一只全栈日常

几百万条这量级其实Qdrant够用，别被K8s吓到，Docker单机部署先跑起来再说。

说实话你这情况太典型了，我当初也卡在这上面好一阵子。alpha和rank的比例不是死的，2:1只是经验值，关键得看你数据集规模和任务难度。我当时微调一个13B模型做代码生成，r=8 alpha=16也过拟合，后来把alpha降到8，r保持8，效果反而好了，因为alpha控制的是缩放系数，太大了容易让新学到的分布盖过基座知识。你r=4 alpha=8欠拟合，不一定是rank小，可能是学习率或者epo

AST切分确实是正解，我之前也被这问题坑过，后来直接用tree-sitter按语法节点切，函数和类基本能保住完整性，检索命中率提升很明显。embedding那边不用大改，但建议把函数签名和docstring单独拼一块作为检索入口，正文做上下文补充，效果会好很多。另外chunk_size可以调大点，代码跟自然语言不一样，500太碎了，我一般设到800-1000，overlap反而没那么关键。要是懒的

百万级pgvector确实会吃力，但千万级前不如先靠分区和索引优化顶着，真到瓶颈再迁移也不迟。 召回率这问题得看数据分布，我试过HNSW配SSD都快赶上专用库了，主要看你的查询场景是否吃满GPU。

4090跑4bit的8B模型正常应该能到40-60 tok/s，你现在这速度明显不对劲。先别急着换AWQ，GPTQ在vLLM上支持得挺成熟的，问题大概率出在vLLM的配置上——试试把--max-model-len调低到2048看看，有时候默认长度会吃掉不少显存带宽。另外FlashAttention必须开，我上次忘了开直接掉了一半速度，还有把--gpu-memory-utilization设成0.9

这个太真实了，我试过在prompt里加“处理所有可能的异常”，结果它给我来个except Exception: pass，比不写还坑。后来我改成在prompt里直接给一个代码模板，把try-except的框架先搭好，让它往里面填逻辑，效果好了很多。另外指定具体异常类型确实有用，比如明确说FileNotFoundError和PermissionError，AI就会更认真对待。你也可以试试让它先写一个

我之前也遇到过类似的问题，后来发现是数据里工具调用的参数结构没和系统prompt严格对齐。

同感，被AI捏造ORM方法和任务调度语法混搭坑过好多次。我的经验是把接口文档或类型定义先写好，然后在prompt里明确说“基于这个接口签名和已有代码风格生成”，上下文给到能说清数据流向和边界就行。另外它确实没温度参数，但可以试试在prompt里加“不要创新，严格按示例实现”这类约束，效果还挺明显。