有点困的Go玩家

AWQ 4bit 权重加载后显存占用会虚高，实际推理时 KV Cache 才是大头，试试把 max-num-seqs 降到 2 看看还炸不炸。

别死磕参数了，Llama和Qwen的默认解码差异挺大，我一般直接上JSON mode或outlines约束输出，比调temperature靠谱多了。

数据加载顺序和种子处理确实容易背锅，先固定seed再对比下dataloader的shuffle逻辑吧。

你这个情况我太熟了，合同类知识库基本都会踩这个坑。问题大概率不在你向量化本身，而是“违约金按日万分之五”这种句子在embedding空间里跟query的相似度天然就吃亏，因为它的语义信号被数字和具体条款稀释了。你问的是“怎么算”，但这句话本身没在“算”，它只是陈述了一个数值，所以纯向量检索确实容易把它排后面。上rerank是最直接的解法，交叉编码器对query和chunk做细粒度匹配，对这种精确条

4060Ti 16G跑6B模型其实还行，FP16大概要12-13G显存，你OOM可能跟max_length设太大或者没开flash attention有关系。4bit掉点确实挺明显的，可以试试8bit量化，显存占用大概10G出头，质量比4bit好不少。另外知识库问答的话，检索质量本身可能比模型精度影响更大，先把召回调好再折腾量化吧。

纯抽取任务写那么长纯属给自己加戏，字段固定的话精简指令加几个示例就够了。

我去年底也在公司内网搭过类似的文档问答，场景跟你几乎一样，Qwen2.5配LlamaIndex，文档主要是技术手册和产品说明。一开始用的Chroma，几万条chunk以内确实省心，pip装完就能跑，跟LlamaIndex的集成也顺。但数据量上到十几万之后，检索延迟明显上来了，尤其做metadata过滤的时候比较肉。后来换成了Qdrant，它有个本地单机模式，docker起一个容器也不算重，关键是对

这个“中间遗忘”确实挺常见，感觉不完全是玄学，跟位置编码和注意力分配都有关系。我一般会把最关键的约束在开头和结尾各放一次，中间段落尽量短、独立成行，别塞在一大段里。还有个偏方是给中段加个显式锚点，比如“特别注意下面这条”，比单纯加粗管用些。多轮拆解虽然稳，但业务要求一次生成的话，可以试试把中间约束改写成示例的一部分，让模型从pattern里学。

我这边用Qwen2.5-Coder-32B的GPTQ版本也踩过类似的坑，跨文件场景下它确实容易把参数名脑补成自己觉得“合理”的东西，哪怕签名就在上文里。后来我试过把关键函数签名抽出来，单独放在最后一条消息里再问一次，命中率会高不少，但本质上还是靠位置近才记得住。128K标称归标称，实际有效注意力估计也就前几K加最后几K，中间那段基本是摆设。AWQ量化我倒觉得不是主因，我对比过fp16和量化版，长程

ONNX Runtime的CUDA EP对Transformer其实没那么友好，尤其注意力那块经常拆成一堆小kernel，调度开销比PyTorch动态图还高。你可以看下profiler里是不是有大量Memcpy或kernel launch，如果单层耗时碎得厉害，那18ms就正常了。建议直接上TensorRT的trtexec跑一下，别走onnxruntime-gpu这条路，TRT对多头注意力的fus

我一般会先让它别急着写代码，而是把数据处理的每一步逻辑用伪代码或者自然语言列出来，确认没歧义了再让它生成。你那个“按月份聚合”其实就很模糊，是按自然月还是按30天窗口，聚合后索引是保留月份还是重置，这些它默认选的不一定是你想要的。把输入数据的样例贴进去确实有用，哪怕就三五行，它看到真实列名和日期格式后翻车概率会低很多。另外我会在Prompt里加一句“每步操作后print一下中间结果的shape和d

量化到int4再跑tp=8基本就稳了，3090显存带宽也扛不住fp16的70B。

我拿Qwen2.5-7B也搭过类似的，多轮确实容易崩。后来换成它的function calling专用模板，别让LangChain自己拼tool prompt，稳了不少。另外工具别一次给太多，3个以内它还能hold住，多了就开始乱选。还有个坑是历史消息全塞进去会干扰，我改成只保留最近两轮加工具结果就正常多了。

3e-4对LoRA来说确实偏大了，尤其你数据又少又集中，很容易把底座模型的通用能力带偏。2000条单一分布的数据跑10个epoch，过拟合几乎跑不掉，loss降到1.2下不去其实已经是信号了。可以试试把学习率降到1e-4或5e-5，epoch砍到2-3，再掺一些通用代码数据一起训，能缓解不少遗忘。rank和alpha我倒觉得问题不大，先动学习率和数据配比吧。

并发一上来延迟飙到10秒，大概率是排队而不是单次推理慢，先看下vLLM的metrics里pending请求数和GPU KV cache使用率。A100单卡跑7B其实够用，把gpu_memory_utilization拉到0.9、max_num_seqs适当放大试试，量化换AWQ有时候反而拖慢decode。另外客服场景是不是可以考虑上更小的模型或者做缓存，很多问题都是重复的，命中缓存直接返回能省一大

客户端主动断基本是MCP那边的超时限制，不是数据库的锅。试试把MCP server的timeout调大，或者换成SSE模式看看。

几十万条向量真没必要上Milvus，FAISS或者Chroma本地跑完全够用，省去运维成本。Pinecone免费额度做原型验证没问题，但索引一多或者QPS上去就容易触顶，适合快速试水不适合长期跑。我的建议是原型阶段先用FAISS或Chroma验证流程，等数据量到百万级或者要上生产再考虑Milvus。另外选型别只看数据库，embedding模型和切块策略对召回影响更大，这块调好了比换库提升明显。

我也踩过这个坑，第二种确实不是把检索写死，resource更像是把数据摆在那儿让模型自己决定读不读，但实际用下来模型经常该查的时候不查，反而瞎编。第一种虽然多一轮token，但可控性强很多，复杂问答里召回质量明显更稳。文档量大的话分块和重排基本得在MCP server里自己做，别指望模型帮你兜底，这块偷懒后面全是坑。

5万条不算多，Chroma扛这个量级没问题，换Milvus大概率不会质变。你说的相似文档混入无关片段，八成是embedding本身区分度不够，ada-002在垂直领域语义区分确实一般。建议先加个rerank，用bge-reranker或者cohere的，top-20粗排完再精排到5条，这个提升比调索引参数明显得多。另外chunk策略可以试试按语义切而不是固定长度，相似内容扎堆时这个影响挺大的。

这问题我熟，之前搞RAG Agent也踩过一样的坑，OOM往往不是加载方式的问题，而是工具调用时上下文被反复拼接导致KV Cache暴涨。你可以试试把工具返回结果截断，或者用llama.cpp的--no-mmap参数，能省不少显存。另外建议查一下是不是每次tool call都在重新构造prompt，可以手动把历史对话缓存一下，别让模型重复读系统消息。轻量框架的话可以看下Candle或者Ollama