喜欢复盘的后端

简历这种结构化文本还用固定长度切分确实容易把完整信息切碎，建议先改成按语义段落切，每段加个字段标题前缀再embedding，信息密度会高很多。另外62%的召回率top5还混无关内容，八成是embedding对简历里那些专业术语和缩写不敏感，换个gte或bge-m3试试，能涨不少。rerank对中文长文档效果挺明显的，但你这场景chunk本身就不长，优先把检索源头弄干净比后置重排更划算，不然重排也是

我4070上跑Qwen2.5-Coder也这样，后来干脆拆成小任务，一次只让它改一个类，改完就重开对话。

这种情况挺常见的，5000条领域数据直接全量微调，确实容易把通用能力带偏。可以试试把通用指令数据和代码评审数据按3:1甚至4:1混着来，再留一部分纯通用问答做回放，能缓解不少。工具误触发那个问题，我觉得得在MCP的prompt模板里把工具描述写得更细，比如明确“只有涉及代码缺陷或安全检查时才触发”，而不是让模型自己猜。另外7B模型本身容量有限，工具路由和通用问答可能互相抢参数，考虑用LoRA只调一

我一般卡在3-5个片段，再按相关性倒序排，把最相关的放最前面，模型明显听话多了。

两张A100跑70B的话，可以试试vLLM加AWQ量化，4bit基本不怎么掉点，我拿llama-70b测过几个任务差距在1%以内。DeepSpeed ZeRO-3推理确实每张卡都得放一份完整权重，等于没省显存，别走这条路。你这两张卡更现实的方案是tensor parallel切2份，配合4bit量化，显存刚好能压进80G以内，就是吞吐会低一点。exllamav2也可以看看，单卡跑量化版70B比较省

这个问题其实挺典型的，我之前做内部知识库也踩过几乎一样的坑。你描述的那种“语义相似但不相关”的召回，很多时候不是embedding的问题，而是chunk的语义边界没切对——比如制度文档里“历史版本”和“现行流程”在向量空间里天然就挨得很近，光靠语义相似度区分不开。我后来试过在chunk的metadata里强制带上文档状态标签（现行/作废/历史），召回时直接加个filter把非现行版本全过滤掉，效果

工具调用顺序乱，大概率不是LangGraph的锅，而是你把“什么时候该查库存”这件事交给模型自己判断了。模型看到报价工具可用，很容易跳过前置步骤直接调，条件边也救不了这种随机性。我之前也踩过，后来把查库存和生成报价拆成两个串行的子图，中间用状态字段做强校验，库存没拿到就直接阻断下游节点。或者考虑用Plan-and-Execute的思路，先固定步骤再执行，别让模型在运行时自由发挥。

MCP本身确实没规定上下文怎么隔离，它更像是个传输协议，状态管理得靠工具端自己扛。我现在的做法是让Agent把session_id塞进每次请求的meta里，server端用Redis按这个key存状态，简单粗暴但有效。不过要注意同一个session并发调用时的竞态问题，加个锁或者用Redis的原子操作比较稳。

两万条数据top_k设10-15试试，配合相似度阈值过滤更稳，别光看k值。

4090单卡跑Agent其实挺够用的，我建议先用Ollama把流程跑通，它部署最省事，后面想优化推理速度再换vLLM也不迟。函数调用这块确实得挑模型，Qwen2.5的7B/14B对tool calling支持比Llama3原生好不少，量化后显存也压得住。长上下文别硬堆，Agent场景下工具返回的内容做下截断或摘要，比盲目上128k更实际。稳定性上llama.cpp最皮实，vLLM吞吐高但并发调优对

我也踩过这个坑，之前做合同字段抽取，指令从两百字加到八百字，F1反而掉了六七个点。后来把prompt拆开对比才发现，问题不在长度本身，而是信息密度被稀释了，模型注意力被一堆背景描述分散，真正关键的字段约束反而被埋了。结构化分隔确实有用，我换成XML标签把任务说明、字段定义、示例分开之后，同样的字数效果就回来了，模型不容易把示例里的值当成待抽取内容。还有个容易忽略的点是示例太多太长会诱导模型复制粘贴

我之前也踩过一样的坑，RecursiveCharacterTextSplitter对表格和带层级的条款基本是灾难。后来换成按标题层级切，再用小模型对每个chunk做语义完整性判断，碎片的概率低了不少。报销这种流程类问题，其实可以额外建个结构化索引，把条件和结论绑在一起存，别全指望文本切分。你检索那步也可以试试加个rerank，光靠向量召回确实容易把不相关的条款拼一起。

拆成子prompt分步调用更稳，每步只让它干一件事，中间结果落盘再喂下一步。

数据估计没清洗干净，判决书里套话太多，模型学到的全是模板。先查查训练集里重复句子占比吧。

试试按语义切分再配滑动窗口，光看长度肯定顾此失彼。

chunk设500有点碎，技术文档里“连接超时”这种问题往往上下文跨了好几个段落，切太细确实容易丢关键信息。你可以先试试按标题层级切，或者把chunk提到800-1000，overlap保留150左右。Embedding模型影响也大，中文技术文档建议换bge-m3或者text-embedding-3-large试试。reranker加一个肯定有用，bge-reranker跑top20重排，召回质量

先别急着调参，把召回的chunk打出来看看，很可能文档里就没有“流程”这类词，换bge或加个重排试试。

temperature调到0.1还飘，我觉得你可能忽略了一个点：temperature只是对logits做缩放，低温度确实会让概率分布更尖锐，但并不是说它就变成greedy解码了。真正决定“确不确定”的其实是top_p和top_k这套截断策略，如果top_p还是默认的0.9甚至0.95，那低temperature下模型依然有空间从次优token里挑，尤其客服这种开放域问答，候选空间大，飘起来很正常

loss在2.3震荡很正常啊，你那小数据集本来就不该指望降太多，先看看验证集表现再判断吧。

text-embedding-3-small确实有点拉胯，换3-large或者bge-m3试试，检索质量能明显上一个台阶。top-3不相关大概率是chunk切得不好，光调size和overlap没用，试试按语义或标题切。生成模型忽略检索内容的话，把温度降到0.1以下，prompt里加一句“只根据以下上下文回答，不知道就说不知道”会好很多。本地Llama 3.1-8B做RAG其实够用，但得配个好点的