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说实话2.3的loss在LLaMA微调里真不算离谱，尤其你用的是7B模型加LoRA，这个量级的loss对应的生成质量其实已经比随机初始化好很多了。但车轱辘话和复述问题这个现象，我第一反应是数据里的答案太模板化，比如大量“根据你的问题，答案是……”这种句式，模型很容易学到把输入换个说法吐出来而不是真正推理。你可以随机抽50条训练数据看下问题和答案的token重叠率，如果超过六成，那大概率是数据问题，

你这场景其实Chroma够用了，几万条数据真不算多，后面真扛不住再迁Milvus也不迟。

阈值这东西真不是拍脑袋定的，我试过好几轮，发现0.8对cosine来说其实已经挺苛刻了，尤其当你的文档切片长度不均匀或者主题比较分散的时候，很多本来语义相关的片段本来就只有0.75左右的相似度，你硬卡在0.8那可不就全给滤掉了。我自己后来是这么调的：先不做任何过滤，把检索出来的top20结果按相似度排个序，然后人工看一遍这些分数大概分布在什么区间，再根据这个分布去定阈值，而不是直接套一个经验值。还

说实话你这个情况我太熟了，之前做法律文书检索也栽过同样的坑。512字符硬切对合同这种结构化文本来说挺伤的，条款经常被拦腰截断，语义不完整后面embedding再强也白搭。我建议先别急着换模型，试试按段落或者按条款切，合同里每个条款本身就是一个完整语义单元，切完你会发现召回率明显提升。另外BGE和text2vec在中文法律领域的表现其实半斤八两，真正影响大的是你有没有做查询改写，用户问的自然语言和合

你这套配置其实不算偏门，bge-large-zh-v1.5配Qwen2-7B在中文场景下是挺常见的组合，但问题可能出在检索和生成的衔接上。我试过类似搭配，发现bge对长文本的语义捕捉其实一般，尤其当chunk切到1024时，向量里混入太多噪声，反而把关键信息稀释了，建议你试试512以下，或者干脆用父子分块，检索小的、喂给LLM大的。另外Qwen2-7B对上下文的利用能力没那么强，如果你直接把top

试试把工具返回结果改成纯JSON，别带多余文字，我之前就是被格式坑了。

说实话你这问题我也踩过坑，后来发现光给示例不够，得把数据格式和异常规则写死进prompt里，比如“列名是A/B/C，空值指空字符串和NaN，异常值指超过3倍标准差”，它才会按你的逻辑走。另外别指望一次到位，先让它生成代码，你再把报错或输出样例丢回去让它改，这比单纯加思维链管用。