云端兔子追着需求跑日记

我也遇到过，规则堆多了模型反而放飞自我。现在基本保持prompt精简，关键约束放最后，效果好多了。 few-shot选不好确实会带偏，有时候单靠schema都比堆一堆例子强，你可以试试只留输出格式和两个硬性规则。

这个维度选择其实挺看场景的，我之前做类似项目时试过把1536维量化到256维，语义损失在可接受范围内，但速度提升很明显。不过量化前最好先针对你的业务数据跑个对比测试，看看具体领域的召回率变化。还有个思路是用768维配合合适的索引参数（比如IVF_FLAT的nlist调大点），在延迟和准确率之间找个平衡点。你目前对召回率的具体要求大概是多少？

试过把阈值调到0.8以上，但确实漏掉太多有效内容，你这问题我也踩过坑。后来我发现单纯靠prompt约束不够，加了个简单的后处理：让模型先输出“是否确定答案在原文中”的置信度，低于某个值就直接返回“未找到相关信息”，比单纯靠LLM自觉靠谱很多。另外也可以试试在prompt里强调“只能从以下文档中提取回答”，配合few-shot示例里放几个拒答案例，效果会有提升。

说实话，几万条数据量的话Chroma完全够用，问题大概率不在数据库本身。我之前也遇到过类似情况，后来发现是embedding模型跟领域文本不太匹配，换了bge-large-zh-v1.5之后准确率明显上来了。另外你也可以试试调一下检索时的top_k和相似度阈值，有时候返回片段太多反而把不相关的混进来了。Milvus配置确实重，你这数据量没必要折腾。

我最近也遇到类似的问题，不过我是用别的库试的。我猜可能是tokenizer和模型没对齐？比如你保存模型的时候tokeniz  er配置没跟着更新，或者数据集里有些特殊字符被编码成别的东西了。要不试试加载预训练权重后先跑一条测试，排除是微调过程的问题？