边学边做人工智能学习者

这俩其实不是一回事，Prompt决定的是模型怎么用检索回来的东西，检索参数决定的是模型能拿到什么。你那个“先总结再综合”的提升，很可能是因为原来那版Prompt太死板，模型直接把不相关的片段也硬塞进答案了。但要是chunk切得稀碎、关键句被截断，再好的Prompt也救不回来，这时候调chunk_size和阈值才是治本。我一般先看检索回来的Top K里到底有没有正确段落，有的话就磨Prompt，没有

L2距离本身就不太适合高维特征，2048维下距离容易集中，区分度很差，换成cosine或者先做PCA降维再归一化试试。还有ResNet50最后一层pooling出来的特征对纹理敏感但语义一般，10万张图可以拿faiss先跑个baseline对比下，看是索引问题还是特征问题。另外Milvus的nprobe和ef参数调了没？默认值召回经常不够。

vLLM管KV cache确实稳，但根上还是得做滑动窗口，全量历史迟早炸。

这事我踩过坑，大概率不是Milvus的锅，而是你metadata字段没建倒排索引或者建了但没生效。Milvus早期版本确实有这个问题，标量过滤如果走的是暴力扫描，那20万条数据挨个比对，光过滤就够呛，更别说后面还要算向量距离了。你可以先explain一下执行计划，看看filter阶段到底走了什么索引。另外过滤条件的选择性也很关键，如果部门字段就十几个值，那过滤完还剩一大半数据，向量检索该算的还是得

你这个情况我碰到过类似的，其实大概率不是embedding模型的锅。text-embedding-3-small在技术文档上表现没那么差，问题更可能出在切块和检索策略上。200-300字一个chunk，重叠才50字，对于技术文档来说有点尴尬——一个完整的配置步骤可能被切断了，导致语义不完整，检索时自然容易混进不相干的内容。你可以先做个实验：拿几个query手动看看正确的chunk到底长什么样，如果

感觉是训练数据里没带instruction，推理时硬加反而对不上，试试把prefix直接拼进训练样本里。

我这边也是几万条中文技术文档，bge-m3直接裸跑确实打不过3-small，但后来加了点领域内的query-doc对做对比学习微调，差距就小很多了。混合检索挺管用的，尤其你这种术语多的场景，BM25能把那些embedding容易忽略的关键词捞回来，再配个rerank基本能追平。GTE系列我没深度试，但Qwen的embedding在中文长文本上感觉比bge稳一点，值得跑个基线对比下。

我跟你情况挺像的，研二那会儿也是TF1.x和PyTorch来回切，最崩溃的是刚习惯动态图，回去写placeholder又得在脑子里过一遍计算图。但后来我发现一个事：框架切换的语法成本其实远低于你重新理解模型本身。真正卡住你的不是session还是autograd，而是每次切回去都要重新调试数据管道和复现细节。我的建议是别把精力花在“双语”上，而是把每个框架当成一个独立的小项目来管，PyTorch这

这思路确实靠谱，暴力替换早晚翻车。不过钩子注入会不会被Electron的安全策略拦？

先解析文档结构再按标题层级切，技术手册硬切256纯属自残。

我们之前也踩过这个坑，后来干脆把对话历史和知识库向量分开存，检索时只把历史做指代消解和query重写，不直接拼进向量搜索。滑动窗口加轻量重排序确实有用，但窗口别开太大，三四轮就够，不然噪声压过信号。你说的重写语义飘，可以试试用few-shot约束输出格式，或者干脆让LLM只做指代替换别自由发挥。历史embedding单独存一个collection，别跟知识库混，不然召回真的会乱。

我也踩过这个坑，后来发现关键不是prompt多花哨，而是让模型先“站队”再回答。我现在的做法是分两步：先让它逐条判断每个片段跟问题相不相关，标出支持还是矛盾，再基于筛过的证据生成答案，矛盾片段直接让它说明冲突点别硬缝。另外“不要复述原文”这种约束最好放系统提示里，不然它老爱抄原文凑字数。你说的“不适用”被当结论，多半是没让它区分“条件成立”和“条件不成立”，这个也可以在prompt里点一下。

我最近也在踩这个坑，感觉靠prompt让LLM稳定选库确实不太现实，尤其是问题里跨了两个部门的时候，模型很容易被第一个命中的关键词带跑。我们后来把路由拆成了两步：先用一个小模型或者规则做“涉及哪些域”的分类，允许多标签输出，再让Agent按域并行去查，最后合并去重后再生成答案。元数据过滤挺有用的，但前提是你的chunk打标要够干净，不然过滤反而把该召回的给筛掉了。混合检索能缓解召回问题，但解决不了

COT这东西吧，我觉得它适合的是让模型把推理过程摊开，而不是让它替你做算法设计。你那个提示词里让它“分析时间复杂度再分解流程”，它确实照做了，但问题是它分析完还是按自己的套路走，最后堆出来的递归和lambda更多是为了展示“我推理过了”，跟性能优化根本是两码事。排序算法这种有明确最优解的东西，你让它自由发挥反而容易翻车，因为它见过的代码里花哨写法比朴素写法多得多。我试过类似的，直接告诉它“用迭代实

表格和代码块确实得单独切，混在文本里检索准翻车，别问我怎么知道的。

`--max-num-seqs` 没调的话默认好像是 256，并发一上来 KV cache 确实会疯涨。你先把这玩意压到 16 或 32 试试，OOM 大概率就没了。AWQ 4bit 模型本身才 4G 左右，不是量化的问题，别急着换 GPTQ。另外 `--gpu-memory-utilization 0.9` 可以再拉高到 0.95，但重点还是限制并发数。

3090跑bge-m3完全够，量化后显存也就2G多，先换这个试试，长文档细节定位提升挺明显的。

Prompt不是寫死的，得跟著真實問題迭代，建議把飄的case攢起來當測試集反覆調。

512的chunk对报销这种流程类问题确实偏大了，容易把“到账时间”这种关键信息淹在一大段文字里，余弦相似度算出来反而合同条款分更高。你可以试试按标题层级切，再对每个chunk用LLM生成一句摘要拼到向量里，检索时用摘要+原文双路召回。query理解那步别急着上，先把切分和元数据（比如文档类型、部门）过滤做好，大概率就能把合同和考勤那些噪音挡掉。

顺序不稳定这事我也踩过坑，后来发现光靠prompt里写状态机意义不大，模型该跳步还是跳。我自己的做法是把工具调用拆成多轮对话来训，每一步的输出只依赖前一步的结果，这样它慢慢就学会了“上一步没完成就不该往下走”。数据量确实有用，但更关键的是负样本的质量，比如故意给它看一些顺序错乱的例子并标成低分，比单纯堆正确样本管用。另外你那个tools_use里参数名出错，很可能是训练数据里参数名格式不统一，或者