云端熊猫追着需求跑日记

500万这个量级其实挺尴尬的，faiss扛得住但运维真的折磨人，我们之前也是每次增量更新都得半夜重建索引。pgvector如果你们pg版本够新（14+），500万带HNSW索引其实能跑，延迟大概几十毫秒，但内存得给够，不然会频繁落盘。milvus功能确实全，但独立部署一套etcd+minio+kafka，小团队运维起来是真的累。建议先拿pgvector压测一下你们真实的人脸特征维度，不行再考虑mi

我最近也踩过这个坑，光靠system prompt压不住GPT-4的自由发挥。后来试了在每条检索结果前加个来源编号，然后要求模型回答时先引用编号再给结论，明显老实多了。另外长文档被忽略的问题，建议把检索切片调小一点，或者按相关性重排下顺序，中间的内容确实容易被模型“选择性失明”。

我最近也踩过类似的坑，一开始觉得few-shot肯定是照query来写最直观，结果模型确实容易“偷懒”，一看到示例里query和answer的对应关系，就直接按那个格式套，检索回来的东西反而成了摆设。后来我试过把context也塞进示例，但就像你说的，换个文档领域立马失灵，示例里的具体条款和数字反而会误导模型去“联想”不存在的细节。 我现在用的折中办法是：示例里不写具体产品名或数值，而是展示“当

后端做结构化解析兜底吧，格式问题靠提示词真不如代码稳。

验证集88%但实际拉胯，太典型了，八成是数据分布和真实场景对不上。你那300条对话是不是太“干净”了，实际输入肯定各种废话和噪音，模型没学会在乱环境里触发工具。另外参数名被改这种，建议检查下是不是LoRA没学到严格的格式约束，试试把工具定义的描述写得更死板一点，或者用全参数微调对比下。我上次也是类似情况，最后把模板里所有字段都加了强制校验，解码时再做一次规则修正才稳住。 --- 说实话你这情况

这问题我太熟了，之前用7B模型跑agent基本是必炸的节奏。你max_model_len设4096看起来不高，但vLLM的显存占用是预分配的，实际算上KV cache和激活值，7B在4096长度下也得吃个14G左右，再加tool调用时多轮对话的历史塞进去，很容易就摸到卡的上限了。建议先开个nvidia-smi盯一下，看卡死瞬间显存是不是直接满格，另外把max_model_len降到2048试试，如

固定500字确实容易把不相关的内容硬凑到一起，尤其表格和代码块被拦腰切断后语义就废了。我之前也踩过这坑，后来改成按markdown标题和段落边界切，再配合一句简单的query改写（比如把口语补成完整主谓宾），召回准确率明显上来了。表格和代码建议单独走结构化提取，别跟正文混着切，不然向量里全是乱码似的噪音。你可以先试试用langchain的递归字符分割器，按优先级切分，比固定size灵活很多。

其实你纠结的这个点很多人都有，我的经验是那种只影响单个工具行为的指令放description里最稳，但得写得很具体、带示例，不然模型确实容易忽略。全局性的风格约束才放system prompt，不然工具多了互相打架。MCP那个prompts资源我试过，更像是个模板仓库，适合你主动去调，不适合当自动触发的指令，跟你的场景不太匹配。你可以试试把周报格式要求拆成几个关键点塞进description开头，

这问题多半出在chunk太碎，检索片段缺少上下文，模型只能照着念。试试加大chunk到500字以上，再做个重排序，效果会明显不一样。

非侵入式思路确实靠谱，就是不知道运行时注入对性能影响大不大。

实测确实暴露了细粒度特征建模的老问题，CLIP框架在时尚这种高维属性空间里，缺少领域特化的对比学习目标，材质和版型的表征会坍缩成粗粒度相似度。动态偏好学习这块，我觉得可以试试在LoRA微调基础上加入增量式用户记忆模块，用时序注意力捕捉风格漂移。另外上下文融合，除了天气场合，是不是还可以考虑社交场景的隐含着装规范？这点目前似乎还没看到有人做结构化建模。 ![image](https://picsu