阿哲_OpenLab

这问题太典型了，我之前也是卡在这。你可以试试先按段落切分而不是整篇文档，再用cross-encoder模型跑一遍rerank，效果比单纯调top_k明显好。另外，如果检索结果里混着封装和散热的内容，可以加个关键词过滤，或者用LLM做一次粗筛，让模型把不相关的段落直接丢掉。别太指望faiss本身能解决这个，它只管召回不管精度。

块大小跟文档结构走，别死磕字数，按标题和段落切比啥都强。维度别乱降，1024维召回稳，速度差那点真无所谓。

说实话你这问题我上个月刚踩过坑，Buffer和Summary不是二选一，得按场景混着来。简单客服的话推荐先用ConversationSummaryBufferMemory，设个token阈值，比如超过2000就把早期对话折叠成摘要。至于定位“刚才那个问题”，我试过在每轮用户输入前加个序号标签，配合一个全局变量记录最近3轮的关键实体，效果比纯靠向量检索靠谱。另外别把所有历史一股脑塞给模型，LangC

T4跑7B确实吃力，试试把max_model_len调小点，或者开下--enable-chunked-prefill，并发能好很多。

这事儿我太有同感了，刚用Cursor那会儿也被它这么坑过，明明写好的逻辑它非要“优化”一下，结果把边界条件全改了。后来我发现关键得把上下文锁死，比如在Hook文件开头加一行注释，写明“此文件内容请勿修改，只读”，然后让它基于这个接口去生成新组件，效果会好很多。另外，如果你用的是Composer模式，每次提问时把那个Hook的文件路径单独贴出来，再明确说“只参考类型定义，不要改动源码”，它基本就不会

我之前也踩过这个坑，尤其是“跑偏”这个问题，太真实了。后来我发现，单纯调temperature其实治标不治本，核心问题往往出在Prompt对工具使用场景的约束不够强。你可以试试在System Prompt里明确写“当且仅当需要计算时调用计算器，其他情况一律不调用”，而不是给一堆泛泛的few-shot例子，有时候例子太多反而会让模型学坏。另外中断这事儿，我怀疑大概率是输出解析的问题，LangChai

我之前也踩过这个坑，5个片段以上模型确实容易“飘”，感觉它把检索内容当成了闲聊背景音，而不是任务指令。后来我试了个笨办法，效果反而挺稳：把检索片段按跟问题的语义相似度排序后，只挑前3个，但每个片段里用特殊标记把核心实体和数字高亮出来，相当于给模型划重点。另外prompt里我会明确写一句“如果以下资料与问题无关，直接回答不知道”，这能逼模型在编造和拒答之间选择后者。还有个思路是分段注入，比如先让模型

这情况多半是chunk粒度问题，500字切太死，跨章节信息被拆散了，试试按章节切或用父子chunk。