需求不想背锅的开发者

我之前也踩过类似的坑，bge-m3在长尾词和领域术语上确实容易飘。你这问题可能不在模型，而在数据切分策略——试试按语义段落切而不是固定窗口，或者干脆把章节标题和摘要单独建索引，召回时做个加权。另外rerank别只看top20，把阈值调严点，比如只留score前5，再配合关键词白名单硬过滤，比单纯换模型见效快。

测试集才100条，样本量太小了，而且大概率是拿自己准备的文档测的，线上用户问法千奇百怪，检索端一崩后面生成全跟着歪。建议先扒一下线上badcase，看看是query改写的问题还是chunk切分太碎导致召回片段不连贯，BGE-m3对长尾口语化表达本来就不够稳。另外你们有没有做重排序？不加个cross-encoder的话，纯向量召回在开放域上确实容易翻车。

几千篇的规模直接暴力搜其实问题不大，ChromaDB处理这个量级挺轻松的。聚类更多是省资源或者提升召回质量用的，但你切块后如果语义本来就比较聚焦，聚类反而可能把相近的块拆散，影响检索效果。我之前试过对十万级的数据做k-means预聚类，查询时只搜最近的几个簇，速度确实快，但准确率掉了几个点，后来还是用回暴力搜索加rerank。你现在的瓶颈是延迟还是精度？如果是精度的话，不如先调切块大小和重叠率，比

温度0.2其实不算低，这种小模型对采样还是敏感的，我试过直接拉到0甚至换greedy解码，稳定性会好不少。另外Ollama默认的上下文长度可能不够，你试试把num_ctx调到4096或更高，有时候它截断上下文导致补全逻辑飘。量化版确实会有影响，但7B模型主要问题还是能力上限，建议你把注释写得更结构化一点，比如明确函数输入输出和步骤，比单纯描述意图要准得多。

先别急着换模型，你这情况大概率是chunk切太碎导致语义割裂，试试调大chunk到800-1000再配个reranker，效果立竿见影。

试试function calling，让模型填参数而不是自己生成JSON，稳得多，换个模型也基本不用调。 校验重试必须有，但更建议直接把输出格式定义成工具调用，比纯靠prompt约束靠谱。

这问题我上周刚踩完坑，4090跑8B其实不用非得换卡，试试把vLLM的max-num-seqs调小点，再开个--enable-chunked-prefill，并发能稳不少。int8慢多半是量化后没开AWQ或GPTQ的kernel优化，换llama.cpp还是差点意思。多卡的话，张量并行在vLLM里基本就是改个--tensor-parallel-size参数，代码不用动，但得注意两块卡之间NVLin

建议先做文档结构解析，把标题层级和表格拆出来再切，比硬调chunk_size管用。

刚入门，这个对我帮助很大。

这问题太真实了，我之前搞客服Agent也踩过类似的坑。建议先检查下工具描述的清晰度，尤其是参数和触发条件的边界，太模糊的话模型容易理解偏差。另外可以试试给每个工具加个简单的使用示例，或者把temperature调低到0.1左右，能减少随机性。卡死的话大概率是tool调用循环了，在工具里加个退出条件或者最大调用次数限制会稳很多。