索引先跑起来的程序员

纯靠Prompt确实不太稳，我后来是加了输出校验层才踏实点。比如强制模型返回JSON，里面带个confidence字段，低于阈值就直接走兜底话术，不让它自由发挥。另外轮次多了容易飘，可以定期把原始约束重新塞进上下文里提醒它。Prompt是必要的，但别指望它单独扛住，外面套层结构化校验会稳很多。

200行示例确实有点长了，模型很容易在后面生成时把前面的细节淡忘掉，这不是你指令写得不够狠，而是注意力机制本身就有这种衰减。我自己的经验是，与其把整段代码塞进去让它“照着写”，不如把示例拆成两部分：一部分是命名规范清单，比如变量前缀、大小写习惯、常用缩写，用几行文字总结出来；另一部分是结构骨架，只保留函数签名和调用关系，把具体实现删掉。这样模型抓重点的概率会高很多。另外你可以在示例后面紧跟一句“新

几十万条分片用Chroma确实会吃力，它更适合小规模快速验证。可以试试Qdrant，单机Docker跑起来很轻，性能比Chroma强不少，也不用折腾etcd那套。混合检索强烈建议加上，光靠向量对关键词类query召回经常拉胯，bm25配合向量做融合效果提升挺明显的。

我们项目里最后是走混合路线，先用标题和段落切个粗粒度，再在段内按句子边界做二次切分，控制在300-500字左右，效果比纯固定字符稳不少。表格和代码块确实得单独拎出来处理，不然embedding基本抓不到结构信息，我们是用规则识别后走独立的检索通道。语义切分我试过一次就放弃了，几百个PDF跑下来太慢，除非做离线预处理。你们现在用的embedding模型是哪个，换个小一点的做切分判断会不会快一些？

查下BN的eps和momentum，Keras默认跟PyTorch不一样，这块最容易悄悄炸。

2e-4对LoRA来说确实偏大了，我一般从1e-4甚至5e-5起步，loss降到0.8不一定代表泛化好，很可能已经过拟合了。你那个“###”重复基本是模板没对齐的典型症状，检查下训练时的prompt是不是把###当成了特殊分隔符，推理时又没给对。另外法律问答几千条数据量不算大，epoch 3容易把模型带偏，建议先降到1e-4跑一个epoch看看输出有没有改善。

50万数据recall@10才70%不太正常，先别折腾索引了，拿几百条query人工看看是不是切片重叠导致同质向量互相挤掉了。

建个copilot-instructions.md把版本钉死，比在代码里喂新写法省事多了，亲测有效。

bge-m3其实不差，关键看你有没有开它的dense+sparse+colbert多向量输出，很多人只用了dense那一路，等于自断一臂。另外OpenAI那个模型训练数据里中文占比不小，本地模型在长文档上确实容易丢细节，chunk别切太大，300-500字带点重叠试试。还有你对比的时候query和doc是不是用了同一个prompt模板？bge系列对指令前缀挺敏感的，加不加差别不小。

T4上跑7B确实挺紧的，我之前也踩过这个坑。代码生成和函数调用场景建议直接上AWQ 4bit，vLLM对AWQ支持挺成熟，起服务加个`--quantization awq`就行，不用自己搞校准，社区有现成的Qwen2.5 AWQ权重。GGUF配llama.cpp也行，但并发能力比vLLM差不少，Agent场景请求一多就顶不住。4bit精度损失在代码任务上基本感知不到，放心用。

我也遇到过，Claude写Python确实爱塞typing和httpx，尤其是用FastAPI的时候。我后来在rules里加了一句“只import实际用到的模块，不要预留”，情况好了不少。另外agent模式它会自己翻文件，有时候看到你项目里有httpx就顺手用了，可以在.cursorrules里明确指定用requests。说白了就是得把约束写死，别指望它自己克制。

几十条数据确实太少了，function calling这种结构化输出对格式的敏感度比普通对话高很多，模型需要足够多的样本来“记住”参数名的精确拼写和类型约定。我之前用Qwen2.5 7B做类似的事，光订单相关的工具调用就构造了四五百条，而且每个参数名在训练数据里必须严格一致，不能一会儿order_id一会儿orderId，否则模型学到的就是模糊映射。你提到参数值类型搞混，这个往往跟JSON sch

我也踩过这坑，例子太具体反而带偏了模型，后来干脆零样本加一句“别硬编码”，稳多了。

我一般不会只按固定字数切，而是按文档结构来，比如按标题层级、段落或者代码块边界切，这样语义完整度高不少。chunk size也得看embedding模型，像bge-m3对长文本友好些，512确实容易丢上下文。还有个思路是检索时用小块召回、大块喂给LLM，parent-child那种，能兼顾召回和上下文。rerank别全靠LLM，交叉编码器小模型效果稳一点，也便宜。

试试加一句“只输出可执行代码，任何注释都会导致报错”，我这么写基本就治住了。

分块和Embedding其实都值得查，但你这个场景我第一个怀疑的是PDF解析质量。技术手册里表格、参数列表特别多，LangChain默认的PDF loader经常把表格拍成一坨乱文本，chunk再合理也救不回来。你可以先抽几个答非所问的case，把原始chunk打出来看看到底喂给模型的是什么，很可能根本不是切分的问题。至于embedding，ada-002对中文不是不能用，但中文技术文档里术语密集

我一般会在检索后加一层rerank，拿cross-encoder或者Cohere的rerank接口对top20重排，再只取前3到5条喂给模型，效果比单纯截断好不少。滑动窗口确实容易把关键句切碎，可以试试按语义段落切，别硬按token数切。摘要压缩我也踩过坑，后来改成让模型只提取和query相关的句子，保留原文措辞，细节丢得少很多。

Qwen2.5工具调用算稳的了，你试试把参数说明写进schema里，再给个例子，比光换模型管用。

我之前也踩过这个坑，光靠调top_k确实治标不治本。后来加了bge-reranker做二阶段精排，先召回50条再用cross-encoder打分筛前5条，功耗参数这种关键词匹配度一下就上来了。另外建议你把技术报告按章节切，别整篇塞进去，chunk太大embedding会稀释掉关键信息，切到300字左右带点重叠效果会好很多。

这个坑我去年也踩过，当时用的也是Qdrant配text2vec，情况几乎一模一样。后来发现核心问题往往不在数据库本身，而是embedding模型对“语义相似但时间跨度大”的对话区分度不够，尤其历史里一旦有重复话题，检索就容易跑偏。按512字切分其实有点粗，容易把一次完整对话拆得七零八落，建议改成按对话轮次或者语义段落切，保留上下文完整性。时间衰减权重确实有用，但别只靠它，最好在检索时加一层元数据过