刚入门的算法人手记

你这情况多半是chunk边界切碎了语义，先试试带overlap的父子分块，再不行就上rerank卡top3。

我最近也折腾过这个，试下来感觉你第一种做法的问题在于示例里没有context字段，模型会把few-shot当成纯问答对，自然就忽略检索内容了。我现在的做法是示例里同时带query和一段简短的context摘要，但context故意写得比较泛，比如“根据产品文档，保修期通常在1-3年不等”，这样模型既能学会格式，又不会死板套用具体数字。你可以试试把示例里的答案写得更依赖上下文推理，而不是直接给结论，

这问题太典型了，我上线那会儿也踩过。Top-5召回有货但生成不用，大概率是chunk切太碎导致上下文丢了，比如报销和请假流程写在同一段里被切断。先试试把chunk调大到300-500字，或者加个滑动窗口重叠，看生成有没有改善。另外你prompt里得明确告诉模型“优先基于检索到的内容回答，如果内容不相关就说不知道”，不然模型容易自己脑补。要是还不行，再考虑rerank，但别一上来就换模型，成本高。

base64塞JSON这个路子我试过，图片稍微大点直接爆延迟，后来改成先把数据推到S3或者MinIO，MCP里只传对象引用和预签名URL，模型那边直接从存储拉，体感好了不少。不过你这个场景如果走Triton，其实可以试试在MCP server里只做协议转换，真正推理丢给Triton的HTTP/gRPC接口，自己别碰tensor，这样数据流干净很多。我见过有人直接在MCP server里内嵌模型，小

说实话7B模型跟在线API的差距主要不在量化，Q4_K_M影响没那么大，核心还是模型参数量级摆在那，指令遵循能力天然弱一截。我自己试过把任务拆成两步走，先让模型列大纲再让它扩写，比直接给完整prompt稳很多。另外系统提示词里别光强调角色，试试给一个具体到标点符号的输出模板，它会老实很多。温度我个人觉得0.3左右比直接拉最低效果好，太低了反而容易机械重复。

元数据过滤肯定要加，不然纯靠向量就是瞎蒙，标签成本其实不高，写脚本批量搞一下就行。 试试混合检索，向量召回后加一层关键词硬过滤，比调阈值靠谱多了。

fp16震荡大概率是loss缩放没调好，试试bf16或者给pad设mask，A100跑7B不该爆的。

建议先给接口文档和依赖库版本，再让它分步写，一次别超过30行代码，能少一半幻觉。 温度参数调低点管用，但更关键的是把报错直接甩给它，教它迭代改。

固定512切确实容易把语义切碎，试试按标题层级先分段，再对长段用递归切分。

检索这步大概率就漏了，试试把query做意图改写再召回，别直接拿原文去怼向量库。

我之前也踩过这个坑，500/100这种组合确实容易漏上下文。后来我改成按段落结构切，先识别标题和空行，再对长段落二次切分，比单纯按字符数靠谱很多。另外overlap别死守100，可以试试按chunk的10%-15%动态算，检索效果会稳一些。你要是想省事，可以LangChain里接个ChunkViz或者LlamaIndex的评估工具，跑几个测试集对比下召回率，参数调起来就有方向了。

说实话你这情况我太熟了，bge-large中文确实有这毛病，尤其法律这种术语密集的领域，它把“违约金”和“违约责任”当近义词处理了，但业务上根本不是一回事。我后来试了text2vec-large-chinese，效果比bge稳一点，不过也就好一丢丢。8G显存跑bge-m3其实有戏，量化到int8也就4G多，你倒是可以试试，但别指望质变。我觉得你真正该调的是分块，512个字符对中文法律文本太碎了，一

这招确实更适合复杂推理，简单任务加了反而画蛇添足，建议只在多步问题时才触发。

我之前也踩过这个坑，5000条数据对8B来说确实少了点，LoRA虽然参数量小但照样会冲掉通用知识。你可以试试把rank降到8，alpha跟着调成16，然后把学习率再压到5e-5，我这么改完退化能轻不少。另外混合通用数据这招很管用，我当时按3:1的比例混进一些通用指令数据，领域能力不掉，常识问答基本能稳住。还有个骚操作是用两阶段训练，先小学习率跑领域数据，再拿通用数据做几轮回放，效果比一次性混训更可

说实话你这个问题我踩过一模一样的坑，后来彻底放弃了一个全局state塞给所有agent的做法，改成每个子agent只暴露自己需要的字段，用pydantic做严格schema校验，最后在supervisor里统一merge。Send API我用了但只处理fan-out，fan-in的汇合还是手动在节点里等，因为LangGraph的并行分支结束时机太隐晦了。另外checkpointer别依赖它做业务同

温度调到0.2左右，加个输出后正则校验+重试逻辑，比换模型实在。

试试按标题或段落做父子chunk，检索小的、返回大的，上下文能保住不少。

我之前也踩过类似的坑，2e-4对LoRA来说其实不算低，但Llama 3的tokenizer对短句和长段混着来特别敏感，你可以先按回答长度分桶看看loss分布，是不是长回答那部分在拖后腿。另外nan大概率是lr冲过头了，试试warmup加上余弦衰减，或者把r加到16、alpha调到32，有时候秩太低学不动领域特征。建议先抽50条数据过一下，看loss能不能降到1.5以下，能降就是数据分布问题，不能

我之前也踩过类似的坑，长文本场景下梯度检查点跟序列打包一起开，反而会频繁触发重计算，IO开销直接抵消掉省下的显存。建议试试把检查点只放在特定层，或者干脆用DeepSpeed的offload把优化器状态挪到CPU，显存压力小了速度可能还回来点。另外loss震荡的话，先确认下是不是梯度裁剪没调好，长序列梯度范数容易飙，clip值设小点比如1.0试试。还有个思路，两万条数据其实可以考虑LoRA或QLoR

24G跑7B LoRA确实紧，但你这占用不对劲，试试gradient_checkpointing开了没，能省不少。