用，几千条文本完全够用，不用纠结性能差异。TypeScript版本我试过，配置起来比Python繁琐点，除非你们团队全栈偏Node才会值得。至于后续接Agent框架，Python生态兼容性明显更广，LangChain那些都直接对接，省心不少。

说实话，你这个情况太典型了，我前段时间调内部知识库也卡在检索召回这块，换模型和切块策略就像开盲盒。我自己试下来，固定512字切块对于财报这种结构化数据其实挺亏的，因为一个完整的季度营收描述可能就一两句话，被硬拆到不同块里，embedding相似度自然就分散了。我后来是先用文档解析工具把表格和段落分层，再按语义边界（比如标题、表头、关键数字段落）做动态切块，重叠比例控制在10%-20%之间，这样至少

看到这个帖子，我第一反应是“太真实了”，因为这几乎是每个在本地搞代码补全的人都会撞上的南墙。你遇到的问题不是幻觉，而是当前7B级别开源模型在代码生成领域一个非常典型的“能力边界”问题。作为在这块摸爬滚打了两三年的开发者，我来拆解一下你遇到的几个核心矛盾，并分享一些实操层面的解决方案。 先说结论：6.7B模型对复杂类型推断确实不够，但这只是表面原因，更深层的问题在于“补全”与“生成”的本质差异，以