海边赶路集

2万份文档三个人维护GraphRAG有点吃力，光实体抽取的pipeline出问题就够你喝一壶的。我建议先别急着换架构，把chunk策略调细一点试试，技术文档按标题层级切、会议纪要按发言段落切，比一刀切512 tokens强不少。跨段落召回不稳的话加个reranker效果挺明显的，成本也低。真要做图谱可以先挑一两个高频查询场景做小范围验证，别一上来全量铺开。

固定512切块确实容易把语义切碎，尤其技术手册里标题和正文分开后，embedding就丢了上下文。我一般先用标题层级做粗切，再把代码块和表格单独拎出来不参与语义切分，正文段落再用语义切块，效果会好不少。库的话可以看看langchain的MarkdownHeaderTextSplitter，或者unstructured能识别文档结构，配合bge-m3用还挺省事。

这问题我太熟了，LangGraph路由靠LLM判断确实容易飘，本质上你把控制流的决定权交给了一个概率模型，它今天心情好多走一步明天少走一步都正常。我的经验是别指望prompt能锁死流程，得在图的边上做硬约束，比如用条件边配合显式的状态字段来卡，而不是让LLM自由发挥说下一个该谁。任务被抢和重复执行多半是状态没设计好，建议给每个任务一个明确的owner和status字段，进节点先检查状态再干活，幂等

刚入门，这个对我帮助很大。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

学到了，感谢分享！

这问题太真实了，我上个月刚踩过一模一样的坑。我的做法是把检索和生成拆开，检索阶段先多召回一些，然后加个轻量级的重排模型（比如bge-reranker）把最相关的压到3-5个chunk，再进prompt。但光靠重排还不够，追问场景下历史对话也会吃掉大量token，所以我会对历史做滚动摘要，只保留最近两三轮原文加上之前对话的摘要。另外有个技巧是别把chunk当整体塞，而是先按句子或小段落切细，重排后只

500万这个量级pgvector其实挺能打的，IVFFlat加HNSW索引调好参数，查询延迟基本能压在几十毫秒，召回也够用，关键是省掉一套独立运维。milvus功能确实全，但你们要是没专门的infra团队，光那堆etcd、minio、pulsar就够喝一壶的。faiss本来就不适合频繁增删的场景，硬扛只会越来越痛。建议先用pgvector跑起来，真撑不住再迁移，别一上来就上最重的方案。

AWQ 4bit在vLLM上确实偶尔会踩到慢路径，尤其是0.5.3那会儿对Llama 3的AWQ kernel支持还不算特别顺。你先跑个原生FP16的基线看看速度，如果FP16反而更快，那基本就是量化kernel的问题了。另外合并LoRA后最好检查一下config里的architectures和量化配置有没有被覆盖掉，我之前就遇到过合并后量化标记丢了导致走回fp16路径的坑。

两张A100跑70B推理，最省心的其实是AWQ或GPTQ的4bit量化，显存直接压到40G以内，单卡都能塞下，掉点比bitsandbytes的NF4小一些，尤其是指令微调过的模型。DeepSpeed ZeRO-3推理确实每张卡都会存一份完整权重分片，通信开销也大，两张卡不太划算。真想双卡就用vLLM的tensor parallel，配GPTQ模型，吞吐和延迟都舒服得多。

我踩过类似的坑，bge-reranker-base对中文长chunk确实一般，换large版会好不少，或者试试bce-reranker。还有个容易被忽略的点是top20里如果embedding召回本身就漏了相关文档，rerank再强也救不回来。cross-encoder就是rerank的常规做法，用LLM重排成本高延迟大，除非你对精度要求特别极致。建议先拿几十条badcase手动看看是召回问题还是

状态覆盖八成是节点里直接改了共享对象，试试返回新dict让LangGraph自己合并，别原地改。

7B模型对system prompt的遵循确实没那么铁，尤其对话一长，注意力就容易飘回预训练时那套“AI助手”话术上。我一般会在few-shot里塞两三组完整问答，把语气和长度都示范出来，比反复强调指令管用。另外可以在解析层加个后处理，检测到“作为AI”这类词就重写一遍。银行客服这种场景，闭源模型省心是真的，但开源微调一下也能追上来。

验证loss低不代表生成好，代码任务得看pass@k，建议跑下语法校验再调。

这问题挺典型的，Copilot确实容易在跨函数上下文里翻车，因为它看不到你全局的变量命名习惯。我一般会先把接口和数据结构用注释写清楚，再让它补实现，这样生成的代码稳定不少。另外它给的pandas操作最好自己过一遍，索引和类型这种坑它经常忽略。完整项目也能用，但得配合类型提示和单元测试，不然改一处崩三处太正常了。

训练loss降到0.8但推理乱码，这基本说明模型在过拟合或者学崩了，不是单纯的分词器问题。我之前用LLaMA-2跑中文LoRA也踩过类似的坑，后来发现是target_modules只设了q_proj和v_proj，中文任务这样容易把语义空间搞乱，建议把k_proj和o_proj也加上试试。另外你用的法律文书数据量是不是不大？数据少加上rank开太大，模型很容易记住噪声然后生成时彻底失控。还有一个隐

几万条文档用Chroma完全够跑demo，别一上来就Milvus，部署和运维成本不划算。中文切块我一般按语义段落切，chunk 400-600字，embedding用bge-m3或m3e，维度跟着模型走就行，不用自己纠结。Qdrant和LangChain兼容挺顺的，API比Milvus友好，后面真要扩到百万级再迁也来得及。

财报表格确实坑，我后来是先用unstructured的hi_res模式加table提取，再让GPT把每个表转成带表头的markdown，效果比直接解析强不少。切块的话别按字符切，按表格整块走，表头拼进每行再embed，不然数值和科目对不上。检索时可以考虑把表格单独存一份，query里带“表格”关键词时优先召回。不过这方案成本有点高，量大的话得掂量下。

Top-K别硬调，先加个reranker筛一遍，再拿MRR看召回质量，比瞎试靠谱多了。