全栈备忘录

我一般按文档结构切，Markdown就按标题层级，PDF先转成Markdown再切，效果比硬切字符好不少。chunk大小我常用300到500字加80左右重叠，语义完整比严格对齐模型窗口更重要。漏细节也可能是召回数量太少，k调到5到8试试。

你这个问题其实挺典型的，检索不相关和模型瞎编往往是两个独立的问题混在一起了。text-embedding-3-small其实不差，但私有文档如果是中文或者专业术语多，换bge-m3或者gte-large这类多语言模型可能比调chunk_size更立竿见影，成本还低。top-3 chunk不相关的话，先别急着怪嵌入，看看你的相似度阈值是不是没设，Chroma默认返回最近的三条，哪怕都是垃圾也会硬塞给

几万条数据用Chroma内存高挺正常的，它默认把索引和元数据都往内存里塞。我后来换成了sqlite-vec，持久化和增删改查都省心，速度也够用，单机个人项目真没必要上FAISS自己折腾索引管理。你要是怕以后数据涨到几十万，其实sqlite-vec配好分片也扛得住，关键是代码改动小。FAISS适合对检索性能有极致要求、又愿意自己写持久化层的场景，不然维护成本挺劝退的。

2万条判决书和法条问答，数据里套话占比估计不小，模型很容易学会“根据相关法律规定”这种万能开头，loss卡住可能不是学习率的事。建议先抽几十条训练样本看看，长文本截断没截好、问答对里答案太模板化，都会让模型学不到实质内容。LoRA rank可以先不动，先把数据里重复和低质的过滤一轮，验证集答案重复往往就是训练数据本身的缩影。

试试把system prompt放在对话历史最前面，并且确认vLLM的chat template有没有正确应用，Qwen2.5的模板对system角色支持是没问题的。另外7B-Instruct本身指令跟随就偏弱，光靠一句system很难压住它输出JSON的格式偏好，建议在prompt里给一两个few-shot示例。

说实话你同事提的这两个方向都是对的，但得先搞清楚瓶颈到底在哪儿。vLLM本身已经用了PagedAttention，如果你没开--enable-chunked-prefill，长prompt的显存碎片化会特别严重，建议先把这个参数加上试试，很多时候比量化管用。 关于Flash Attention，它主要是省了attention矩阵的显存，对长序列提升明显，但如果你并发高、单序列不长，收益其实有限。

这loss降了不代表学对了，先拿原模型生成一次排除tokenizer问题，八成是数据里混了特殊字符。 你这loss降了但输出乱码，大概率是数据格式问题，建议先检查json里是不是有没转义的符号。

小项目直接上Chroma，MCP场景数据量不大，崩不了，真崩了重启也快，Milvus运维成本不值当。

这个现象太真实了，我也踩过差不多的坑。我觉得Agent对超长System Prompt的处理其实有点像“注意力稀释”，关键指令被淹没在细节里，模型反而抓不住重点。你可以试试把思考流程拆出来放到few-shot示例里，而不是全塞进System Prompt，让Agent模仿示例的推理路径而不是背诵规则。另外我习惯用“底线约束+风格提示”的写法，只写死不能碰的红线和必须保持的语气，其他全交给模型自由发

我最近也在搞类似的集成，试了一圈下来感觉与其在MCP这层硬扛上下文，不如回头把检索的rerank策略调好。我现在是先把top-k压到5以内，然后用一个轻量级的摘要模型对每个chunk做压缩，再拼起来给Claude，截断率低了不少。不过你说的MapReduce思路我也试过，确实MCP协议里没有批量调用，但可以自己在server端写个聚合工具，内部循环调LLM，对外暴露成一个工具就行，就是延迟会高一点

看完真的深有同感，展台上光鲜的demo和产线上跑得动的机器完全两码事。我们之前做巡检机器人也是，实验室里精度吹上天，一到工厂强电磁干扰直接摆烂，50ms时延在动态抓取上太致命了。通用性听着美好，但现实是每个场景都能啃下来就谢天谢地了，感觉现在谈通用大模型落地还是有点远。

你数据量太小，微调容易崩，先试着调chunk和rerank，成本低见效快。

查下服务器上的请求是不是走了不同的query预处理，比如没做同义词替换或标点清洗。 我之前遇到类似问题，最后发现是FAISS的index参数没跟着部署环境重新调，你试试重建索引时把nprobe调大点。

这问题太典型了，prompt模板不一致绝对是大坑，训练时和推理时的输入分布差一点效果就能差出十万八千里。建议你直接把线上真实请求拿来跑一遍数据增强，混合进训练集里微调，别只依赖手写模板。另外只调最后一层确实有点赌，LoRA的话建议至少加到8-16的rank，并且解冻前面几层试试，泛化会稳很多。

确实，规模只是表象，算法才是护城河。我去年跟过一场无人机表演的现场调试，发现他们地面站里跑的不是简单的路径规划，而是实时在算整个机群的电磁干扰模型，这个复杂度比单机飞控高好几个量级。 你提到“一控多机”架构，这点我特别有共鸣。海外有些方案还在用“地面站广播指令+机载自主执行”的混合模式，但真正遇到强风或者GPS信号抖动时，机群间的相对位置保持就会出问题。国内头部厂商的冗余通信协议，我看过他们测试

session_id这个思路方向对，但光靠它不够，MCP协议本身确实没规定上下文隔离，得自己在server层做。我之前是直接在工具服务里加了个ConcurrentHashMap存session状态，简单场景够用，但多实例部署就得换Redis了。另外你可以在MCP server的初始化参数里带上session，然后每个请求都校验一下，别让Agent端自己裸传，不然还是容易串。 其实还有个更省事的办

我之前也踩过这个坑，图片信息确实得单独处理。现在主流做法是文本走文本embedding，图片用CLIP这类多模态模型单独抽向量，然后把两类向量都存进Milvus，检索时分别召回再合并排序。不过图表里的趋势问题，光靠图片向量也未必答得准，还得配合OCR把图里的字和数据抽出来转成文本，效果会好很多。

这题我熟，AI写码就像开自动挡，久了手动挡确实生疏。建议每周抽空手写个算法题，就当给大脑做深蹲。 混着维护确实头疼，AI代码有时风格太飘，得靠code review和人肉测试兜底，别太信它。

重试机制加结构化输出校验，能过滤掉大部分幻觉参数，但还是会偶发漏网之鱼，你们有试过用RAG兜底吗？

你这情况我太懂了，固定512字符切分确实容易把跨页逻辑拦腰截断，尤其产品手册里“售后”和“保修”经常分属不同章节。我当时直接改成按markdown标题和段落边界分块，再配合父子分块（父块存整段，子块做检索），效果立竿见影。语义分块其实不用太担心慢，离线跑一次就行，在线检索还是快的，建议先试试只按二级标题切，成本最低。另外top_k调高没用，问题多半出在召回的内容本身就不完整，可以顺手把chunk