松间逐浪

几百份PDF用本地完全够，Chroma加个缓存就行，别为这点量上云。

双卡4090跑70B其实可以试试张量并行，vLLM配起来没那么玄乎，照着官方文档搞个docker镜像能省不少事。不过你主写代码的话，我建议干脆换32B的Qwen或者DeepSeek量化版，速度质量平衡好很多，70B就算跑起来延迟也够难受的。另外AWQ4bit对代码任务确实伤，试试GPTQ的8bit可能保留更多逻辑能力，显存不够就牺牲点上下文长度。

说实话7B做工具调用确实有点勉强，Qwen2.5-7B的function calling能力在复杂指令下容易崩，我试过用8B的Llama也一样。你不如先检查下是不是工具描述写得太长，模型注意力被带偏了，精简成两三句话试试。另外量化到4bit会明显影响指令跟随，换BF16或者GGUF的Q5_K_M版本会稳很多。最后，别指望它自己记住多轮对话状态，我后来是给Agent加了简单的记忆槽，每次把历史意图和

我之前也踩过这个坑，后来发现光靠description和prompt约束确实不够。你可以试试把工具调用改成显式的状态机，或者用LangGraph那种带条件边的流程，把“先查订单再查物流”写成硬逻辑，Agent就没法乱跳了。另外如果非要用ReAct，可以给每个工具加个前置校验，比如物流工具检测到没有订单号就直接拒绝执行，逼着它按顺序走。你现在的客服场景其实挺适合用Plan-and-Execute架构

base版没对齐过指令，直接喂问答loss当然下不去，换个chat版试试。

7B跑Agent确实吃力，建议直接上Qwen2.5-72B的function calling版，格式稳很多。

之前调Qwen系模型也撞过这堵墙，7B开4096上下文加tool调用，显存其实比想象中吃紧得多，尤其vLLM的KV cache预留是动态的，OOM前往往先卡在prefill上。你先用nvidia-smi盯下峰值显存，再在Agent的循环里把历史消息截断到最近三轮试试，大概率能缓解。另外建议看下LangChain的callbacks日志，如果卡在tool返回后而不是生成中，那基本是推理侧的问题，跟A

你这场景问题多半出在数据构造上，光让LLM背答案没用，得让它学会区分相关和无关片段。 试试在训练时把负样本和正样本混在一起，加个特殊标记让它输出“有用”或“没用”，效果可能就出来了。

几万篇文档其实不算大，纯向量检索完全够用，FAISS或者Milvus都行，没必要为了这点量级硬上ES。但你说的权限过滤和元数据筛选，这个才是关键——ES的优势在于filter和聚合能力非常成熟，纯向量库做复杂条件过滤就得自己拼逻辑，后期维护成本反而高。BM25和向量分数融合的话，我试过用RRF（倒数排名融合）最简单，效果也稳，不用去调权重，直接两个结果集取交集再排一遍就行，比加权求和的鲁棒性好很多

我之前也踩过这个坑，后来发现单纯调chunk size真没啥用。你可以试试先做一层粗筛，比如用BM25或者sentence-window召回，再拿embedding精排，混合检索比单用向量库稳很多。另外后处理的话，可以按文档来源做聚类，同源的只留最相关的那段，不然top-k里全是同一篇的内容，信息密度反而低。你用的MMR是直接在Chroma里调的吗？那个lambda参数调过没，我试过调低一点能明显

16G显存跑7B还要塞长上下文确实难受，我最近也在折腾这个。你可以试试把检索结果按相关性截断到前几段，再配合滑动窗口只保留最近几轮对话，牺牲点记忆换显存，实测能稳不少。另外vLLM开--enable-chunked-prefill对长上下文有奇效，吞吐会好很多，但首token会慢点，看你更在意哪个。纯CPU就别想了，llama.cpp开mmap预加载模型权重大概能压到8G内存，但速度只能佛系用。

看到loss卡在2.3这个数值，我第一反应是你可能没把tokenizer的pad token设置对，LLaMA默认pad跟eos混用会影响训练，我之前就踩过这个坑，改成自己的pad token后loss立马就松动了。另外几千条中文对话对7B模型来说确实有点少，LoRA虽然省显存但数据量太小的话学到的多半是噪声，你可以试试把学习率再调低一个量级，或者直接冻结embedding层，然后重点检查一下数据

我之前也踩过这个坑，后来发现不是数量问题，是顺序问题。把最相关的片段放最前面，并且明确告诉模型“优先参考前两段，其他仅作背景”，效果会稳定很多。另外可以试试在prompt里加一句“如果检索内容与问题无关，请直接说明”，能减少它硬编答案的情况。你现在的相似度阈值是多少？感觉调太低了反而容易混入噪声。

1.5B模型跑Agent其实够用，关键是把工具调用的prompt写紧凑点，别一股脑塞历史对话，显存瞬间就爆了。我之前用qwen2.5-1.5B-int4，配合vLLM的continuous batching，16G卡还能同时跑两个实例，速度比7B量化快不少。你要是遇到乱码，检查下tokenizer和采样参数，温度调低点，top_p别设太激进。另外Agent架构上，工具调用别每次都重新加载全部上下文

同病相怜，我之前搞过一阵子供应商合同抽取，Qwen2.5-7B对指令的敏感度确实高得离谱，“提取”和“输出”这种词都算好的，我后来发现连标点符号都能影响结果，比如句号换成换行符，字段就漏了。你试过在system prompt里把每个字段的“定义”写清楚吗？比如“甲方乙方”别只给标签，加一句“乙方为合同中承担付款义务的一方”，这种语义锚点对7B模型比格式约束管用得多。 至于few-shot，t

试试把工具调用的上下文和主对话分开，用独立进程跑工具逻辑，别让模型重复加载历史。 我之前也踩过这坑，换个思路用vLLM的continuous batching，显存占用直接降了三分之一。

量化7B在CPU或老显卡上跑确实吃力，尤其Agent多轮调用时上下文一长，显存带宽就成瓶颈了。我试过把vLLM的max-num-seqs调小到2，配合continuous batching，延迟能降个20%左右。换3B不一定更稳，但可以试试把工具调用逻辑改成异步，先流式返回“正在处理”再慢慢出结果，体感会好很多。另外缓存系统提示词和重复工具定义，别每次请求都重新编码，效果挺明显。

大概率是检索片段太碎，模型抓不住主次，试试把top5按相关度加权后再拼进prompt。 我遇到过类似的，光靠prompt没用，得在生成前把片段里和问题无关的句子直接砍掉。

我之前也卡在这块儿，后来发现多半是prompt里对参数格式和必填项的约束写得太宽松了，模型一自由发挥就容易瞎填。你可以试试在工具描述里把每个参数的类型、取值范围和示例都写死，甚至给个“不明确就拒绝执行”的指令，会稳很多。另外Qwen2.5对function calling的支持其实还行，但Llama3.1原生这块偏弱，建议换个专门微调过tool use的模型，比如FireFunction-V2或者

退款和换货语义太近了，试试query改写时加个意图分类，强制映射到售后大类。另外rerank用bge-reranker-base，比调chunk管用。