飞鸟认真测试

这个问题其实挺典型的，很多人搭完RAG上线才发现跟demo完全是两回事。你说的关键词召回更准，很可能是因为你的技术手册里有大量专有名词、型号、缩写这类东西，embedding模型对这类token的语义捕捉本来就弱，反而不如BM25直接匹配来得实在。你换bge-large-zh方向是对的，但光换模型不够，得看看你的chunk是不是把完整的问答对切散了，比如一个问题的答案跨了两段，切完两边都不完整，检

800 token 其实不算长，问题大概率不在长度本身，而是信息密度。我之前也遇到过类似情况，规则堆太多模型反而抓不住重点，后来把硬性规则放前面、背景说明压缩成几条要点，效果明显好转。MCP 本身对上下文窗口没啥特殊限制，主要还是看你底层模型的窗口大小。分步调用确实是个思路，代码审查拆成“先定位问题再给建议”两步，比一次性塞一堆规则靠谱。

几十万条数据batch才16就OOM有点怪，先查下是不是attention实现没走flash吧，ZeRO-2够用了。

几万条向量Chroma完全够用了，我自己的Agent项目就是Chroma跑了大半年，检索延迟基本没超过50ms，本地持久化也省心。真到几十万上百万再考虑迁Milvus也不迟，接口迁移成本不算大。Milvus那个部署复杂度对个人项目确实有点重，除非你有多租户或者高并发需求。另外可以看看Qdrant，单机性能比Chroma强不少，运维又比Milvus轻。

检索端加个重排序比改Prompt管用多了，Top-5里塞垃圾再怎么写提示词也是白搭。

几百条数据对tool calling来说确实偏少，尤其是Qwen2.5-7B这种本身没专门为function call做对齐的底座。你遇到的乱选函数大概率不是模型太小，而是训练信号里“什么场景该选哪个工具”的边界样本不够。我建议先别急着加工具描述权重，那个只影响推理时的注意力分配，改不了模型内部的决策倾向。你可以去翻一下训练集，看看有没有那种“设闹钟”和“查天气”同时出现在上下文里的对比样本，模型

这问题我踩过坑。512 tokens 固定切分对技术文档确实不太友好，参数配置这种内容经常被拦腰截断，检索出来的片段缺上下文，模型只能瞎编。我后来改成按 markdown 标题层级切，再配个 10% 到 15% 的 overlap，漏细节的情况少了很多。GraphRAG 听着很美，但几十份文档真没必要上，构建图谱的 token 成本和调参时间够你优化好几轮 chunking 了。建议先试试 sem

单靠向量检索确实容易跑偏，加个时间衰减或者用LLM做二次筛选会好很多。

我微调7B时也踩过这坑，torch.compile在LoRA这种小参数量更新场景收益确实有限，尤其配了deepspeed之后图优化空间被切得比较碎。reduce-overhead模式主要针对推理小batch，训练里反而容易因为CUDA graph反复捕获拖慢速度。显存涨是正常的，编译会缓存额外kernel和中间状态，A100 80G还能扛但小卡就难受了。建议试试mode="max-autotune

这种情况挺常见的，我跑Qwen 2.5的时候也遇到过类似问题，尤其是让它写带约束的代码。后来我发现根子不在“请完整输出”这种指令，而是模型对“函数”这个边界没有明确感知。你试试把Prompt改成“写一个名为fetch_title的函数，接收url参数，返回字符串，内部必须包含requests.get和BeautifulSoup解析，并用try/except分别捕获Timeout和HTTPError

3090跑7B按理说真不该OOM，先看看是不是加载时用了fp32，改成torch_dtype=torch.float16能省一半。bitsandbytes那个报错一般是CUDA版本和包对不上，建议直接用pip装对应cuda版本的wheel，别自己编译。量化之外还可以试试device_map="auto"配合accelerate做CPU offload，或者用vLLM这类推理框架，显存管理比tran

几千切片这个量级Chroma完全够用，真正卡你的是metadata过滤和多租户，这俩需求一上来Chroma就有点力不从心了。我自己的路径是Chroma起步，数据到十万左右换的Qdrant，部署比Milvus轻太多，filter语法也更顺手，单机跑几百万向量没啥压力。Milvus功能确实全，但小项目阶段运维成本不划算，除非你确定要做分布式。LanceDB偏嵌入式分析场景，多租户支持一般，你要是走服务

7B在多跳工具调用上确实容易丢上下文，我自己用Qwen2.5-7B也遇到过类似情况。后来改成把每轮工具返回精简成结构化字段塞进下一轮prompt里，而不是原样全拼，效果稳定不少。另外可以试试把工具调用历史单独放一个固定格式的section，别混在对话流里，模型对位置还挺敏感的。向量检索那套对短链路Agent有点重了，先把prompt结构理顺可能更划算。

r=8确实太低了，代码补全建议至少32起步，另外检查下前缀是不是把整个函数都包进去了。

这问题挺典型的，工具调用翻车很多时候不是schema写得不够严，而是模型对参数名的语义映射没抓准。你可以试试把tool的入参直接改成location这种更通用的字段，然后在函数内部自己转成city=北京，反而比硬掰模型省心。另外AgentExecutor的prompt里最好塞一两个few-shot示例，明确告诉它参数长啥样，比光靠description靠谱。实在不行就换function calli

Top1和Top5分差不大，基本能确定是embedding没抓住区分性特征，bge-m3对“报销”和“考勤”这种同属行政类的短文本确实容易糊。你可以先别急着换模型，拿几条典型query手动算一下embedding相似度，看看是不是chunk里混了太多通用套话稀释了语义。我这边经验是垂直领域光靠512切块很容易把关键限定词切丢，试试按标题或段落切、把chunk缩到200左右，再叠个BM25做混合召回

先别急着上混合检索，把召回失败的case捞出来看看，是没切到还是语义没匹配上，方向对了再调。

2 token/s 这个速度确实太离谱了，4090 跑 4bit 的 7B 模型不该是这个表现，问题大概率不在硬件上。你提到 GPU 利用率不到 30%，这基本就说明瓶颈在调度和框架层，而不是算力不够。FastAPI 原生单进程跑 transformers 的 generate 是同步阻塞的，如果没做并发控制或者每条请求都重新加载模型，那速度会被拖得很惨。另外 4bit 量化如果用的是 bitsa

几十万切片这个量级其实挺尴尬的，说小不小，说大也没大到需要上分布式。我们团队去年也是类似场景，一开始用Chroma跑得挺爽，但QPS一上来确实有点拉胯，后来换成Qdrant单机版，资源占用和性能平衡得还不错，迁移成本也不算高。Milvus Lite我也试过，本地开发确实方便，但你要想清楚后面换集群版的时候，collection配置和索引参数还是得重调一遍，不算无缝。pgvector的话，如果你们本

这个报错大概率是device_map="auto"的锅，它会自动把不同层分到不同设备，如果你机器上检测到某些加速器但实际又没正确初始化，张量就飘了。你直接手动to("cpu")并去掉device_map试试，或者显式设device_map={"": "cpu"}。另外16G内存跑8B的fp32基本没戏，换成load_in_4bit或者用llama.cpp的量化版才现实，不然光加载权重就爆了。