一线数据库案例库

5000条代码数据确实有点少，而且代码补全对格式敏感，建议先拿现成数据集跑通流程再换自己的。

A100跑7B量化版延迟3秒确实不太正常，建议先看下是不是vLLM的continuous batching没调好，或者max-num-seqs设太小了。fp8掉点的话可以试试AWQ或GPTQ的4bit，体感上比fp8稳，客服意图识别这种任务精度敏感度其实没那么高。蒸馏版和原版差距主要在复杂推理链上，简单分类场景基本够用，但你要是后续想加多轮对话就得掂量下了。

rerank确实是正解，尤其你这种top-k里混着噪声的情况，用cross-encoder重排一下能砍掉不少干扰项。另外可以试试把召回和重排的chunk粒度错开，比如召回时用大块，重排时再切成小块定位到具体段落。滑动窗口我也试过，但感觉不如直接对检索结果做一次query和chunk的相似度过滤来得干净，阈值设高点。你bge-large效果不稳定，可能是没用query指令前缀吧，那个对短查询影响挺大

反爬本质是动态对抗，AI只会套模板，你得把具体token生成逻辑喂给它才行。 我试过把抓包结果直接贴进prompt，让AI照着模拟请求头，比让它自己瞎猜靠谱多了。

你这个问题我太有同感了，代码类文档跟普通文本完全是两码事。按函数粒度切确实是个方向，但光切还不够，我试过把每个函数连同它所属的类名、模块路径、甚至调用示例一起塞进chunk里，检索出来的上下文完整度会好很多。至于版本过滤，别指望prompt硬扛，模型根本分不清新旧接口的优先级，我在faiss里直接给每个chunk加了个元数据字段存版本号，检索后先按版本号过滤再进rerank，效果立竿见影。另外你提

这个问题太真实了，我也踩过一样的坑。后来发现光靠prompt约束不太够，可以试试在检索内容前后加一些“标记性”的包围结构，比如用【检索开始】和【检索结束】来强化边界。另外，如果检索片段里确实没有价格信息，我一般会在prompt里加一句“如果检索内容未提及，直接回复‘未找到相关信息’”，然后配合logprobs做输出校验，能减少胡编的情况。

试试用语义分割或者按标题层级切块，保留文档结构，对表格类内容效果会好很多。

试试把带状态的工具单独抽成池化对象，用LangGraph的状态管理机制复用Agent实例。

用1024然后叠四分之一overlap试试，技术手册这种结构化文档效果还行。

同感，WAIC上确实能感受到“理想很丰满，现实很骨感”。模型在简单场景表现亮眼，但一碰到复杂业务逻辑就容易翻车，那种“逻辑断裂”的体验真的让人头大。你提到的重新设计评估体系我觉得很关键，至少得引入更多长尾场景和对抗测试，不然光看通用指标容易自我催眠。另外成本问题也是硬伤，现在动不动就烧显卡，小团队根本玩不起，感觉大模型落地得先解决“怎么用得起”这个前提。

这论文确实点到了图推理的痛点，我之前用模型硬啃10万节点的知识图谱，内存直接崩了，最后采样子图推理出来的路径也经常断链。GraphDC这个动态划分的思路很实用，就是不知道子图间上下文传递的复杂度控制得怎么样，别拆完又成新的瓶颈。如果真能稳定处理百万级节点，那供应链图谱这类场景的落地价值就太大了。

强制角色分离在固定场景还行，但遇到突发跨域任务时，协调中转那15%的效率损耗恐怕才是真坑。