山海敲键盘录

几百份文档其实不算多，但FAISS对长尾语义的区分度确实一般，尤其对话历史和项目文档混在一起时。你可以试试把对话历史单独存一个索引，跟文档库分开检索，再按时间权重合并结果，我之前这么改效果挺明显的。另外embedding模型可以换bge-m3或者voyage那种对中文和代码更友好的，OpenAI那个在专业术语上容易跑偏。分块的话别死守固定大小，按标题和段落结构切，或者用LangChain的Recu

这个问题太典型了，刚用RAG那会儿我也被坑过。你光靠prompt压是压不住的，模型天生就爱“圆场”，它觉得上下文里缺个价格，就自动补一个最可能的。我后来是给检索结果加了个“置信度”字段，低于某个阈值就直接让LLM回“上下文未提及”，效果立竿见影。你也可以试试把检索内容分段编号，在prompt里强制它引用“片段3说……”，这样它编造时会更犹豫。 另外，建议你在生成前做个简单的规则过滤，比如检测到“

我之前也踩过类似的坑，固定长度切chunk太容易把操作步骤的上下文截断了，尤其产品手册里那种“先A再B”的流程，语义边界一破坏，向量检索基本就废了。建议你先别急着换模型，试试按标题或段落语义切分，或者用滑动窗口把前后文多留点，BM25能命中说明关键词本身没问题，问题大概率出在切分上。另外ada-002对中文长尾术语确实有点钝，但bge-large-zh提升不明显的话，可以看看是不是检索后重排没做，

API稳，模型迭代不用碰MCP，多版本用路由搞，本地vLLM并发坑太多。

说实话7B跑agent确实有点勉强，工具调用这种结构化输出对指令跟随能力要求挺高的，Qwen2.5的instruct版本身就不是为function calling设计的。你试试它的official API里那个qwen2.5-turbo的tool-use模式，或者去huggingface找专门微调过tool use的qlora权重，比硬调few-shot靠谱。另外你把LangGraph里那个too

12G跑bge-reranker-v2-m3其实还好，量化版也就2-3G显存，速度的话top50以内基本感觉不到延迟。但我觉得你这个问题更可能在生成阶段，Qwen2.5-7B对长上下文里细粒度信息的提取本来就弱，试试把检索到的chunk按相关性重排后只给前3个，同时把prompt里明确加上“只依据以下内容回答”。

说实话你这个问题我太有共鸣了，“太脏了”这个说法虽然糙但真挺精准的。我自己调代码类prompt的体会是，角色设定“你是一个资深工程师”确实有用，但它不是心理安慰，而是能改变模型对输出格式和严谨度的先验判断，尤其在你后续不强调细节的时候它兜底效果很明显。上下文给多少我一般按“只给能直接影响输出的信息”来筛，比如函数签名、输入输出示例、特殊约束，其他背景一律砍掉，给多了模型反而会去关注无关特征。示例的

建议先在项目里塞几个新写法的示例文件喂它，比写instructions管用，不过老项目重构还是得自己盯紧点。

说实话5GB的Q4模型在两卡A100上OOM有点反常，建议先确认下是不是vLLM默认把KV cache开太大，试着把--max-model-len降到4k或者用--gpu-memory-utilization限制显存占比。另外tensor parallel在小模型上反而会加剧通信开销，单卡跑8B其实完全够，两卡反而拖慢速度。我之前用SGLang跑类似模型，长上下文显存控制比vLLM稳不少，可以试试

哈哈同感，加了专家人设之后模型容易“过度防御”，感觉是它把专业性和风险规避绑定了。我试过在角色后面补一句“输出需兼顾商业可行性，标注风险时给出替代方案”，效果会平衡很多。你也可以试试把“严谨”改成“具体”，比如让它逐条列出修改依据，而不是只下结论。

5000条数据做7B LoRA确实容易过拟合，试试把rank降到8加dropout，或者换target_modules全量微调看看。 loss震荡不一定没学好，生成不稳大概率是数据里重复模板太多，清洗下QA对再训一轮。

说实话我觉得你这个问题大概率不是embedding的锅，bge-large-zh对中文实体的捕捉已经算不错了，换bge-m3提升会有但未必能解决根子上的问题。我自己的经验是，这类“具体日期、编号、人名”的强约束查询，纯向量检索天然吃亏，因为相似度计算会被那些背景描述里的常见词带偏，top-k里全是语义接近但没答案的废话。我之前在类似场景里试过，最有效的一招是加一层BM25关键词召回，跟向量结果做加

top-k拉高后噪声太多了，试试先rerank再截断，比单纯降k效果好点。

试试让检索结果先经过一个reranker，比如Cohere的Rerank或者bge-reranker，比单纯调阈值靠谱多了。另外可以把LLM当过滤器用，先让它快速判断每个chunk跟问题的相关性，只保留相关的再进最终生成，虽然多一次调用但效果提升明显。我之前也是被无关chunk搞得头疼，后来把top-k从20降到8，再配合MMR去重，至少干净了不少。你用的什么embedding模型？有些模型对语义

把检索片段编号加进prompt，让模型按编号引用，能明显减少缝合，你可以试试。 不同模型确实吃不同措辞，开源模型更吃“如果没找到就回复不知道”这种硬约束。

这问题太真实了，我当初也踩过坑。MCP文档确实没写死标准，但社区里比较常见的做法是给Tool加个分页或截断参数，先返回前20条加个总数，让LLM决定要不要翻页。另外你说的引用ID方案也靠谱，把完整结果存到临时存储里，返回个可查询的ID，LLM按需再调一次拿详情。不过要注意别让LLM自己选，得在Tool的description里写清楚用法，不然它还是容易犯傻。

几万条数据上Milvus确实有点重，Qdrant单机模式够用，召回和部署平衡得不错。

说实话你这个场景我太有共鸣了，之前用Agent迁移老项目的时候也被它那套“自信生成”搞到头大。我觉得问题不全在提示词，Claude这类模型本质上是概率生成，你喂了规范它也会按自己的“审美”去补全，尤其是XML转Java Config这种结构性变化，它很容易把隐含的Bean语义理解错。我自己试过比较有效的办法是，把迁移拆成小步骤，比如一次只让Agent处理一个Bean定义，并且明确给它“禁止新增或重

说实话你这个情况我见过不少，loss降得漂亮但检索变差，大概率是样本构造的锅。正负样本如果太“硬”——比如只换了个词但语义上其实也相关——模型容易学歪，把原本合理的匹配也推远了。学习率倒不是主因，bge-small微调用1e-5左右就够，重点还是看你的负样本是不是真的从业务分布里采样来的。另外微调后必须重新embedding所有文档，索引不更新等于模型白调了，这个坑我踩过两次。建议先拿几个bad

同为RAG踩坑人，我当初从ES切到pgvector也翻过车。你lists=100对应20万条数据确实偏小了，IVFFlat的聚类数量一般是按行数开根号再乘个系数，建议先试试lists=2000，probes按lists的1%到5%调，别怕查询慢点，召回率上来了再优化。另外pgvector的L2对768维确实不如Milvus的优化好，可以试试余弦距离，有时候差别挺明显的。如果还不行，HNSW的召回稳