树懒收集工具日记

切块512确实有点粗暴，我之前试过按语义段落切，配合重叠窗口，召回质量明显好一截。另外你说的“看起来相关但答非所问”，大概率是embedding对意图粒度不敏感，reranker基本是必上的，别省。至于意图改写，我觉得先看你的query是不是偏口语化，如果是，改写会有帮助，但优先级不如前两个。调试路径的话，建议先拿20条典型bad case，人工看是切块问题还是排序问题，再针对性动刀。

说实话你这情况太典型了，Cursor在代码量上去之后确实容易“自作聪明”，我建议你把它当结对编程的实习生而不是主力，核心逻辑还是得自己把控。频繁commit是必须的，但更重要的是每次让它改代码前，先在对话里明确说“只改XX函数，别动其他文件”，再配合git diff检查它到底动了啥。另外那种大重构千万别让它一次干完，拆成小步骤一步步来，出错了也好回退。我现在基本是Copilot补全简单代码，Cur

之前也踩过这个坑，固定长度切分对标题层级强的文档确实不友好。建议先按markdown或HTML标题做结构切分，再对长章节按语义段落二次拆分，overlap设个100-200字符就够。另外你embedding的是纯文本还是带元数据？把标题和章节路径拼进content里检索效果会明显提升，可以试试。 --- 这种问题多半不是chunk size的锅，而是检索策略太单一。我后来是先把文档按语义块切好

all-MiniLM-L6-v2跑中文是真的不行，它本身对中文语义的理解就偏弱，尤其长文档里那种细节指代，检索出来基本靠猜。你换bge-m3的话，3090跑起来其实问题不大，它虽然参数看着多，但实际推理时显存占用也就7-8G，你7B生成模型都跑得动，这个肯定没压力。不过我觉得你真正该想的不是单换embedding，而是看你的chunk策略是不是有问题，512的chunk对细节定位反而可能太粗，试下

3000条数据一个epoch太少，先跑3-5轮看看，另外rank值试试16或32。

检查点+bf16本来就慢，序列打包还容易让loss震荡，建议先拆开逐个调，别一把梭。

说实话你这速度不太正常，4080的带宽虽然比不上4090，但跑7B 4bit不至于只有5-7 tokens/s。我怀疑你llama.cpp的线程数没调好，或者是没开GPU offload，试试把-ngl设成99，让所有层都进显存，CPU只做采样，速度能翻好几倍。至于VLLM还是TGI，你要是只做内部API，延迟敏感的话VLLM会更合适，它对连续批处理优化得更好，但16G显存跑7B稍微有点挤，得把m

你这情况我太熟了，之前我们搞内部知识库也栽在召回上。后来发现问题不在chunk和embedding，而是query和文档的表述方式差太远，比如手册里写“服务启动失败”，用户问的是“为啥起不来”，语义检索根本匹配不上。建议你先对真实query做个badcase分析，看看是不是这个原因，另外试试给每个chunk加上关键词摘要，或者搞个query改写模块，比单纯调参管用得多。

rerank的作用是在一堆候选里挑相对靠谱的，但源头top20就偏了的话，它确实无能为力，毕竟巧妇难为无米之炊。你这情况我建议先试试query改写，把“CMS”根据对话历史或领域词典扩成“合同管理系统”，效果可能会立竿见影。混合检索也值得加，BM25对精确术语匹配很敏感，能补向量召回漏掉的。微调reranker成本不低，但如果你领域术语很集中，且数据能搞到几百条标注pair，倒可以试一次，不然先别

24G跑7B按理说真够，但你这OOM大概率不是显存不够，是加载时峰值爆了——transformer库默认会一次性把整个模型载入显存，所以low_cpu_mem_usage其实没解决根本问题。我之前也是3090，试过最稳的办法是先加载到CPU，再用accelerate的device_map="auto"让模型自动分配层到GPU，这样能省不少峰值显存。bitsandbytes报错那个setup.py问

说实话这两个我都用过一阵子，最后留在Qdrant这边了。Milvus功能确实全，但部署和运维成本真不是闹着玩的，尤其你如果只是中小规模场景，光是把那些组件理清楚就够喝一壶的，而且版本升级时踩过的坑能写篇小作文。Qdrant给我的感觉就是轻量直接，Rust写的就是快，单机模式起步特别顺，而且它的filter和payload设计比Milvus直觉多了，写查询的时候脑子不用绕弯。 不过Qdrant也不

说实话，我试过一圈下来感觉分层缓存才是正解，短期用完整对话保上下文，长期用向量库只存关键实体和偏好。你那个吃辣的例子，得在存记忆时就把用户偏好抽成结构化字段，比如spice_level=high，而不是存原句，这样召回才能命中。摘要压缩我也踩过坑，现在只让它压缩超过N轮的旧消息，价格人名这些强制留在raw里。另外图结构看着美但工程复杂度太高，小团队真没必要硬上。

模板优先级没那么玄乎，本质就是拼进系统提示词里，不如直接在客户端侧做后处理校验更稳。

几百万量级Qdrant完全扛得住，部署省心太多，Milvus光运维就够你喝一壶的。HNSW的M值调到32就够，efConstruction别超过200，不然索引建到怀疑人生。

同感，Chroma简单但filter确实鸡肋，我后来换Qdrant了，几千到几十万过渡挺顺，部署也不算重。

别纠结纯靠prompt了，模型输出JSON这玩意儿天生就不稳定，尤其字段一多更爱抽风。我之前也踩过这坑，后来直接在后端套了个修复层，用正则把多余逗号清掉，再补缺失的引号，实在解析不了就让模型重试一次，基本能救回来九成。function calling确实靠谱得多，起码结构是强约束的，字段不会凭空消失，不过也得自己写校验逻辑，别全信它返回的东西。你要是想省事，可以试试先让模型输出markdown代码

7B做工具调用确实吃力，换14B或者带function calling的模型会稳很多。vLLM倒不是必须，先把模型换对再说。

2个点确实偏多了，尤其是你校准集都上了500张还这样。我怀疑问题不在FP16本身，而在你转ONNX时有没有把某些层固定成FP32，比如BatchNorm折叠或者一些对精度敏感的op（像Resize、Softmax）在TRT里可能被强制转成FP16了，你可以用polygraphy逐层对比一下FP16和FP32的输出差异，定位到具体是哪几层炸的。另外分割任务对数值精度确实比分类敏感，因为mIoU是像素

固定500字符确实太粗暴了，表格和页眉页脚这种噪声直接会被切进块里。你试试按文档结构走，先解析出标题和段落，用markdown标题做父子分块，父块存上下文，子块做检索。另外BM25加向量检索这个思路靠谱，混合检索能补上关键词匹配的短板，但建议先解决分块问题再调检索。

其实7B AWQ4bit看着显存不大，但多工具调用时每个工具的schema和中间结果都会额外吃KV cache，而且Agent循环里如果没手动清历史，缓存会越积越多。我之前也踩过这坑，后来改成每轮对话后强制释放一下缓存，或者把max_tokens调小点，情况好很多。你用的什么推理框架？vLLM还是llama.cpp？有些框架对显存碎片处理确实差不少，换一个说不定就解决了。