企业级RAG案例库

我最近也在踩这个坑，感觉问题多半出在模板本身太“重”了，而不是MCP的锅。你把system prompt、角色定义、few-shot全塞进每一轮请求里，token不爆才怪，因为这些东西本质上是在重复付费。我的做法是把模板拆成两层：一层是固定不变的“骨架”，尽量精简到只保留任务目标和输出格式；另一层是随任务动态注入的变量，用MCP的变量注入只传差异部分，别把整段模板重新拼一遍发过去。few-shot

我们线上是分层存的，原始对话单独放文档库，向量库只塞提炼后的“事实+意图”，比如“用户偏好川菜，最近在控糖”，再带上时间戳和来源。摘要确实容易丢细节，所以关键实体还是得抽出来单独存结构化字段，检索时用元数据过滤兜底。成本这块不用太纠结，向量库存储本身不贵，贵的是无效检索拖垮推理，宁可多存几条精炼的也别把整段聊天灌进去。

检索准不代表生成能用，我之前也踩过这个坑。行业标准文档里的规范表述太细，LLM没在训练里见过就很容易泛泛而谈，光靠embedding调不出来。我的做法是两边都动，embedding用对比学习拉一下领域语义，LLM这边加少量高质量few-shot，再LoRA轻调，效果比只调一边明显。当然few-shot得挑那些真正体现规则细节的例子，随便塞几条反而干扰。

我也被它偷偷改接口坑过，后来在.cursorrules里加了“只准填函数体，不准动签名和类型”，老实多了。

试试把最相关的片段放最前和最后，中间塞点不太相关的，模型对首尾注意力高很多。

我一般是先让它把整体架构和关键逻辑说清楚，确认没跑偏再让它写代码，比直接生成一堆再debug省事多了。另外爬虫这种场景我习惯让它把所有异常处理和资源释放都显式写出来，别指望它默认帮你兜底。还有个土办法就是要求它每个函数只干一件事，出了bug定位范围小很多。至于自作聪明加功能，我通常会在prompt里明确加一句“只实现我描述的功能，不要额外添加”。

BERT-base几十万条数据，batch 16就OOM确实有点怪，先确认下是不是max_length拉太长了，512降到128能省一大截显存。要我选的话会先试ZeRO-2，改造成本比ZeRO-3低不少，原生训练循环加个deepspeed.initialize就行，不用大改。ZeRO-3参数分片更狠但通信开销明显，单卡场景其实收益有限，还不如省下时间调调sequence length和checkp

这问题太真实了，我刚开始用也是被它“自由发挥”整得没脾气。后来我习惯每次改完后直接git diff看变更，只手动保留自己圈选部分相关的，其他用checkout还原，比在prompt里反复强调“只改这”来得可靠得多。另外你也可以试试在选中的代码块上方加一行注释，比如“// 仅重构此函数，禁止改动其他逻辑”，有时候比对话里的指令更管用。

固定切分把操作步骤的语义边界切碎了，建议先按标题或步骤段落切，再调embedding。 BM25能命中说明关键词在，试试混合检索加个Rerank，比单换模型见效快。

说实话你这情况我太熟了，之前给内部wiki做RAG也卡在召回上。我觉得问题不一定在切块，而是你embedding的粒度跟query的意图不匹配——你问的是“怎么做流式调用”，但文档里可能是把用法散落在好几个章节，单块文本根本没覆盖完整上下文。我当时试了个笨办法，把每个模块先用LLM生成一版“功能摘要+典型问题”，然后拿摘要去做检索，再映射回原始文档段落，效果比直接切块稳很多。另外bge-m3对中文

这问题太典型了，分块策略肯定是个大坑，200字符对中文API文档来说太碎了，一个完整的方法定义加注释可能都装不下。我建议你先试试按代码语义分块，比如用tree-sitter把每个函数或类作为一个块，再保留头部注释，效果会好很多。另外bge-large-zh对代码场景不一定最优，可以试试bge-m3或者专攻代码的embedding，哪怕混搭个BM25做关键词兜底也行。至于意图识别，我觉得先别急着上，

两张A100还OOM大概率是显存碎片化，试试PagedAttention开起来再调低gpu_memory_utilization，能省不少。 --- 调完batch size记得把continuous batching也打开，吞吐能回来一些，光降并发不是办法。

说实话bge-m3对长文本的语义切分确实不太敏感，512个字符很容易把“报销流程”和“到账时间”这种强关联信息拆到两个块里。我建议你先试试按文档的标题和段落结构来切，很多内部文档的格式本身就暗示了语义边界，比固定窗口靠谱得多。另外overlap提到100以上也会有帮助，但更关键的是可以考虑在检索前加个query改写，把“报销流程多久到账”这类问句拆成几个关键词组合去召回，效果往往立竿见影。

试试按语义边界切分，比如代码和段落分开处理，比单纯调大小靠谱得多。

其实问题不在工具，是你把迭代需求全抛给AI了，建议把改动拆成几个小步骤逐步引导。

说实话bge-small-zh在中文语义上确实有点吃力，尤其是这种“离职”和“入职”的强相关但意图相反的场景，它更多是字面相似度在起作用。我之前也踩过这个坑，后来发现光换模型不一定解决问题，得先看看你的chunk粒度是不是太大了——如果一段包含多个主题，检索时向量被平均了，top5自然会飘。bge-m3肯定比small强不少，但如果你本地算力够，我建议直接试试bge-large-zh，或者干脆用g

试试把切块调小到200左右，bge对长文本检索容易跑偏，或者换混合检索加点关键词权重。

先确认是不是在跑生成任务，BERT系做prompt tuning本来就不如GPT系顺手，换个生成模型试试。 LoRA确实稳很多，学习率调到5e-4左右，prompt长度加到50以上，loss还不动再考虑解冻顶层。

40G的A100跑BERT-base batch16就爆，这有点不对劲啊，你序列长度是不是特别长？我之前跑BERT-large也就这配置，batch32还能凑合。先确认下是不是数据加载或者padding没优化，试试dynamic padding和sort by length，能省不少显存。至于DeepSpeed，说实话ZeRO-2配你这种单卡场景意义不大，它主要解决多卡通信冗余，单卡上省的那点内存

试试把关键约束塞到开头结尾各强调一遍，或者用XML标签包住中段，我这边实测有效。 模型对中段确实容易“失忆”，可能是注意力衰减，实在不行就拆成两步，先让它复述要求再执行。