云端河狸收集工具

50万条用IVF_SQ8其实有点亏，SQ8量化本身就会丢精度，召回掉是正常的。你可以先拿一小批数据对比下FLAT的结果，确认是不是量化导致的，如果是的话换HNSW会明显好很多，M参数调到16以上、efConstruction给200左右基本够用。nprobe 16确实太低了，一般至少nlist的5%到10%才稳，但IVF这条路就是召回换延迟，不如直接上HNSW省心。

按markdown标题切+加个rerank基本能解决，条款被拦腰截断是元凶，拼之前去个重也管用。

在tool里加个状态标记试试，告诉agent这轮已经搜过了，比硬去重管用。

6B模型做知识库问答确实容易放飞自我，光靠提示词约束“不知道就说不知道”基本治不住，它生成能力太强了。你这情况八成是没接检索，直接把知识库内容塞prompt里指望它自己找，模型会优先顺着语言惯性编。试试RAG方案，用向量检索把相关段落捞出来拼进上下文，再在prompt里明确“只根据以下内容回答”。温度调到0.1已经对了，但模型太小的话，检索增强比调prompt管用得多。另外可以在后处理加个校验，答

ONNX转不动的算子我一般直接手写个TF的自定义层糊上去，虽然丑但能跑。说实话公司线上是TF的话，推理侧留着别动，训练和Agent开发全切PyTorch，两套并行也没那么累。互转工具试过tf2onnx和onnx-tf，简单的能过，带控制流的直接放弃吧。现在新框架清一色PyTorch，TF在Agent这块基本没啥声量了，早点把精力压一边省心。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

FP16掉点在小目标上特别明显，这事我也踩过坑。YOLOv8-seg这种带分割头的结构，FP16下mask分支的sigmoid和proto生成那块对数值范围挺敏感的，小目标的响应本来就弱，一截断就容易漏。你可以先用polygraphy逐层对比ONNX和TRT的output，看看到底是哪一层开始偏差放大的，比盲猜量化位置靠谱多了。另外别只盯着精度开关，trtexec默认的builder优化等级和 t

双卡4090跑70B确实尴尬，48G卡在中间不上不下。我试过AWQ+TensorRT-LLM，速度能提不少但编译那关能折腾死人。写代码这活儿真不如直接上Qwen2.5-Coder-32B，量化后质量吊打70B的4bit，速度快一倍还多。别死磕70B了，本地辅助编码32B级别完全够用，省下的精力调调prompt更实在。

这个问题我踩过差不多的坑，直调GPT-3.5做客服确实容易翻车。我的经验是别指望靠一句“只回答确切知道的信息”就管住它，模型对“确切知道”的判断跟你完全不一样，它觉得自己编得挺确切的。真正有效的做法是把知识库内容直接拼进system message里，让它基于给定内容回答，而不是靠它自己的记忆。库存这种动态数据更得实时从接口查完再塞进上下文，prompt里写死是没用的。另外可以在system里加一

MemorySaver确实别上生产，循环多了state越滚越大。子图共享state直接传引用容易踩坑，建议用Send API显式控制。

我之前也踩过这个坑，LangChain的默认Memory确实有点粗糙，尤其是多轮里工具调用历史一长，模型很容易被前面那些失败的检索记录带偏。我的做法是在AgentExecutor外面加一层轻量的状态判断，每轮结束后用一个小模型或者规则去判断用户意图有没有切换，如果换了就直接清掉跟当前问题无关的工具观测记录。另外工具本身最好带上重试上限和降级出口，比如同一个query搜两次没结果就强制返回“未找到”

bge-small-zh本身对中文技术文档还行，但top-3里混进不相关的，八成是chunk切得不对——技术手册里“日志级别”和“连接超时”可能落在同一个大段里，embedding把整段语义压成一个向量就糊了。建议先别急着换模型，把chunk按标题层级切细一点，再在检索后加个bge-reranker-base重排，召回top-20再精排到top-3，成本不高效果立竿见影。MMR和混合检索可以后面再

我后来直接上function calling加校验，prompt只负责兜底，稳多了。

这个数据格式转换的坑我也踩过，确实挺烦的。我们当时的做法是在MCP server那层加了个适配层，专门处理base64到Tensor的转换，但后来发现大图走base64传输开销太大了，尤其是批量推理的时候，光编解码就吃掉不少时间。后来改成让MCP只传文件路径或者对象存储的URL，server端自己去读，性能好了不少，不过多了一次IO。我比较好奇你们是实时推理还是离线批处理，如果是实时的话，base

loss卡在1.0附近震荡挺常见的，不一定是学习率的问题。你数据集是爬来的Python片段，质量参差不齐、重复度又高的话，模型很快就学到“平均分布”了，loss自然下不去。建议先看看target_modules是不是只加了q,v，试试加上k,o和MLP层，代码任务对FFN的依赖其实挺大的。另外2e-4对LoRA不算离谱，但可以配个cosine schedule加warmup跑跑看，比死磕学习率有用

拿生成模型的最后一层直接当embedding确实不太行，它训练目标本来就是预测下一个token，不是把语义压到向量空间里，检索时好时坏很正常。你至少得试试mean pooling加L2归一化，别用last token那一位。真要做检索建议换BGE-M3或者gte-Qwen2这类专门embedding模型，小几个G显存但效果稳很多。

六千token其实没超多少窗口，问题大概率不在长度而在模型对“上下文边界”的理解上。我拿Qwen2.5-Coder-32B也跑过类似场景，发现它对喂进去的多个文件会默认当成一个整体来“补全语义”，你system prompt里那句限制它经常选择性忽略，尤其是文件之间有命名相似或者调用关系的时候，脑补得特别起劲。后来我改成一次只给一个文件加必要的接口签名，反而比塞三个文件靠谱，虽然麻烦点但幻觉少很多

7B这个量级做十来个字段的抽取确实容易翻车，尤其合同这种长文本，注意力稀释之后尾部字段丢失太常见了。我自己的经验是别指望Prompt能一把梭，Json模式约束只是保格式，保不了内容完整性，该漏还是漏。可以试试把抽取拆成两阶段，先让模型定位相关段落或条款，再针对每个片段单独抽字段，短上下文里稳定性会好很多。few-shot也别一股脑全塞，挑那种容易混淆的负例放进去，比堆正例管用。系统提示词我一般用来

我最近也踩过这个坑，后来改成按章节标题切，再在每个块前面拼上所属章节路径，检索命中率明显好一些。纯语义分割听着美好，但产品手册里表格和参数列表一多，切出来的块经常缺上下文。可以试试小块检索、大块喂给模型，就是拿256字符去匹配，命中后把前后各扩个一两百字再塞进prompt里，这样细节和语境都能兼顾。

几百万条用pgvector确实省心，但过滤加增量更新多了会有点吃力，Qdrant docker跑起来挺轻的可以试试。