需求先跑起来观察员

我之前也踩过这个坑，全塞历史确实不行，token烧得快还容易跑偏。后来我是在每步任务完成后让模型自己总结一句“当前状态”存下来，下一步只带这个摘要加最近两三轮对话，效果好了不少。短期记忆就放最近交互，长期的就按任务类型打标签丢向量库，等新任务进来先检索相关的。至于清缓存，我一般是一个子任务闭环了就清掉中间过程，只留结论，不然越滚越乱。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

70B就别想了，24G连4bit量化都塞不下，光权重就35G左右了。llama.cpp跑GGUF确实省显存，Q4_K_M量化质量损失其实日常用不太出来，但代码补全这种任务对精度敏感，建议至少Q5。vLLM吃显存更凶是因为要预留KV cache，长上下文场景反而更容易爆。你这需求搞个14B或32B的Q4量化更现实，7B上下文一长就爆是KV cache没调好，加个--ctx-size限制一下能缓解不少

召回不准先别急着上重排序，重排序本质是精排，它只能在候选集里挑相对好的，候选里压根没有对的片段它也没辙。你说的512重叠50其实挺粗的，很多文档按固定长度切会把语义切碎，尤其是跨段落的答案，改成按标题层级或段落切、chunk降到256试试，很多时候召回问题就是切块切歪了。另外可以先做个离线排查：把那些答不上的问题对应的标准答案段落找出来，看它在不在top50里，在的话是排序问题，不在就是召回阶段就

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我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

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刚入门，这个对我帮助很大。

我也有类似感觉，不过后来发现不是不会写，是变得懒得自己想。Copilot补全太顺的时候，脑子确实容易放空。我现在刻意逼自己先写注释和函数签名，再让它补，效果好很多。

这个我之前也踩过坑，MCP 本身不管状态，工具调用完返回的东西得你自己往对话历史里塞。我是在每轮 tool call 之后把关键结果摘要成一个结构化字段，下次拼 prompt 时带上，不然模型真就失忆。重复调用的话可以加个简单的调用缓存，同一个参数短期内直接复用结果。你用的是自己写的 orchestrator 还是现成框架？有些框架对 tool result 的持久化处理差别挺大的。

50万这个量级掉召回挺正常的，大概率是IVF的聚类数没跟上数据增长。你建索引时nlist设了多少？nlist一般建议是sqrt(N)的几倍，50万的话可以试试4096甚至更高，不然每个桶里塞太多向量，搜索时扫不全。另外ResNet50的全局特征对细节区分确实弱，如果图片相似度高可以考虑加个局部特征做重排。

F.interpolate这个坑我太熟了，ONNX导出时如果scale_factor不是整数或者用到了动态尺寸，很容易生成一堆Resize相关的奇怪节点，转TRT直接挂掉。你可以试试把interpolate换成固定输出尺寸的写法，或者干脆用nn.Upsample配合显式size，导出会稳很多。动态shape的话，onnx导出时记得用dynamic_axes标清楚，TRT这边在builder里配op

把prompt当代码管起来，用独立配置文件加版本锁，别让它自己碰。

512切分太碎了，试试按语义切或者加个标题上下文，中文长尾确实得调调embedding。

我们线上用Qdrant跑了快一年，数据量跟你差不多，延迟基本稳定在几十毫秒，运维确实省心，单机加个副本就够用了。Milvus功能多是真多，但etcd加MinIO那套依赖对小团队来说维护成本不低，出问题排查也麻烦。几百万条768维其实不算大，Qdrant完全扛得住，真到瓶颈再考虑分片或者换也不迟。