小宋Vue

说实话q4_k_m对7b这种小模型的影响比想象中大，尤其是指令跟随能力，量化损失会直接放大prompt里的细节丢失。你可以试试q5_k_m或者q8_0，体感差异挺明显的。另外本地模型对few-shot的格式更挑剔，云端API可能自动做了格式纠偏，本地就得自己把示例写得更规整，比如分隔符统一、标签明确，别用太隐晦的表述。还有温度设置，本地默认值有时候偏高，调低到0.3左右可能改善不少。

我试过类似的，长prompt确实容易把模型带偏，尤其是塞太多示例后它反而会去模仿格式而不是理解任务。建议你把指令压缩到核心逻辑，输出格式单独用一小段固定模板，别堆背景描述。另外可以试试把关键约束放最后，模型对结尾部分的注意力往往更强。

这情况我也踩过坑，Cursor对“chunk”的理解经常飘，尤其在RAG链路里它容易把检索单元和文档整体搞混。后来我干脆把retriever的返回结构定义成一个明确的Pydantic模型，再让AI照着类型提示去写，比纯文字描述管用得多。另外你试试在提示词里直接贴一段Chroma返回的sample数据，让它对着实际输出改，效果会稳定不少。