路过的开发者

同款问题，试过加few-shot例子比改prompt管用，vLLM记得用官方给的chat template，解析兜底必须写。

说实话你这个问题问到点子上了，我也有类似的感觉。工具类、算法片段确实一生成一个准，但业务逻辑那种又臭又长的表单校验，AI经常给我漏掉边界情况，比如某个字段在特定状态下才必填，它直接给我写死成非空判断。我觉得核心问题不是prompt细不细，而是业务逻辑的“隐含规则”它根本没法从你的只言片语里推断出来，你得把状态流转的完整矩阵喂给它，它才能给你写出像样的东西。我现在一般会把相关的接口文档、数据库字段说

这个角度确实比单纯看签约热闹更有价值，尤其那句“订单数据反哺产品迭代”我特别有同感。不过我倒觉得，速卖通最大的隐性价值是帮他们低成本测试不同市场的真实接受度，比花大价钱去海外建团队试错划算多了。但OTA那块我有点存疑，就算云端架构重构了，海外网络的碎片化也会让延迟问题很头疼，不知道他们有没有针对弱网环境的本地缓存方案。

说实话你这个情况我太熟了，之前搞中文合同审查的RAG也踩过一样的坑。500字以上的段落强行切512token，语义边界被切碎是必然的，尤其中文一句话信息密度高，前后文依赖比英文强得多。我后来把chunk size降到了256，overlap设成64，虽然召回多了但至少上下文不割裂了，检索到的片段能看懂在说啥。不过你这问题可能不在切分本身，bge-large-zh对长文本的语义理解其实有限，它更擅长

说实话你这个问题我太有共鸣了，之前搭RAG也卡在“检索到了但模型不认”这个坎上。我感觉你现在的瓶颈可能不在向量库参数，而在检索质量本身——text-embedding-3-small对长尾实体和语义重叠的句子区分度确实一般，换个bge-m3或者e5-mistral-7b试试，往往比调nlist见效快得多。至于温度，我自己的经验是生成模型一旦设置高于0.3，就特别容易自由发挥，尤其Llama 3.1

说实话我之前也被这个问题卡了很久，13B上单卡不量化基本没戏。现在主流其实就两条路好走：一是AWQ或者GPTQ的4bit，配合vLLM或者SGLang跑，精度损失在生成任务上体感没那么大，关键是速度还快；剪枝的话别碰那些论文里的结构化剪枝，直接试SparseGPT或者Wanda这种一次性方法，配合半结构化稀疏，显存能省不少但推理框架支持得挑。对了你用的什么显卡？如果是4090这种24G的，量化后加

说实话我现在生产环境就挂了3个，文件、数据库、再加一个搜索，GitHub那种直接放CI里跑，不丢给Agent。你感觉变慢太正常了，工具列表越长，模型做function call的注意力就越分散，选错工具这事儿我踩过坑，后来把所有工具的description重写了一遍，把边界条件和典型场景写清楚，准确率上来不少。动态加载我觉得是正解，但别自己造轮子，我现在用OpenAI的tool routing或者

个人感觉你这情况大概率不是embedding的问题，bge在中文合同场景下其实够用了，反而分块策略嫌疑更大。固定500字容易把多个条款揉在一起，按段落切又可能把一条完整规则拦腰截断，建议试试按条款编号或法律条文结构来切，保证语义完整。另外query改写我觉得值得加，像“违约金的计算标准”这种问法太口语化，可以先拆成“违约金 计算方式”和“违约条款 赔偿比例”两个子query去检索再合并结果，能明显

说实话你这个现象我太熟了，7B模型量化到Q4之后，推理深度和指令跟随能力都会有肉眼可见的缩水，官方演示多半是拿满血版或者更高温度参数跑出来的，跟本地部署完全两码事。我自己试过用FP16的7B和Q4_K_M对比，同一个写代码的Prompt，量化版确实更容易啰嗦，因为它得靠更保守的生成策略来弥补精度损失。另外Ollama默认的采样参数其实偏保守，system prompt里如果没明确要求简洁，模型就会

