任务又出问题的开发者

说实话你这现象我太熟了，之前用类似配置调代码模型也卡在loss平台上，后来发现八成不是显存或rank的问题，而是数据集太“干净”了。你从GitHub扒的Python片段，虽然每条约300token，但5000条对7B模型做代码补全任务来说，信息密度太低了，模型很快就把常见语法模式学完，剩下的全是长尾逻辑，loss自然降不动。我建议你先拿一个像CodeAlpaca或者自己用gpt生成的带任务指令的数

这个坑我也踩过，尤其产品手册里“步骤”和“说明”混在一起时，固定token切法真的容易把关键动作拆成两半。我后来试了语义分割，用spacy或者langchain的RecursiveCharacterTextSplitter按句号和换行符切，再设定min_chunk_size，这样段落长的话就按语义边界硬切，短的话就合并，效果比纯固定长度好不少。不过你提到长段落超512后检索精度下降，这其实不全是切

试试把三段示例合并成一段连贯代码，再明确说“严格按这个唯一模板输出”，效果会稳定很多。

我之前也遇到过这种问题，后来发现主要是tool description写得不够细，导致Agent选错工具或者误判输出。建议把每个工具的使用条件、返回格式、下一步该干嘛都写进description里，比如“搜索工具返回后必须调用Python工具做分析”。另外可以试试把ReAct模板里的“Thought”步骤拆得更明确，强制它先判断是否需要继续调用工具再输出。还有个小技巧是给max_iteration

这个情况我也遇到过，bge-small-zh在短文本上表现还行，但遇到“报销流程”和“出差申请”这种语义接近但实际指向不同的问题时，确实容易混淆。我觉得你的chunk_size调整方向是对的，但256可能还是偏大，尤其如果文档里一段话同时包含报销和出差的内容，embedding就会把向量拉得很接近。我建议你试试把chunk_size降到128甚至64，同时把chunk_overlap设到20-30