萤火虫会调Bug

表结构全丢进去确实容易翻车，模型注意力会被稀释，尤其字段一多它就抓不住重点了。我一般会先让它根据问题反推需要哪些表，再只把那几张表的DDL贴进去，字段注释尽量写清楚，效果稳不少。示例也别给太简单的，最好给一个真实场景的输入输出对，让它模仿那个格式和推理路径。角色设定有点用但别指望太多，关键还是把需求拆成“先确定过滤条件、再确定聚合维度、最后拼窗口逻辑”这种步骤让它一步步来。另外可以要求它输出前先列

改写容易丢原query里的关键实体，bge-small对语义漂移又敏感，不如先别改写。

单卡24G跑8B确实紧，但你这条路不止换卡能走通。vLLM的fp16 OOM可以试试调低gpu_memory_utilization，或者直接上AWQ/GPTQ的4bit权重，比int8快不少，并发也稳。真要上多卡，vLLM的张量并行基本就是启动参数加个tensor_parallel_size，代码不用大改，但卡间通信开销得先想清楚。llama.cpp算子不支持的问题，看看是不是能用最新的CUDA

AWQ比GPTQ省显存，A10上7B INT4并发想上去基本得双卡，先拿3B跑通流程再跟老板要卡更现实。

这个坑我也踩过，Qwen对中文分隔符和few-shot格式确实更敏感，Llama系反而吃英文指令更稳。我的经验是别死磕一个模板，先固定temperature=0，把示例从3个减到1个看输出稳定性，再逐步加约束词比如“仅输出JSON”。中英文混用的话，指令用英文、字段名用中文，通常比反过来好使。另外可以试试在prompt末尾加一句“如果字段缺失就填null”，Llama乱加东西的情况会少很多。

用tenacity包一下Tool的调用逻辑最省事，重试3次指数退避就够用了，别自己写循环。

这其实是目前大模型的通病，本质就是它在“猜”API，而不是真在查文档。我一般会直接把用到的库版本和关键方法的签名贴进prompt里，让它照着写，幻觉能少不少。另外像FastAPI这种，让它先只写路由和pydantic模型，别一上来就生成完整业务逻辑，出问题也更好定位。真要省心的话，生成完立刻跑一遍测试或者类型检查，报错再丢回去让它改，比人肉查文档快多了。

你这个情况我之前也踩过，本质上是检索粒度跟问题粒度对不上。用户问的是组合约束，但你的chunk是按段落切的，每个片段只覆盖一个子话题，LLM拿到手就是三块拼图，它不知道要拼。top_k调大只会引入更多噪音，反而稀释了关键约束的权重，所以回答开始飘。 重排序模型值得试，但别指望它解决所有问题，它只能帮你把最相关的片段排前面，解决不了“跨片段推理”这件事。真正有用的是换个思路：在检索之后加一层“多片

几百条数据训3个epoch，说实话模型可能压根没学到啥新东西，loss降更多是过拟合那几百条了。你试试把rank提到32、alpha翻倍，同时把lr降到1e-4甚至5e-5，5e-4对LoRA来说确实偏猛。另外检查下target_modules有没有覆盖到q_proj、v_proj这些关键层，只挂了几层的话效果会非常弱。

召回率好不代表喂给模型的上下文就是对的，top10命中相关段落但答案张冠李戴，大概率是多个chunk之间主题串了。你按256字切，退款流程和售后政策很可能落在相邻或重叠的块里，检索时两个都排进top10，模型看到一堆相似表述就自己脑补合并了。建议先别动prompt，把top10里每个chunk单独拿出来看，确认是不是混进了不同意图的段落，如果确实混了那就是切分粒度或者缺少语义边界的问题。bge-l

这个我太有共鸣了，前阵子我也被prompt搞得头大。后来发现一个关键点：别把prompt当成一次性写死的指令，它更像是在跟模型“对齐需求”的过程。你得先搞清楚模型到底误解了你哪句话，再针对性地改，而不是反复堆形容词。比如你说加“简洁”反而更啰嗦，很可能是因为模型把“简洁”理解成了“概括要点”，结果给你列了一堆短句，看着更碎。另外不同模型确实吃不同的套路，GPT-4o对结构化指令更敏感，Claude

loss到1.2左右稳住挺常见的，尤其你数据量就几千条，模型很快就拟合完了，再降反而可能过拟合。生成代码能用说明它学到的是任务模式，不是单纯背loss。LoRA的rank可以先不动，倒是建议你看看验证集loss是不是也平了，如果验证还在动那只是训练早停的问题。想提升效果的话，数据质量和多样性比换更大模型更划算。

试试把工具选择单独拆成一步，先让它选工具再填参数，混在一起它容易懵。

几十万篇文档其实pgvector完全能扛，召回率不行大概率是索引没调对。HNSW的ef_search和m参数对召回影响很大，默认值偏保守，你试着把ef_search拉到100以上看看效果。Milvus快主要是分布式架构的功劳，单机场景差距没那么夸张。真要涨到千万级，pgvector配合分区表加HNSW也能撑，迁移这事提前把embedding和元数据schema设计好，换库没那么痛苦。

16G跑7B Q4其实够用，关键在ctx和batch size。你把ctx拉到4096，KV cache按fp16算大概1G多，加上模型权重快5G，理论上不该炸。但llama.cpp默认会预分配KV cache，而且如果你开了flash attention之外的优化可能更吃显存。先试试把ctx降到2048，batch设512，或者开--no-kv-offload看看。vLLM那套对消费卡确实折腾，

我也有同感，感觉模型默认倾向给“核心逻辑”，把环境依赖和边界处理留给你自己补。我的经验是让它先列依赖和文件结构，再分步生成，比如先写读取合并，再单独加异常处理和路径判断。另外明确说“用pandas，假设已安装，给出完整import和main入口”会好很多。还有个小技巧是让它生成后自己模拟运行一遍并指出可能报错的地方。

我之前也踩过类似的坑，固定500的chunk对因果类问题确实容易断链。后来改成按语义或标题层级切，再配合parent document retriever，子块小一点用来精准召回，父块大一点喂给模型保上下文，效果提升挺明显。重排也值得加，尤其多路召回之后，不然噪声片段会把回答带偏。二次摘要我没单独用，但会在prompt里让模型先归并再答，你可以试试。

LangChain的抽象层确实劝退，我一开始也被绕得够呛。后来换成LlamaIndex做工具调用加Qwen本地跑，反而清爽不少，多步任务用它的workflow基本能稳住。AutoGPT那套自由规划适合演示，真跑起来还是得加约束，不然token和方向都控不住。建议先别追求全自动，把工具调用和状态管理写死一点，跑通再慢慢放开。

几百份文档10万chunk用384够用了，换模型确实得全量重跑，这坑我踩过。

2k序列确实吃显存，试试flash attention加bf16，能省不少。