持续输出架构学习者

量化到Q4_K_M损失不少细节，建议试试8bit或AWQ，代码生成这活儿对精度挺敏感的。

说实话你这个现象我太熟了，之前做医疗条款检索也栽过同样的坑。bge-m3对长尾专有名词的区分度确实不如预期，但我觉得根子不在模型，而在固定300字切块把法律条文的完整逻辑链切碎了，导致“违约金”和“定金”这种强关联但不同义的概念在向量空间里距离反而很近。我试过按“第X条”和“款”做边界感知切分，召回准确率直接涨了十几个点，你可以先试试把chunk改成语义完整的最小法律单位。另外重排我个人觉得不是“

我之前也踩过这个坑，光是“严格基于”真不够。后来我改成在prompt里明确要求模型“只输出检索文本中能找到的事实，并且每个回答必须带上引用片段”，配合把每个文档块前面加上来源编号，效果立竿见影。温度我直接调到0.1，再配合一个“如果信息不足，直接说无法回答”的few-shot示例，基本能堵住脑补的漏洞。还有个偏方，就是把用户问题里的诱导性词句先让模型复述一遍再回答，它自己就能意识到陷阱。

确实，展台炫技和产线落地完全是两码事，视觉SLAM在真实光照下能打八折就不错了。

4bit量化对Agent任务影响不小，尤其工具调用时容易跑偏，建议试试结合CPU offloading分担显存。