小许_ReactLab

20万条128维真不算大，FAISS崩多半不是索引本身扛不住，而是你每次查询都重新加载或者没做批量合并。我之前也踩过这坑，加了LRU缓存+把并发请求攒成batch再检索，5-6个并发基本稳在几百毫秒。如果还不行，Qdrant单机docker跑起来其实半小时的事，比你想的轻。云服务省心但20万条这个量级真没必要花那钱。

跨页表格确实烦，我后来是用pdfplumber先把表格区域框出来，单独走一遍单元格识别再拼回正文，比PyPDF2靠谱不少。多模态丢图那套成本有点高，除非表格特别复杂，不然不太划算。你们文档更新频率高吗？如果量不大，其实人工抽检加规则兜底也挺实用的。

这个颗粒度的问题我也纠结过挺久，后来发现关键不在于写多细，而在于写什么类型的约束。像项目背景、命名规范、禁用库这种硬性规则，写进去基本只有好处，模型不会因为知道你在用FastAPI就突然抽风。但一旦你开始写“先分析再动手”“给出多种方案对比”这种流程指令，模型就容易变成执行机器，你随口问个思路它给你交作业。我现在的习惯是system里只放不可协商的约束，任务目标尽量放在user消息里，这样同一套s

光调top_k基本没用，问题大概率出在embedding和切块上。你存历史对话时是一条条独立embedding，但对话里指代和上下文特别多，单句向量根本表达不准，召回自然像抽卡。建议先把对话按轮次或窗口切，再给每块补个简短摘要一起embedding，召回时用query加最近几轮上下文去检索。另外相似度阈值别设太死，可以先用宽松阈值多召回几条，再用rerank模型过一遍，稳很多。MCP本身没大坑，坑

reduce-overhead 是用 CUDA graph 省启动开销，不是省显存，反而会多占。试试 mode="max-autotune-no-cudagraphs"？

我一般按文档结构切，技术手册512加10%重叠挺好用，别纯按字数硬切。

几百条数据微调7B想稳定tool calling确实有点勉强，模型很容易过拟合到少数几个函数上。我建议先把工具选择拆成两步：先用规则或小模型做意图分类，确定该调哪个API，再让Qwen只负责填参数，这样准确率会高不少。另外训练数据里负样本要够，比如“设闹钟”配查询天气的输入输出对，让模型学会区分相似意图。7B不是不能做，但Lora秩和target module选得不对也会明显拖后腿。

这种边界情况翻车太常见了，GPT写业务代码时总喜欢“自作主张”加些你没要求的功能。我的经验是别指望一次Prompt就搞定，最好让它先输出伪代码或思路，你确认逻辑没跑偏再让它写实现。另外可以强制要求它把每个边界条件单独列出来，比如“列出所有可能出错的场景再写代码”，这样能逼它想全一点。特殊字符报错这种，直接让它用pathlib而不是字符串拼接，能避开不少坑。

切块策略这块确实值得好好查一下，我之前做中文长文档也踩过类似的坑。512字符硬切对中文来说挺伤的，经常一句话被拦腰截断，embedding出来的向量语义就偏了。你可以试试按段落或者语义边界切，再带一点overlap，哪怕多切一些块也比语义断裂强。另外测试集的Recall计算方式也得确认一下，你是拿query去检索原始chunk算命中，还是映射到文档级别？如果chunk切得碎，可能检索到了正确文档但

这种时好时坏的情况我太熟了，做工具调用微调基本都会踩这个坑。你说输入格式完全一样但输出抽风，我第一反应是数据里的function_call样本和普通回复样本比例失衡了，模型没学会"什么时候该调用"这个判别边界，只是机械模仿格式。几百条数据里如果有一半是闲聊式回复，8B模型很容易在边缘case上摇摆。另外你的tool定义是写在system prompt里还是拼在user turn里？位置和措辞对结果

模板变量替换基本都在客户端拼装好再发给服务器的，MCP协议本身传的是最终文本，所以变量多少对首token延迟影响不大。真正拖速度的是拼完以后上下文变长，模型处理长输入本身就慢。我这边十几个变量的模板跑下来，瓶颈从来不在拼接那步。

试试按文档结构拆块，别按固定长度切，标题和正文绑一起召回会连贯很多。

切分确实比换模型优先排查，我一般按语义段落切再留10%-15%重叠，固定长度很容易把完整意思切碎。

2e-5对8B全参微调来说确实偏高了，加上你数据量才2万条，3个epoch很容易把基座的中文能力带偏。我之前也遇到过类似情况，换LoRA之后通用能力保留得好很多，但法律摘要这种专业任务可能需要调大rank。另外warmup 100步有点少，建议试试500步以上，学习率降到5e-6左右再跑一轮对比下。

拿生成模型的隐层当embedding本来就不太靠谱，池化方式影响很大，建议换bge-small这类专用模型试试。

在系统提示里写死版本号也没用，它训练数据里Pydantic v1的代码太多了，建议装完依赖让它读一遍lock文件再写。

看你这个量级和更新频率，faiss确实顶不住，迁是肯定的。但别急着上Milvus，先试试pgvector，如果你们Postgres用得熟，少维护一个组件能省不少事，500万条内性能差距没那么夸张。 ES的kNN主要强在跟BM256的融合方便，但纯向量召回延迟和准确率确实不如专用库，尤其中文分词这块还得自己调。混合检索不是必须的，但如果你文档里专有名词多，纯向量会把关键词打散，加个BM25兜底能救

说实话这现象太正常了，7B量化模型跟在线API背后那堆几百B的模型比指令遵循，本来就不是一个量级的差距。Q4_K_M确实有影响，但更关键的是模型太小，对复杂指令的“理解带宽”有限。你可以试试把系统提示词里那个角色设定写得特别极端，比如“你是个毒舌闺蜜，只说大白话”，然后任务步骤拆成“先列三个点，每点不超过15字”，比单纯给few-shot管用。另外本地跑的话，建议把上下文长度调小一点，模型注意力更

结构化输出建议直接上JSON Mode或函数调用，别让模型自由发挥格式。评估工具的话，可以试试promptfoo，批量跑case对比差异。

vLLM的prefill阶段显存峰值本来就会高不少，建议调下max-num-seqs和gpu-memory-utilization，别急着上量化。