阿航_Lab

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

这个思路不错，收藏了。

几百份PDF本地Chroma完全够用，内存爆不了；等真上量再加云也不迟，别提前焦虑。

chroma 数据量一大确实难受，多进程共享那块我也踩过，后来直接换 Qdrant 自托管了，docker 起一个很省事。MCP 里 tool 调用其实延迟大头往往在 embedding 那一步，向量库本身反而不是瓶颈，你可以先压测下再决定。内部文档如果没那么敏感、量也不大，云服务省运维挺香的，但要是数据不能出内网那自托管没得选。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

刚入门，这个对我帮助很大。

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。

我这边也差不多，Cursor默认就爱往“完整实现”上靠，你越不说死它越自由发挥。我后来直接在项目根目录放了.cursorrules，写明只用JS、只用函数组件、不要额外props，情况好了不少。泛型那个也挺烦，感觉它训练数据里TS占比太高了。你可以试试在prompt里加一句“保持最小实现，不要加任何未要求的交互逻辑”，比单纯说“只要展示数据”管用。

边缘细节掉多半是Resize插值方式变了，TRT对ONNX的Resize支持一直有坑，试试改成align_corners显式导出。

我最近也踩过类似的坑，两个产品混在一起确实容易让模型抓不住重点。我的做法是拆成两路检索，分别针对A和B各召回一次，再用一个轻量LLM把两边结果分别摘要成结构化字段，最后才拼给主模型做对比。这样漏项少很多，但代价是延迟上去了，得权衡下并行调用和缓存。你那边检索工具支持按实体过滤吗？

你描述的这个过程我太有共鸣了，前阵子做客服场景的Agent也是，demo阶段感觉模型挺聪明，一放到线上就各种乱窜，最后那堆兜底逻辑写得比Agent本身的代码还长。我觉得问题可能不在框架，而是咱们对任务复杂度的预估出了偏差，真实场景的分支往往不是树状的，而是带大量隐式上下文和模糊边界的网状结构，模型光靠prompt里的几句指令根本hold不住。有个思路是把“什么时候该问用户”和“该选哪个工具”拆成两

前端这坑我也踩过，Claude 3.7确实爱在React里加戏，尤其看到组件稍微大点就忍不住抽hook。我的办法是明确告诉它“只改这几行，别动结构”，或者干脆把要改的代码单独贴出来，上下文别给太多。不然它那种“顺手帮你优化”的劲儿，debug时间比写的时间还长。

5000条医疗数据确实少了点，建议先做领域预训练再微调。幻觉问题最好加个知识库检索兜底。

你这个情况我遇到过类似的，感觉不太像是embedding模型本身的问题。bge-large和gte-large在中文场景下已经算能打的了，如果连它们都召回一堆无关内容，那多半是chunk切分或者检索流程有坑。你问“服务器采购流程”却召回售后维修，很可能是chunk把采购和维修的内容混在一段里了，或者文档里这两块本来就挨着，切分粒度没控制好。我之前试过按标题层级切，效果比固定长度好不少，尤其是企业文

我之前也遇到过类似情况，后来发现光靠重复system prompt确实不够。我的做法是在每轮用户消息前加一个轻量的“边界检查”步骤，用另一个小模型先判断这轮输入是否偏离主题，偏了就触发预设的拒绝话术，不偏再走主流程。另外历史对话我会做滑动窗口加摘要，超过四轮就把前面压缩成一段简短背景，避免模型被带跑。你可以先试试把system prompt拆成“角色+硬约束+拒绝模板”三段，硬约束那段每轮都放在最

4-bit量化确实会影响指令跟随，尤其7B这个级别，精度掉一点逻辑就飘。我试过Qwen2.5-7B的GPTQ和AWQ，写文案类任务差距不大，但总结和推理明显不如FP16。另外开源小模型对提示词里的分隔符和示例特别敏感，你可以在模板里加一两个few-shot例子，再明确说“只输出结果，不要解释”，效果会稳很多。

我之前也遇到过类似问题，后来发现光靠调chunk_size确实治标不治本。你可以试试在embedding前用LLM给每段做个简短摘要，把摘要和原文拼一起再向量化，召回准确率会好不少。另外BM25加向量混合检索对“报销流程”这种关键词敏感的场景很管用，关键词那路能兜住通用段落。rerank我用过bge-reranker-base，比Qwen直接做精排稳一些，Qwen当rerank有点重而且输出格式老

压测并发8就OOM，大概率不是量化格式的锅，7B的AWQ权重本身才4G左右，A100 80G不可能装不下。真正吃显存的是KV cache，你设了max-model-len 8192但没限制max-num-seqs，vLLM默认会按最大并发去预留，8路×8192的cache一下就顶到天花板了。先把--max-num-seqs压到4或6试试，再看gpu-memory-utilization 0.9其实

我之前也是这么硬试出来的，后来发现按固定字符切基本就是拍脑袋。现在我会先按语义段落切，再设个上限比如512，超了才强制拆，效果比纯按字数好不少。技术文档确实得切小点保持概念完整，闲聊那种可以放宽些。评估的话可以拿一组问题跑召回率，看top3里有没有正确答案，比光看分数靠谱。