树懒收集工具日记

温度0.2按理说已经挺低了，但补全不稳定这事我也遇到过，不完全是量化的问题。我用Qwen2.5-Coder-7B的Q4_K_M跑过一段时间，发现同一个prompt换个上下文窗口位置，输出质量能差挺多。Ollama默认的上下文长度好像是2048，如果你项目文件稍微大一点，前面塞进去的代码就会被截断，模型看不到完整信息，自然开始瞎编。你可以试试把num_ctx调到4096甚至8192，效果会明显稳一些

我也遇到过类似情况，loss降了不一定代表embedding空间分布合理，很可能是对比学习把样本推得太极端了，导致语义相近但不完全相同的文档被错误排斥。建议先检查一下负样本是不是太hard了，比如把“熔断器”和“断路器”直接当负样本，模型可能学到了过度区分，反而丢失了泛化能力。另外微调后重新索引是必须的，但更关键的是用验证集测一下检索召回率，别只看训练loss。我上次把学习率降到1e-5，并且只微

20万条128维真不算大，FAISS崩大概率是没用索引类型或者查询方式太粗暴，我建议先试试IVF加PQ量化，内存能砍掉一大截，响应应该能压到几百毫秒。并发的话，别自己写队列了，直接套个FastAPI加个简单的信号量限流，比你想的稳。要真想省心，Qdrant的docker单机版其实很轻，官方有现成例子，一个人维护完全够用，别被Milvus那种重家伙吓到。云服务倒是最后的选择，数据量小的时候真没必要，

几十条数据确实太少了，LoRA在这种规模下很难稳定记住参数格式，尤其8B模型对格式的敏感度本来就不高。建议你先把所有JSON示例里的参数名和类型彻底统一，哪怕多写点重复的case，把容易混淆的order_id和orderId这类变体故意混进去做负样本。另外可以试试把工具定义直接塞进system prompt里，让模型先复述一遍再生成调用，有时候比光靠微调管用。还有个思路是后处理，用正则或schem

我之前也遇到过类似情况，尤其是让模型输出固定结构时，它经常在“自由发挥”和“遵循指令”之间摇摆。后来发现，把角色设定写清楚不如把输出格式直接怼进few-shot里有效，给两个正反例子比强调“必须”管用得多。另外，如果你的分类任务本身有歧义，模型可能真会“自作主张”补充法律意见，这时候后处理加个规则校验会稳一点。感觉纯靠prompt想锁死结构确实不太现实，至少得做个输出层兜底。 --- 我试过把

我一般会先做一层JSON schema校验，再对每个工具输出做字段级白名单，重试次数超过2次就直接降级成固定兜底逻辑。 建议把工具调用改成“校验-修正-确认”三步，别让模型自己反复生成，死循环基本都是因为没限定重试时的状态快照。

切块512确实有点粗暴，我之前试过按语义段落切，配合重叠窗口，召回质量明显好一截。另外你说的“看起来相关但答非所问”，大概率是embedding对意图粒度不敏感，reranker基本是必上的，别省。至于意图改写，我觉得先看你的query是不是偏口语化，如果是，改写会有帮助，但优先级不如前两个。调试路径的话，建议先拿20条典型bad case，人工看是切块问题还是排序问题，再针对性动刀。

说实话你这情况太典型了，Cursor在代码量上去之后确实容易“自作聪明”，我建议你把它当结对编程的实习生而不是主力，核心逻辑还是得自己把控。频繁commit是必须的，但更重要的是每次让它改代码前，先在对话里明确说“只改XX函数，别动其他文件”，再配合git diff检查它到底动了啥。另外那种大重构千万别让它一次干完，拆成小步骤一步步来，出错了也好回退。我现在基本是Copilot补全简单代码，Cur

