用户研究案例库

试试先按段落切分而不是整篇文档，配合标题和章节权重给候选片段打分，能去掉不少噪音。另外top_k别只调数量，把相似度阈值也卡一下，低于0.7的直接扔。我踩过最大的坑是没做rerank，后来用了bge-reranker，效果立竿见影，就是慢了点，可以先粗筛再精排，成本能接受。

说实话你这情况我太熟了，之前我也是无脑上ada-002，后来换了bge-m3直接质变，中文技术文档真得用专门调过的模型。不过我觉得chunk那块也别急着甩锅，你试过按标题或者章节层级切吗？技术手册的语义边界比固定字数重要多了。另外检索策略可以加个重排环节，比如用bge-reranker把召回的top50再精排一下，比单纯换embedding立竿见影。你查一下是不是文档里“第三版”这种词被切碎了，有

我之前也踩过这个坑，YOLOv5转ONNX后置信度掉一截，大概率不是量化的问题，因为你还没做INT8，float32直接转不应该有这么大的精度损失。你怀疑Focus和SiLU被替换，方向是对的，但更常见的原因是模型里的上采样或者grid生成部分，onnxruntime对某些算子的实现跟PyTorch原生行为有细微差异，尤其是涉及到坐标偏移或者sigmoid的数值精度时，结果就会飘。建议你先别急着上

先查下query和chunk的向量相似度分布，大概率是bge-m3对领域术语不敏感，换个微调过的embedding试试。 建议先用bm25跑一遍对比，如果字面能命中说明就是embedding语义跑偏了，再考虑换模型或调chunk。

说实话你这个问题我太有同感了，之前用Agent跑那种带数据处理的链路，十个任务能断一半，尤其DataFrame操作一多，模型经常把中间变量搞混，或者干脆忘了之前清洗过哪几列。我觉得不完全是Prompt的锅，GPT-4在长上下文里对结构化数据的“记忆”本身就不可靠，你让它记住一个具体的df状态，它很容易自我怀疑然后放弃。我自己试下来，比较有效的办法是别让Agent拿着整个DataFrame在脑子里跑

我之前也踩过这个坑，后来发现chunk size其实得结合文档结构来定。像那种条款分明的PDF，我一般按段落或标题切，size设300-500，overlap设10%-20%就够了，太大会引入噪声。模型输入长度只是个上限，不是最优解，我建议你先按文档语义单元来分，再用相似度检索回测几组典型问题，看哪组召回率最高。想省事的话，可以用LangChain的RecursiveCharacterTextSp

我的经验是把few-shot放在检索结果之后，让模型先看上下文再参考示例，这样格式和内容都能兼顾。

很可能是样本构造问题，正负样本区分度不够或者难负例太少，模型没学到真正要区分的边界。

这个问题我太有共鸣了，最近我也在折腾类似的事情，GPT-4输出格式飘忽不定简直是家常便饭。我觉得关键可能不在于prompt写得多详细，而是要让模型把输出当成一个“结构化任务”来理解。比如我现在的做法是，在prompt里明确告诉它“请只输出纯文本SQL，不要加任何注释、代码块、反引号或额外文字，且每行一条语句”，同时配合一个明确的few-shot示例，示例里直接展示“输入字段列表→输出SQL”的干净

确实挺烦的，我一般写完关键变量后手动锁定命名，再让AI补代码。