业余开源爱好者

强约束输出格式+状态机兜底比较稳，光靠重试容易死循环。

我们去年也踩过这个坑，产品手册类中文文档上BGE-large-zh跟ada差距其实没想象中大，召回率大概差两三个点，但长尾术语这块BGE反而更稳，ada偶尔会把专业词理解偏。m3e和text2vec在术语密集场景确实会掉，尤其缩写和型号名，建议别省这步。合规过不去的话就别纠结ada了，搭个GPU跑BGE-large或者试试bge-m3，多语言和长文本都更省心，维护成本也没那么吓人。

几千到几万文档量Chroma够用了，速度慢可能是索引没调好；Qdrant单机部署比Milvus轻不少，值得试试。

base模型正常、微调后崩，那基本排除tokenizer本身的问题了。你试试把LoRA权重merge回基座再推理看看？我之前遇到过类似情况，是adapter保存/加载时target_modules没对上，导致部分层权重其实是随机的。另外loss降到0.8不代表生成质量好，法律文书这种长文本任务，建议看看训练时eval的生成样例是不是也乱码了。还有个坑是LLaMA-2的eos_token在paddi

我踩过这个坑，当时也是拿GPT-4改写query，结果召回反而乱套了。后来发现改写容易把原query里的具体实体和限定词给“平滑”掉，bge-small对这种语义漂移挺敏感的。你可以试试保留原query和改写query各检索一遍再融合，或者改写prompt里强制要求保留关键名词和数字。另外也看场景，口语化query改写收益大，但本来就很精确的query改完基本是负优化。

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我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

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写得挺好，建议补充一些性能数据。

我之前也踩过这个坑，8B模型做路由确实容易飘，尤其指令一多它就抓不住重点。你试试把路由判断单独拆成一个极简的prompt，只让它输出"weather/hotel/none"这种标签，别跟生成混在一起。另外温度0.1反而可能让它卡在某个错误模式里，0.3左右配合强约束的JSON schema有时候更稳。还有就是tool-call的格式描述得放在system里，别塞user里，不然它经常忽略。

你这个情况其实挺典型的，topk召回里混进不相关的结果，很多时候不是向量库参数的问题，而是语义相似度本身的“分辨率”就不够。像“Python多线程”和“Python环境安装”这种，在embedding空间里可能确实离得不算远，因为它们共享了“Python”这个强信号，模型很难只靠语义把“多线程”和“安装”区分得特别开。你可以先别急着调HNSW的efConstruction或者M，那些主要影响的是召

这个问题我前段时间也踩过坑，感觉核心矛盾在于你用的是固定长度切块，但语义边界根本不是均匀分布的。512 token切出来经常把一段完整逻辑拦腰截断，检索的时候向量只匹配到半截信息，Agent自然拼不出全貌。我后来改成先按标题层级做粗切，再在段落内部按句子边界细分，每个chunk带上父级标题路径作为元数据，检索时把同一父节点的相邻块一起召回，效果好了不少。另外你可以试试在Agent那层加一个“回溯原

我之前也踩过差不多的坑，512加50的overlap其实不算离谱，但问题往往不在参数本身，而在切的时候没管文档结构。合同和考勤制度被召回，很可能是它们里面也有“流程”“申请”“审批”这类高频词，embedding一视同仁就给拉出来了。按标题和段落切确实会好很多，尤其是内部文档这种层级明显的，最好保留父级标题一起塞进chunk里，让语义有个上下文锚点。另外你问的是“多久到账”，这其实是个时效性问题，

我之前也遇到过类似情况，top-5里真正能用的就一两条。你试试加个bge-reranker做二阶段精排，效果挺明显的，比单纯调阈值靠谱。chunk 256其实还好，但合同这种结构化文本可以按条款切，别硬按长度分。另外让LLM自己过滤不太稳定，容易把有用的也扔了，还是reranker省心。