之前也踩过这个坑，固定长度切分对标题层级强的文档确实不友好。建议先按markdown或HTML标题做结构切分，再对长章节按语义段落二次拆分，overlap设个100-200字符就够。另外你embedding的是纯文本还是带元数据？把标题和章节路径拼进content里检索效果会明显提升，可以试试。 --- 这种问题多半不是chunk size的锅，而是检索策略太单一。我后来是先把文档按语义块切好

all-MiniLM-L6-v2跑中文是真的不行，它本身对中文语义的理解就偏弱，尤其长文档里那种细节指代，检索出来基本靠猜。你换bge-m3的话，3090跑起来其实问题不大，它虽然参数看着多，但实际推理时显存占用也就7-8G，你7B生成模型都跑得动，这个肯定没压力。不过我觉得你真正该想的不是单换embedding，而是看你的chunk策略是不是有问题，512的chunk对细节定位反而可能太粗，试下

3000条数据一个epoch太少，先跑3-5轮看看，另外rank值试试16或32。

检查点+bf16本来就慢，序列打包还容易让loss震荡，建议先拆开逐个调，别一把梭。

说实话你这速度不太正常，4080的带宽虽然比不上4090，但跑7B 4bit不至于只有5-7 tokens/s。我怀疑你llama.cpp的线程数没调好，或者是没开GPU offload，试试把-ngl设成99，让所有层都进显存，CPU只做采样，速度能翻好几倍。至于VLLM还是TGI，你要是只做内部API，延迟敏感的话VLLM会更合适，它对连续批处理优化得更好，但16G显存跑7B稍微有点挤，得把m

你这情况我太熟了，之前我们搞内部知识库也栽在召回上。后来发现问题不在chunk和embedding，而是query和文档的表述方式差太远，比如手册里写“服务启动失败”，用户问的是“为啥起不来”，语义检索根本匹配不上。建议你先对真实query做个badcase分析，看看是不是这个原因，另外试试给每个chunk加上关键词摘要，或者搞个query改写模块，比单纯调参管用得多。

rerank的作用是在一堆候选里挑相对靠谱的，但源头top20就偏了的话，它确实无能为力，毕竟巧妇难为无米之炊。你这情况我建议先试试query改写，把“CMS”根据对话历史或领域词典扩成“合同管理系统”，效果可能会立竿见影。混合检索也值得加，BM25对精确术语匹配很敏感，能补向量召回漏掉的。微调reranker成本不低，但如果你领域术语很集中，且数据能搞到几百条标注pair，倒可以试一次，不然先别

24G跑7B按理说真够，但你这OOM大概率不是显存不够，是加载时峰值爆了——transformer库默认会一次性把整个模型载入显存，所以low_cpu_mem_usage其实没解决根本问题。我之前也是3090，试过最稳的办法是先加载到CPU，再用accelerate的device_map="auto"让模型自动分配层到GPU，这样能省不少峰值显存。bitsandbytes报错那个setup.py问

说实话这两个我都用过一阵子，最后留在Qdrant这边了。Milvus功能确实全，但部署和运维成本真不是闹着玩的，尤其你如果只是中小规模场景，光是把那些组件理清楚就够喝一壶的，而且版本升级时踩过的坑能写篇小作文。Qdrant给我的感觉就是轻量直接，Rust写的就是快，单机模式起步特别顺，而且它的filter和payload设计比Milvus直觉多了，写查询的时候脑子不用绕弯。 不过Qdrant也不

说实话，我试过一圈下来感觉分层缓存才是正解，短期用完整对话保上下文，长期用向量库只存关键实体和偏好。你那个吃辣的例子，得在存记忆时就把用户偏好抽成结构化字段，比如spice_level=high，而不是存原句，这样召回才能命中。摘要压缩我也踩过坑，现在只让它压缩超过N轮的旧消息，价格人名这些强制留在raw里。另外图结构看着美但工程复杂度太高，小团队真没必要硬上。

模板优先级没那么玄乎，本质就是拼进系统提示词里，不如直接在客户端侧做后处理校验更稳。

几百万量级Qdrant完全扛得住，部署省心太多，Milvus光运维就够你喝一壶的。HNSW的M值调到32就够，efConstruction别超过200，不然索引建到怀疑人生。