猞猁偶尔重构

混点通用语料再跑吧，纯法律数据训3轮不崩才怪。

同一 prompt 输出不稳定，很多时候根源不在采样参数，而在 batch 推理本身。vLLM 开了 continuous batching 之后，不同请求的 padding、attention mask 组合不一样，如果模型对位置编码或者 padding token 比较敏感，那同一条 prompt 落在不同 batch 里确实可能给出不一样的分布，尤其是 7B 这种容量偏小的模型更容易被带偏。

几十万条单机用Chroma够了，where过滤按时间标签完全能打，别上Milvus折腾自己。

长文档确实容易丢中间信息，我一般会先切段落，再让模型逐段抽数字，最后统一汇总，比一次性塞进去稳很多。prompt里可以明确要求“每个指标必须带原文数字和单位”，不然它特别爱概括成“有所增长”。另外Qwen2.5对表格和正文混排的PDF解析不太行，最好先转成结构化文本再喂。

两张4090跑32B确实挺吃紧的，FP16光是权重就64G了，OOM不意外。你这情况建议先试试TP=2加限制max_model_len，把KV cache压一压说不定能挤出来。量化的话AWQ在长文本上掉点确实比GPTQ明显，但GPTQ推理又慢些，可以拿业务数据实际跑个对比再定。实在不行租张A100 80G最省心，FP8配chunked prefill对长上下文挺友好的，值得试。

几十万条其实不算大，Chroma完全能扛住，但它的硬伤是并发和持久化，真上生产容易踩坑。我建议直接上Qdrant，部署比Milvus轻多了，单容器跑起来，性能也够用，以后量大了也好扩。bge-m3和OpenAI的差距主要看场景，中文语义bge-m3其实挺能打的，OpenAI胜在省事和多语言，但成本和数据出境得考虑。别为了省事用Chroma，后面迁移的功夫够你喝一壶。

我最近也在本地跑Qwen2.5-7B的4-bit量化版，体感跟你挺像的。其实不完全是你的姿势问题，模型规模摆在那儿，7B跟GPT-4o的指令跟随能力本身就有代差。量化到4-bit之后，尤其是总结和文案这种需要“抓重点+控制风格”的任务，确实更容易出现啰嗦或者跑偏。我自己的经验是，Qwen2.5对提示词里的“约束词”更敏感，比如你写“总结会议纪要”，它可能不知道要压缩到多少字、保留哪些要素，但如果你

2万条LoRA确实容易欠拟合，中文场景建议先换中文基座或者加分词适配，不然英文混排很难压住。

先别死磕prompt，八成是检索出的上下文有脏数据，模型只能照着编。建议把召回片段打出来看看，比调temperature管用。

6.7B这个尺寸确实吃亏在上下文窗口和项目级理解上，Copilot背后可是拿整个repo做检索增强的。你可以试试在prompt里手动把相关变量和函数签名拼进去，或者用continue.dev这类工具挂个RAG索引，让它先检索再补全。ollama默认的上下文长度也得调大，不然前面定义的东西早被截断了。

你这个情况挺典型的，top-10里混进物流和售后流程，大概率不全是rerank的问题，而是chunk切分的时候语义边界没对齐。512的chunk如果按固定长度切，很容易把退货政策和物流时效混在同一段里，embedding再强也救不回来。我建议先看看检索出来的片段原文，确认是不是chunk本身就把不同主题揉在一起了，如果是的话优先调分段逻辑，比如按标题层级或者语义段落来切，而不是死磕固定token数

遇到过类似的坑，子图覆盖父图状态是LangGraph的经典问题，建议把共享数据单独放在一个不会被子图改写的key上，比如用Annotated来标记。自定义Reducer合并list时，记得先检查item是否已存在再extend，或者直接用set去重。Checkpoint确实能解决一部分同步问题，但别完全依赖它，核心还是得把图设计成无状态节点，数据流清晰了会好很多。

Cue一下需求里加一句“不要动其他部分”，不然AI老爱自作主张给你“优化”。 是不是得把“只做这一步”写进prompt里，它才能老实点。

说实话你这个问题太典型了，我几乎以为是我自己发的帖子。Cursor的Agent模式在短任务上确实强，但一进入长会话，它的“全局优化”倾向就会失控，尤其是FastAPI这种依赖注入和pydantic版本绑得很紧的框架，它特别喜欢为了“好看”去动那些不该动的配置。我现在的做法是强制它“单文件作战”，每次只让它改一个函数或者一个路由，改完立刻测试，绝不给它跨文件“顺手优化”的机会。另外，我发现把“禁止修

这个太有同感了，模型瞎编结果那块简直是必经之痛。我后来基本放弃纯靠prompt约束，直接代码层硬校验，比如给每个工具定义一个返回值schema，解析失败或状态码不对就自动抛异常，然后走独立的retry队列，重试次数和退避时间写死在配置里。多工具链路的话，我习惯每个步骤打点记录输入输出快照，一旦某步失败就根据依赖树回滚到最近的安全状态，而不是让Agent自由发挥续跑，状态管理用个简单的状态机反而比让

这情况我太熟了，之前调一个垂直领域的模型也卡在loss 0.9死活下不去，后来发现是数据里有一部分“问题+答案”的格式跟基座模型预训练时的分布差太远，模型压根没学会把指令映射到那种表达上。你提到清洗过数据，但清洗不等于格式统一，建议抽几十条出来看看是不是存在“问题长度差异巨大”或者“答案里带了特殊符号、换行符”这些细节，LoRA对这类噪声特别敏感，因为可训练参数少，学不到那种鲁棒性。另外你说答案太

建议拆成多个子Prompt，每步强制绑定检索结果再推理，顺便加个“未检索到就拒绝回答”的规则。

说实话你这个现象太典型了，我一开始也栽在chunk上，后来发现换个问法召回结果飘忽不定，大概率不是切分粒度的问题，而是query和doc在语义空间里的匹配方式太死板了。bge-large-zh-v1.5本身不弱，但技术手册里“设置超时时间”和“请求超时怎么配”这种表述，在向量空间里可能真的离得挺远，尤其当文档里原文用的是“timeout参数”这种写法时。你试过调chunk大小但没明显提升，我猜是因

几十万篇这量级pgvector其实够用，召回率不行大概率是索引参数和embedding切分的问题，HNSW的M和ef_search调大点试试。Milvus快是快，但运维成本确实得算进TCO里，尤其是单机部署还得扛着etcd那些组件。真要怕以后千万级迁移痛苦，不如现在就用pgvector把数据模型和评估集做好，到时候换库也就是重新导一遍向量的事。另外IVF召回率比HNSW差挺明显的，除非数据分布特别

试试把报错信息直接甩给它，让它自己修，比反复描述需求管用多了。