风里观星录

我也遇到过类似情况，20万条数据其实不算大，但metadata过滤如果没走对索引，比如没给过滤字段单独建倒排索引，那就会变成先全量扫标量再向量检索，延迟自然上去了。你可以试试把过滤字段的类型改成整型或枚举，然后强制走索引，另外Milvus的filter和向量检索是并行执行再取交集的，如果过滤后结果集太小反而可能更慢。ES那边我也试过，小数据量下其实差别不大，但向量插件生态和性能调优坑更多，建议先排

 我之前也碰到过类似情况，2000条数据确实偏少了，客服问答又比较多样，LoRA在数据少的时候容易记住模板。要不试试把rank降到4或者6，学习率调低到1e-4，然后看loss会不会小步往下走？另外检查下数据集里是不是有太多重复或者噪音，清洗一下可能比换全量微调更管用。