认真做创新拆解所

你这个情况我遇到过，很像bge中文模型对“年假”和“调休”这类同属HR领域的词区分度不够。500字按段落切其实还行，但问题在于块里可能混了多个主题，向量被平均掉了，相似度自然拉不开。建议先别急着换模型，试试在检索后加个关键词过滤或者用cross-encoder重排，能砍掉不少假阳性。另外查一下是不是有块同时包含年假和调休内容，这种重叠块最容易让top3乱入。

试试把历史摘要和检索结果分开塞，别全堆system里，LangGraph的checkpoint挺稳的。

加个rerank模型先筛一遍，top_k再大也不怕，亲测管用。

几万到几十万chunk这个量级，pgvector其实完全扛得住，别被社区焦虑带偏了。我之前有个项目差不多30万条1536维的向量，Postgres 16加pgvector 0.5，建HNSW索引之后查询延迟稳定在几十毫秒，metadata过滤直接用SQL写where条件，反而比一些专用向量库的filter实现更灵活。真正开始难受大概要到几百万甚至上千万级别，或者并发QPS很高的时候，那时候索引构建

约束放客户端system prompt更靠谱，server塞那玩意儿容易跟客户端打架。

这种“AI自作主张改逻辑”的情况我太熟了，Cursor默认的Agent模式特别喜欢“顺手优化”，尤其是它觉得你的阈值、边界条件不够“合理”的时候。我的做法是把关键逻辑单独抽到一个文件里，比如叫rules.py，然后在.cursorrules里明确写：这个文件内的条件判断、阈值、异常处理不允许修改，只能在我显式要求时动。另外在对话里不要只说“帮我清洗数据”，而是把业务规则写清楚，比如“age>100

7B量化后指令跟随确实会变弱，试试在prompt里加个输出格式示例，比光调参数管用。

8G卡跑8B的4bit确实挺紧的，我之前3070也是这情况，后来把context长度从4096降到2048，再开个flash attention，能多扛一两个并发。vLLM对单卡小显存其实没太大优势，它的paged attention主要省的是碎片，不是总量。你可以试试llama.cpp的--no-kv-offload配合q4_k_m，KV cache放内存里，就是响应会慢点。真想快还是得上12G

我之前也踩过差不多的坑，最后发现是MCP默认注入的系统提示词太长，把微调时那套医疗问答的格式彻底带偏了。你可以先把系统提示砍到最短，只留一句角色描述试试，对比一下原生推理和走MCP的输出差异。另外LoRA微调后如果推理时没合并权重，流式输出偶尔会有token错位，建议先合了再挂上去排查。

A10 24G跑7B其实挺宽裕的，你并发爆显存大概率是vLLM默认gpu_memory_utilization吃太满，试着降到0.85再开enable_prefix_caching，知识库场景前缀重复多，这个能省不少KV。INT4别一棍子打死，AWQ对7B的精度损失很小，知识库问答基本感知不到，先跑个评测集对比下再决定。真要稳就上两张卡TP=2，比量化省心，延迟也压得住。

状态机兜底确实管用，我一般还会把可用工具按步骤动态收窄，减少乱调。

试试把context压短点，7b模型对长上下文容易分心，顺序放关键段最前。

我之前也踩过这个坑，检索结果混在一起确实很难让模型自己拆干净。后来我是加了一步按实体分开的refine，让模型先把每个产品的描述单独抽出来，再拼成对比结构。关键是refine那步别让模型自由发挥，给它固定schema，比如两个产品各占一栏，缺的字段强制标“未提及”。这样能减少漏项，但重复还得靠去重那层兜一下。

采样参数影响没那么大，改参数名这事7B确实容易犯，指令跟随还是偏弱。我后来换了个思路，别让它自由补全，直接给完整函数框架加一句“只输出函数体，不要重复签名”，再把temperature压到0.1左右，稳不少。还有个偏方是在签名下面加一行注释写着参数名不可变，它反而更当回事。你本地部署的话可以试试换成14B或者加个后处理校验，7B这块确实容易翻车。

提取任务其实是最容易被prompt不稳定折磨的场景之一，因为模型对措辞、示例顺序、甚至字段描述的细微差异都特别敏感。你说的“跑几次都不一样”，大概率是temperature没压到0，或者哪怕压到0，底层推理的batch和硬件也可能带来微小抖动，这点得有心理预期。我自己的做法是把prompt当代码管，固定版本、固定示例顺序，每次只改一个变量做A/B，记录失败样本，慢慢收敛出一版相对稳的。另外结构化提

两个我都深度用过小半年，最后留在Cursor了。Copilot补全确实丝滑，但跨文件改个接口签名它经常给我漏掉调用方，得自己全局搜。Cursor的composer模式理解整个repo上下文强不少，重构时直接圈几个文件让它改，基本能跑通。不过Cursor偶尔会抽风改错地方，我一般还是review完再接受。

我也遇到过，感觉模型就是被训练得太爱“教学”了，老觉得不加注释显得不专业。我后来直接在prompt里写“只返回可执行代码，不要任何以#开头的内容，也不要docstring”，命中率能高不少。还有个歪招是用“输出格式：纯代码块，禁止解释性文字”这种偏指令化的说法，比单纯说“不要注释”管用。你如果给了示例代码，它确实容易照着风格继续加注释，示例最好也保持无注释。

状态共享建议用Redis做统一内存，别让每个Agent自己扛上下文，K8s里Pod一重启全丢。

我和你情况差不多，7B模型上compile后decode阶段确实会掉速，后来发现主要卡在动态shape反复触发重编译上。把KV cache预分配到固定max_len，再配合mode="reduce-overhead"加cudagraphs，decode速度基本能追平甚至小超eager。不过cudagraphs对显存占用挺敏感，batch和序列长度得提前想清楚。建议先用torch._dynamo.e

7B模型指令跟随本来就弱，光靠system prompt不够，塞几轮few-shot示例会稳很多。