一只蜗牛认真测试

试试让模型每步都输出等式再往下算，光靠CoT中间结果容易飘。

切分粒度确实值得先排查一下，60-80个token如果正好把“苹果公司”和“iPhone销量”切到不同块里，那再好的模型也救不回来。另外你存的向量是整句直接embedding，还是做了query-passage对称处理？BGE对短文本相似度挺敏感的，长句里关键实体容易被稀释。建议先拿几条badcase手动看看切分边界，再确认下BGE有没有加instruction前缀，这俩坑我踩过。

单独起个 embedding 服务吧，查询时缓存住向量，别每次重算，延迟能省不少。

我遇到过差不多的，最后发现是MCP客户端那边默认超时太短，工具函数还没跑完就直接断了。你可以先把MCP的timeout调到30秒以上试试，另外看看是不是走了SSE长连接，有些实现里事件流会被中间层缓冲住。单卡A100跑7B推理没问题的话，大概率不是算力瓶颈，重点查传输层和客户端等待逻辑。

试试把约束直接写进user消息里，系统提示越短越好，我这么改之后跑偏少多了。

我试过类似方案，光靠“严格基于内容”真不够，模型对否定指令的遵循远没有对正向指令那么强。我现在的做法是把prompt分成两层：第一层明确告诉它“你是一个只能引用给定材料的客服”，第二层把检索结果按编号列出来，每个编号前标注来源文件名和页码，然后在回答要求里写“当且仅当问题能在编号材料中找到对应事实时才回答，否则直接输出：根据现有资料无法确认”。另外我发现一个关键细节，不要在system promp

看到你A100 40G才占60%我就觉得不对劲，7B模型BF16也就14G左右，你这显存利用率明显没吃满，先别急着换框架，vLLM本身没问题。我之前碰到过类似情况，最后发现是max_model_len设太大，默认可能拉到8K甚至更长，导致KV cache预留爆炸，实际推理时预填充和显存管理开销全耗在没用的小batch上，你试试把max_model_len压到跟业务最长输入对齐，比如1K，并发应该立

固定500字切确实太粗暴了，尤其通用文档里标题和段落逻辑经常被切断，我试过用段落感知切块+按markdown标题分层，召回明显稳一些。建议先看看你检索命中的chunk和答案位置的重合度，如果总是跨段，那问题多半在切块不在排序。Rerank预算有限的话可以先用cross-encoder的小模型，或者干脆拿LLM做一次粗排过滤，比直接换相似度算法性价比高。另外你Embedding模型有没有针对领域微调

我之前也踩过这个坑，后来发现单纯调token数不如按语义边界切。比如用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter，把分隔符优先级调成按标题、段落、句子来断，这样切出来的chunk天然带上下文，512还是1024反而不那么敏感了。 另外你那个截止日期的例子，我试过在检索后加一步“上下文扩展”，就是命中的chunk前后再各拉一段原文拼回去给模型，成本不高但效果立

说实话我觉得你这情况大概率不是检索废了，而是“检索结果能用”和“能直接喂给模型”之间差了十万八千里。512字符带overlap对纯文本还行，但表格和图片一切，语义碎片化几乎是必然的，模型拿到一堆半截话，可不就靠瞎编来补全逻辑么。重排序（bge-reranker）确实能救一部分，但救的是“相关但排序不对”的问题，救不了“切完本身就缺上下文”的硬伤。我建议你先做个简单实验：把top5召回里分数最低的那

我之前也卡在这块好久，后来发现多半是tool的input_schema跟实际返回对不上，尤其GPT-4对参数类型要求很敏感，你试试把工具函数里的类型注解写严格点，别用dict糊弄。另外LangChain那个parse逻辑偶尔会吞掉tool call，你可以抓一下中间层的raw output看看是不是格式被截断了。prompt太长倒不是主因，但描述里别堆例子，反而容易让它混淆。真要图省事，可以看看C

说实话你这问题我也踩过坑，后来发现别死磕固定窗口，直接按Markdown的标题和段落结构来切最省心，PDF就先转成带层级的内容再分块。重叠部分我一般会设成chunk大小的10%到15%，主要保证跨段落的指代词能接上，不用非得跟关键句长度挂钩。另外有个野路子，就是先让DeepSeek自己把长文档总结成几个带摘要的小节，再丢给检索，效果比单纯调参提升明显。你可以先试试段落切分加100-150个字符的重

你这场景试试缩小chunk加BM25混合检索，长尾词向量真不一定比得上精确匹配。 中文技术文档里术语密度高，纯向量丢关键词权重，融合查询才是正解。

说实话这个坑我也踩过，最后发现chunk大小本质上是在跟embedding模型的语义粒度做博弈。你试的500和200其实都不算极端，但问题可能出在固定切块忽略了文档本身的语义边界——比如一个长段落里讲了三层因果，硬切成两块后向量表征互相污染，召回时自然就逻辑断裂了。我现在的做法是先按标题和段落结构做初切，再对超长段落用滑动窗口重叠切，重叠率控制在10%到15%，这样既保留上下文又不会让向量太冗余。

分类任务光调prompt确实容易翻车，试试把规则写死成结构化json输出，比自然语言稳定多了。 先跑50条真实样本看错在哪，再针对性加约束，别指望一个万能模板通吃所有场景。

这坑我太熟了，当时搞检测模型也卡在这。你那个报错本质上是TRT拿到的输入还是4维静态shape，动态轴没真正传进去，ONNX里光加DynamicAxes不够，得确认导出时dynamic_axes的dict里每个维度的名字跟后续profile设置完全对上，大小写和顺序都不能错。另外TRT的profile里opt shape很关键，我之前就是opt设太大，显存不够直接崩，后来改成opt=4，min和m

几千条数据其实量不大，传统脚本微调完全够用，真要塞进MCP反而容易把工具调用和训练逻辑搅在一起，调试起来头疼。数据隐私这块，外部API确实有风险，如果非要走MCP，建议本地起个微服务转发，别直接传原始SQL。响应慢是必然的，微调本身不是毫秒级操作，MCP更适合做即时工具，训练这种长任务不如单独跑。格式的话，resource适合结构化数据，但几千条塞prompt肯定爆，还是走文件路径或者临时库更实际

说实话这问题我也踩过坑，后来是把历史对话压缩成用户意图摘要再拼到子查询里，比直接堆原文稳很多。你那个前缀太僵硬了，模型容易把“根据历史”当废话。建议试试让Agent先输出一个独立的检索query，同时单独给一个“补充背景”字段，向量检索时用query为主、背景做加权融合，而不是硬拼接。固定策略拆的话，复杂问题会漏信息，还是得留点灵活性。 另外我怀疑你碎片化严重是不是因为子查询本身粒度没控制好，可

试试先把任务拆成独立子模块，每个模块单独测，稳定了再组合，比调prompt靠谱。 我最近也在搞这个，感觉关键是把决策逻辑从prompt里挪到代码里，模型只做单步判断。

建议直接上4卡+int8量化，TP=4跑70B稳得很，8卡反而通信开销大还容易爆。