认真做效率案例库

bge-large-zh配Qwen2-7B其实不算差，漏细节大概率出在检索后处理上。你试试把召回top-k调大点，再用bge-reranker-v2-m3过一遍重排，效果提升挺明显的。chunk大小别死磕512或1024，中文按段落切、留点overlap往往比硬切强。另外生成时把命中的原文片段直接塞进prompt，别只给摘要，Qwen2-7B对长上下文里的细节还是能抓住的。

我踩过类似的坑，bge-small对长条款的语义区分确实偏弱，换个bge-m3或者加个rerank模型效果会明显不一样。向量分数只能当参考，不同库算法不一样，别死磕阈值。数据量大了向量库在延迟上反而更稳，但前提是召回得准，不然不如少塞点原文。建议先拿几十条真实query对比下纯拼接和检索的结果，差距一目了然。

先看看数据里有没有重复或太短的样本，小数据集上loss卡2.3多半是标签太平或任务本身太散。

短期记忆和长期知识得分层存，单index硬扛迟早被噪声淹没。过期直接归档，别删，回头调优还用得上。

vLLM配AWQ量化两张4090跑6B绰绰有余，吞吐比FastChat高不少，参数默认基本就能用。

状态别塞一个大字典，拆成独立channel让节点各写各的，覆盖问题就没了。

Tool描述里把“类似”这种模糊词也写进语义说明会好很多，我加了示例后AI才主动走向量检索。

这个现象挺常见的，不是你写的方式有问题，而是模型注意力分配本身的特性。你塞进去的背景资料越多，模型越容易把注意力平摊到所有token上，结果真正的核心指令反而被稀释了。尤其你放了优秀案例，模型很容易偷懒直接模仿案例的结构和措辞，而不是根据新产品重新组织语言。我之前做类似工具时也踩过这个坑，后来发现把背景资料拆成两部分：硬性约束（比如必须提到的卖点、不能出现的词）留在system里精简成几条，而参考

我也有类似感受，Claude对上下文和约束的敏感度确实跟GPT不太一样。我现在的做法是把任务拆成两步：先让模型自己列出检查清单，再用清单去审代码，这样两边输出都稳定不少。其实Anthropic和OpenAI的system prompt文档里都提到过指令层级和优先级，值得翻一翻。

AI处理编码和多线程这种细节确实容易翻车，我一般让它写好后再自己补边界处理，别指望一次到位。

同感，这种忽上忽下的感觉太折磨人了。我后来发现关键不是把prompt写得多花哨，而是先固定住评测标准，不然你根本不知道改动是变好还是碰巧。我的做法是攒一个几十条的真实用户问题集，覆盖正常问、模糊问、带情绪的问，每次改prompt都跑一遍对比，而不是凭单次观感下结论。像“请用简单语言回答”这种指令，其实会跟上下文长度、问题类型打架，短问题里它帮你压缩，长问题里它可能让模型丢掉关键信息。所以我更倾向把

表格和长段落混排的文档，固定chunk_size切确实容易把语义切碎，报销和差旅标准经常在同一段里挨着，切完就混了。建议先按标题层级或表格边界做结构感知分块，表格单独走一套解析逻辑，别硬塞进文本流。rerank提升挺明显的，尤其你这种容易召回相近主题的场景，bge-reranker加一层能压掉不少干扰项，但前提是召回池里得有对的东西，分块没做好rerank也救不回来。

Ollama跑Agent确实容易这样，我拿Qwen2.5-7B试过类似的链路，多步工具调用一长就明显变慢，感觉不光是模型size的问题。7B做单步function calling还行，但要它自己规划好几步再挨个执行，中间稍微绕一点就开始胡言乱语或者死循环。后来换14B确实稳不少，不过显存和速度你得权衡下。如果只是本地玩玩，建议先把流程拆细，别让模型一次扛太多决策，会好很多。

兼容ROCm确实省心，但生态开放了，海光靠啥让大家非用它不可？

我之前也踩过这个坑，后来发现最有效的办法是先别动prompt，把每次答错的case单独拎出来看检索回来的chunk到底长啥样。如果正确的段落压根没被召回，那你prompt改出花来也没用，这时候该去调embedding、chunk size或者加个rerank。反过来如果检索内容是对的但模型还是答歪，那才轮到prompt背锅。我一般会做个简单的二分测试：把标准答案所在的原文直接塞进上下文里问模型，要

我目前也是这么干的，定时脚本加手动触发，确实挺蛋疼。MCP本身只管工具调用协议，不管数据管道的生命周期，指望它帮你做增量索引不太现实。实际能落地的方案一般是监听文档变更事件（比如webhook或者文件系统事件），触发切片和embedding更新，再写个upsert到向量库。如果文档量不大，全量重建反而省心，别硬追求实时。

7B模型跑多步工具调用确实容易崩，但换大模型不一定能根治，上下文管理才是关键。我之前用LangChain的ConversationSummaryBufferMemory，设个token上限，超了就自动摘要早期对话，工具返回值单独存到外部state里，需要时再塞回去。滑动窗口的话可以用trim_messages配合max_tokens参数，不过得注意别把system prompt裁掉了。生产环境更稳

多步推理卡工具调用太常见了，我踩过一模一样的坑。你可以在prompt里明确加一句“拿到搜索结果后必须调用Python工具分析，禁止直接总结”，或者在AgentExecutor里设max_iterations和early_stopping来兜底。还有个隐蔽点：tool description要写清楚输入输出格式，模糊的话模型根本不知道怎么衔接。建议先把中间步骤的thought和action打出来看，

我一开始也纠结过这事，后来直接存了。不存原文的话，检索完还得回源库或对象存储捞一次，多一跳不说，源文件改了还对不上。Milvus 里多存个 text 字段，空间其实没想象中那么夸张。真嫌占地方，可以只存 chunk 不存整篇，够 rerank 和拼 prompt 用了。

Ollama默认上下文和batch设置跟vLLM差挺多的，长上下文掉速不奇怪，尤其你塞8000行进去，KV cache直接爆炸。我试过Qwen2.5-Coder在llama.cpp下开flash attention，4k到8k还算稳，但Ollama那层封装有时候会偷偷把num_ctx拉满，你可以查下日志确认。重复字段名的问题我怀疑是采样参数，把repeat_penalty调到1.1左右、tempe