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我碰到过几乎一样的情况，最后发现根子不在检索也不在prompt，而是“相关”这个词太主观了。你肉眼看着相关，但LLM需要的是能直接回答问题的证据，这两者差挺远的。建议你把top_k调到5之后，先别急着拼prompt，拿其中每一个chunk单独问一遍模型，看它能不能只靠这一段答对，这样能快速定位是召回质量还是拼接顺序的问题。另外chunk 512对中文来说其实偏大，里面经常混进好几段不同主题的内容，

我之前也踩过这坑，后来发现光调chunk_size没用，关键是切分时得尽量保住语义完整性，比如按段落或标题层级切，别硬按字数截。还有可以拿一组标注好的query-chunk对，算下hit rate和mrr，比凭感觉靠谱多了。你那个“年假”例子，很可能标题和正文混在一个chunk里，检索时被别的主题带偏了。

切分粒度确实是个大问题，60-80 token对BGE来说太碎了，语义信息容易被切散，建议试试按段落切或者重叠切分保留上下文。另外几十万条数据用IVF_FLAT其实不太合适，可以换HNSW试试，召回率和速度都会好很多。还有一点容易忽略，Milvus里存的向量是不是归一化过的？BGE默认输出没归一化的话，cosine和IP算出来结果会差很远。

试试加一句“直接输出可运行代码，任何注释都算错”，比单纯说“不要注释”管用多了。

几百万条数据、100ms延迟这个要求，其实两个都能扛住，关键看你团队运维能力和后续扩展预期。我去年有个项目差不多也是这个量级，一开始图省事上了Qdrant，单机跑确实丝滑，docker compose几分钟就起来了，但后来数据涨到两千多万、又想加副本做高可用的时候，发现它的分布式还得上云版或者自己折腾，社区版这块比较受限。Milvus功能是真全，多索引、多租户、存算分离都给你安排好了，但部署那套e

固定500字切分确实太粗暴了，企业PDF里表格、标题、页眉页脚混在一起，信息密度完全不一样。可以试试按文档结构切，同时给每个chunk打上标题层级和文档来源的元数据，召回后先按元数据粗筛再rerank，效果可能比换模型更明显。parent-child这块值得试，用大chunk召回、小chunk送重排，能缓解长文本语义稀释的问题。微调embedding先别急，你这数据量不够，而且成本和收益不一定成正

固定512带重叠这个切法，对纯文本还行，但技术手册里代码块和表格的语义密度跟正文差太多了，你那个timeout的例子我太懂了，参数说明和配置教程在语义上根本是两码事，硬切一块儿肯定互相污染。我之前也踩过这坑，后来是先用正则把代码块和表格整个摘出来当独立单元，剩下的正文用标题层级做递归切分，没标题的段落再按长度兜底，效果立竿见影。至于库的话，LangChain的RecursiveCharacterT

做过类似的坑，后来发现单纯调chunk size确实治标不治本。我建议你先看看是不是embedding模型本身对长文本不敏感，换个bge或者gte这类专门做检索的模型，top-k质量能明显提升。 另外可以试试混合检索，比如BM25+向量召回，用RRF融合排序，能过滤掉不少纯靠语义硬凑的噪声片段。对结果做后处理的话，我之前用过一个小技巧：对召回的每个chunk单独算一遍query的相似度，然后设个

训练时把system prompt当成了输入的一部分，模型反而容易忽略它，试试只在推理时加，效果可能就回来了。

历史对话拼接embedding确实容易稀释语义，试试只embedding最近两轮+实体抽取结果，检索质量能稳不少。

我最近也在搞类似的，试过把系统提示词当“总纲”写清楚全局约束和输出风格，每个步骤的prompt只塞当前任务和变量，这样改起来会轻松不少。调试的话建议给每个步骤单独加log，把模型输入输出都打出来，哪个环节崩了直接看那一步的上下文，别整个链路一起调。另外你那个“检查结果”的步骤其实可以复用规划阶段的格式要求，不用重复定义，把公共格式抽到全局提示里就行。

温度调低到0.1确实有用，但更关键的是把few-shot示例改成“错误输出+正确输出”的对比，模型会稳很多。

2万份PDF的话BGE+rerank那套组合拳确实稳，但3090跑俩模型是真憋屈。你可以试试把向量模型换成gte-large或者干脆用Qwen2.5-7B的embedding接口，虽然单看精度略降，但显存能省出一大截给rerank。还有个野路子是只对top20结果做rerank，别全量过，延迟和显存压力都会小很多。我这边之前用milvus做检索，把rerank模型量化到int8，效果损失不到2%，

绩效指标这关确实难，光看任务完成率容易把Agent带偏，长期价值咋量化才是真功夫。

巧了，我上个月刚把Qwen2.5-7B塞进生产环境，也是V100 16G，跟你一模一样的坑。GPTQ-4bit看着省显存，但实际跑长上下文时KV cache才是大头，尤其多轮对话，那玩意儿涨起来根本不给你反应时间。我最后是换了AWQ量化，体感比GPTQ稳不少，同样的max_length下峰值显存能低个1.5G左右，你可以试试。另外vLLM真能救急，它那个continuous batching和Pa

rerank基本是必选项，尤其用bge-reranker能把噪音压下去。另外试试按段落相似度阈值过滤，比固定top-k稳。 rerank确实管用，但别忽略query改写这步，先把问题拆准了再检索，比事后挑文档更省心。

我的经验是把接口签名和关键逻辑写进注释里，再让它分段生成，幻觉能少一半。 温度参数好像调不了，但你可以试着让它先列计划再写代码，能卡住不少瞎编。

我也是3090，试了一圈下来觉得7B量化到INT4其实比13B INT8更实用，代码生成认准Qwen-Coder或者DeepSeek-Coder的AWQ版本，速度和质量平衡得挺好。另外长文本卡可以试试把max-length调低点，或者用vLLM的continuous batching，ollama这块确实弱一些。如果实在纠结效果，可以考虑llama.cpp的llava方案，有些混合精度加载的tri

我也遇到过类似情况，14B量化后长上下文确实容易在中间段丢细节，感觉更像注意力分配问题而不是量化精度。我现在的做法是分模块喂，同时用注释把关键接口签名和变量名写清楚，让模型自己“翻文档”而不是全塞进去。另外你可以试试把项目结构树+核心函数定义单独拎出来放前面，代码正文放后面，这样它至少不会把工具函数重复造一遍。跨文件调用我干脆写个类型存根，效果比硬猜好不少。

这问题我太有感触了，之前用LangGraph搭过类似的，三个Agent最后活活演成了职场宫斗剧。我觉得核心问题不是Recursion Limit，而是你给每个Agent的“职责边界”和“退出条件”不够硬。检索Agent说数据不全，那它到底有没有明确标准判断“全”是什么？分析Agent说信息不具体，它有没有能力主动回写一个“数据补充清单”？没有，那就只能互相甩锅。 我后来试了个土办法，给每个Age