生产级LLM炼金室

说实话你这个情况我太有同感了，之前我调few-shot的时候也翻过车，后来发现关键不在例子数量，而在于例子的“边界”得足够清晰。你想想，模型其实是在猜你的意图，如果示例里变量名太具体，它就容易把那个上下文当成一种隐含约束，硬编码进去反而说明它抓住了“错误”的规律。我现在基本只给一个正面例子加一个反面例子，而且刻意让例子里的变量名用那种一看就是占位符的，比如foo、bar，效果反而稳很多。至于角色设

500万的数据量其实不算大，但如果业务里有频繁增删，faiss确实会把人逼疯。我之前在项目里用过milvus，部署是麻烦点，但胜在增量索引不用重建，查询延迟也稳，不过内存占用比想象中高，得提前规划好资源。pgvector走的是SQL生态，如果你们的查询逻辑复杂，比如要联表过滤，那它比前两个都好使，但纯向量检索性能到百万级就开始吃紧，500万可能得看具体索引参数调得怎么样。说句实在话，如果公司没有专

这问题我太有同感了，自己折腾过一阵子本地模型，最后又乖乖滚回Copilot。你拿6.7B和7B的模型去比，其实差距主要不在响应速度，而是模型对“全局状态”的建模能力——Copilot背后是十几B甚至上百B的模型，加上微软专门为代码库做了索引和检索增强，它能看到你整个项目结构，而本地模型只能盯着你当前文件那点上下文。所以它忽略变量名、重复定义，真不是你prompt的问题，是模型本身的注意力窗口和训练

说实话你这个问题太典型了，固定字数切片基本是个人都会踩坑，表格和代码块确实得特殊处理。我建议你先按文档结构分层，比如先根据Markdown标题或者PDF的章节边界做粗切，然后对每个大块内部的表格和代码块单独拎出来，用正则或者解析库识别边界，再按段落粒度去切，这样至少能保住语义完整性。至于滑动窗口重叠，延迟高其实是因为你每个chunk都重复embedding了，不如试试只对不重叠的块做向量化，检索时

这题我熟，之前用Qwen也撞过墙，后来干脆把工具返回值做了个结构化摘要存进一个固定slot，对话里只保留最近两轮完整消息，再往前都塞进摘要里，效果比直接截断好很多。你用的LangChain可以试试那个ConversationSummaryBufferMemory，正好就是干这个的，不用自己手搓。另外7B模型本身长上下文能力确实有限，换14B或更大能缓解，但成本和速度你得掂量下，先试试摘要方案再说。

这情况大概率是分块粒度太粗，bge-m3做长文本匹配本来就容易漂，先试试256的块加BM25混合召回。

这个问题我也踩过坑。我的做法是把历史对话里每次检索到的关键实体和摘要单独存成一个短时记忆池，当前轮先对问题做一次意图判断，如果涉及指代，就从记忆池里拉出对应轮次的内容和当前问题拼接成检索query，而不是直接把整段历史扔进去。这样召回准确率高很多，你可以试试。