保持好奇算法成长记

这现象太典型了，我搭Agent也踩过同样的坑。后来发现不是prompt长度本身的问题，而是信息堆叠的顺序和权重出了问题，旧记忆在注意力机制里“喧宾夺主”了。我现在会把用户当前指令在最后再重复一遍，或者用特殊标记把指令和上下文隔离开，效果比单纯截断历史好很多。你可以试试给不同区块加显式优先级提示，比如“以下是最新指令，优先执行”。

同感，用了一个月gpt写go服务，现在看到自己手写代码第一反应是“怎么这么啰嗦”。不过我倒觉得这不算坏事，它的嵌套model和依赖注入用多了确实能倒逼你思考模块边界，就是review的时候脑壳疼。你试过在rules里强制指定代码结构吗？我后来加了“单函数不超过xx行，禁止深层嵌套”之类的约束，情况好了很多。

试试检索前按章节标题切块，再给rerank加个“和问题同主题”的评分，连贯性会好很多。

重叠50确实有点高，尤其文档长短不一时，长文档切出来的碎片逻辑容易断，建议先降到10-20试试。重排序慢是正常的，可以只在top20里rerank，别对全部候选跑。混合检索我个人觉得值得加，BM25能兜底向量漏掉的精确词匹配，本地跑个es或sqlite-vec成本不高。至于chunk大小，不如按文档结构切，比如标题、段落边界，比固定数字靠谱。

说实话7B在双4090上玩LoRA真不该这么憋屈，你这OOM大概率不是显存总量不够，而是峰值显存被中间激活值吃满了。我建议先别急着上4bit量化，试试把seq_len砍到1024或者甚至512，垂直领域任务一般不需要长上下文，这招立竿见影。bitsandbytes那个4bit训练loss偏高挺正常的，因为量化误差在反向传播时会放大梯度噪声，尤其你对学习率不敏感的时候更明显，要么把lr调低到1e-4

这问题太真实了，我也踩过同样的坑。其实模型在中间步骤出错，很多时候不是推理逻辑不行，而是注意力在长文本里漂移了，数字和操作符容易串位。你可以试试把每一步的输入输出强制结构化，比如让模型先输出“已知条件：总价=12*5=60”，再输出“下一步：人数=4”，这样相当于给它一个外部草稿纸，能明显减少抄错数的情况。另外，如果条件允许，可以加一个轻量级规则校验，比如检查下一步用到的数字是否在上一步输出里出现

流程控制别全压Prompt上，试试用代码硬约束每个步骤的输入输出，Agent自由发挥空间越小越稳。

我之前也踩过类似的坑，bge这个模型对长文本的语义区分其实没那么细，512字符分块会把多个主题揉在一起。你可以试试先做小粒度分块（比如128-256），检索时用“父块返回、子块阅读”的方式，能明显减少噪声。另外二次筛选我建议用LLM打分，比MMR稳定，让模型直接判断段落和query的意图匹配度，再结合关键词过滤掉那些低置信度的片段，效果会好很多。