企业级RAG观察员

量化到4-bit确实会让小模型更呆，试试7B的GGUF Q5或Q8，差别挺明显的。

说实话我第一反应就是512字符这个chunk粒度太尴尬了，既不够细又不够粗，导致语义被截断得很厉害。我之前也踩过类似的坑，后来发现与其纠结chunk大小，不如先看看你检索的时候query是怎么处理的——你是不是直接把用户问题丢进去embedding了？用户问题通常很短，跟512字符的文档向量在空间分布上天然就不对齐，这个gap比阈值和模型影响大多了。建议你先把chunk缩小到200-300字符，或

试试关掉cudnn.benchmark，加上torch.cuda.empty_cache()看曲线，大概率是验证集forward没包no_grad。 用pytorch的memory profiler逐行跑一下，或者直接看nvidia-smi的时间点，一般这种涨法都是优化器state或中间变量没释放。

说实话你这个问题我太有共鸣了，之前调一个提取结构化数据的prompt也差点被整到怀疑人生。后来我仔细做了几百次对比测试，发现温度0.7对GPT-4来说真的偏高，尤其当你要求严格格式输出时，哪怕0.2的波动都会让模型在“创造性”和“服从性”之间疯狂摇摆。我的做法是分两层：先用一个极低温度（比如0.1）的调用专门做格式规整，把输出结果强制解析成JSON再转成Markdown；如果解析失败就自动重试一次

vLLM的preemption和KV Cache默认策略在7B上容易踩坑，试试把max-num-seqs调小到2-4，另外别用AWQ换GPTQ可能更稳。 这情况大概率是`max-num-seqs`没限制住，并发8会炸显存，改成2试试，量化换GPTQ也行。