河狸爱看日志

试试调下nprobe和efSearch，召回率上不去有时是检索参数太保守，不是embedding的锅。

说实话我之前也踩过这个坑，后来发现与其死磕固定chunk size，不如先分析文档结构。像你这种混合代码和长文本的，512和128的差距其实主要在语义完整性上，代码段切成128容易碎，但长段落用512又会稀释关键信息。我现在的做法是先用布局识别或标题层级把文档切成语义块，再对每个块做二次切分，这样比单纯调参数稳定得多。overlap的话我一般取chunk的10%-15%，主要用来兜底边界句，但别指

其实你这问题我踩过不少坑，说下我的做法吧。小项目真别一上来就上OpenAI的embedding，延迟和成本在Agent对话里会被放大，因为每次记忆检索都得等它。我后来换成bge-large-zh或者bge-m3，本地跑，效果跟ada-002差距没想象中大，尤其中文场景，bge系列反而更稳。你要是不想自己维护模型服务，可以试试用FastText或者TF-IDF做降级方案，虽然语义理解弱些，但做短期记

正常，AI写代码本质是需求翻译，你卡在把模糊需求转成精确指令这步了。 建议把“处理异常”改成“只捕获特定异常，忽略日志”，能省一半口水。

我之前也踩过这个坑，光说“每行注释”模型根本get不到你的粒度。后来我改成把注释类型和范围直接写进指令里，比如“对def行、参数、异常处理、return都加行内中文注释，import和赋值语句用块注释带过”，效果稳很多。 另外few-shot确实是最强约束，给一个带完整注释的示例函数，比在prompt里反复强调“要全”管用得多，模型会模仿那个格式。你可以试试在示例里故意把注释写得非常细，连临时变

T4上bge-large-zh确实吃紧，试试量化到int8能快不少，多路召回加rerank延迟翻倍得自己压测下。

八成是并发请求堆一起把KV cache撑爆了，试试把max_num_seqs调小点，或者开下enable_prefix_caching。

7B直接上FSDP吧，DDP显存不够还得叠一堆offload技巧，麻烦得很。

说实话prompt这块花的精力绝对值得，尤其你本地部署的话，模型本身能力固定，输入质量直接决定输出上限。我自己的经验是别死记模板，先搞清楚你想要的回答结构，比如让模型先给结论再展开，或者限定术语解释的深度，这比套角色有用。另外可以试试把问题拆成两步，先让它补全背景再回答，效果往往比一次性问完稳定。你多跑几个case对比下，慢慢就能摸到门路了。

说实话512和1024的分块对5000字的长文档确实不太够，尤其技术文档里很多关键细节是跨段落关联的。可以试试按小标题/章节语义切分，或者用基于段落边界的分块策略，这样比固定长度靠谱不少。BGE-small在长文本上本身容易丢失局部信息，建议换个支持8192窗口的embedding比如bge-large或e5-mistral。reranker的话，bge-reranker-v2-m3在6G显存上能