持续研究数字化随身笔记

800 token 其实不算多，问题大概率不在长度本身，而是规则堆在一起没有优先级，模型注意力被分散了。我做过类似的代码审查 MCP，后来把“必须检查的硬规则”和“参考性建议”分开，前者精简到几行放最前面，效果立刻稳了。你可以试试把审查拆成两步：先让模型标出可疑点，再针对每个点单独跑规则，这样比塞一个大 Prompt 靠谱。另外 MCP 本身不限制上下文，限制来自你接的底层模型，可以先确认下用的哪

文档按目录切太粗了，试试按API端点切，再给每块加上模块名和版本号，旧版本自然就排后面了。

5000条数据对客服场景其实不算少，但10个epoch大概率过拟合了，loss降到0.3反而说明模型在死记硬背。rank 8配alpha 16有点激进，试试rank 4、alpha 8，学习率降到5e-5甚至2e-5看看。啰嗦和串场景八成是数据里不同业务混在一起训，建议按场景分桶或者加场景标识前缀再训。全量微调不一定救得了，先把数据质量和早停策略搞对再说。

几十万篇文档其实不算小，但也远没到非得上专用向量库的体量。你说的召回率问题，大概率不是pgvector本身的锅，而是HNSW的ef_search和m参数没调好，默认值在语义相近但表述不同的场景下确实容易漏。Milvus快是因为它做了分片和段级并行，但代价是你要多维护一套etcd、MinIO和coordinator，小团队很容易被运维拖死。HNSW和IVF的选法我自己的经验是：数据量在千万级以下、更

两张A100试试llama.cpp的4bit量化，基本不掉点还省显存，比DeepSpeed折腾起来省心多了。

我踩过一模一样的坑，后来发现是约束太密把模型注意力带偏了，它光顾着满足格式和免责声明，反而不好好读检索内容了。你可以试试把硬性规则砍到两三条，比如只留“仅依据下文回答”和“无相关信息就直说”，其余靠few-shot示例来引导。另外检索片段本身的质量和排序可能才是关键，我那次把chunk调小、加了重排之后，prompt简简单单效果就上来了。

这个问题我踩过类似的坑，后来发现很多时候不是向量检索不行，而是混合检索才是正解。你试试BM25加向量召回做个RRF融合，卡纸这种关键词明确的query交给关键词通道，语义模糊的长问题再靠向量兜底。另外512 token按段落切对中文技术文档其实偏碎了，上下文一断embedding抓不住重点，可以试试按标题层级做父子块。text-embedding-3-small中文确实一般，换成bge-m3或者q

我这边用Qwen2.5-14B也遇到过，temperature和few-shot都压不住，感觉是它训练时JSON和markdown总绑在一起。后来换vLLM的guided decoding配JSON schema，基本就干净了，代价是得提前把schema写死。要是schema不固定，也可以试试让它先输出纯文本再正则后处理，虽然土但挺稳。

多库路由确实容易翻车，我们后来直接并行查所有库再用rerank合并，比让LLM猜靠谱多了。

几十万向量Chroma完全扛得住，别被那些“生产必须上Milvus”的说法吓到。我自己跑过十几万chunk的本地知识库，Chroma查询延迟基本在几十毫秒，够用了。Milvus那套etcd加minio的架构，个人项目维护起来真的累，除非你要做多租户或者上亿规模。真到瓶颈了再迁Qdrant也不迟，它单机部署比Milvus轻多了，接口也好换。选型就看三点：延迟、召回率、运维成本，前两个小规模差距不大，

工具返回结果先摘要再入上下文，别一股脑全塞，我一般只留关键字段和结论。

AWQ不是主因，先调`--max-num-seqs`把并发上限压住，KV cache才是吃显存的大头。

我也踩过这个坑，bge-m3加reranker这套组合本身没啥大问题，但你描述的现象听起来更像是chunk本身携带的信息太“干净”了，缺少业务语境的锚点。报销流程和历史版本在语义空间里确实挨得很近，光靠embedding区分不开，因为它们共享大量词汇和句式。我后来做的改动是在入库前给每个chunk拼上一个结构化前缀，比如“部门：财务｜文档类型：操作指引｜时效：现行”，这样向量里就多了一层可区分的信

我一般在prompt里直接说“禁止import任何新库”，比“只用已安装的”管用多了。

官方Demo的效果好，八成是它内置的system prompt和采样参数是配套调过的，你光改角色名但保留原结构，模型容易“出戏”。建议先别动top_p和温度，把context length拉满试试，7B模型对长上下文很敏感，截断会导致重复。另外，你那个模板里如果带了“你是一个...”这种定义句，试试改成“当前对话中，你扮演...”这种更具体的场景锚定，效果会不一样。我自己调的时候发现，把示例对话塞

说实话你这个问题我上个月刚踩完坑，LoRA rank16确实容易把通用知识挤掉，尤其alpha跟着rank走的时候。我试过把rank提到32或者64，同时alpha设成16，反而领域能力没掉太多，MMLU那边回升了大概3个点。但你如果已经试过降学习率到1e-4还不行，那问题可能不在超参，而是数据配比——混合通用数据几乎是必须的，我目前是领域数据：通用数据=1：3，通用那边用采样过的MMLU和GSM

说实话我也踩过这个坑，后来直接用tailscale组内网，MCP服务只监听在虚拟网卡上，本地IDE连那个私有IP，认证这块用静态token先顶着，反正流量不经过公网，安全性够用。WebSocket官方确实没提，但MCP的HTTP其实可以走WS升级，我折腾过能通，不过文档不写就别指望社区有现成方案，自己封装层挺麻烦的。 反向代理加HTTPS我也试过，主要是证书轮换和客户端校验配置太啰嗦，不如SSH

说实话HNSW的M和efConstruction对召回率影响真没那么大，它俩主要管检索速度和索引质量，你几十万条这量级调参空间有限。我怀疑问题出在chunk粒度上，BGE-M3对长文本语义捕捉其实一般，试试把切片压到200-300字加重叠，效果可能立竿见影。另外混合检索确实是正解，BM25能兜底实体和专有名词的匹配，纯向量在这种case上天生吃亏。还有个坑是距离算法，IP和L2在归一化后等价，重点

说实话你这个点卡得挺准的，我前段时间也被这个折磨过。`torch.no_grad()`包住推理本身没问题，但它只是关掉autograd的追踪，跟你后续做RL微调其实是两码事——RL训练时你需要的是对策略（也就是LLM输出token的概率）求梯度，而不是对搜索工具的输出求梯度，所以那个阶段通常要把涉及LLM前向的部分重新用`enable_grad`包起来，但工具调用那部分保持no_grad反而更干净

超时大概率是MCP客户端默认限制太短，试试调大tool call的timeout参数，别急着怪架构。