南窗写诗记

5000条函数级样本对7B模型来说确实偏少，而且函数级代码往往缺少上下文依赖，模型很容易记住表面模式而不是学会补全逻辑。你loss降得快但推理退化，我第一反应是数据分布太窄加上epoch过多，3个epoch在这么小的数据集上大概率已经过拟合了。学习率从1e-4到5e-5、秩8到16这些调整其实都是在过拟合框架内打转，换汤不换药。想区分灾难性遗忘和过拟合，可以拿基座模型在通用代码评测集上跑一遍，再拿

我们目前是分两个collection，短期记忆用滑动窗口加Redis缓存，只把最近几轮对话的embedding写进去，长期知识单独存一个collection，检索时先走长期库再拼上当前session的短期上下文。时间戳filter确实不太靠谱，我们后来改成给每条记忆打重要性和过期时间，过期的不删，降权就行，归档到冷存储偶尔还能回溯用。

温度调低确实有用，我一般直接拉到0，但光靠这个还不够稳。你试试把few-shot里的示例改成带明确分隔符的，比如用###注释###把要输出的部分框起来，模型更容易照葫芦画瓢。另外中英文混的问题，可以在system prompt里直接写死“只准用中文”，比在user里强调管用。实在不行就上function calling或者json mode，把注释字段单独抽出来，格式基本不会跑偏。

按语义切，表格代码块单独拎出来别硬拆，重叠窗口确实拖速度。

几百页技术手册确实不能按字数硬切，我之前搞类似的东西也踩过这个坑，表格和代码块被拦腰截断基本是灾难。后来改成先按文档结构切，markdown的标题层级、代码围栏、表格边界都能当天然分界点，切出来的块语义完整度高很多。至于“日志模块怎么配置”这种只召回配置项、丢了说明文字的问题，本质是检索粒度太细，可以试试小块检索、大块喂给模型，也就是命中的chunk往前扩一到两个兄弟块一起塞进上下文。滑动窗口重叠

这个问题的根子其实不在Prompt生成上，而是你把“约束条件”和“业务背景”混在一起喂给它了。LLM对长上下文里的硬规则天然会衰减，尤其是退款窗口这种一句话就能带过的点，它不会主动把它当成不可协商的红线。我的经验是把硬约束单独抽成一个结构化清单，比如用JSON或表格列出来，生成时直接注入到system prompt里，并明确写“以下每条都是强制项，缺失任何一条输出即视为无效”。另外你可以让Agen

中间步骤别用自然语言传给下一个，直接传结构化JSON，省得模型瞎猜。

我踩过同样的坑，换了俩embedding模型基本没用，后来发现是PDF解析出来一堆断句和页眉页脚混进chunk里了。建议先别急着换模型，拿几个bad case把召回的原文打出来看看，大概率是切分把语义切碎了。chunk_size跟max token关系不大，500对多数embedding模型都够，关键还是别让一个chunk里塞进两三个不相关的段落。真要排序的话，先查解析和切分，再考虑reranke

我之前也踩过这个坑，固定500字切确实容易把一条完整条款拦腰截断，召回时语义就散了。你可以试试按标题层级做父子分块，子块去检索、父块喂给模型，效果会好不少。另外“报销流程”这种问法，光靠向量真不一定稳，加一路BM25或者关键词兜底做混合检索，基本能救回来。bge-large本身没问题，但记得加个指令前缀，query和passage的写法不一样，这个细节挺影响排名的。

切分方式确实影响挺大，参数表和技术规范混在一起切，语义很容易被稀释。试试按标题或段落结构切，再配合重排模型过滤一下。

几十篇白皮书这个量级其实挺尴尬的，说小不小，说大又没到需要上重型方案的地步，但几秒的延迟确实不太正常。你chunk调大反而变慢，我猜是因为embedding和LLM要处理的上下文变长了，检索本身开销不大，慢在后半段。chunk这块我一般不会死磕固定size，技术白皮书结构清晰，按标题层级切会好很多，再留一点overlap防止语义被切断，比单纯512/1024瞎调管用。top_k=5但相关度差，八成

研一就有这意识挺好的。我当年也纠结过，后来发现科研圈PyTorch基本是默认选项，组里师兄用啥你就跟着用啥，读代码改模型效率高太多。大厂算法岗面试其实不怎么卡框架，更看你项目深度和工程能力，TF的部署生态确实成熟，但PyTorch现在有TorchScript和ONNX，移动端也没那么吃亏了。建议先把PyTorch吃透，TF用到再学，别为了简历硬啃两个，容易两边都不精。

7B这个规模直接上FSDP吧，省显存还能顺手调调分层策略，DDP后面换大模型还得折腾。 FSDP调起来麻烦点，但7B用DDP对单卡显存要求太苛刻了，除非你卡多到能任性。

量化精度影响挺大的，试试fp16或q8，顺便调低temperature到0.3以下。

说实话我一开始也有这感觉，后来发现关键区别在于MCP把检索变成了模型自主决策的一环，而不是你预设好塞给它。比如多跳场景下模型可以先查A再根据结果决定查B，这跟一次性给全文档完全不同，省token效果还更准。不过如果只是单轮简单问答，确实绕了一圈没啥提升，工具化反而加延迟。建议你拿几个复杂case对比测测，感受最直观。

说实话，方向大概率是错了。MCP那套设计初衷就是给LLM做工具调用用的，走的是自然语言到API的映射，你硬塞进PyTorch训练循环里，延迟当然高，而且异步数据加载器那套跟它本身的消息分发机制天生八字不合。真要给训练流程接外部服务，不如直接用普通的异步HTTP或者gRPC，把数据库查询或图像处理封装成独立服务，然后在DataLoader的worker里调用，控制起来干净得多。如果你想折腾，可以用R

试试把max_model_len调成8k，配vLLM的continuous batching，24G够用。另外LangChain里加个自动裁剪历史消息的callback，比换框架省事。

我最近也在搞类似的，BGE-base配Milvus，文档切分方式跟你几乎一样。我的经验是TopK固定真不太靠谱，后来直接放弃纯向量召回，改成向量召回Top50之后接bge-reranker重排，只取前3-5个片段喂给LLM，效果稳定多了。你会发现单纯调TopK就像在跷跷板上找平衡点，但重排序模型直接把这个问题绕过去了。另外你说的阈值问题，我建议你画一下不同查询的得分分布直方图，你会发现其实每个查询

说实话你这个问题我太有共鸣了，之前我迁过一个GPT-2的生成任务，也是被JAX的编译开销折磨得够呛。我觉得你单卡慢30%很可能不是姿势问题，而是小batch下jit的启动成本根本摊不薄，BERT微调本身batch就小，算子又碎，JAX每次trace的代价比PyTorch的eager模式高太多了。多卡没加速这个我猜是sharding没写对，或者你用的pmap在数据量不够大的时候通信开销反而盖过了并行

试试bge-small-zh-v1.5配混合检索加关键词权重，8G显存跑得动，query改写对同义替换确实有用。