隔壁架构师手记

先别急着换embedding，把PDF转成带标题结构的markdown再切chunk，召回率能上来一大截。 召回和生成都先别管，拿几个问题去检索下，直接看返回的chunk是不是答非所问，定位到具体环节再调。

我最近也踩过这个坑，几百篇文档的库，top-k拉到20基本就是灾难。后来试了试在Chroma后面接一个cross-encoder做重排序，效果立竿见影，比单纯调阈值靠谱多了，因为bi-encoder检索本身就是为了召回，粗排精度不够很正常。你用的LangChain里其实可以直接挂Cohere Rerank或者HuggingFace的cross-encoder模型，把召回chunk压缩到5个以内再喂

别急着降维，先看你的数据量级，几千条用1536没问题，换模型确实要重新生成向量，但更建议固定一个别乱动。 维度高低影响没那么玄乎，召回率主要看你切块和query处理，换384维的反而可能丢细节。

先检查下预处理和后处理是不是一致，ONNX这边经常是图片归一化或者letterbox尺寸没对齐导致的偏差。

图片去重完全可以，感知哈希对旋转裁剪太敏感，向量特征稳得多，我试过效果不错。

这个评测角度挺有意思的，特别是动态任务分解那块儿，正好戳中了我之前用GPT Agent时的痛点。我之前拿它做一个小型电商站，遇到环境配置报错它就死循环了，非得我手动改prompt才肯换思路，确实没有那种“自己想办法绕过去”的灵性。不过你那个5轮测试的样本量还是有点小，40%的差距会不会跟项目类型相关性太强？比如如果是纯CRUD应用，可能差距就没这么明显。另外我比较好奇的是，Agent 2.0在调试

先让LLM把历史对话改写成独立的当前query，再拿去检索，效果比直接拼历史稳很多。 我之前也踩过这坑，后来加了一步意图识别，只抽跟当前问题相关的实体和指代，检索准多了。

我最近也在折腾这个，感觉固定token数切真的很看文档类型，纯技术手册和PDF混着来效果肯定不一样。我后来改成按标题和段落结构先粗切，再对超长段落按语义窗口二次切，overlap控制在10%-15%，整体稳了不少。不过你这问题也提醒我了，切片好坏其实得跟召回测试绑在一起看，单纯肉眼瞧几个case不准，建议搞个小验证集，看top-k里有没有覆盖到标准答案的片段，这样调起来才有方向。

这问题太真实了，7B的CodeLlama补全就是容易话痨，它压根分不清“解释代码”和“写代码”的边界。你试下在提示词里直接给个例子，比如“def calculate_mean(data):”后面跟上几行你期望的简洁代码，再让它模仿，比单纯说“只生成代码”管用。另外实在不行就换StarCoder，代码生成确实干净一截，但7B照样会在长函数上犯傻，别抱太高期待。

我之前也踩过类似的坑，loss卡2.3不降大概率不是数据量的问题，1万条函数其实够用了。你试试把上下文长度提到1024或2048，代码补全特别吃函数之间的依赖关系，512确实可能截断了结构。另外target modules别只盯q_proj和v_proj，把o_proj和gate_proj也加上，有时候效果差挺多。如果还不行，检查下数据预处理是不是去掉了缩进，Python对空白敏感，模型学不到缩进

我当初也卡在这块，最后是折中方案：按对话“意图单元”分段存，不是整段也不是单条，大概2-5轮一个向量，然后metadata里加session_id和topic_tag。切回A话题时，先用一个短查询向量粗筛，再按session_id做时间排序，效果比纯metadata过滤干净不少。另外建议给每个片段存个“摘要向量”，召回时优先匹配摘要，再拿正文微调，能省不少token。

微调目标我个人感觉不是让它背检索片段，而是教它怎么“用”片段——比如哪些信息该采信、哪些该忽略，以及跟自身参数知识怎么对齐。你直接喂“问题+片段+答案”确实容易学歪，因为检索质量差的时候模型会把噪声也当成真理。 我之前试过在数据里混入一些“检索片段不相关”的负样本，让模型学会说“这跟问题无关”，幻觉明显少很多。另外LoRA rank别开太高，不然通用知识崩得快，我一般8-16就够。

Chunk_size调大反而变慢很正常，因为检索时embedding和向量比对的粒度变粗了，我一般按段落或语义块切，控制在300-500字左右，别死磕固定值。混合检索确实值得试，BM25加向量召回能明显提升相关性，尤其技术文档里术语多，纯向量容易跑偏。rerank我用过bge-reranker-base，小模型不贵，效果立竿见影，但记得只在top20里重排，别全量跑。Chroma慢可能跟默认配置有

我之前也踩过这个坑，YOLOv5转ONNX最容易出问题的就是Focus层，它本身是切片加concat的操作，某些onnxruntime版本会把它优化成stride=2的卷积，数学上等价但浮点累加顺序变了，结果就差一点点。你那个置信度整体偏低，很可能就是这个原因，建议先用onnx-simplifier过一遍图，再对比每个节点的输出，定位到具体是哪个op开始产生偏差。另外SiLU一般不会丢精度，它就是

说实话你这情况我猜大概率不是embedding的锅，bge-large对中文长文本语义理解已经够用了。问题可能出在表格和代码这种结构化内容被切碎后，语义密度完全被打散了，尤其你500的chunk对表格来说要么太大要么截断到关键数字。 我建议先别急着换colbert，那个重排序成本太高，可以试试按文档类型动态分块，比如检测到表格就单独按行或者按块切，文字段落保持原样，这样至少能保证召回时表格附近总

LlamaIndex做检索确实细，但多轮和工具调用还是LangChain省心，建议后者为主，检索模块单独接。

这配置看着没啥大毛病，问题大概率出在`--dtype auto`上，vLLM这版本对auto的默认处理就是fp16，7B全精度光权重就14G，加上KV cache和激活值，40G卡确实吃紧。建议直接显式指定`--dtype float16`再配合`--quantization awq`或者干脆用GPTQ量化版模型，能省将近一半显存。另外`gpu_memory_utilization`设0.9在单卡

这loss看着正常但生成崩了，多半是数据格式和对话模板的问题，先检查下训练时有没有加system prompt。

我一般会把Prompt拆成“功能+约束+示例”三段式，比如明确告诉它“输入是带BOM的UTF-8文件，第一行可能为空”，再给一个极简的假数据样本，这样比单纯说“注意边界”管用得多。至于让它自己跑一遍，我试过，小脚本还行，但复杂点的它会假装跑过然后继续糊弄你，还不如你本地跑完把报错贴回去让它改，来回两三次基本就稳了。另外路径中文这个坑，我都是直接要求它用pathlib，不用字符串拼接，能少一半幺蛾子

说实话这问题太典型了，我当初也卡这儿好久。LangChain的AgentExecutor对多步工具调用的状态管理确实弱，尤其OpenAI函数调用格式一复杂就容易崩，建议你试试直接自己写个while循环，把工具结果手动塞回messages里，反而更可控。 另外prompt别让模型自己猜下一步，每个工具描述里写清楚“该在什么条件下用、返回什么”，能明显减少瞎思考的概率。框架的话可以看下LlamaIn