业余开源爱好者

你提到的二次处理挺关键的，我之前也踩过类似的坑，MCP那边对query做了normalize或者截断，导致语义直接变了。建议先把MCP server收到的原始query和RAG直接调用的query打日志对比一下，大概率是编码或转义的问题。tool description太长确实会稀释模型对query的注意力，可以精简下描述试试。超时那个我也遇到过，异步任务被掐断后返回的是半截结果，看着就很不相关。

几千篇文档还不算特别大，但检索开始飘确实挺典型的，大概率是召回阶段就把噪声带进来了，后面怎么排都救不回来。混合检索我觉得值得试，BM25对关键词和专有名词的命中比纯向量稳很多，尤其你这种问答场景，很多query其实是有明确实体或术语的。重排序也有用，但别指望它能把完全不相关的东西变相关，它更擅长把已经召回的候选里真正相关的往前顶，所以召回宽度要留够。另外你可以看看embedding模型是不是跟中文

微调LLM对检索准确率基本没啥直接影响，检索靠的是embedding模型，你该调的是那边而不是生成端。1000条数据对LoRA来说量偏少，而且如果问答对里没有刻意构造“相关片段+不相关片段”的对比样本，模型学不到怎么处理噪声上下文。我试过在chunk前加编号标记再微调，效果也就那样，关键还是检索召回本身要过关。建议先单独评估embedding的召回率，别把检索和生成的锅混在一起背。

4060 8G跑7B确实有点勉强，尤其代码补全场景上下文一长KV cache涨得飞快。可以试试Qwen2.5-Coder-1.5B的q8量化，补全速度很快，显存占用不到2G，日常写代码够用了。或者把7B换成q4_k_m再配合Ollama的num_ctx调小到2048，能省不少显存。另外DeepSeek-Coder-V2-Lite也可以看看，16B的MoE但激活参数少，8G卡跑量化版压力不大。

表格和图片多的话，512字符硬切确实容易把语义切碎，检索出来的块本身就残缺，后面rerank也救不回来。建议先拿几个badcase看看召回的原文，如果召回内容都读不通，那问题就在切分和解析上，不是排序。Rerank能提精度但解决不了碎片化，表格最好单独走结构化解析再转成文本描述。另外top5全塞system prompt容易被低分块带偏，加个分数阈值或只留top2试试。

我也有类似体验，few-shot给多了反而容易让模型“抄”例子里的细节。尤其代码任务，示例里的变量名、边界条件很容易被它当成模板硬套。后来我基本只在输出格式不稳定时才加一两个例子，逻辑本身还是靠把需求拆细、写清楚约束。角色设定我一般只用来控制风格，比如让它少写注释或别过度抽象，不太指望靠这个提准确率。

我一般是把硬性约束放system里，比如“只依据检索内容回答，没提到就说不知道”，但格式要求扔到user prompt里动态拼。这样模型不会因为格式约束太强就变成复读机，幻觉也能压住不少。另外检索质量差的时候，光靠prompt救不回来，得先看看召回片段是不是本身就不相关。

LlamaIndex做检索核心、外面套LangChain挺香的，我就是这么干的，多轮对话也没耽误。

512字符硬切不重叠，句子都切碎了，语义肯定散。你先别急着换模型，把chunk改成按段落切、加个100字重叠试试。另外bge-small本身对长文本就不太友好，检索时query和文档最好都加instruction前缀。营收这种问题其实关键词很强，可以混合BM25一起召回，光靠向量容易飘。

试试按语义切分再配合重排，父块调大点但子块保持小，能兼顾连贯和召回。

我也遇到过，后来把“文档没有就说不知道”加进去好很多，你可以试试。

几万条数据就走全量扫描，大概率是查询时没走到HNSW索引。你确认下MCP调用时传的参数，比如nprobe或者ef这些，还有filter条件是不是把索引绕过了。我之前也踩过坑，Milvus里如果查询带了标量过滤，而且过滤字段没建索引，它会直接暴力扫。建议先看下query的explain，确认执行计划到底走了啥。

这个问题我也踩过坑，后来发现关键不是拼不拼历史检索结果，而是得先把“那运费谁出”这种指代消解成完整query再检索。我现在的做法是用一轮轻量LLM把当前问题结合上一轮query改写成一个自包含的检索query，历史检索结果只在生成阶段用，不进检索。另外召回跑偏也可能是embedding对短query本身就不友好，可以先试试query改写加多路召回再rerank。

单张A10跑7B AWQ这个速度确实偏慢了，正常decode应该在40-60ms/token左右。先看下是不是没开chunked prefill，长prompt会把首token拖得很久。另外gpu_memory_utilization调太低也会影响并发调度，可以试试拉到0.9。还有个常见坑是max_num_seqs设太小，请求排队也会显得慢。

几十人的后台真没必要上useSyncExternalStore，AI就是爱炫技。按自己节奏来，需要时再学也不迟。

我踩过类似的坑，口语化输入确实容易让模型“跳戏”。后来我把角色约束和输出格式都塞进System Message，同时在User Message里只保留当前问题和必要上下文，稳定性好不少。另外Few-shot示例最好覆盖几种口语变体，比如“咋还没到”“到哪了”都放进去，比单纯加Negative Examples管用。追问场景可以加一步意图判断，先分类再走对应Prompt，别让模型自由发挥。

加个仲裁Agent管调度，明确每个Agent的输入输出边界，不然就是互相推。

我目前是分两层存的，短期记忆放在Redis里只保留最近N轮对话，超时直接清掉，长期知识才走向量库。检索时先用session_id过滤出当前会话的记录，再混一点全局知识进来，效果比全塞一个index好不少。归档这事我觉得看场景，如果是客服类Agent，过期对话里可能有值得沉淀的偏好信息，可以异步抽出来再写回长期库。顺便问下你embedding是整段对话一起做还是按轮次做的？这个对检索干扰影响挺大的。

我之前也卡在这块，后来发现纯按token切容易把语义切碎。技术手册这种结构化的，不如按标题层级切，每个小节作为一个chunk，大小自然就不固定了。跨段落那种问题，可以给chunk加上所属章节路径当metadata，检索时能补上下文。当然最终还是得搞个几十条测试query跑一下，看召回率调，光靠感觉很难收敛。

问题多半出在检索链路而非框架，试试把召回结果直接打印出来看看，比调参快多了。