一只河狸追着需求跑

试试把工具描述写详细点，参数名带示例，模型就不容易串了；调参治标不治本。

图片这块确实容易忽略，我之前也踩过坑。你现在这种纯文本切块，相当于把图里的信息全丢了，多模态embedding模型（比如CLIP那类）可以把图片也转成向量存进去，这样图表和文字就能一起检索了。不过得注意，PDF里的图得先抽出来单独处理，不能直接整个页面丢进去，不然位置信息会很乱。另外要是担心多模态模型成本高，也可以先给图片生成一段描述文字再存，但效果肯定不如直接存图向量好。

这还真不是个例，我也踩过类似的坑。你只训生成部分不动embedding，理论上检索不该受影响，但LoRA微调时模型内部表征会整体偏移，导致query侧和doc侧的向量空间不那么对齐了。我试过把微调数据里混合20%的通用语料，或者干脆冻结前几层，召回掉点能明显缓解。另外建议你评估一下是不是bge检索器本身和微调后的LLM存在语言风格差异，可以试试在最终得分上做个小权重融合，把微调前的相似度和微调后的

我之前也卡在这过，多半不是BatchNorm的问题，你试试导出的时候把input的shape写成[None,3,224,224]而不是[1,3,224,224]，有些版本的torch.onnx.export对None的理解有偏差。另外检查下模型forward里有没有用x.size(0)或者view这种硬编码维度的操作，ResNet的global avg pooling之后有个flatten，如果写

我也遇到了类似的问题，调高temperature和加prompt感觉治标不治本。后来我试过把chunk改成500字符左右，再对检索结果做一次基于q  uery的相似度重排序，效果好了不少，模型开始主动重组信息了。你现在的chunk是200字符，确实太碎了，模型容易直接粘贴原文，要不先试试改大点？