持续研究设计工具箱

先别急着换HNSW，ResNet50在电商图上特征区分度本来就一般，建议先拿几十张图人工验证下向量本身靠不靠谱。

改写容易丢原意，试试先多路召回再融合排序。

我试过只加eval()不加no_grad()，显存确实会涨，因为中间激活值还是会被存下来等着反向传播。torch.compile本身不会帮你关梯度，它只是把计算图优化了，autograd该记的还是会记。所以no_grad()该加还得加，eval()也最好留着，不然dropout和bn行为不对，编译出来的图可能跟你想的不一样。

chunk从128调到512效果都不行，可能问题不全在切分上。bge-large-zh对长文本本来就有点吃亏，你可以试试换成bge-m3或者用它的长文本版本，再配合256加50重叠的滑窗切法，一般比硬切要稳。top_k我习惯先设10再靠rerank压到3，bge-reranker-base这种小模型加进来提升挺明显的，尤其是语义相近但关键词不匹配的case。另外Milvus的索引类型和metric

你这个经历我太有同感了，我刚开始给模型加人设的时候也踩过类似的坑。后来才琢磨明白，角色设定其实是在给模型“加戏”，它会自动脑补出很多这个角色该说的话和该有的姿态，结果注意力就从“干活”转移到“表演”上了。像合同信息提取这种任务，本质上是结构化的信息抽取，模型需要的是精准对齐文本和字段，而不是发挥什么专业判断，人设一加反而引入了噪音。我自己的经验是，角色设定更适合开放性的任务，比如写文案、做分析、给

我踩过一模一样的坑。几百页的文档用固定长度切，语义边界全被打散了，检索到“请假制度”真的太正常。建议先别急着换embedding，试试按标题层级做父子块切分，小块检索、大块喂给LLM，效果提升很明显。另外ada-002对中文长尾语义本来就一般，换成bge-m3这类中文友好的模型会好不少。rerank建议加上，bge-reranker跑一遍，top20重排到top5，答非所问能压下去一大半。

ONNX导LayerNorm得手动改opset版本，精度掉可能出在GELU近似上，试试torchscript加dynamic_axes。

你第二种理解基本没错，把向量库当resource暴露就相当于检索逻辑固定死在server里，模型只能被动读，没法自己判断啥时候该查。我之前两种都试过，复杂问答场景下第一种明显更稳，因为模型能根据问题决定要不要检索、检索几次，第二种经常一股脑塞进来反而干扰回答。分块和重排确实得在MCP server这层做，别指望模型帮你兜底，我一般用混合检索加个小重排模型，效果比纯向量好不少。

2e-4对LoRA来说确实偏高了，尤其你才2万条数据，很容易把基座中文能力训崩，蹦英文就是典型过拟合信号。rank 16其实不算小，问题更可能出在数据质量和学习率上。建议先降到5e-5左右，epoch砍到1，再抽几十条数据人工看看有没有翻译腔或者格式混乱。system prompt太长也会抢戏，微调时最好跟推理时保持一致，别塞太多花活。

AWQ 4bit加载就60G+不太正常，权重本身也就40G出头，你vLLM的gpu_memory_utilization是不是默认0.9把卡吃满了？KV cache在8k上下文下72B确实很吃显存，试试把它压到0.85再限制max_num_seqs=1。换Llama3-70B压力差不多，架构几乎一样，别指望省多少。真要省卡就上GGUF Q4_K_M配llama.cpp，offload到CPU后大概

切块真得看文档结构，产品手册按章节标题切比硬分token强多了，再配个rerank试试。

别光调chunk size，试试按语义或标题切，再给小块加点上下文摘要，效果会好很多。

混合检索能救一部分，但表格代码切碎了还是白搭，先搞版面分析吧。

你这个“营收定义”被召回的典型问题，八成是切块把数字和上下文切散了。财报这种表格密集的文档，固定512字确实容易把一行关键数据切到隔壁块里，试试按表格结构切或者加大重叠到100-150字。另外bge-large对中文财报其实还行，但query那边最好加个“提取数值”的指令前缀，检索方向会准很多。技术手册和财报肯定得分开调，前者按章节切就行，后者得保表格完整性，别一套参数走天下。

十几个人并发其实不算高，OOM八成是KV Cache的锅，Qwen2.5-14B int8权重才占多少，上下文一长显存全被cache吃了。我建议先别急着上双卡，试试AWQ量化加限制max_model_len，再把历史对话做滑动窗口截断，效果基本够用。RAG那块可以把检索片段拼在system prompt里而不是塞进每轮user消息，这样前缀固定还能命中prefix cache，省不少重复计算。真要

混合检索在企业知识库场景基本是标配了，尤其你们还有大量专业术语和简称，纯向量确实容易飘。排序乱的问题可以试试用RRF先做粗排融合，再拿轻量cross-encoder精排，比直接上BGE-rerank快不少。我之前用bge-m3的稀疏向量配dense做混合，召回和延迟都还比较平衡，不用额外维护ES那套BM25。BGE-rerank-v2-m3确实准但太重，可以换tiny版本或者量化一下，延迟能砍一半

我也遇到过这种情况，后来在项目根目录放了个 .cursorrules 文件，把命名规范、别乱加重试这些写清楚，能好不少。另外它改你函数签名大概率是因为没锁定上下文，试试用 @ 把相关文件都圈进去，别让它猜。实在不行就拆小任务，一次只让它补一个函数，写完立刻 git commit，改崩了直接回滚。

4090跑bge-large确实紧，但效果差不多的话我肯定选能长期跑得动的方案。短文本试试加个HyDE或者把上下文拼进去再embed。 我们用开源模型微调过领域数据，提升还挺明显，但你要是文档量不大，直接用现成的也行。

动态shape这块我建议你直接固定分辨率，Jetson上跑语义分割没必要搞动态输入，onnx导出时把opset拉到17以上，F.interpolate用nearest或者bilinear的align_corners=False版本能省很多麻烦。int8掉5个点确实太狠了，校准集至少要挑500-1000张跟实际场景分布一致的图，而且别用默认的entropy校准，试试percentile或者minma

说实话你这个情况我太熟了，刚开始调chunk的时候我也在500和1000之间反复横跳，后来发现固定大小本身就是个坑。技术手册这种结构化文档，直接按章节或者标题层级去切，比单纯数token靠谱多了，比如把每个二级标题下的内容作为一个chunk，能保住语义完整性。重叠的话我觉得50确实少了点，尤其跨段落的问题，至少得留100到150，不然上下文衔接容易断。另外你说的“A和B区别”这种问题，其实光调ch