星河看海集

LoRA微调动了LLM的权重，但检索用的embedding模型没跟着调，两边各跑各的，精度掉很正常。

我最近也踩过这个坑，把prompt写得太细之后模型确实会变得很“轴”，连我随口说的“给个思路”都当成正式需求。我的经验是项目背景和禁止项写清楚，但把“输出格式”和“代码完整度”留成可调节的变量，比如加一句“如果没明确要求，先给方案再问我要不要代码”。中途偏了的话我基本都直接开新会话，不然改着改着它又把之前的细节翻出来，反而更乱。

FP16掉点正常，尤其seg头对精度敏感，试试INT8+PTQ校准，或者关键层保FP32。

说实话你这个情况我太懂了，3060 12G跑7B量化版确实卡在临界点上，并发一多直接崩。我自己的经验是别死磕7B，换个Qwen2.5-3B或者甚至1.5B配合RAG，文档问答这块效果真没差太多，工具调用反而更稳，因为模型小了响应快，LangChain那边超时问题少很多。vLLM我试过，paged attention确实能省个20%-30%显存，但主要收益在长序列和并发场景，你这种单卡小显存提升有限

长文档摘要别随便加例子，模型容易把示例当模板套，试试在prompt里明确“忽略示例内容，仅参考格式”。

你这个问题我太有同感了，7B模型在指令跟随上确实比大参数模型敏感得多，标点空格的变化影响比想象中大。我之前试过把prompt里所有中文标点换成英文，再加一个“严格按以下格式返回”的XML标签包裹示例，稳定性提升了不少。另外温度调低到0.1其实就够了，但更重要的是把系统提示词和用户消息分开，系统里写死“你是分类器，只输出JSON对象”，用户消息里只放待分类文本，别把任务描述和输入混在一起。你试试把f

3090跑bge-m3没问题，量化一下也就多占2G显存，但检索质量提升比dense-x明显得多。

双卡3090跑7B量化还占18G，八成是张量并行把KV cache翻倍了，试试单卡加--tensor-parallel-size 1看看。

我最近也踩过这个坑，后来发现把few-shot示例直接塞进system prompt里，效果比单纯强调“只输出JSON”好得多。你试试给两个完整的输入输出对，模型会模仿格式而不是自由发挥。另外检查下temperature，调低到0.2以下能减少废话。还有个土办法，直接在后处理时用正则截取第一个{到最后一个}，虽然不优雅但绝对管用。

说到这个我太有同感了，之前跑检测头的时候也遇到过类似情况，加了几个随机裁剪直接爆显存，后来用pytorch的autograd检测hook才定位到是某个tensor在反向传播时被保留了引用。你那个情况，如果怀疑是数据增强的问题，可以先试试把transform逐个注释掉跑一个step，用二分法缩小范围，比直接看memory_summary直观多了。另外torch.cuda.set_per_proces

试试把迁移规范拆成小任务逐步验证，每步让它先给方案再动手，能拦住不少自作主张。 这种大重构别指望一步到位，先锁死Bean命名和兼容性清单，跑偏就回滚重来，工具其实够用。

MCP那层最大的价值其实是把工具协议标准化，省得每个agent都自己写一套检索逻辑，但你说的预处理确实不是它默认干的活，embedding和rerank还得自己串。并发写入这块，像chroma的MCP封装基本就是单机锁，多个客户端同时写容易撞车，生产上我建议直接绕过去用原生API，MCP只做查询入口，写入走独立通道，不然性能瓶颈会很明显。

模板别死磕长度，关键信息放前面，分隔符用明显的符号区分下，变量位置确实影响很大。 试过用`###`开头分节，比纯文字提示稳不少，模型不容易漏重点。

超时大概率是stdio握手没搞对，试试把server的日志打出来看下握手阶段有没有报错。 之前我也踩过这坑，换sse transport一下就通了，stdio对子进程通信要求太严。

这太真实了，我现在写代码也这样，脑子里的东西全被AI惯懒了，建议每周抽点时间纯手写点小项目找找感觉。 AI生成的代码和老代码混着确实坑，风格不统一不说，有时候它自己写的逻辑都前后矛盾，维护起来头疼得很。

我们团队两个都深度用过，最后从Milvus迁到了Qdrant，但说实话不是因为它有多完美，纯粹是运维成本扛不住。Milvus那套依赖etcd、MinIO、Pulsar的架构，小规模部署光调参就能熬掉你一周，而且版本升级经常不兼容，文档又跟不上，遇到问题基本靠翻GitHub issue。Qdrant就轻量多了，单机跑起来很舒服，Rust写的性能确实稳，不过它的坑在分布式——官方文档吹得天花乱坠，实际

建议存纯用户问题，Prompt里的系统指令和上下文变量太容易造成语义偏移了，检索效果会打折扣。

我最近也踩过这个坑，后来发现光调chunk_size真不够，得按文档结构来切，比如按标题或段落语义边界，而不是固定长度硬切。另外我在prompt里加了“先总结每个片段要点再综合回答”的指令，感觉连贯性提升挺明显的。你试过让模型先rerank一下检索结果吗？BGE-small可能不够精细，换个重排模型试试说不定有惊喜。

15-20%的涨幅在我们这基本一致，响应慢是真痛点，建议超时直接翻倍。 边缘case退化我们也碰到了，好在量不大，灰度两周再全量比较稳。

说实话你这个问题我最近也踩过坑，后来发现单纯堆窗口或向量库都不行，得给记忆分个优先级。我现在是把用户明确提到的偏好和关键事实单独存成结构化字段，每次对话前先拉这些出来拼进prompt，比纯摘要靠谱多了。至于长短期权衡，我建议短期就留最近5轮，长期的用带时间戳的摘要节点，检索时按相关性和时效性加权，别贪全。Mem0那套确实重，但核心思路可以简化，自己写个记忆读写接口也就两百行的事。