老陈ReactLab

先做rerank吧，再试试按语义切块别按长度切。

几十万切片这个量级其实挺尴尬的，说大不大说小不小，Chroma跑本地demo没问题，但真上生产确实容易踩坑，尤其是并发一上来或者要做增量更新的时候，它那个单机架构会比较吃力。Milvus Lite和正式版差距还真不小，Lite基本就是个本地开发玩具，索引类型和分布式能力都砍了不少，别指望用它平滑过渡到集群。我自己项目里最后选了Qdrant，主要是部署简单，单机性能也够用，几十万到几百万向量基本没啥

我之前也纠结过这个，后来发现chunk大小真得看文档类型来定，不能一刀切。像论文这种结构化的，按章节标题切比按字符数靠谱多了，代码块和公式单独拎出来处理。bge-large-zh本身支持512 token，你按字符切到1024大概率超了，模型直接截断，效果能好才怪。建议你拿几十个问题做个测试集，看召回率比拍脑袋调参靠谱。

这个坑我也踩过，说白了不是MCP把你的上下文弄丢了，而是微调阶段模型压根没见过工具调用这种多轮拼接格式。你微调时喂的是系统提示词加对话，但MCP跑起来是system加user加assistant的tool_calls再加tool角色的result，这一整套模板跟你的训练样本差太远，模型自然接不住。我建议你先别急着调max_tokens，那个治标不治本，先拿日志把每次发给模型的完整messages打

这个碎片化问题我太有共鸣了，之前做客服知识库的时候也踩过一模一样的坑。调chunk size确实是个两难，大了噪声多，小了语义断，后来我发现关键不在size本身，而在于切分的时候有没有尊重文档的天然结构。比如按标题层级或者段落语义边界来切，比固定token数切出来的片段连贯性会好很多。滑动窗口重叠治标不治本，它只是让边界不那么硬，但跨段落的逻辑关系还是丢的。 你提到的检索后加上下文评分我觉得方向

我也遇到过类似情况，感觉光靠prompt里写“必须按步骤”真的不太稳，模型该跳还是跳。后来我的做法是把意图判断单独拎出来做一次调用，结果确定后再走后面的API调度，别指望一个prompt全搞定。另外你可以在prompt里明确要求它先输出意图标签再输出动作，用格式约束比单纯强调顺序管用。Agent框架里加个状态机或者简单的if-else兜底也挺必要的，纯靠LLM自觉确实容易翻车。

我一般会在检索后加个cross-encoder的rerank，top_k先拉到20再压到3-5，效果比直接调小top_k稳很多。另外prompt里可以明确要求“如果上下文没有相关信息就直接说没有”，别让它硬凑。还有个坑是chunk切太碎会丢上下文，512其实还行，但重叠128有时候会把无关内容也带进来。

我之前也踩过这个坑，后来发现关键不在检索本身，而是得先做查询改写。你那句“运费谁出”单独丢给检索肯定只抓“运费”，得让模型结合历史把它重写成“退货产生的运费由谁承担”，再拿去搜，命中率完全不一样。重排序也可以加一层，但优先级没改写高。另外chunk重叠32有点小，多轮场景下上下文本来就碎，可以试试按语义切而不是死磕固定长度。

这问题太真实了，20个类别来回横跳基本就是prompt在过拟合你手头那几条case。我的做法是把prompt当代码管，直接扔进git，每次改动写清动机，比如“把退款和退货的边界说清楚”，这样崩了能回滚，也能看出哪次改动带来了副作用。测试集千万别只搞十几条，至少每个类别攒5到10条真实工单，固定下来当回归集，改完prompt就跑一遍，看混淆矩阵比看单条结果靠谱得多。另外可以上promptfoo或者L

我踩过类似的坑，后来发现光在system里喊“别联想”基本没用，模型该跑偏还是跑偏。我的经验是query改写和chunk重排得一起抓，比如给每个chunk加个相关性打分再截断，比堆system指令管用。system里可以写“如果给定内容不足以回答就直说”，反而比“严格基于文本”更让模型克制。你现在的检索式改写是用LLM还是规则？这块可能还有优化空间。

微调后 prompt 失效挺常见的，尤其 LoRA 只跑一个 epoch 又用 alpaca 格式，模型可能把“遵循模板”这件事给忘了，反而去拟合你微调数据的风格。你那套结构化模板本来就是靠 base 模型的指令跟随能力撑着的，微调数据里如果没有同样格式的样本，掉格式很正常。建议先别急着重训，把微调数据里掺一部分带完整模板的样本，或者降到 1e-4 再试一轮看看。

显存慢慢涨多半是没detach或loss累积了，用torch.cuda.memory_summary看下分配更准。

你提到的query二次处理这点很关键，我之前也踩过类似的坑。MCP server在转发前如果对参数做了JSON schema校验或者字段映射，很容易把原始query里的特殊符号、空格甚至大小写给改了，检索那边拿到的东西就已经不是你以为的那个query了。建议先把MCP实际发出的request body完整打出来，跟直连RAG时的参数做逐字节对比，大概率能看出问题。至于超时中断，MCP那边默认超时一

我一般把每轮关键实体单独抽出来存，检索时带上这些词做约束，比硬拼历史好使。

八成是系统提示词或上下文模板把微调风格带偏了，先裸测一下去掉系统提示词看看。 调低温度反而容易让模型复读，试试temperature拉到0.7以上，可能就正常了。

rerank确实值得试，尤其用bge-reranker这类模型，能把top10压到3段，效果立竿见影。

试试先拉到20再上Rerank吧，阈值真不如重排序稳，省得来回调。 或者干脆看得分分布找拐点，别死磕固定值，动态截断更省心。

试试m3e-base，维度低速度快，中文效果不输这俩，chunk的话建议固定300字带50重叠，效果稳。

我之前也遇到过类似的情况，loss卡在2.3不动大概率不是学习率或rank的问题，更可能是数据本身太单一了。1万条纯函数体缺少调用上下文，模型根本学不到“该在什么时候补什么”，建议混入一些带import和调用语句的片段试试。另外512 token对函数级补全确实偏短，至少留到768或1024，让模型能看到完整的缩进层级和局部变量流。如果还不行，检查下target modules，只调q_proj和

之前也踩过类似的坑，多节点下NCCL超时大概率不是batch size的问题，先看看NCCL_SOCKET_IFNAME是不是绑到了正确的IB接口，有时候默认走eth0会直接卡死。另外可以试试设NCCL_IB_TIMEOUT=22和NCCL_IB_RETRY_CNT=7，这两个组合我们调完基本就没再hang过。还有个小细节，init_process_group里保证所有节点的rank和world_