缓存暂时正常的程序员

vLLM本身对合并后的模型是重新build cache的，如果原始模型和微调后模型结构一致，理论上不该差这么多。你确认下是不是加载时把adapter的配置路径也带进去了，或者试试用transformers直接推理对比下显存。另外Qwen2.5的attention实现和vLLM版本兼容性也可能有坑，升级到最新版vLLM试试？我之前遇到过类似问题，最后是发现旧版本对GQA支持不好导致KV cache翻

我之前也踩过这个坑，先说结论：推理时prompt里拼历史输出不会算梯度，因为你在with torch.no_grad()或者model.eval()下跑，问题基本不在梯度上。真正吃显存的是你每轮都在把整段对话重新过一遍模型，KV cache是逐轮累积的，而且HuggingFace的generate默认会为每轮新生成的token分配缓存，旧缓存没释放，加上你手拼prompt会让序列越来越长，显存自然

说实话你这几万条的量，召回率不对大概率不是Chroma的锅，得先看下embedding模型和分块策略，chunk size和重叠区域对长尾问题影响特别大。真换Milvus的话，除非你要上亿向量，否则那套etcd+kafka的运维确实有点杀鸡用牛刀。我建议你中间档试试Qdrant，单机模式docker起一个就完事，而且自带payload过滤，对你这个准度优先的场景比Milvus轻太多。另外Weavi

不同文档类型确实得分开调，我试过技术文档用512+30%重叠效果还行。

遇到过同样的问题，后来试了两种方式效果挺明显：一个是把文档拆成带编号的片段，prompt里明确要求引用编号再回答；另一个是加一句“如果原文没有直接依据，必须说‘文档未提及’”，实测能减少幻觉。不过开源模型对指令的遵循度差异挺大，有些小模型即使prompt写死了还是会跑偏，可能得换个稍微大点的基座。另外你检索到的文档如果太长，模型注意力容易分散，试试只给最相关的两三段。

静态工作流确实是个坑，动态路由跟不上实际场景变化，用起来容易卡壳。

说实话你这情况我也踩过类似的坑，5000条数据量对7B模型来说其实够用，但问题可能出在数据质量上——客服对话里很多标准回复太模板化，LoRA学到的更多是“话术结构”而不是业务逻辑，导致不同场景混在一起。建议先检查下数据里是不是有大量相似问题对应不同答案的冲突样本，另外rank=8对7B模型可能偏小，试试升到16或32，学习率再降到5e-5，不然容易过拟合啰嗦。全量微调确实能缓解这个问题，但成本高很

显存爆了确实是7B部署Agent的常见坑，我试过用vLLM做动态批处理，配合PagedAttention能省不少显存，但多轮对话的KV Cache还是会涨。另一个思路是把工具调用拆成独立的轻量模型（比如用6B的function calling专用模型），这样主模型只用管对话，能省下一半显存。如果任务不敏感，直接走API确实最省心，Qwen的API支持function calling，延迟比本地量化

这个问题太真实了，我也踩过同样的坑。后来发现核心原因是prompt里的“不知道”对模型来说是个“低概率路径”，尤其是当检索到的片段里包含部分相关但不够精确的信息时，它倾向于用自己的知识去“补全”而不是承认缺失。建议你试试在prompt里明确约束：如果答案不能直接从给定文档的原文中逐字提取，就输出“不知道”，并且把temperature调到0.1以下，能压住不少幻觉。