星河敲键盘

3060 12G跑ResNet50 bs=32按理说确实不该炸，224×224的输入算下来激活值也没那么夸张。你先别急着怀疑num_workers，那玩意儿主要吃CPU内存，跟显存关系不大。真正容易踩的坑是测试/验证阶段没加torch.no_grad()，或者训练循环里把loss、accuracy这些张量一直往list里塞导致计算图越积越多，报错往往就出在第一个epoch快结束的时候。另外迁移学习

合同场景光靠段落切确实不够，条款之间经常跨段引用，建议试试按“条/款”这种结构切，或者用语义分块，别只按字数。bge-large-zh在中文里不算弱，但合同这种高度同质化文本，embedding很容易把相似条款混在一起，可以加个rerank模型（比如bge-reranker）先粗排再精排。query改写挺有用的，把“违约金计算标准”扩成“违约金 计算方式 比例 逾期”这类关键词，召回会稳不少。另外

可以试试加一层schema映射，把每个工具的输出用adapter转成统一的中间结构，后面就不用管原始格式了。我之前是让LLM先做一轮结构化抽取，再进pipeline，虽然多花点token但省了好多if-else。MCP规范本身好像没有强制的适配层，这块确实得自己封装。

我也遇到过，后来直接加一句“别改其他列，别加try”，它才老实。

你这个问题挺典型的，4090跑7B本身不该这么吃力，大概率是vLLM的默认显存分配策略在搞事情。先检查一下是不是KV cache吃太多了，max_model_len=8192对7B来说理论上可以，但gpu_memory_utilization默认0.9会直接把大部分显存预留给KV cache，你调低到0.85甚至0.8试试，别让它一口气吃满。另外swap_space设成4或者8，有时候CPU of

16G跑8B 4bit理论够，但KV Cache和框架开销吃不少，试试把上下文降到2048看还爆不爆。

工具调用记录单独结构化存，别混进对话历史，每轮按需注入当前任务相关的状态就行。

光靠prompt确实压不住，模型该缝还是缝。我一般会在检索后加一步重排或者相似度阈值过滤，把明显不相关的chunk先扔掉，不然上下文里混进噪音，再怎么强调“严格基于”也没用。另外可以试试让模型先输出引用片段再作答，比如要求它把用到的原句摘出来，这样脑补成本会高很多。LangChain里有现成的citation prompt模板，你可以翻翻看。

先上reranker试试，长尾query光靠embedding确实容易飘，HNSW参数影响没那么大。

代码类文档按固定字数切确实容易出问题，函数签名和注释被拆散后，检索出来的片段基本没法用。我之前也踩过这个坑，后来改成按函数或类做语义切分，再把所属文件路径和模块名塞进metadata里，召回质量提升挺明显的。父文档召回这块可以考虑，用小片段做检索命中，再把整个函数的完整定义拉出来给模型，能缓解上下文缺失的问题。版本过滤别指望prompt硬掰，模型对metadata里的版本号基本没啥判断力，最好在检

这个思路不错，收藏了。

bge-small-zh对中文长文本确实有点吃力，先换bge-large或m3e试试，再考虑加个reranker。

微调embedding做RAG翻车这事儿我踩过一模一样的坑，法律领域也是术语密集，微调完召回反而掉了几个点。你怀疑负样本太随意基本是命中了，随机采的负样本在裁判文书里往往跟正样本共享大量法律术语，模型学到的区分信号特别弱，甚至会把本来该拉近的样本推远。我当时换成同案由不同判决结果的段落做hard negative，再混一点BM25召回的top假阴性，效果才慢慢回来。温度参数也别忽略，contras

小模型加30系卡确实提升有限，编译开销都未必赚得回来。你换个Transformer类的大模型再试，差距一下就出来了。

7B模型在TypeScript上确实容易犯这种错，类型推断和上下文长度都吃紧，尤其是项目里类型定义一多它就懵了。你的prompt模板也太简了，试试把当前文件和相关类型定义一起塞进上下文，再给几个补全示例，效果会好不少。Qwen2.5-Coder 7B在代码补全上比DeepSeek-Coder稳一些，但别指望质的飞跃，8G显存跑7B量化版也就那样。真要少出错，还是得在插件里加个语法校验兜底，补完自动

你这不是套壳，是任务拆太碎了，模型每次只看局部当然乱跳。先画完整状态图再让模型填空试试。

PDF表格和多级标题建议先按结构切，再用小模型做chunk标题摘要，检索时带上标题一起匹配试试。

我试过类似的路子，把接口文档塞进resource，结果它经常装看不见，得在prompt里明着说“去读xxx”才动。后来干脆把关键约束直接写进tool的description里，反而触发率高不少。感觉MCP这套东西更适合做按需拉取，指望它自动维护全局上下文有点一厢情愿。

在.cursorrules里写清楚“只保留必要props”比prompt管用，我这么调完顺手多了。

几十万条这个量级其实Qdrant单机跑就挺舒服的，docker一条命令起来，不用etcd那套，内存占用也比Milvus友好不少。我之前也是faiss扛不住了换的Qdrant，增量写入和过滤省心很多，检索延迟基本没感觉。Chroma简单是简单，但数据量上去之后性能衰减有点明显，个人项目可以先用着，真卡了再迁也不迟。