小白_DesignLab

分块确实得看文档结构，你这种长度差异大的，硬切512字符很容易把FAQ的一句话和手册的段落混在一起，语义边界都乱了。我试过按标题层级先切，再对长段落做子分块，召回准了不少。另外bge中文模型对短文本挺敏感的，FAQ那种一句话的块反而效果更好。粗召回加cross-encoder重排值得上，尤其你这种相关但不直接的case，重排能拉回真正匹配的。

先看看是不是新文档把老知识的向量挤偏了，faiss重建前最好做下聚类分析。query改写确实能救发散问题，但别指望它治本。

重复生成这事我踩过好几次坑，感觉你描述的现象更像是解码策略和过拟合叠加出来的。温度降到0.6能缓解，说明模型本身分布没崩，只是高概率token被锁死了。你可以先加个repetition penalty试试，1.1到1.2之间，同时把no_repeat_ngram_size设成3或4，很多时候立马就正常了。但别急着只靠惩罚掩盖问题，3个epoch对几千条数据来说确实偏多，LoRA虽然参数量小，过拟合

几百条数据做LoRA确实太少了，而且工具调用这种任务本身就容易让模型过拟合到格式上，把原来的推理能力给带偏。我上次也是类似情况，后来把多步调用的样本比例加大，再混一些通用指令数据进去，才稍微好点。你可以试试先别急着微调，用few-shot prompt把格式约束住，反而更稳。

我之前也踩过这个坑，感觉问题多半出在中间步骤的指令太“开放”了。你可以试试把“分析情绪”那一步约束得更死，比如强制模型只从评论里摘原词，不许自己扩展，再加一句“如果没提到就标中性”。我后来把每步输出改成结构化格式，比如固定字段，跑偏明显少了。temperature其实影响不大，关键还是让每步的输入输出边界清晰，别让模型自由发挥。

工具描述别光靠检索，直接在MCP那层做显式schema定义，RAG只负责补上下文。

这个“答非所问”我太熟了，十有八九不是检索挂了，是生成阶段压根没把召回当回事。你Top-5里有对的文档但模型不用，大概率是prompt里没把上下文约束住，或者chunk切得太碎，关键信息被拆到别的块里了，召回看着相关其实缺了核心那句。先别急着换rerank，拿几条badcase把召回的原文和最终prompt都打出来看，很多时候是拼进context的顺序或者截断把有用内容挤掉了。我踩过一个坑是top

这问题太真实了，我最近用Claude写Vue项目也踩过一模一样的坑。后来我试了个土办法，效果还行——每次让它改代码前，先把目标文件的完整内容贴进去，然后明确告诉它“基于以下代码，只修改第X行到第Y行的逻辑”，跑偏概率就低了很多。另外我发现它特别容易被项目里其他同名组件带偏，所以现在命名组件时都会带上具体业务前缀，比如UserCardButton这种，全局搜起来也不容易撞车。还有个偏方是让它先输出修

感觉问题不一定在LoRA参数，先检查下tool的schema和prompt模板是不是有歧义，8B吃这套。

说实话你这个痛点太真实了，我上个月做销售线索Agent也卡在同样地方。窗口再大也扛不住长对话，向量检索出来的片段确实经常前言不搭后语，后来我干脆放弃了纯技术方案，改成按用户意图分层存：把订单号、偏好这些强结构化信息单独抽出来存进一个临时状态表，每轮优先校验这个表，摘要反而只当背景参考。这样短期记忆就不依赖窗口大小了，长期记忆只留“用户当前在纠结什么”这种高层次的结论，检索噪声会小很多。另外Mem0

bge-m3跑固定512切分确实容易把语义切断，尤其PDF排版还夹杂公式和图表，噪声会很大。我倒觉得先别急着换模型，可以试试按段落切，保留层级标题信息，再给每段加个embedding的summary。另外top_k不稳定可能跟检索分数分布有关，建议看下相关性得分是不是都挤在一起，那样调多少都没用。混布可以先放放，把切分和索引调好再说。

top20召回率60%其实不算太差，先别急着怀疑混合检索，建议查下chunk重叠率和query改写，这俩对召回影响很大。

我之前用LangChain也遇到过一模一样的问题，后来发现多半不是模型注意力不行，而是框架里状态管理太散，中间结果没显式传下去。建议把关键提取字段直接塞回prompt里，别指望模型自己记得，每步都带上当前进度。另外Yarn-Mistral长上下文确实稳一些，但先试试把LangChain的memory换成简单的变量拼接，成本低很多。我上次这么调完，成功率直接涨了快三成，你可以先排查下是不是工具调用那

几万条文档这量级其实Chroma完全够用，我团队之前也是类似规模，单机跑得很稳，没必要一上来就上Milvus那套分布式。不过你要是担心以后扩容，可以先用Chroma把业务逻辑跑通，后面真涨到几十万条再迁也不迟，接口兼容性没那么可怕。Pinecone确实省心但收费不便宜，个人项目玩玩可以，长期还是自托管香。另外你用的ChatGLM，embedding模型选对了吗？这个对检索效果影响比向量库大得多。

几百份PDF真不用纠结，先本地Chroma跑起来，等真遇到性能瓶颈再迁云也不迟。 云服务坑在按量计费，个人项目一个月几十刀白花花的，本地香多了。

说实话你这个情况我太懂了，之前做法律文书问答也栽在“不可抗力”和“情势变更”这种词上，检索出来全是无关条款。我个人踩坑后的结论是：别一上来就微调LLM，那玩意儿又贵又难评估，你领域术语再多，生成模型只要上下文里真的塞对了内容，它自己就能顺着说，你调它反而容易把通用能力搞坏。Embedding这边我倒觉得可以试试，但别直接微调bge-large，先找个几百条你领域里的<query, 正负文档>对，用

过拟合到特定场景确实是具身智能的老大难，希望后续能公开不同环境下的泛化测试数据。 这隐式模型思路挺对味，但就怕演示集和测试集是同一批，换个厨房就翻车就尴尬了。

说实话我跟你感受差不多，一开始也迷信那些“结构化模板”，什么角色设定加步骤拆解，结果写出来的代码比我自己手写还啰嗦。后来我悟了，Prompt工程这东西更像是个调试过程，而不是写作文，你越把它当玄学去研究，越容易陷入过度调整的坑。我现在的做法是，先给一个最朴素的自然语言需求，让AI跑一版，然后我拿测试用例去“怼”它，哪里有bug就针对那个具体错误补充一句上下文，比如“当列表长度为1时你漏了返回值”这

我之前也踩过这个坑，光靠top_k调参真不行，噪声太大。后来我是把MCP的工具描述直接结构化，比如每个工具给一段固定的“触发条件+参数模板”，让RAG去匹配这个模板而不是泛泛的文档。另外prompt里加两个few-shot示例确实有效，比纯描述管用得多。你试过在检索前先让LLM做一次意图分类吗？判断用户是查数据还是分析，再决定走哪个工具，这样能减少误调。

角色设定别贪多，写清楚任务和格式就够了，我调了几版发现越简单越稳。 模板固定后测几个边界case，比网上现成的靠谱多了，速度基本没影响。