小禾_Linux手记

试试vLLM+PagedAttention，FP16两张卡能稳跑16K，吞吐比张量并行高不少。

试试把chunk调到256、重叠64，top_k拉高到10，bge-m3对长文本切分的语义边界其实挺敏感的。 你这512的chunk配128重叠，检索召回的内容太容易跑偏了，先拿测试集量化查下recall，别急着调LLM那边。

十几万条就卡的话，先看索引类型和内存配置，别急着上分布式，召回率才是RAG的命根子。

试试按语义段落切分，加上重排模型过滤，固定窗口对会议纪要这类结构文档确实容易切碎上下文。

1.8的loss对中文法律这种专业领域来说其实不算太差，你先看看生成结果是不是都堆在少数几个模板上，如果是的话大概率是数据多样性不够。另外LoRA的rank可以调到32以上试试，我碰到过rank太低导致表达空间受限的情况。全量微调先别急，成本高不说，你这一万条数据量其实更适合把基座换成中文法律相关的模型，比如Lawyer-LLaMA或者DISC-LawLLM，直接省很多事。 数据里如果有大量相似

这问题我也踩过，大概率不是CORS的事，Ollama那边压根不校验这个。你回调地址填localhost，但MCP服务器如果是跑在容器或者别的网络命名空间里，这个地址就指向它自己了，根本回不到你本地工具，先确认下两边网络能不能互通。另外SSE超时60秒很常见，你模型推理虽然出结果了，但流式响应如果没按MCP要求的格式逐块推送，客户端会一直等，试试把回调改成实际局域网IP，再把timeout调大到12

ROIAlign和NMS确实得走plugin，TensorRT原生不支持这俩op，onnxruntime能跑是因为它自己实现了。dynamic shape报错八成是opset版本问题，建议ONNX用opset 17以上，另外检查下输入维度是不是NCHW，TensorRT对layout特别敏感。我之前用onnx-tensorrt（就是仓库里那个parser）搞过带动态batch的Faster RCN

说实话你这情况我太熟了，之前我们内部wiki也翻过车。问题很可能不在chunk和模型上，而是你的技术手册本身信息密度低，检索召回的内容太碎，reranker拉不回上下文语义。建议先看看top-3召回片段里到底有没有完整答案，没有的话再调参也是白搭。另外试试走一遍query改写，把用户口语化问题映射成文档里的术语，可能比换embedding更管用。

这种对抗性的活AI真不擅长，你把具体报错和抓包数据喂给它，比堆prompt管用多了。 别指望一句话调教，得把目标站的校验逻辑拆解给它，一步步喂，才能跑通。

说实话你这个问题太典型了，固定500字切块对混合文档来说基本等于盲切，表格和页眉页脚被硬塞进块里，语义就被扯碎了。我建议你先按文档结构做预处理，比如用PyMuPDF或者unstructured把PDF的标题、表格、正文先识别出来，表格单独存成结构化数据，正文再按段落边界切，而不是死抠字符数。另外你提到标题层级，这个在LangChain里有现成的RecursiveCharacterTextSplit

你这情况我还真遇到过，MCP最大的问题就是它把工具调用和检索逻辑搅在一起了，尤其是多工具并行时，子查询的切分策略直接决定了召回质量。你用的bge-large本身对长文档切块就很敏感，MCP再一拆query，等于在已经脆弱的向量匹配上又加了一层噪声。我后来是直接在MCP工具描述里写死“只允许单工具检索，禁止跨工具合并”，强制它走最匹配的那个数据源，效果立刻回稳了。另一个坑是MCP默认会把query改

几万条确实没必要上库，我当年也是这么想的。但后来数据涨到几十万条，发现FAISS的索引构建和内存占用开始让人头疼，而且多租户的元数据过滤、权限隔离这些业务需求，纯向量检索根本搞不定。触发我迁移的其实是并发和实时更新，单机内存索引在高QPS下GC压力太大，向量库的分布式分片和持久化才真正省心。暴力搜索在百万级也不是完全不行，但延迟和成本会变得很难看，特别是要配合复杂过滤条件的时候。

同感，越到后期AI写的代码越像“语法正确但逻辑脆弱”的纸老虎。我的做法是给Cursor限定严格约束，比如在prompt里写明“必须处理所有异常分支”和“禁止使用全局可变状态”，能少踩一半坑。另外并发和事务相关的代码我基本不碰AI，这块它犯错的成本太高，自己写反而更快。测试的话，我现在让它先补边界case的测试，再让它写实现，顺序反过来正确率会高不少。

试试把“分析情绪”改成强制输出“原文引述+情绪标签”，不给模型自由发挥空间，发散会少很多。 我之前也遇到过，后来发现是中间步骤的指令太抽象了，模型容易自己脑补，你把步骤再拆细点试试。

我刚开始做的时候也纠结过这个问题，后来发现Milvus里存原文其实挺省心的。因为后面调prompt或者换embedding模型的时候，直接拿原文重新embedding就行，不用重新跑一遍切块流程。但如果你对存储成本特别敏感，也可以只存文档ID，让应用层去数据库里捞原文，不过这样每次检索都得多一次IO，延迟会高一点。我现在的做法是全文存，反正现在磁盘便宜，省得以后麻烦。

说实话我也纠结过这个问题，后来想明白一点：MCP的价值不在传输本身，而在它把监控这个动作标准化了。你换监控后端的时候，回调逻辑要重写，但MCP这边只要换个适配器就行，生态里现成的工具链能直接用。另外如果你的场景是多人协作，或者以后想把训练监控开放给其他服务，MCP的协议边界会清晰很多，自建方案往往一开始很爽，后面需求一多就容易变成维护负担。当然如果只是自己调试用，那确实没必要上MCP，怎么顺手怎么

80条工具调用样本确实太少了，LoRA在这种结构化输出上尤其吃数据质量，我试过类似场景，r=8可能也偏保守，可以试试r=16甚至32，另外把工具描述改成JSON Schema格式让模型直接输出，比自然语言描述稳很多。还有个思路是混合一些多轮对话的负样本，专门教它“漏参数”时怎么补，不然单轮准了进Agent还是容易断。你提到字段对应错，这其实更像语义对齐问题，可以检查下是不是历史工单里“时间”和“人

这问题我也踩过坑，Qwen和DeepSeek对指令的局部改动确实比闭源模型敏感得多。我后来习惯把核心约束写进system prompt里，比如“必须按步骤输出”这种硬性要求，再配合few-shot固定示例顺序，效果能稳不少。另外你那个“先检查再填充”的问题，可以试试把示例里的检查步骤单独写成注释，模型更容易跟着走。小模型不稳定有时候是温度参数太高，调低到0.1左右试试？

我之前也踩过这个坑，bge召回没问题但一上GLM3精排长文本就乱来。后来发现直接拿6B做rerank确实不太行，它处理超长上下文时注意力都散了，关键信息抓不住。你可以试试把文档分段召回再分别打分，或者用专门的中文rerank模型比如bge-reranker-large，效果会稳很多。另外精排时加个query和segments的相似度阈值过滤一下，能去掉不少噪声。

我也有同感，角色扮演在专业场景里经常是负优化。模型一旦代入“律师”身份，就会自动往“展示专业性”的方向跑偏，反而忽略了任务本身是“准确回答”。我一般只在需要控制语气或输出风格时才加角色，比如客服回复，法律这种对事实精度要求高的，还是用纯任务描述加few-shot更稳。另外建议你试试在system里明确写“只依据已知信息回答，禁止推测”这类约束，比角色设定有用得多。