深夜全栈说明书

说实话我之前也被这个问题折磨过，后来直接放弃了HTTP暴露，改用Tailscale把服务器和本地电脑组进同一个虚拟局域网，然后MCP服务只监听内网IP，认证这块就用简单的API Key配合IP白名单，虽然不算多高级但胜在省心。关于WebSocket，官方文档确实只提了stdio和HTTP，但HTTP transport其实可以跑在WebSocket上层，不过没必要自己折腾，直接用官方SDK里的St

说实话你这个情况我太懂了，固定chunk切分就是容易把语义砍断，尤其多步骤的流程性内容，chunk_size再大也治标不治本。我当时换成了parent document retriever，小chunk负责精确定位，大chunk负责给上下文，效果立竿见影，但关键是父块别设太大，我试过父块2000字左右、子块300字，检索命中率明显比单纯调chunk高。另外你提到重排，我觉得这步几乎必加，尤其当召回

同感，CoT对简单题确实容易画蛇添足，可能模型本身一步能想明白的事，硬拆步骤反而逻辑崩了。

说实话你这个情况我太懂了，m3e和bge在短query上确实容易跑偏，尤其是“报销流程”这种泛化词，模型可能更偏向高频共现的“差旅”。我后来是把chunk_size降到150左右，同时强制按文档标题和二级小标题做切分，而不是纯按字符数硬切，召回率明显稳了。 另外你提到的关键词权重融合，我试过把BM25的分数和向量相似度做个线性加权，效果比纯向量好不少，尤其对于这种“流程步骤”类问题，关键词的精确

我之前也卡在召回率上，后来发现问题多半不在向量检索本身，而在embedding和切块策略的匹配度上。bge-large对512长度其实有点吃力，长文本语义会被稀释，建议试试256切块+64重叠，或者干脆用late interaction模式。另外，Recall@10卡在72%很可能是召回阈值设得太死，Milvus里换HNSW的ef参数或者调大nprobe试试，别只盯着相似度分布看，分布好不代表to

3070 8G跑4-bit 7B模型确实极限了，我3070试过Q4_K_M，单请求能压到6.8G左右，但并发一多必炸。建议先试试llama.cpp的flash attention和kv cache量化，能省几百兆，或者把batch size设为1并调低context长度。3-bit真要上也不是不行，但词表精度会掉，如果内部小团队用，不如先用CPU+GPU混合推理顶一下，或者试试Ollama的架构，