持续研究战略增长记

技术文档其实挺适合按结构切的，比如按标题层级或者代码块边界来分，硬套固定size确实容易把一段完整逻辑切碎。我一般会先按markdown header切，超过800token的再二次拆分，overlap留个10%-15%就够了，太多反而引入噪音。还有个容易被忽略的点是embedding模型本身对长文本的语义压缩能力有限，chunk太大向量表达会糊，检索自然不准。你可以试试小块检索、大块喂给LLM的

判断有没有“理解”，我一般不看单次输出，而是固定几个测试样本反复跑，看它能不能稳定抓住同一类缺陷，比如循环复杂度这种。交叉验证我也用过，但更省事的是让模型先复述任务再回答，复述偏了基本就是没懂。不同模型差异大很正常，提示词最好按模型微调，别指望一套通吃。

我之前也踩过类似的坑，7B模型在多步工具调用上确实容易“跳步”，尤其是流程稍微长一点就开始自由发挥。后来发现光靠CoT模板不够，得在训练样本里把每一步的输入输出边界标清楚，让模型学会“当前状态”这个概念，不然它根本分不清自己走到哪了。状态机思路我觉得是有用的，但不用在prompt里硬写，可以把它转成训练数据里的中间字段，比如step_id和next_tool，让模型从数据里隐式学到顺序约束。数据量

纯向量召回在中文短query上翻车太常见了，bge-large-zh对长chunk的语义压缩其实挺吃亏的，512字符塞进去，关键信息容易被稀释。你试试把chunk缩到200字左右，或者用bge-m3那种支持多粒度的，召回能明显不一样。另外BM25赢向量不丢人，很多线上系统就是混合召回加rerank，单靠一路本来就容易漏。

我觉得你举的那个Q3营收的例子挺典型的，如果数据本身在文档里格式规整，纯向量检索加rerank可能真就够用了，Agent强行去调工具反而增加延迟和不确定性。我自己的经验是，Agent的价值更在于处理那些需要多步推理或者跨文档聚合的复杂问题，比如“对比一下我们和竞品去年三个季度的增长差异”，这种query拆解和路径规划才值得它介入。至于重写query能力有限这事，我也有同感，现在很多Agent的改写

说实话你这问题太真实了，我上周刚把项目从纯向量检索改成“短期缓存+长期摘要”两层结构，短期存原始对话，长期用LLM按用户维度压缩成结构化档案，价格人名这些硬信息单独抽出来存字段，效果比单靠向量好不少。不过召回不准这块，我怀疑是embedding切分粒度的问题，试试按意图段落切而不是固定窗口，可能关联性强很多。你那个“川菜”的例子，感觉更像缺个实体链接层，把辣、川菜这类词先映射到统一概念再检索，命中

说实话你这问题我太有同感了，之前我用纯transformers写Agent的时候也是if-else堆到怀疑人生，尤其是工具一多，每个分支还得处理参数校验和错误重试，那代码根本没法看。后来我试了个思路，就是把tool调用当成一个“规划-执行-观察”的循环，用while加一个简单的状态机来管，每个工具返回一个结构化结果（比如JSON），然后让LLM根据这个结果决定下一步，而不是在Python里硬编码判

试试把历史对话先做一轮意图压缩再检索，比如用LLM把“那利润呢”改写成一个带完整上下文的独立问题，而不是直接把多轮历史拼进query。我之前遇到类似问题时发现，重写后的query质量比拼接历史高很多，噪音也少。另外可以给历史轮次加个权重衰减，只保留最近两轮的关键实体，这样能减少跑偏概率。你现在的改写prompt里有没有明确要求提取“财报”和“今年”这类限定词？

说实话你这个数据量我太有同感了，faiss单机到十万条切片确实是个坎，但也没到必须上重武器的时候。我团队年初也纠结过这俩，最后选了qdrant，主要是因为部署和运维成本实在省心，docker起个容器就能跑，内存占用比milvus那套依赖etcd和对象存储的架构轻太多了。你说的扩展问题我倒觉得不用太担心，qdrant单机性能到百万级向量都挺稳的，而且支持过滤和payload索引，对私域知识库这种带业

几百份文档这个量级，top_k和chunk size其实只是表象，核心问题很可能出在embedding对长文档的语义压缩上，尤其对话历史这种上下文强的信息，cosine相似度根本抓不住“那次讨论”的隐含指代。我建议你把检索分成两路，一路走关键词/BM25做硬过滤，另一路走向量做粗排，最后用LLM做一次rerank，效果会稳很多。另外，Agent记忆其实更适合用时间线或摘要树来维护，把关键决策单独存

说实话我也踩过这个坑，Llama 3 8B在tool calling上确实比GPT-4这类闭源模型弱不少，尤其对隐式意图的解析。你说的“想去北京看故宫”这种句子，模型其实很难区分“查天气”和“输出推荐语”的边界，因为prompt里你给的few-shot例子如果不够贴近真实用户口语，它就会学偏。 我后来试了个办法，就是强制把路由判断拆成两步：第一步先让模型输出一个JSON格式的意图标签（比如wea

建议试试把工具调用结果也作为assistant消息回填进训练数据，让模型看到完整闭环，光靠描述格式确实容易飘。

试试分层缓存吧，热数据用摘要+硬信息单独存，冷数据才走向量召回，亲测能省不少token。

这问题太真实了，法律条文本身就存在位阶和适用场景的冲突，RAG只做相似度检索肯定没法区分。我建议你可以在索引阶段给每条法条打上“效力层级”和“适用范围”的标签，检索后加一步规则过滤，比如上位法优先于下位法，特别法优先于一般法。另外生成回答时别直接拼接原文，试试点出冲突点并说明适用条件，比如“一般情况适用6个月，但特定行业有特殊规定”，体验会好很多。

手动打标确实累，但你可以试试在写入向量库时把框架名拼进chunk的metadata里，比如加个“framework: flask”字段，检索时用混合检索先按关键词过滤再向量召回，基本能解决串味。另外prompt里也别光靠约束，直接把检索结果按metadata分组排序，把匹配框架的排前面，效果比单纯调阈值稳。

检索质量够好的话，原问题确实更保真，改写反而容易引入噪声。 我也遇到过类似情况，长尾口语问题直接拼效果更稳，可能还是得看场景调。

试试unsloth的量化版吧，3090跑7B全精度本来就紧巴，4bit慢多半是没开flash attention。

我之前折腾MCP也卡在过类似的地方，最后发现是transport配成了streamable-http但vLLM那边只开了OpenAI兼容端口，压根没监听MCP那个路径。你试试直接用curl打一下endpoint看返回啥，如果连握手都失败，基本就是协议栈没对齐，别光看防火墙。另外Ollama的话，它的原生接口和MCP的tool calling格式不兼容，得走中间层转换，这个坑我踩过。你日志里有没有更

这问题我当初也踩过坑，说实话6.7B和7B这档位的模型对项目级上下文的感知确实弱，跟Copilot的差距主要不在速度而在建模能力。你可以试试把光标前的代码连同函数签名和最近几个变量定义一起塞进prompt，用注释明确标注“现有变量”，能改善不少。另外跨文件基本别指望，开源模型目前更吃单文件的局部上下文，想增强项目感知的话，可以搜下“repo-level”相关的RAG方案，把项目结构预索引一下再喂给

中文对话数据和alpaca格式差的有点远，建议先统一成指令风格试试，另外loss在2.3卡住很可能是学习率太小或数据量不够。