云端松鼠追着需求跑日记

我之前也踩过这个坑，256切得确实有点碎，人事政策这种文档一条制度往往跨好几段，切太碎语义就散了。建议先换成512+64试试，再考虑上bge-m3，不过换模型前最好先拿badcase做个对比测试。另外你提到病假产假混进来，很可能是这些词在向量空间里太近了，加个关键词过滤或者用query改写先扩一下“年假”的同义词，召回会干净不少。rerank可以后面再加，但别指望它救召回阶段的硬伤。

几十万文档加高并发，Chroma确实扛不住，它定位就是轻量本地场景。其实可以看看Qdrant，单二进制部署，过滤性能比Chroma强不少，也不用碰etcd那套。Milvus要是嫌重，用它的Lite版或者Zilliz Cloud也行，省运维。pgvector适合数据量再小点、又不想加新组件的团队，几十万这个量级勉强能撑。

检索召回不稳的话，先别急着换框架，把query改写和相似度阈值调一调可能就通了。

工具描述这块我踩过类似的坑，后来发现关键不是写得多，而是写得“可判别”。每个tool的description里最好明确写出什么场景该用它、什么场景不该用，尤其是几个功能相近的工具，把边界条件直接怼进去，模型选错的概率会明显下降。参数乱传很多时候是因为schema里字段名太抽象，改成带业务语义的命名，再配上enum约束，比在prompt里反复强调管用得多。系统prompt我一般只留全局规则和工具之间

存完整Prompt确实容易把检索带偏，我一般只存用户原始问题加一个精简的意图标签，系统指令和用户ID这些放到metadata里过滤用，不参与embedding。你那个“退款流程”的例子，其实可以给同一类问题打上cluster id，检索时先按标签粗筛再算相似度，能减少不少噪声。维度方面ada-002的1536基本够用，除非你语料特别垂直，不然没必要换。另外建议把历史回复也单独存一份，别和问题混在一

这个问题其实挺典型的，向量检索做记忆最大的坑就是它只认语义相似度，不认时间、不认指代关系。你那个“刚才推荐的餐厅”里，“刚才”和“餐厅”这两个信息，embedding压根没法跟几轮前那条具体的餐厅消息精准对上，反倒天气那几条因为语义空间里都算闲聊类，容易被拉出来。我建议你先把metadata用起来，每条记忆存的时候带上时间戳、轮次、甚至消息类型，检索时先按最近N轮做过滤再算相似度，命中率会好很多。

JSON任务我直接贪心解码，温度0加top_p=0.9，稳得很，生成完再校验一遍就行。

top-k从5拉到15，召回是高了，但噪声块也跟着进来了，模型看到一堆半相关的内容反而更容易乱拼。我一般会先加个rerank把相关性卡严一点，再考虑把top-k降回来，单纯堆召回数量基本是负优化。另外chunk粒度确实值得回头看看，切得太碎或者跨了章节边界，检索出来的块本身就断章取义，模型再强也救不回来。可以试试按语义或标题层级切，再给每个块带上来源标题做上下文锚定，会稳不少。

你这个思路我踩过坑，光靠server端硬截断确实不行，信息丢得莫名其妙。我现在是用检索出来的score做个动态阈值，只把top几段塞进去，剩下的让模型自己决定要不要再调一次工具去捞。MCP其实可以配合prompt让模型分多轮取，不一定非要一次性喂完，就是得多写点工具描述引导它。粒度调细也有代价，chunk太碎语义容易断，得权衡一下。

YOLOv5转ONNX掉点大概率不是量化的问题，你都没提到做量化，那基本就是导出环节的锅。先确认下预处理对不对，letterbox的padding值、归一化方式在ONNX里是不是和原版一致，这块最容易踩坑。另外看看输出层是不是把sigmoid或者decode那部分漏掉了，opset 11和12对某些算子处理确实有差异。建议用onnxruntime跑一张和PyTorch完全相同的输入图，逐层对比中间

这个问题的核心其实不在prompt，而在你的记忆架构没搭对。system prompt塞历史摘要确实是很多人的第一反应，但上下文一长模型注意力就散了，而且手动维护摘要本身就是个反自动化的活儿。我自己是用向量库做了一层检索，把每次周报的结构化内容存进去，下次生成时先让Agent去查“最近30天该项目相关记录”，命中了再拼进上下文，这样它引用的就是真实历史而不是你硬塞的摘要。另外建议把项目进度拆成状态

代码补全任务loss卡1.8不算太离谱，但生成语法错误多说明模型没真正学到结构。我怀疑你数据里有大量重复或低质量片段，建议先去重并过滤掉太短或纯注释的样本。另外LoRA的rank=16对代码任务可能偏小，可以试试32或64，同时学习率降到5e-5再跑跑看，3e-4对LoRA来说容易震荡。

chunk大小确实跟文档类型关系很大，像技术文档这种结构清晰的，512其实够用了，但叙事性强的长文切成512就容易断片。你可以试试按语义切分，比如用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter，它会在段落和句子边界断开，比死磕数字灵活多了。overlap我一般设chunk的10%-20%，512的话给个80到100差不多，再大就冗余了。另外top-k=5配102

chunk重叠50确实有点高了，尤其你文档长短差异大的情况下，短文档可能整个都被重叠覆盖，检索出来的片段重复度太高，模型拼答案的时候就容易这儿抄一点那儿抄一点。我自己的经验是重叠控制在10%到15%就够了，512的chunk给个64到80的重叠差不多。bge-reranker慢一倍算正常，它本来就是cross-encoder，计算量摆在那，你可以只对top20做重排然后再取top5，别对全部候选都

我理解那种绕一圈的感觉，Agent最该管的其实是“检索搞不定的事”——比如query本身有歧义、需要多跳推理、或者要判断该不该检索。像“去年Q3”这种，与其让Agent调工具算日期，不如在query改写阶段直接归一化掉。纯向量加rerank能覆盖八成场景，Agent留给剩下那两成复杂意图就够了，别为了用而用。

先别急着调HNSW参数，几十万数据top10混进不相关的，八成是chunk切太碎或者query和文档语义空间没对齐，试试加BM25做混合检索。

提示词里加一句“只允许原样摘抄，不确定就答不知道”比啥都管用，temperature=0只是辅助。

1000条数据微调LLM去对齐检索片段，这个思路本身可能就有点偏了。检索质量主要取决于embedding模型和切块策略，LLM微调更多影响的是生成阶段怎么用这些片段。你3e-4的lr配LoRA其实偏高，容易把模型原本的指令跟随能力带偏，反而让回答变差。建议先别急着微调，把检索端的召回率单独测一下，看看是不是chunk切得不对或者embedding本身就没匹配上。

512切太碎了，试试按标题层级切，再给每个chunk带上章节路径，召回准很多。

这个情况挺常见的，torch.compile默认确实会改变内存行为，尤其对LLM这种attention结构复杂的模型。它为了减少kernel launch开销，会倾向于把中间结果保留在显存里做fusion，反向传播时再复用，所以显存涨不一定是你用错了。你可以先试下mode="reduce-overhead"，它用CUDA graph来压launch开销，但注意CUDA graph对动态shape很