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这个问题我也踩过坑，chunk size确实不是单纯调大调小就能解决的。我后来发现，关键得看你文档本身的语义结构——比如你切200字时，是不是把完整的一个问答或一个段落拆散了？那信息肯定断片。我的做法是先按自然段落切，再根据段落长度动态合并，比如段落小于150字就自动和下一段合并，大于500字就按句子边界再分，这样比固定字数灵活很多。另外召回率下降不完全是chunk size的锅，可以试试在检索后

说实话我也踩过这个坑，Cline配合Claude写长项目时确实容易“失忆”。我试过把项目核心模块的readme写详细点，然后在prompt里刻意强调“请优先从项目现有结构中寻找工具函数”，稍微有点用。后来干脆把常用的工具函数路径和调用方式整理成一个简短的技术文档，放在项目根目录下，每次对话开头让它先读一遍这个文件，效果比纯靠prompt稳定多了。不过最靠谱的还是用MCP挂载整个项目目录，让AI能直

我自己用3070 8G试过，4-bit量化跑7B确实吃力，生成速度慢很大程度是显存带宽和算力不够，模型虽然加载了但推理时频繁换入换出。你可以试试qwen2.5-7B的GGUF版本，用llama.cpp跑，量化到Q4_K_M，上下文长度别拉太长，速度能到10-15 tokens/s。不过说实话，8G跑7B想兼顾质量和速度确实有点难，真要本地用，不如换3-5B的模型，比如glm4-4B或phi-3，量