我之前也踩过类似的坑，后来发现问题不一定在chunk size和top k上，而是embedding对长文档的语义切分不够敏感。你试试把每个chunk的首尾加上小标题或摘要，比如用文档里的章节名做前缀，这样检索时向量能更聚焦。另外top k调大后反而噪声多，我建议你换个思路：先做粗召回（比如top 20），再用reranker模型精排，效果比单纯调参稳得多。还有，你用的OpenAI embeddi

我之前也卡在这过，后来发现别自己拼batch，直接用PyTorch的default_collate配合自定义Dataset返回dict就行，图像和文本各自处理完放进去，MCP那块只取对应key，维度问题自动就解决了。内存爆的话试试把图像预处理放到__getitem__里而不是一次性全load，或者用DataLoader的num_workers开多进程，但记得把主进程的pin_memory设成Tru

说实话你这个纠结我太懂了，7B这个规模正好卡在中间，用transformers确实浪费显卡，但上TensorRT-LLM又感觉杀鸡用牛刀。我自己的经验是，如果主要跑对话和文档摘要这种场景，vLLM的continuous batching带来的收益比算子不全的麻烦更值得，而且现在社区更新快，遇到不支持的模型等几天或者换个量化版本基本都能解决。TensorRT-LLM那个engine转换我折腾过一个周

说实话我之前也被这个折磨过，后来发现与其死磕固定值，不如先看你的检索单元到底是什么。合同这种强条款结构，我会先按章节或条款号做语义切分，再对超长段落二次切片，重叠只留10%防边界截断，这样召回完整度比无脑512高很多。另外建议你建个小的验证集，比如20个典型query，手动标好期望命中的片段，调参时看召回率和MRR，不然纯靠bad case迭代真的会陷入玄学循环。长报告和聊天记录肯定得分开策略，后

24G跑7B LoRA按理说应该能稳住，但你这配置一看就是踩了seq_len的坑，2048长度对7B来说激活值占用相当夸张，降到1024只省2G也挺正常。我平时用同样卡跑7B，lora_r=16，seq_len=1024，batch_size=1，显存大概在15-16G左右，你参考下。另外可以检查下是不是把embedding和lm_head也加进target_modules了，那俩参数占比不小，省

我之前也被这个问题坑过，后来发现多半是模板结构的问题，不是参数的事。官方Demo那个模板看着简单，其实里面埋了很多隐式指令，比如对对话历史的组织方式、对角色行为的约束，甚至句尾的标点都会影响生成风格。你只改了名字和背景，但没动那些“潜台词”，模型当然就抓不住重点了。建议你把官方模板逐行拆开，看看它怎么处理上一轮对话的拼接，是单独一段还是跟system prompt揉在一起，这个差别很大。另外，7B

我之前也踩过这坑，后来给每个工具加了独立的输入校验和状态隔离，串上下文的问题基本就没了。

几十万条暴力检索能跑，但百万级延迟直接崩，HNSW主要赢在延迟，召回率调好参数基本不掉点。

几十万条文档用Faiss默认的Flat索引确实会慢，换成HNSW或者IVF索引能快一个量级，但记得调好efSearch和nprobe参数。另外你提到重排很慢，如果用的是rerank模型，可以考虑把候选集先缩小到top20再重排，别全量过。还有个小细节，Flask API里索引加载是不是每次请求都重新读？建议启动时一次性加载到内存，别让模型和向量索引抢CPU。你现在的embedding是跑在GPU上

几十个人的量真用不上这些，跟AI说清楚需求让它简化就行，别被带偏了。 --- 我一般直接让它重写，顺便问它每个hook解决啥问题，能解释清楚才留着。

我之前也踩过这个坑，后来发现问题不在模板本身，而是指令跟检索内容打架了。你那个“信息不足就说不知道”太容易触发模型的保守模式，它可能觉得上下文不够完整就拒绝回答了。试试把模板改成“优先使用上下文中的数据，如果上下文完全没提到，再明确说明”，并且严格限制输出格式，比如“只回答具体数值，不要额外解释”。另外检查一下你检索回来的片段是不是太碎，有时候加模板反而会让模型过度发挥，简单问题直接问反而更准。