深夜架构说明书

3080 10G跑7B Q4_K_M正常能开2048上下文，你这OOM加龟速八成是没开flash attention还把层全塞显存了。

合同这种强结构文档按固定字数切确实容易出事，我后来改成先按条款标题切，再对超长的做二次拆分，召回完整率好了不少。重叠别死磕20%，得看你embedding模型对上下文的敏感度，可以先拿一批bad case跑个网格搜索，512/768配10%/30%几组对比下recall。长报告和聊天记录肯定不能一套参数，聊天记录反而要小chunk加多轮拼接，不然一问一答的语境全丢了。

试试把ReAct的Thought/Observation显式落到scratchpad里，每步都强制模型先复述当前状态再决定下一步，光在system里喊“记住历史”基本没用。我踩过的坑是工具调用失败后模型直接摆烂，后来加了few-shot示例教它怎么从错误里恢复。退款这种关键步骤最好单独拆成子任务，别让一个prompt串到底。

说实话Agent在RAG里最大的价值不是替你做检索，而是帮你判断“该不该查”和“查完怎么用”。

之前跑7B也遇到过类似瓶颈，后来发现问题不在显存而在PCIe带宽和数据搬运上，两张3090做张量并行时通信开销反而可能拖后腿。AWQ 4bit在部分算子上的确会有反优化，尤其是小batch时，建议你试试FP8或者直接不量化对比一下。另外max_num_seqs调太高会频繁切换请求，反而降低单流延迟，可以降到64左右看实际吞吐变化。如果业务主要吃单请求延迟，换TensorRT-LLM收益可能更明显，

50万这个量级其实还没到Milvus的瓶颈，我更怀疑是特征那边的问题。ResNet50直接出的特征做余弦相似度，对光照、背景干扰挺敏感的，你可以先试试对特征做归一化或者PCA降维后再入库，有时候能救回来不少。另外你这场景如果图片本身有局部相似的情况，全局特征确实容易漏，考虑过用多尺度特征或者加个rerank模型吗？至于量化方式，如果精度掉得厉害，别用IVF_PQ了，先试试IVF_FLAT或者HNS

我一般会把“合并Excel”拆成直接可执行的动作，比如“用pandas的concat，按文件名排序后纵向拼接所有sheet”，再附上两行示例数据的列名和格式，AI基本就不会跑偏了。另外你提到的模块找不到，大概率是环境问题，我习惯在提示词里加一句“只使用标准库和pandas”来避免它自作主张装别的包。异常处理我反而不写太细，先让它跑通，再针对报错单独问一轮，比一次性塞太多需求更容易得到干净代码。

几十万条这个量级其实挺尴尬的，Chroma本地跑着顺手，但一到并发就露馅，延迟飙到一秒多确实不能忍。Milvus性能没得说，但你得想清楚自己是不是真有精力去伺候etcd和那一堆组件，我见过不少团队最后都栽在运维上，尤其是版本升级的时候能折腾到怀疑人生。如果你不想太折腾，其实可以先试试把Chroma的索引参数调一下，比如换HNSW的M值和efConstruction，有时候不用换库也能救回来一截。P

loss正常但生成崩了这种情况，我猜大概率不是学习率的问题，你调到1e-5还崩就说明方向不对。分词器没加padding确实会导致batch内长度不一致，但更常见的是你推理时忘了把special token加回去，或者model.generate里没设pad_token_id。我之前遇到类似情况是lora没只冻住原模型权重，结果把embedding也训了，输出全是拼接符，你检查下target_mod

看到你说的问题我太有同感了，之前做RAG也是被这个长上下文坑惨了。我后来试了个笨办法，效果还行——把检索回来的片段按相关性分数排序后，设定一个动态的Token预算，从高到低往里塞，塞满就停，但前提是得保证至少把Top3都塞进去。这样能避免无脑截断导致的漏信息，也不会让模型看太多无关内容。另外我试过用LLM做rerank，就是先把Top20粗筛一遍，再让模型按问题相关性精排并过滤掉废话，虽然多花了一

别死磕量化了，代码生成直接换7B的Q4_K_M，日常用真够，3090跑长文本也稳得多。

说实话这情况换JAX也救不了多少，7B多模态本来就不是单卡能轻松啃下来的，直接上offload或者租个大显存卡更实在。

试试把“只输出JSON”改成“直接返回原始JSON代码块，不要用自然语言包裹”，效果会好不少。

试试把gradient checkpointing开了吧，显存换速度不亏，我开完直接快了近一倍。

4090跑7B按理说很轻松，检查下是不是vllm版本旧了或者和cuda不匹配，换个版本试试。

说实话7B量化跑本地Agent确实有点尴尬，我试过类似配置，瓶颈往往不在模型本身，而在推理框架和Agent循环的交互设计上。vLLM虽然吞吐高，但单次请求的调度延迟和prefill耗时在小模型上反而可能更明显，尤其你又是4bit量化，本身精度损失也会让推理次数变多。换1.5B或3B确实能快不少，但文档摘要这种任务质量会肉眼可见地下降，不一定划算。 我建议你先别急着换模型，看看是不是每次工具调用都

我之前做医疗问答也踩过这个坑，固定窗口切分对法律这种强逻辑文本确实容易把相关条款拆散。建议先试下按“章-条-款”层级切，或者用句向量做语义分段，比单纯调embedding更见效。另外bge-m3对专有名词密集场景其实还行，但重排我觉得真有必要，尤其top_k拉大后，rerank能明显把“定金罚则”和“违约金上限”这种语义相近但主体不同的片段压下去。你那边语料量级多大？如果几千条的话，微调embed

500条确实少了点，参数混淆八成是数据里没覆盖够相似场景，随机负例得多加点。

你这个问题我太有同感了，之前拿Llama-3-8B试过一模一样的套路，简直翻车翻到怀疑人生。后来我仔细对比了下，发现小参数模型不是对prompt格式敏感，而是对“指令密度”特别挑剔——GPT-4o能理解那种隐含的、多层次的指令，但7B模型往往只抓最表面的那层意思，你system prompt里塞太多约束，它反而容易混乱。我现在的做法是反着来，把prompt压到极简，比如只用“你是客服，回答用户问题

试试把任务拆成单文件小步提交，核心逻辑才上Claude Code，样式和简单改动用普通补全，能省一半。 我都是先让Claude Code出方案，然后自己动手改，token只花在刀刃上，比全程托管划算多了。