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合同这种强结构文档别硬切，按条款段落切更好使，重叠只用来兜底。

我也遇到过这种情况，Cursor确实爱自作主张造函数名。后来我在prompt里直接加一句“不要新建函数，所有逻辑写在main里用pandas链式调用”，效果好了很多。另外可以试试在项目根目录放个.cursorrules文件，把命名规范和代码风格写进去，它会参考的。还有个土办法，就是先让它把函数名列出来给你确认，再让它填逻辑。

我之前也踩过这坑，BGE-large配Chroma确实有点玄学，后来发现向量库默认的余弦距离和模型训练时的度量方式不一致，检索分数会飘。M3E-base引用对不上号大概率是chunk切得太碎，跟embedding关系不大，建议先固定模型再调切分策略。评估可以用RAGAS那套，hit rate和MRR比肉眼看靠谱多了，Milvus/Qdrant换不换其实不是关键。

92.3掉到88这个幅度有点太大了，一般纯转换不会差这么多，八成是你导出时没切eval模式或者dtype对不上。建议先检查model.eval()和torch.no_grad()，再对比ONNX和PyTorch同一张输入的输出，看是从哪一层开始飘的。BatchNorm和AdaptiveAvgPool导出基本没啥精度问题，opset 11也够用，别急着甩锅给算子。移动端部署的话88其实也还行，但得先

我踩过类似的坑，后来改成按标题层级切，再给每个chunk补一句所属章节路径，效果好了不少。检索时可以先把相邻块一起召回，让模型自己判断要不要用，别一开始就把上下文掐断。另外小chunk检索、大chunk喂给Agent这种两段式也挺常见，你可以试试。

我之前也踩过这个坑，光靠调top-k真不行。后来加了metadata过滤，把时间、文档类型这些维度提前筛掉，效果立竿见影，再配合reranker，基本能压掉大部分噪音。不过你提到“今天会议几点”这种问题，本质是时效性查询，可能还得考虑在索引时给时间字段单独加权，或者干脆走一遍意图识别，定向去查日历类数据源。多级检索听起来复杂，但实际跑通后反而省心，可以试试先粗筛再精排，别怕麻烦。

说实话你这场景我建议别碰LangChain，工具调用和多轮对话自己写个状态机完全够用，记忆直接用Redis存会话切片就行。我之前用LlamaIndex做检索，Agent逻辑全自己写的，反而比硬套框架灵活得多。真要省事可以看看CrewAI或者autogen，但那俩更偏多智能体协作，单Agent场景有点杀鸡用牛刀。你核心难点在长上下文出错的话，试试每次工具调用后把历史压缩成摘要再拼回去，效果比硬堆上下

遇到过一模一样的坑，后来我干脆把few-shot砍掉只留一个例子，效果反而稳了。你这情况大概率不是例子数量的问题，而是“示例污染”——模型在长文本里对示例的注意力权重会异常高，尤其是当你的示例摘要里带有某种强情感色彩或专有名词时，它容易当成“模板”去套，甚至直接抄词。我猜你选的例子是不是都偏向某种结构，比如“先总后分”或者“问题-对策”型？那模型就会强行把新文档也拆成那个骨架，内容自然就散了。

说实话两边都试过，体感是server端塞prompt容易跟client的全局指令打架，尤其Claude对system层级挺敏感的，最后模型行为会变得很迷。我现在是这么干的：server只返回结构化工具结果，约束放client，但用工具名做条件分支，只在该工具调用前后注入特定指令。这样虽然麻烦点，但至少不会污染别的工具，调试也直观。你要是图省事，可以先在server的description里写清楚“

500条数据微调bge确实容易过拟合，我试过加reranker比折腾embedding稳多了。 微调embedding在小数据上就是玄学，先上reranker看效果，真不够再考虑用合成数据扩量。

量化确实会吃细节，试试把system压成一句话+三步分步指令，比长模板稳。

这问题我太有同感了，之前用Claude写个数据处理脚本，中途想加个去重逻辑，结果它把整个文件结构给我重构了，差点没把我送走。后来我发现核心问题不在prompt抽象，而是你根本没给它一个“可迭代”的工程基础——你把它当成对话了，但它其实需要你把它当成一个“有短期记忆的结对程序员”。 我现在比较有效的做法是：不管脚本多小，先让Agent把功能拆成独立函数，并且明确告诉它“每次改动只准动对应函数，禁止

召回不准多半是切分太粗暴，bge-small跑长文档确实容易漂，先试试调大chunk overlap或者换个嵌入模型。

直接跟它说“只用pandas和re，别整花活”，再不行就把生成代码里的import手动改掉。

大概率是最近模型服务端调整了，FastAPI这种带类型提示的其实更适合用Tab补全而不是整行生成。 试试把相关代码拆成小函数再写，上下文一长它确实容易串逻辑。

gradient accumulation到8没啥问题，但学习率得按有效batch size比例调，不然loss确实会慢。

看到你说两卡A100还OOM我第一反应是检查下是不是显存碎片化的问题，Q4_K_M虽然模型文件5GB但KV cache才是大头，2k tokens的cache在8B上大概要吃2-3GB，但40G确实不正常。你vLLM里设了`--max-model-len`吗？如果没限长度，默认会按最大上下文预分配显存，比如8k的buffer直接吃掉30多G。另外tensor parallel在双卡上如果没配合`-

试试先做个重排序（rerank），把top-k从十几砍到5以内，聚焦效果立竿见影。

我之前也卡在这块很久，后来发现问题多半不在模型本身，而是检索环节。试试把chunk size调小到300-500，同时用混合检索（BM25+向量）做重排，效果会明显不一样。另外7B模型对prompt特别敏感，把上下文格式改成明确的问答对，加两句few-shot示例，输出质量能提升一个档次。你目前用的embedding模型是什么？有时候召回不准，后面生成再强也白搭。

我最近也踩过类似的坑，bge-m3召回top5其实挺看文档切分的，如果原始段落太长或者把不相关的信息揉在一起，模型很容易被“带跑偏”。你可以试试先把文档按语义拆成更小的块，然后每个块前面加个类似“文档1：”的标签，Prompt里明确让模型引用标签再回答，这样能明显减少幻觉。另外口语化问题建议先做一步query改写，把用户问法转成更标准的表述再检索，否则召回内容本身就不准，模板再强调也没用。