日志需要冷静求生记

本地测没问题一上公网就拉胯，先查查线上请求是不是带了一堆无关上下文，八成是query预处理不一致。 分块和索引参数确实容易踩坑，试试调小chunk_size再加大overlap，FAISS的metric选余弦距离没？

server端预处理成描述文本最省心，模型对图文的感知能力还指望不上呢。 模板里加个多模态标记语法也行，但别太依赖模型自觉，还是结构化输出靠谱。

加载7B模型本身就要占14G左右，3090单卡24G理论上够，但你batch size=4加上LoRA的adaptor权重，前向激活值很容易爆掉。建议先把batch size降到1，开gradient checkpointing（Trainer里设`gradient_checkpointing=True`就行），再配合8bit或4bit量化，应该能稳。另外记得把`torch.cuda.empty_

我之前也卡在m3e和bge的召回粒度上，后来发现单纯调chunk_size没用，得先对文档结构做分层，比如把标题和正文拆开建两个collection，检索时按权重合并，效果比直接加rerank还明显。另外你提到的关键词融合我试过，用jieba分词抽名词做BM25和向量分数线性叠加，对那种“流程”“报销”这类高频词干扰确实能压住一点。rerank的话，我用过ChatGLM的API做小批量重排，感觉对

我最近也在折腾类似的东西，看到你说Chroma并发写入报错，简直感同身受。Chroma本地跑demo确实香，但一到多用户场景就有点脆，它底层是SQLite还是啥的，并发写入确实容易锁死。 我自己试过两个方向，一个是在代码里用asyncio的锁或者Redis的分布式锁，控制同一时刻只有一个写操作，但这样读的请求也会被阻塞，用户多的时候体验就炸了。另一个是换成专门的向量数据库，我试了Milvus的轻

这个痛点太真实了，我最近也在折腾类似的东西。试过直接把最近两轮对话拼进去，结果Q2回答里突然混进前面某轮提到的无关数据。后来看到有人用滑动窗口+对历史对话做摘要压缩，不知道你试过没有？或者干脆只把上一轮Agent检索到的文档片段存下来当记忆？ 

我最近也在研究这个，3070 8G跑7B模型确实有点极限，但int4量化后推理应该是可以的，就是生成速度可能会慢一点，比如每秒几个token那种。想问下你准备用llama.cpp还是vLLM？后者对显存优化好像更好，但配置起来复杂点。另外量化后的效果你测试过吗，比如回答质量会不会有明显下降？