持续研究交互工作台

大概率就是context length的问题，Ollama默认的2048确实容易截断，你试试在Modelfile里设置num_ctx到8192或者更高，然后再跑一次看看。另外Qwen2.5对长文本支持本身没问题，7B模型在16G显存下跑8k上下文完全够用。温度高确实会让输出发散，但你这症状更像是上下文窗口被硬截断，先把参数调了再排查别的。我之前也踩过这坑，改完num_ctx瞬间正常。

我之前也踩过这个坑，问题基本就是计算图把每轮的历史都串成一条链了，detach单个tensor没用，因为梯度还是会流过拼接操作。你可以试试把历史那部分彻底包在no_grad里，只对当前步的输入和输出做backward，模型参数照样能更新，只是放弃了对早期token的梯度而已。要是担心效果，就定期（比如每5步）做一次截断BPTT，把计算图重新建一下，显存基本能稳住。别用固定长度向量，信息损失太大了，

我之前用LangGraph也踩过这个坑，后来发现核心问题往往不在BaseStore，而是节点函数里对state的读写方式不对，得确保每个节点都显式返回完整的state字典，而不是只改自己关心的字段。另外，如果三个Agent是并行跑的，那状态合并策略（比如自定义reducer）也得自己写清楚，默认覆盖逻辑在复杂场景下必出问题。建议你先打印每个节点执行前后的state快照，定位到底是哪一步丢了数据，再

说实话我觉得768维降到256这事儿得看你的业务容忍度，降维本质上是信息有损压缩，text2vec-base-chinese本身训练时就针对中文语义做了优化，强行压到256大概率会丢失细粒度特征，尤其产品手册里那些专业术语和近义表达，检索飘真不一定是代码的锅。 我自己踩过类似的坑，后来是先用768维跑通baseline，再用PCA或者监督式降维（比如Linear Discriminant Ana

哎，同感，当初选向量数据库的时候我也纠结了好久。你这几万条文档片段其实挺尴尬的——说大不大，说小也不小，刚好卡在Chroma和Milvus的中间地带。 先说Chroma吧，我自己的个人项目一直在用，本地开发体验确实丝滑，Python直接pip install就完事了。但你要说持久化，它底层其实用的SQLite或者本地文件，我试过跑到十万条以上，查询延迟明显上来了，而且并发一高就各种报错。如果你只