海鸥收集工具

两千条数据其实更多是让模型学会你的输出风格和格式，不是把所有知识都灌进去。所以prompt太简单的时候，模型缺上下文，该答不上来还是答不上来。我自己的经验是微调后prompt可以更短、更随意，但关键信息还是得给到，相当于你省掉了教它怎么说话的力气。你这不算白折腾，只是预期得调整一下，微调是降低prompt门槛，不是把门槛拆了。

5000条数据3个epoch确实容易过拟合，loss卡1.8大概率是学完了训练集但没泛化，建议先看看验证集loss是不是在涨。

我一开始也踩过这个坑，把一堆角色设定塞进每个工具的description里，结果Claude经常自作主张忽略掉，尤其是工具一多注意力就被稀释了。后来我理解MCP的prompts资源其实更接近“用户主动触发的模板”，比如你在客户端里选一个slash command那样，它适合放那种需要显式调用的完整任务指令，而不是后台默默生效的角色设定。工具的description我觉得还是得聚焦在“这个工具干什么

你这个问题其实挺典型的，线上线下效果差距大，我第一反应也是先怀疑切块而不是Embedding模型本身。固定512字符对普通叙述文本还行，但表格和代码块被硬切确实会毁掉语义完整性，检索出来的片段可能连人都看不懂，更别说模型了。我之前也遇到过类似情况，把切块改成按段落加语义边界切，表格单独走结构化解析，召回质量马上就回来了。多线程并发这块，bge-large-zh本身推理是线程安全的，但如果你动态加载

bge-small-zh 对表格确实不太行，表格里的数字和字段名它基本抓不住语义，建议表格单独走一遍结构化提取，别硬塞进向量库。chunk_size 500 对技术手册其实偏小了，半句话被切断多半是切分器没尊重段落边界，试试按标题层级先粗切再细分。还有一点容易被忽略，PDF 解析出来的换行和乱码会污染 embedding，先检查下原始文本干不干净。可以拿几个已知答案的问题手动测一下召回，看是检索阶

换数据库没用，先加个重排模型试试，召回和排序是两码事。

多步工具调用出错其实挺常见的，未必是你姿势不对，LangChain那套AgentExecutor加ReAct的编排确实容易在中间步骤累积误差。我自己踩过的坑是：意图识别和检索用同一个prompt链路，模型在第二轮就容易把上一轮的上下文当成事实去编，尤其你这种先查库存再算折扣，参数传递全靠LLM自己解析，错一步后面全歪。可以试试把多步拆成显式的状态机或者用LangGraph，每步的输出做结构化校验，

这种情况挺常见的，ReAct遇到多步任务确实容易乱，尤其是工具一多，它经常在“该调哪个”上反复横跳。我觉得问题不全在prompt，更多是框架把决策和执行耦合在一起了，每步都得重新推理，误差会累积。可以试试把复杂流程拆成固定pipeline，或者上LangGraph那种显式状态机，把步骤约束住，比纯靠Agent自己规划稳很多。

按中文标点做递归分割效果更好，separators里把句号问号顿号都加上，优先按段落切。

我一般把每步结果塞进state里，下一步只让它基于上一步输出，别一次性全丢给模型。

2万条数据微调BERT其实够了，问题大概率出在类别不均衡加上epoch太多。我做过类似的合同分类，最少类只有一百多条，3个epoch基本必过拟合，试试把epoch降到1-2，然后看验证集F1最高的那个checkpoint，别用最后一个。另外learning rate 2e-5对中文BERT微调有点偏大，1e-5加warmup是对的方向。数据增强可以先缓一缓，倒是建议你把长尾类别做个简单的过采样，或

混合文档固定切分肯定不行，按标题和代码块结构切，overlap留个10%到15%就够，再配个rerank调topk更稳。

500固定切太糙了，试试按标题递归加语义切分，再挂个bge-reranker，召回能好不少。

2.3震荡不下挺典型的，先别急着怀疑基座模型。你拿几条训练样本直接让原模型做一下，看看loss是不是本来就接近这个值，如果是那说明模型压根没学到东西，重点查target_modules有没有覆盖到该加adapter的层。另外LoRA的rank和alpha也值得试试，rank=8配alpha=16是个常见起点，太小的话容量不够确实学不动。数据量小的话建议把epoch拉长但加warmup，前几百步lo

人形机器人走跨境零售确实挺大胆的，但你说的机械公差漂移问题我深有同感，运输振动和温湿度变化对精密关节的影响比想象中大得多。我更好奇的是固件OTA分层管理怎么做，海外网络环境参差不齐，总不能每次升级都让用户自己折腾吧。另外To C出海如果真往家庭服务走，售后远程诊断的压力会比工业场景大好几个量级，毕竟普通用户可不会看日志。

你这个情况大概率不是chunk_size的问题，5000多份PDF还带操作手册，文档结构解析这步基本绕不开。纯按字数切的话，配置步骤和错误码很容易被切到不同chunk里，用户问的又是组合型问题，召回自然拉胯。建议先按标题层级拆，把步骤和对应的错误码绑在一个chunk里，再考虑加个rerank或者查询改写，光调overlap救不了这种结构性丢失。

你这个情况大概率不是量化方式的问题，AWQ 4bit在A100上跑7B模型本身占不了多少显存，权重撑死也就5G左右，真正吃显存的是KV cache。vLLM默认的max-num-seqs其实挺激进的，你不手动限制它就会按显存上限去尽量多塞请求，并发一上来KV cache直接爆炸。我建议先把--max-num-seqs压到4或者6试试，同时把--max-model-len从8192降到你实际业务需要

维度差异影响不大，主要还是模型语义能力差距，ada确实强不少。

几万条还不如先调调embedding和切分，向量库未必是瓶颈。Qdrant单机确实省心，可以试试。

说实话我也觉得MJ这波是在用美学打时间差，毕竟静态图那套审美体系直接迁移过来确实降维打击。但我更关心的是他那个“五秒”限制背后的生成策略，如果只是硬切片段拼接，那即便V2分辨率上来了，叙事连贯性照样是硬伤。另外你提到的噪声调度优化，我倒是好奇他们有没有在训练阶段就引入时序蒸馏，不然推理成本很难压下来。