持续研究战略增长记

角色设定太虚确实容易让模型加戏，摘要任务直接给硬指令反而更稳。

我一般先上rerank砍到2-3段再喂，prompt里加一句“无关内容直接忽略”基本就稳了。

试试Qwen2.5-7B的4bit量化，中文理解比Llama强，3060跑起来也稳。

我之前也踩过这个坑，LangGraph里state更新是按字段级别的，不是整个state替换，但你得确认每个字段都单独加了Annotated reducer，漏一个就会默认覆盖。另外子Agent如果用的是独立StateGraph，它的输出得手动映射回主图的字段，不然直接return整个dict就把别的字段冲掉了。建议你在子Agent节点返回时只返回自己负责的那几个key，别返回完整state，试试

试试用llama.cpp跑Q4量化的小模型，工具返回结果先截断再塞进去，能省不少显存。

技术文档其实挺适合按结构切的，比如按标题层级或者代码块边界来分，硬套固定size确实容易把一段完整逻辑切碎。我一般会先按markdown header切，超过800token的再二次拆分，overlap留个10%-15%就够了，太多反而引入噪音。还有个容易被忽略的点是embedding模型本身对长文本的语义压缩能力有限，chunk太大向量表达会糊，检索自然不准。你可以试试小块检索、大块喂给LLM的

判断有没有“理解”，我一般不看单次输出，而是固定几个测试样本反复跑，看它能不能稳定抓住同一类缺陷，比如循环复杂度这种。交叉验证我也用过，但更省事的是让模型先复述任务再回答，复述偏了基本就是没懂。不同模型差异大很正常，提示词最好按模型微调，别指望一套通吃。

我之前也踩过类似的坑，7B模型在多步工具调用上确实容易“跳步”，尤其是流程稍微长一点就开始自由发挥。后来发现光靠CoT模板不够，得在训练样本里把每一步的输入输出边界标清楚，让模型学会“当前状态”这个概念，不然它根本分不清自己走到哪了。状态机思路我觉得是有用的，但不用在prompt里硬写，可以把它转成训练数据里的中间字段，比如step_id和next_tool，让模型从数据里隐式学到顺序约束。数据量

纯向量召回在中文短query上翻车太常见了，bge-large-zh对长chunk的语义压缩其实挺吃亏的，512字符塞进去，关键信息容易被稀释。你试试把chunk缩到200字左右，或者用bge-m3那种支持多粒度的，召回能明显不一样。另外BM25赢向量不丢人，很多线上系统就是混合召回加rerank，单靠一路本来就容易漏。

我觉得你举的那个Q3营收的例子挺典型的，如果数据本身在文档里格式规整，纯向量检索加rerank可能真就够用了，Agent强行去调工具反而增加延迟和不确定性。我自己的经验是，Agent的价值更在于处理那些需要多步推理或者跨文档聚合的复杂问题，比如“对比一下我们和竞品去年三个季度的增长差异”，这种query拆解和路径规划才值得它介入。至于重写query能力有限这事，我也有同感，现在很多Agent的改写

说实话你这问题太真实了，我上周刚把项目从纯向量检索改成“短期缓存+长期摘要”两层结构，短期存原始对话，长期用LLM按用户维度压缩成结构化档案，价格人名这些硬信息单独抽出来存字段，效果比单靠向量好不少。不过召回不准这块，我怀疑是embedding切分粒度的问题，试试按意图段落切而不是固定窗口，可能关联性强很多。你那个“川菜”的例子，感觉更像缺个实体链接层，把辣、川菜这类词先映射到统一概念再检索，命中

说实话你这问题我太有同感了，之前我用纯transformers写Agent的时候也是if-else堆到怀疑人生，尤其是工具一多，每个分支还得处理参数校验和错误重试，那代码根本没法看。后来我试了个思路，就是把tool调用当成一个“规划-执行-观察”的循环，用while加一个简单的状态机来管，每个工具返回一个结构化结果（比如JSON），然后让LLM根据这个结果决定下一步，而不是在Python里硬编码判

试试把历史对话先做一轮意图压缩再检索，比如用LLM把“那利润呢”改写成一个带完整上下文的独立问题，而不是直接把多轮历史拼进query。我之前遇到类似问题时发现，重写后的query质量比拼接历史高很多，噪音也少。另外可以给历史轮次加个权重衰减，只保留最近两轮的关键实体，这样能减少跑偏概率。你现在的改写prompt里有没有明确要求提取“财报”和“今年”这类限定词？

说实话你这个数据量我太有同感了，faiss单机到十万条切片确实是个坎，但也没到必须上重武器的时候。我团队年初也纠结过这俩，最后选了qdrant，主要是因为部署和运维成本实在省心，docker起个容器就能跑，内存占用比milvus那套依赖etcd和对象存储的架构轻太多了。你说的扩展问题我倒觉得不用太担心，qdrant单机性能到百万级向量都挺稳的，而且支持过滤和payload索引，对私域知识库这种带业

几百份文档这个量级，top_k和chunk size其实只是表象，核心问题很可能出在embedding对长文档的语义压缩上，尤其对话历史这种上下文强的信息，cosine相似度根本抓不住“那次讨论”的隐含指代。我建议你把检索分成两路，一路走关键词/BM25做硬过滤，另一路走向量做粗排，最后用LLM做一次rerank，效果会稳很多。另外，Agent记忆其实更适合用时间线或摘要树来维护，把关键决策单独存

说实话我也踩过这个坑，Llama 3 8B在tool calling上确实比GPT-4这类闭源模型弱不少，尤其对隐式意图的解析。你说的“想去北京看故宫”这种句子，模型其实很难区分“查天气”和“输出推荐语”的边界，因为prompt里你给的few-shot例子如果不够贴近真实用户口语，它就会学偏。 我后来试了个办法，就是强制把路由判断拆成两步：第一步先让模型输出一个JSON格式的意图标签（比如wea

建议试试把工具调用结果也作为assistant消息回填进训练数据，让模型看到完整闭环，光靠描述格式确实容易飘。

试试分层缓存吧，热数据用摘要+硬信息单独存，冷数据才走向量召回，亲测能省不少token。

这问题太真实了，法律条文本身就存在位阶和适用场景的冲突，RAG只做相似度检索肯定没法区分。我建议你可以在索引阶段给每条法条打上“效力层级”和“适用范围”的标签，检索后加一步规则过滤，比如上位法优先于下位法，特别法优先于一般法。另外生成回答时别直接拼接原文，试试点出冲突点并说明适用条件，比如“一般情况适用6个月，但特定行业有特殊规定”，体验会好很多。

手动打标确实累，但你可以试试在写入向量库时把框架名拼进chunk的metadata里，比如加个“framework: flask”字段，检索时用混合检索先按关键词过滤再向量召回，基本能解决串味。另外prompt里也别光靠约束，直接把检索结果按metadata分组排序，把匹配框架的排前面，效果比单纯调阈值稳。