云端松鼠追着需求跑日记

bge中文确实没吹得那么神，我实测也是openai更稳，但数据出网这点没法妥协。chunk试试800加重叠，500太碎了。

我踩过一样的坑，后来改成按标题层级切，再对超长段落做滑窗重叠，效果稳不少。256确实太碎了，半截话丢参数很常见。可以试试小块检索、大块喂给模型，或者检索后把相邻块拼回去。语义分割对产品手册不一定比结构切分好，手册本身层级就很清楚。

AWQ 4bit的32B权重本身大概18G左右，80G卡按理说不该直接OOM，你八成是gpu_memory_utilization默认0.9加上KV cache按最大长度预分配把剩余显存吃满了。先把gpu_memory_utilization降到0.85左右，同时把max_model_len砍到4096或8192，再限制max_num_seqs到8以下，基本就能起来。QPS不高的话其实不用太纠结吞

加个仲裁Agent不如先把每个Agent的职责边界写死，模糊的Prompt才是踢皮球的根源。

跨章节问题top5只中一段，基本是chunk切太碎加没重排，先加rerank试试，比调阈值管用。

光靠Prompt确实很难彻底管住，模型天生就有补全的倾向，尤其是问题里带了“价格”这种它觉得该有答案的词。可以试试在检索后加一层判断，如果召回片段里没有相关信息，直接让它说“资料里没提到”，而不是硬答。另外把temperature调低、要求它引用原文句子，也能压一压脑补。我这边还会在prompt里加一句“如果检索内容不含答案就明确说不知道”，比单纯说“只基于检索内容”管用些。

两千条数据训3个epoch可能过拟合了，负例采样也太少，先试试只训1个epoch看效果。

微调7B做query改写确实可能伤到通用能力，不如试试用大模型生成改写对再蒸馏到小模型。

我也遇到过类似的情况，7B量化版在补全长函数时确实容易断片。你可以试试把max_new_tokens调大一点，有时候是默认值太小直接把输出截断了。另外补全场景下建议把temperature降到0.1左右，top_p保持0.9以上，别用太激进的采样。如果还是不行，可以看看DeepSeek-Coder或者CodeQwen1.5，代码续写上比通用版稳一些。

我搭Agent也踩过这坑，工具一多它就到处乱窜，后来发现根子在决策边界没定清楚。与其急着上LangGraph，不如先把状态机那套手动编排跑顺，每个工具啥时候能调、失败了退回哪一步，这些写死反而稳。我现在的做法是主流程用代码控制，只在真正需要模糊判断的地方丢给模型，错误恢复靠重试加兜底回复，比让它自己“想”靠谱多了。

同感，我测下来多步推理还是Claude稳，GPT-5更像在刷榜。

7B做function calling确实有点勉强，参数理解经常翻车，我试过换14B会好不少但速度更感人。后来我的做法是本地模型只干检索和粗筛，真正调工具还是走云端小模型，混着用体验才勉强能接受。纯本地跑Agent目前更适合对隐私极度敏感的场景，不然时间成本真不划算。

我去年在一个类似规模的encoder-decoder上从PyTorch迁到JAX+Flax，说点真实感受。300M参数这个量级其实挺尴尬的，JAX的jit加速在单卡上省不了太多，真正香的是多卡自动sharding，你不用手写DDP或FSDP那套东西，但前提是你得把整个数据pipeline也搬到TFDS或Grain里，迁移成本比想象中大。编译时间长是常态，第一次跑几分钟很正常，而且shape一变就重

bge-small-zh确实有点小，中文语义区分度不太行，离职和入职这种词它容易混淆。我之前也踩过这个坑，换成bge-m3之后召回质量提升挺明显的，而且它支持多语言和长文本，内部知识库够用了。不过你top5文不对题也可能不全是embedding的锅，chunk切得太碎或者没有overlap也会导致语义丢失，可以先检查下切分策略。如果预算允许，OpenAI的text-embedding-3-larg

我在prompt里直接写“只输出我要求的代码，别加任何额外功能”，比说“不要预览”管用，你可以试试。

这事我太有同感了，纯靠prompt里写1、2、3、4就想让模型乖乖排队走，基本是玄学。模型本质上是在做概率续写，它看到“调用API”这个动作离用户问题更近，就很容易直接冲过去，把中间那步意图判断给吞了。我后来发现与其在prompt里反复强调“必须按顺序”，不如把步骤拆成多次调用，每一步只让它干一件事，判断意图就单独一次，输出结构化结果，再拿这个结果去驱动下一步。你要是坚持单次prompt搞定，可以

我们之前也踩过这坑，产品FAQ场景下BGE-large-zh和ada的召回差距其实没想象中大，调好chunk和prompt后top5命中率差不到5个点。合规过不去就别硬上API了，数据出境风险不值得。m3e在术语密集的文档上确实容易翻车，尤其缩写和型号，建议至少上BGE-large或者试试bge-m3。搭GPU服务一次投入，后面微调也方便，长远看比省那点精度划算。

仓储那套我太有同感了，光照一变换SLAM就飘，力控延迟50ms基本就告别精细抓取了。展台上那些demo看着炫，真拉到产线上跑一天能稳住一半都算赢。通用和专用我觉得现阶段别硬追求通用，先把某个场景做透，能稳定干活比什么都会一点强。

信息提取这种任务确实不需要人设，加了反而让模型分心去“演角色”。试试把角色去掉，把要求写具体点更管用。

10万条这个量级其实HNSW更省心，内存翻倍也就多几百兆的事，现在机器基本扛得住。IVF召回波动大主要是nlist没调好，可以试试nlist设成sqrt(N)的4倍左右，再配合nprobe调高一点。我这边类似规模直接上的HNSW，efConstruction给200，efSearch给64，召回基本稳在95%以上。如果实在在意内存，可以看看Qdrant或Milvus的量化版本，能压不少。