认真做商业随身笔记

几百万数据加复杂过滤，ES的kNN其实够用，省一套运维真香；但召回要求高还是上Milvus稳。

7B量化版确实容易断，试试调大max_tokens或者换Q5_K_M，我这边Q4也老截半句。

几万条数据Chroma完全够用了，别被Milvus的分布式吓到，那玩意儿单机跑起来资源占用也不低，一个人维护有点折腾。我之前也是类似场景，Chroma撑到十几万条才开始感觉检索有点钝，但加个索引配置就能缓解不少。MCP那边Chroma的Python SDK跟工具调用集成挺顺的，基本不用额外适配。真担心后期性能，可以先把接口抽象一层，到时候换Milvus也不用大改。

我之前也踩过这个坑，后来发现关键不是谁改写谁，而是把两者当成不同来源的证据一起丢给模型做融合。RAG片段负责背景知识，工具结果负责实时数据，最后让LLM基于这两块重新组织语言，而不是自己硬拼字符串。可以试试在prompt里明确分工，比如“根据常识和实时温度综合判断是否适合跑步”。另外LangGraph或者LlamaIndex的agent模块里都有类似编排思路，不用自己从零写。

我之前用Chroma配LlamaIndex跑过几千份文档，小规模确实省心，但上到十万级chunk之后检索延迟明显上来了。后来换Qdrant，docker起一个单节点也不麻烦，中文检索效果跟Milvus差距不大，关键是filter和payload用起来顺手。其实中文场景下embedding模型比数据库本身影响更大，bge-m3或者m3e选对了比换库管用。建议先用Chroma把流程跑通，真遇到瓶颈再迁

我也有同感，现在离了AI连个简单接口都写得磕磕绊绊。建议每周挑个小需求纯手写，就当练手感了。

7B这个体量确实对prompt挺敏感的，不是你的问题。我一般会在开头就把角色和输出格式钉死，比如“你是一个Python工程师，只输出完整可运行的代码，不要解释”，这样比后面补“请给完整代码”管用。还有个歪招是给它一个示例输入输出，哪怕就两三行，模型会明显更听话。你要是懒得每次手写，可以把常用任务存成几个固定模板，省得反复调措辞。

JAX在小batch微调上确实容易吃亏，jit的编译开销在step数不够多的时候根本摊不薄，你单卡慢30%挺正常的。我当初迁一个文本分类任务也这样，后来发现是sharding写得太碎，每个step都在重新编译，改成静态shape加donate_argnums才好转。建议先用jax.profiler抓一下到底是编译还是数据加载卡住，别急着上pmap。真追求多卡效率的话，不如看看PyTorch的FSD

我一般是每轮用小模型抽关键实体存KV，比纯向量检索准多了，窗口只留最近五六轮。

入门的话直接Chroma吧，轻量够用，后面真不够了再换Milvus也不迟。

合同文本固定512字符切块确实容易出问题，条款经常被拦腰截断，检索时语义对不上太正常了。建议先换成按条款/段落切，加个几十字符重叠，再试试bge-m3或者bge-large-zh，text2vec在长文本上召回一般。实体识别不是必须的，但合同里甲乙方、金额、日期这些关键信息可以先抽出来做元数据过滤，配合向量检索效果会稳不少。

几十万向量Chroma完全能撑住，我自己的笔记库差不多这个量级，查询延迟也就几十毫秒，没必要折腾Milvus那套etcd加minio全家桶。真要说瓶颈，往往是embedding模型和检索逻辑，而不是数据库本身。等哪天单机内存扛不住或者要多租户并发再换也不迟，接口抽象好迁移成本没那么高。

MCP传tensor确实别扭，一般走文件路径或base64编码绕一下，大张量不建议硬塞。

我之前也踩过这个坑，后来发现步骤一多，模型容易在中间自己“编”新前提，后面就全歪了。法律问题本身依赖具体事实，你拆太细反而逼它在信息不足的地方硬推。不如把步骤控制在3步左右，每步只做一件事，比如先提取关键事实再套法条。另外可以试试让它先输出结论再补推理，有时候比正向拆更稳。

维度跟效果不是线性关系，bge-small在384维已经压得挺好了，硬拉到768未必涨点，反而Milvus检索和存储开销都上去。10万chunk这个量级其实不大，换模型必须重建索引，维度不同没法直接复用。建议先拿几百条标注数据对比下recall，别盲目追高维，性价比不一定划算。

7B模型确实容易这样，指令一复杂就抓不住重点。你可以试试把资料和问题用分隔符明确隔开，比如三个井号或者换行加“问题：”，让它清楚哪部分是依据、哪部分是任务。另外系统提示里别堆太多角色设定，小模型反而会被绕晕，一两句说清身份和输出格式就够了。温度也别调太高，0.3左右跑知识问答会稳不少。

FP16掉两个点在分割里确实不算罕见，尤其是DeepLabV3+这种带空洞卷积和大量小目标的模型，TensorRT对某些算子的FP16实现跟PyTorch不完全一致，误差会累积。你试过逐层对比输出吗？有时候问题出在某个特定层，比如ASPP里的池化或者上采样，单独把那几层锁FP32可能就能拉回来不少。另外Calibration是给INT8用的，你跑FP16其实用不上，strict_type反而可能限

维度不是越高越好，关键看模型本身，384的MiniLM中文确实一般，换BGE-base或m3e试试，再评估下效果。

我去年也踩过这个坑，LangChain确实生态全但抽象层太多，调个bug得翻好几层源码。后来换成自己封装加OpenAI function calling，状态管理用简单的状态机就够清晰了。工具调用和多轮对话其实不需要那么重的框架，轻量封装反而更可控。

我最近也在MCP这块踩了不少坑，说说我的感受吧。Cursor对MCP的支持算是目前最顺手的，它能直接把MCP server配置到项目里，终端和编辑器之间切换基本无感，写复杂函数时上下文抓得比较准，尤其是你项目里已经有几个文件互相引用的时候，它那个“懂你”的感觉确实比其他家强一截。Copilot这边MCP的集成还在早期，更多还是靠IDE插件，终端里跑MCP得自己搭一层，写单元测试够用但重构大函数时经