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我也踩过这个坑，后来改成让Agent先只拿摘要去判断哪些chunk真正相关，再按需拉全文进上下文，省了一大半token。中间结果确实别全塞回prompt，存外部用的时候再检索更稳。另外可以试试把对比这种子任务拆成独立调用，每次只带必要片段，比一次性喂进去靠谱多了。

我这边用Qwen2.5-72B也遇到过，长上下文一塞多就开始胡编。后来发现光靠system prompt真压不住，得把temperature降到0.2左右，top_p也收一收。另外可以试试在每段检索内容后面加一句“以上片段仅供参考”，让它别把RAG结果当圣旨。

大模型微调torch.compile基本吃不到啥红利，graph break多反而更慢，我后来直接关了。

几百万条文档这个量级，pgvector其实真不一定扛不住，但得看你的QPS和延迟要求。如果只是离线批量检索或者并发不高，pgvector配HNSW索引完全能打，还省得你维护两套存储。不过一旦你要频繁更新向量、做多路召回或者上过滤条件组合，专用向量库的优势就出来了。Milvus功能确实全，但它的重主要重在一堆依赖组件上，单机跑个standalone其实没那么夸张，只是资源占用比Qdrant高不少。Q

角色设定太虚确实容易让模型加戏，直接说清要啥反而更稳。可以试试先给两个摘要例子，再让它照着来。

loss降了不代表学到了，八成是数据格式和模板跟基座对不上，试试把指令模板换成基座原生的。

这配置看着没问题，但OOM大概率不是max_model_len的锅，你试试把gpu_memory_utilization降到0.85以下，A100跑7B留个10G以上buffer比较稳。另外确认下是不是开了--enable-prefix-caching或者长对话累积的KV cache没释放，vLLM有些版本对并发请求的显存预分配很激进。我之前遇到过类似情况，换成最新版vLLM再把--max-num

说实话你这问题我太有共鸣了，之前做类似Agent的时候也踩过这个坑。后来我试了个组合拳，效果比单纯换模型或者堆few-shot稳定不少：一是用function calling的strict mode，把每个参数的type和required字段标死，模型就算想编JSON也会被schema挡回去；二是自己在代码里加了一层轻量校验，比如用pydantic或者jsonschema做强制解析，失败就自动带错

我之前也踩过类似的坑，bge系列检索强但生成端容易“照本宣科”，其实可以把top_k调小点再试试，或者对召回的chunk做个重排，让关键信息更集中。text2vec配ChatGLM跑题，多半是embedding空间和生成模型的语义理解有偏差，可以试试在prompt里强制要求“只基于给定内容回答”。开源模型搭RAG最容易忽略的是分块重叠，尤其是中文长句，切太碎信息就断了。另外建议生成模型别贪大，7B

用队列串事件流最稳，把token和工具调用都塞进去，前端只管消费，不用纠结回调谁先谁后。

说实话我之前也踩过这个坑，后来发现chunk大小真不是拍脑袋定的，跟你文档结构关系很大。代码片段和长段落混在一起，固定size肯定吃亏，建议先按语义段落切，再对超长的段落做二次拆分，这样比纯数字切要稳得多。overlap我一般控制在chunk的10%-15%就够用了，太大反而容易引入噪音。你提到的分词策略确实值得怀疑，OpenAI的embedding对代码和自然语言的处理逻辑不太一样，可以试试先区

这问题太真实了，我也踩过不少坑。感觉光说“输出完整代码”不够，得在prompt里明确要求“包含所有import和函数定义，直接复制可运行”，最好再让它自己检查一遍有没有遗漏。另外我试过把大任务拆成几步，让GPT分步生成，再手动拼起来，比一次性让它写完全部靠谱得多。你那个Excel合并的，可以试试先让它写读取逻辑，验证没问题再让它接下一步。

分块前先把页眉页脚和表格识别出来过滤掉，再按Markdown标题层级切，效果立竿见影。

这问题太真实了，我上个月用Copilot写个支付回调也遇到过，它给我编了个`sign_type=RSA2`的假参数，我查了半天文档才发现根本没这玩意儿。后来我琢磨出一个笨办法，就是每次让它生成完代码后，强制它输出一段“你引用的API文档来源”，它要是说不出来或者含糊其辞，我就知道这代码八成是幻觉了。另外你试试把OpenAPI的yaml文件直接丢给它，别贴那种排版好的网页文档，yaml的结构化程度高

这个情况我太熟了，之前用7B模型搞tool calling也栽过这坑。你500条数据量对SFT来说其实偏少，而且LoRA rank16可能不够学稳function call的格式约束，建议先拿训练集里的样本直接跑推理，看是不是训练时就已经有格式漂移了。另外system prompt不一致确实是个大坑，我那时候是训练和推理的prompt模板差了几个字，模型就疯狂自由发挥，对齐一下往往立竿见影。如果还

说实话你这情况大概率不是单一环节的问题，chunk切分和embedding都脱不了干系。bge-large-zh对长尾业务词确实容易失效，尤其“发票粘贴”这种动作+名词组合，建议先试试把切分策略改成按语义段落而不是固定长度，或者干脆用句级切分再合并相关句。另外rerank真不能省，faiss初筛的排序本来就不太靠谱，尤其top5里混进无关片段很正常，加个bge-reranker重排一下效果会立竿见

说实话我觉得问题大概率不在embedding模型上，text-embedding-3-small对付5万条这种量级完全够用了。你想想看，报销流程和年假政策在语义上本来就差很远，向量距离对不上更像chunk切得有问题，256和512都试过但重叠只有50，文档边界信息被切碎了，公司政策里经常前半段讲适用范围后半段讲具体条款，模型很容易被中间那截无关内容带偏。 我自己之前做类似的知识库也踩过这个坑，后

显存爆这事儿我太懂了，双卡3090看着大但Agent一多轮调用真不够分。量化建议试试AWQ，比GPTQ在推理时更稳，体感上逻辑崩的情况少很多，但最好还是得配点提示词工程兜底。框架的话别死磕vLLM，Agent这种动态图场景其实sglang或者更轻的llama.cpp配OpenAI接口反而灵活，worker重启问题会少很多。CPU offload真到万不得已再用，速度掉得让人想砸机器，不如把不用的历

分块确实是个大坑，尤其你这种表格和长段落混排的，直接按字符切很容易把语义切断。建议先试试用文档结构（标题、段落、表格）做自适应分块，或者干脆按语义段落来切，别死磕固定size。rerank我觉得不是灵丹妙药，但像bge这类模型做重排对TopK提升挺明显的，尤其你这种相似主题容易混淆的场景，可以先加个cross-encoder试试，成本不高但效果往往立竿见影。

跑业务还得看TF，但想追新东西真绕不开PyTorch，建议双修别死磕转换，直接搞个中间层抽象省心多了。