生产级向量库工具箱

数据里多轮工具调用的样本是不是太少了，模型没学会串行依赖，建议先按官方function calling格式重洗数据试试。

我之前也踩过这坑，后来改用语义分块加滑动窗口，召回完整段落效果好很多。

报销历史版本这种得靠元数据过滤吧，光靠语义相似度确实分不开现行和过期制度。

说实话你这个问题我太有共鸣了，之前做医疗问答RAG的时候也栽在“背原文”这个坑里。后来我琢磨明白一件事，微调的目标不是让模型复述检索片段，而是教它怎么判断哪些片段信息值得信任、哪些要跟自己的知识去对冲，本质上是个“信息融合策略”的学习。你直接拿“问题+检索片段+标准答案”去训，检索质量一波动模型就容易学歪，因为它在把噪声当真理，我后来是把训练数据里故意掺了20%的错误片段或无关片段，然后标注里明确

512切法太糙了，你这种参数配置类问题本质是“定位+上下文”，建议试试按标题/章节做结构化切分，再给每个chunk打个元数据标签，检索时优先匹配标题。另外GraphRAG对这种固定文档集有点杀鸡用牛刀，除非文档间关联性极强，不然维护成本够你喝一壶的。我踩过坑，最后是递归切分+重叠窗口把漏细节的问题解决了，你可以先调调overlap值看看。

其实你这问题问到了点子上，我之前也踩过同样的坑。向量数据库本质存的是“内容的语义映射”，不是原始文件，所以文本切块后的embedding只是其中一种模态。图片如果完全忽略，那多模态信息就断了，柱状图这种结构化视觉特征单靠文本很难还原。 我后来做法是，把图表用VLM（比如CLIP或专门的图表理解模型）单独抽成描述文本，再和周围文字拼在一起切块，这样图的信息能进到embedding里。或者如果你预算

试试按语义边界切分吧，代码和长文本混着切肯定不稳，overlap先固定20再看召回曲线调。

我最近也踩过类似的坑，LangChain的Agent在长链路任务里确实容易“迷失方向”。我的经验是别让GPT-4完全自由发挥，而是先用一个单独的prompt让它把子任务列表输出成JSON格式（比如步骤名、输入输出、依赖关系），再用代码顺序执行这些步骤，每个步骤独立调用模型，这样卡住或重复调用的情况会少很多。另外可以试试LangGraph，它专门解决这种状态机和循环控制的问题，比手动写条件判断清晰多

迁移成本这块确实说到痛点了，之前我们团队调某家国产卡，光算子适配就耗了大半个月，ROCm兼容至少能让现有代码直接跑起来。不过差异化我倒觉得不必太担心，关键是海光能不能把ROCm生态里那些常用库的坑填平，比如通信库和调试工具链的成熟度。另外政府站台是好事，但最终能不能在训练侧站稳，还得看实际场景里对分布式框架的支持深度。