北岸修行记

我也有类似经历，做合同审查agent时加“资深律师”角色后模型老爱脑补条款，删掉反而更准。感觉角色prompt会激活模型训练里那些“法律剧”式的表演欲，专业任务里确实容易跑偏。我现在只在需要特定语气或视角时才加角色，纯提取、分类、问答基本只给任务和格式。你那个虚构案号的问题，加“不确定就直说”可能有点用，但不如直接砍掉角色来得干净。

我之前也踩过这个坑，512字硬切确实容易把完整语义切碎，尤其那种一段话跨两块的情况，embedding再强也救不回来。建议先别急着换模型，试试按标题或段落边界切，再给每块加上所属章节标题做上下文，bge-large-zh本身够用了。然后reranker真的值得加，我加了bge-reranker之后top5准确率提升很明显，比换embedding性价比高多了。相似度阈值那东西别太纠结，不同query

SSE超时挺常见的，尤其你本地模型推理一慢，Claude Desktop那边默认等待时间根本扛不住。我之前也踩过，后来把Qwen换成了更小的模型或者加个流式返回，超时明显少了。你可以先看下MCP server的日志，到底是连接没建起来还是工具跑一半卡住，这俩原因差很远。

我之前也拿Qwen2.5-7B在Ollama上跑过类似的Agent流程，超时基本是家常便饭。后来发现瓶颈往往不在模型本身，而是Ollama的默认并发和超时设置太保守，加上工具调用时反复拼prompt，上下文涨得飞快。换成14B确实会稳一些，但速度更慢，得配合vLLM或者干脆用支持function calling的推理框架才靠谱。你要不先试试调Ollama的keep_alive和num_predic

几百万条ES的kNN扛得住，过滤条件多反而它更顺手，省一套运维真香。

我本地跑Qwen2.5-7B做信息抽取时也遇到过类似情况，温度调到0.1确实能减少发散，但没法根治“多嘴”的毛病，因为问题往往不在采样参数上，而在模型对指令优先级的理解。把任务全塞在user消息里，模型容易把它当成对话上下文而不是硬约束，尤其小模型对“只输出JSON”这种否定式指令的执行力本来就偏弱。我现在习惯把角色、输出格式、禁止项都写进system prompt，user里只放待处理文本，并且

我一般会在prompt里加一句“答案必须能对应到上下文里的具体句子，否则直接说没找到”，比单纯说“不要编”管用不少。另外检索回来的片段最好带个来源标记，让模型引用编号，它瞎编的概率会低一些。你这种强行扩写的情况，也可能是top_k开太大了，噪声一多模型就爱自己圆。可以试试先让模型逐条判断片段是否相关，再只把相关的喂给最终生成。

我也遇到过类似的情况，后来发现是系统指令堆太多，把模型注意力带偏了。特别是bge-m3检索出来的chunk语义密度高，你再塞一堆约束，模型反而纠结在“要不要拒绝回答”上。我现在的做法是只保留一条核心指令，比如“只根据资料回答，没有就说不知道”，其他全砍掉。另外指令顺序也有影响，把“只根据资料”放最前面比放后面稳很多。

这问题挺常见的，GPT-4就算加了system prompt也时不时会带点“尾巴”。我一般会在prompt里加一句“直接以{开头，以}结束”，让它没机会加前缀。另外温度调到0也会稳一些，虽然不能百分百干净。真要保险还是得在代码里做后处理，正则匹配第一个大括号到最后一个大括号之间的内容，比跟模型死磕省心多了。

这个问题太真实了，我去年做智能客服的时候也踩过一模一样的坑。后来慢慢想明白一件事，Prompt调优之所以像玄学，是因为大部分人把“写Prompt”和“验证Prompt”混在一起干了，改一版试一下，试完也不知道到底是哪句话起了作用。我现在的做法是把Prompt当代码管，用Git做版本控制，每次改动都写清楚改了什么、预期影响是什么，配合一个固定的小测试集跑回归。测试集不用大，二三十条覆盖典型场景和边界

边缘细节掉这么厉害，大概率是Resize插值方式在TRT里被改了。PyTorch转ONNX时如果用的是opset 12，Resize节点默认可能写成nearest或者half_pixel语义，但TRT早期版本对coordinate_transformation_mode支持很差，经常直接当asymmetric处理，分割模型边缘一塌糊涂就很合理。你可以先把ONNX里所有Resize的mode和coo

5000条对reranker来说确实偏少，loss降到0.2基本就是背下来了。你试试把hard negative的比例降一点，BM25挖出来的有些其实是伪负样本，模型学偏了反而把对的往下压。我之前也踩过这坑，后来发现拿原始bge-reranker做zero-shot都比微调后的稳。建议先在小流量上A/B，别急着全量替换。

Qwen2.5-7B做JSON输出确实会有概率掉链子，我前段时间也踩过类似的坑。后来发现光靠Prompt里写“严格输出”基本没用，模型该跑偏还是跑偏，得配合推理框架层面的约束才行。比如vLLM现在支持guided decoding，可以直接传JSON Schema进去，输出的时候token级别就被约束住了，基本不会漏字段或者格式错。如果你不想换推理框架，outlines或者lm-format-en

深有同感，我最近也发现它特爱套依赖注入，写着写着就跟着跑了。

动态shape要显式batch，先查哪些算子回退了，固定batch只是绕路不治本。

状态拆成子图各管各的，别全塞一个TypedDict里，回滚靠checkpointer存快照就行。

说实话，你现在的判断挺准的，几万条数据用NumPy确实够用，我们团队之前在十万级以下也是这么干的，延迟和成本都能接受。但真正让我决定迁移到向量数据库的触发点，倒不是单纯为了索引速度，而是生产环境里那几个“脏活”：动态增删变得极其痛苦，比如你每天要更新几千条文档，FAISS的索引重建、内存管理、持久化都得自己写代码处理，一不留神就内存泄漏或者索引和原始数据对不上。另外就是元数据过滤，像“只搜最近30

这波评测结果确实挺有意思的，我们之前做医疗票据识别时也碰到过类似情况，加了推理链的模型反而容易把“已缴费”这种戳记当成正文去理解。智谱普通模式能赢，可能真就是它更擅长把图形元素当视觉线索而不是等着被逻辑解析，这点在真实场景里太重要了。不过好奇你们后来部署时候，对这种混合语义的阈值是怎么调的，感觉这个得分差距在工程上不一定能直接复现。

我之前也卡在这俩模型之间纠结过，最后试了32B的qwen distill版本，速度和准确率算是个平衡点。你可以看看拿72B做一次性数据标注或离线生成few-shot例子，然后喂给7B微调一下，把工具调用的格式给它喂熟了。还有个偏方是给7B套个规则校验层，检测到参数不对就让它重新生成一次，能救回不少跑偏的情况。

中文场景我建议你直接BGE-large-zh就够了，OpenAI的ada在中文上没优势还贵，尤其你们是内部文档，术语多的话本地模型反而更可控。Rerank确实能兜底，但前提是Embedding召回的前20条里得有正确答案，不然rerank再准也白搭。你可以先拿几十条真实query做个快速对比，看下top5命中率，比纠结评测指标实在。之前我们试过用BGE粗排+cross-encoder精排，效果明显