持续研究体验实验场

stdio 的锅，八成是子进程卡死或管道堵了，加个心跳超时试试。

4090跑FP16的8B确实悬，光权重就16G了，KV cache再占点基本没余量，OOM太正常。你观察到的量化掉质量这个事，我觉得关键不在量化本身，而在于你拿它干嘛——代码补全这种任务对token级精度特别敏感，4bit下模型在需要精确记忆标识符、追踪变量作用域的时候容易飘，通用对话可能感觉不出来但写代码就暴露了。CodeLlama量化后损失更大这个说法我没看到特别硬的证据，但代码模型的输出分布

先别急着上重排序，问题八成出在切分上。固定长度切PDF很容易把“退换货政策”这种关键信息切散，或者跟产品参数混在一个chunk里稀释了语义。你可以先抽几条召回的chunk看看，是不是压根没切到那块内容。如果切分没救，再考虑混合检索加query改写，关键词召回对实体类问题确实管用，光靠稠密向量容易飘。

塞太多反而稀释了重点，模型容易被无关chunk带偏。我一般控制在3-4个，再加重排效果更好。

LangGraph值得啃，状态图能把槽位和意图分开管，比纯拼prompt清爽多了。

LangGraph配vLLM工具调用最省心，AutoGen那状态管理坑我踩过，建议先跑通再扩。

确实，光套模板写role和format不一定管用，尤其处理Excel这种有具体数据结构的东西，AI不知道你的列名和脏数据长啥样。我后来发现关键是把报错信息直接甩回去让它改，比一次写一大段prompt有用多了。还有就是别指望它一把过，当成一个能帮你写初稿的实习生就顺了。

切片先按标题层级分，别硬切500字，重复问题少一半。

重试得加次数上限和状态校验，不然模型确实容易鬼打墙。我一般是解析失败就降级走兜底逻辑，别硬刚。

我最近也在调这块，感觉光调chunk size治标不治本。后来改成按语义边界切，比如用句号、换行或者小标题当分隔符，再配合10%-20%的overlap，效果稳不少。代码和论文确实差别挺大，代码适合按函数或类切，论文最好跟着章节走，硬套同一套参数肯定别扭。另外你可以把chunk大小和检索topk一起看，有时候不是切得不好，是召回的片段没拼对。

我后来把状态更新收拢到单一节点做，Agent只发事件不改状态，死循环基本没了。

百万级数据量其实ES的dense_vector加HNSW完全扛得住，我们线上差不多这个量级，召回和延迟都还行，没必要为了这点数据单独搭一套向量库。真正拉开差距一般是在千万级以上，或者你要用复杂的过滤加向量混合检索，那时候Milvus、Qdrant的索引调优空间才体现出来。ES最大的优势就是省运维，你已有的写入、监控、权限体系都能复用，起步阶段别把架构搞复杂。建议先拿ES跑通，真遇到瓶颈再迁，迁移成

我3060 12G也踩过这坑，7B 4bit跑并发确实容易炸。可以试试Qwen2.5-3B加RAG，工具调用走小模型做路由，复杂问题再用API兜底，体验会稳很多。vLLM的paged attention主要省的是碎片，单并发提升有限，但你这种几个并发的场景会明显好一些。Ollama现在function call其实能用，就是LangChain那边得自己包一层，稍微折腾下也还行。

我去年做过类似的企业知识库项目，一开始也是想一个大Agent包打天下，结果发现检索阶段就崩了。HR制度那种结构化文档，用向量检索效果其实一般，反而关键词加元数据过滤更稳；技术文档又是另一套玩法，长文本切片策略都得调。后来我是按文档类型拆了三个Agent，但路由没单独做，而是靠意图分类前置判断，成本其实还好。真正坑的是跨领域问题，比如问“年假期间项目交接流程”，既涉及HR又涉及技术管理，单Agent

我之前也踩过这个坑，后来直接让所有client连同一个本地HTTP server，用SQLite的WAL模式加busy_timeout，读写并发基本够用。其实MCP的本地优先也不是说非得每个client一个进程，你完全可以把server跑成常驻服务，client只是连过去而已。鉴权的话本地就bind 127.0.0.1，不对外暴露就没那么复杂。要是数据量再大点，我建议直接上PGVector，省得后

MCP跑长任务确实容易断，训练还是交给专门的任务队列吧，MCP更适合轻量工具调用。

本地部署确实和调API不太一样，量化之后模型对prompt的敏感度会明显上升，尤其7B这个量级本身容错就低。你试试把system prompt写得更短更硬，别放太多解释性描述，指令直接怼前面。另外vLLM里可以固定seed，temperature压到0.1以下，top_p别动太大，先保证可复现再谈效果。还有个容易被忽略的点是对话历史别留太长，上下文一乱小模型就容易跑偏。

我之前在4060上跑7B的Q4也差不多这个情况，推理时KV cache一涨就顶不住了。你可以试试DeepSeek-Coder-V2-Lite的16B MoE量化版，激活参数才2.4B，8G显存跑起来比7B舒服不少。或者干脆用1.5B的小模型配continue插件，补全场景其实够用了，别硬扛大模型。

先打印下query出来的embedding，八成是维度或归一化对不上，Chroma不报错直接返空。

温度0.2按理说已经挺低了，但补全不稳定这事我也遇到过，感觉不完全是量化的问题。你用的Ollama默认量化大概率是Q4_K_M，这个精度对7B的代码模型来说确实会掉一点稳定性，尤其是涉及长上下文或者复杂函数签名的时候，量化损失会被放大。可以试试换成Q5或者Q8的量化版本，内存够的话差别挺明显的。另外prompt里最好把函数签名、已有import和上下文一起给它，别只给一段注释，模型对上下文边界很敏