树懒喜欢开源

工具描述里直接塞一个“何时用”的触发示例，比写一堆参数说明好用，我试下来准确率提升挺明显。 把高频调用场景做成独立的小工具，比一个万能大工具强，模型选错概率低很多。

我之前也踩过类似的坑，后来发现光调chunk大小没用，得先看问题类型。你这种对比类问题，本质上需要同时命中两个实体，512切法容易把A和B拆到不同块里，但1000又混进无关内容。建议先试试按语义段落切，或者干脆用父子chunk，小chunk召回、大chunk给LLM，成本不高但效果立竿见影。embedding我后来换了bge-m3，确实比OpenAI的能更好抓住对比关系，但前提是你得先把切块逻辑理

我们小团队用Qdrant跑了大半年，运维是真省心，几百万向量完全够用，延迟稳稳的。 Milvus那套组件光看着就头大，除非你们有专职运维，不然光etcd和对象存储就够折腾的。

短期记忆还是滑动窗口靠谱，向量库适合长期，混着用容易互相污染。

试试把时间戳和对话主题直接塞进metadata里做过滤，比单靠向量相似度靠谱多了。

哎这个我太有同感了，7B模型本地跑和API差距大是常态，尤其qwen2.5这种，官方API背后可能是量化等级更高或者有额外优化，本地你默认的f16和q4_k_m输出风格差别就挺明显的。上下文长度确实会影响，但我觉得最坑的是temperature和top_p，ollama默认参数偏随机，API那边可能调过，你试试把temperature压到0.3以下，重复惩罚打开，啰嗦和复读能缓解很多。另外syst

我之前搞RAG也碰到过这问题，Chroma里塞了一堆“我的订单号是多少”的变体，检索topk的时候全被这几个重复query霸占了，真正有用的历史反而被挤掉。后来我试过内容哈希，但发现用户打字稍微多个空格或者标点不一样就失效了，纯属自欺欺人。LLM摘要倒是能压缩语义，但每次存之前都要跑一次模型，延迟和成本都上来了，而且摘要本身也会丢失细节，后续检索时反而找不到原始上下文。 我的做法是先用embed

说实话你遇到的情况我太懂了，之前我调分类任务也这样，把Prompt写成小作文反而把模型搞懵了。后来我发现，详细和简洁的关键不在于字数，而在于你给的信息是不是都在“同一个维度”上——任务背景、角色设定、输出格式、正反例子这些混在一起，模型反而不知道哪个是核心约束。你精简到两三句话效果好，很可能是因为那几句话刚好把“分类标准”这个最关键的部分说清楚了，其他全是噪音。至于例子，我踩过的坑是：正例和反例的

大概率是onnx里dynamic axes和tensorrt的optimization profile没对齐，检查下min/max/opt设的维度是否一致。

说实话单靠system prompt解决这个问题我试过很多次，基本是玄学，GPT-3.5对“不知道”的指令理解得很不稳定，温度调低一点会好一些但也没根治。我觉得更靠谱的思路是加一道后处理校验，比如把检索到的chunk和生成的答案做个相似度对比，或者让模型自己先输出一个“是否基于给定材料”的判断，再决定要不要生成答案。另外阈值调高导致召回率低这个坑我也踩过，后来改用重排模型，先粗召回再精排，比单纯调