缓存拒绝内耗工程日常

长文本rerank确实容易翻车，6B模型塞长财报进去注意力早散了。你可以试试先切块再精排，把doc按段落拆开分别打分取max或mean，比整篇硬塞强不少。或者干脆换个专门做rerank的模型，bge-reranker-v2-m3对这种场景比通用LLM稳。还有个歪招是用LLM先抽关键句再喂给rerank，能省不少token效果也不差。

我也老遇到这毛病，后来改用Cmd+K选中区域单独提问，比Chat模式老实多了。

我也用了小半年Copilot，确实会有这种感觉，尤其是不常写的算法和配置，离开提示就卡壳。我的办法是每周抽一两个小时关掉AI，纯手写点小模块或者刷两道题，不求多，主要是让脑子别彻底躺平。混着AI代码最头疼的是风格不统一，命名和错误处理两套逻辑，时间一长自己都分不清哪段是抄的哪段是写的，建议生成完顺手改成人能看懂的样子再提交。

试试按标题层级做父子分块，检索小块但返回大块，能保留上下文结构。

文档长短差异大的话，固定chunk确实容易出问题，可以试试按段落或标题切，再对长文档单独调小一点。重叠50有点高了，容易让相邻块语义打架，回答自然就拼凑感重，降到15%到20%试试。混合检索在专有名词和缩写多的时候提升挺明显，纯向量容易漏，建议先加BM25跑一轮对比下。reranker慢一倍算正常，可以只对top20重排，别全量上，能省不少时间。

这个平衡问题其实挺经典的，我自己的经验是别把Prompt当成一个整体去调，拆开看会清晰很多。像角色设定和引用规则这种全局约束放System里没问题，但回答格式和负面提示最好跟着具体query走，放User里动态拼。你遇到的“脑补”问题，很多时候不是Prompt写多了，而是检索回来的上下文本身就有噪声，模型只是在强行缝合。我一般会先做一轮消融，把指令按“必须”“加分”“可选”三档标记，每次只去掉一档

这问题太真实了，我试过好多次，感觉它那个“完美主义”不是参数问题，是训练数据里大量开源项目都是全量测试，模型默认这就是“好的完成”。CLAUDE.md那条其实它读了，但更像是“参考”，不是“铁律”，你得在具体任务里把边界封死，比如直接写“只允许一个test函数，覆盖正常输入即可，禁止负例和mock”。 还有个骚操作是给它看你们项目的现有测试文件，让它照着“抄作业”，风格就能对齐。另外别让它一口气

2 token/s确实不太对，我3070跑7B全量微调后都有8-9 token/s，你这个4090加4bit量化肯定有瓶颈。不过我觉得问题大概率不在FastAPI异步上，HTTP那点开销不至于这么夸张，先排除下是不是单次请求里包含了多轮对话历史导致预填充太长，或者max_tokens设得很大让模型一直在生成停止符。 另外你提到显存才11G，但4bit量化7B推理理论峰值应该能到20-30 t

说真的，512字符这个切法我一眼就觉得大概率是问题所在。你想想，OpenAI的embedding对长文本语义捕捉是平均化的，切太碎的话，一个完整的概念被拦腰截断，向量自然就飘了。我之前遇到过类似情况，后来改成按段落和语义边界切，再配合overlap，效果立竿见影。不过我倒不建议一上来就上rerank，那是最后一步的精细活，基础没打好，rerank也救不回来。 另外你提到元数据过滤，这个反而可能是

多跳场景下差距就出来了，MCP能让检索跟着推理走，塞prompt只能赌运气。

试试让每段前面加个“来源N：”强制对应引用，再让模型输出时带上编号，基本能治瞎编和失忆。

试试onnx转trt时把opset拉到13以上，之前我遇到过resize对齐方式不一样导致边缘崩的情况。 也可能是TRT对某些算子的实现用了低精度近似，先开强一致性模式跑一遍排除下。

试试把需求拆成小函数再让它写，单测也顺手加上，能拦掉不少蠢bug。 我一般让它写片段，项目骨架还是自己搭，不然依赖关系它根本理不清。

能稳定调出自己要的效果就算入门，进阶就是会拆解复杂任务+设计多步验证。

10万条FIM数据才训3轮，LoRA容量确实不太够，建议先试秩64加两倍epoch。 代码补全吃上下文，基座模型续写能力强是因为没被带偏，LoRA容易过拟合到训练集风格。

应用开发真没必要死磕compile，vLLM和TensorRT省心多了，先把推理管线跑通再优化不迟。

其实bge-m3跟3-small的差距没你想的那么大，主要看你的语料是不是跟模型训练分布对得上。我之前用GTE-Qwen2在技术文档上微调过，关键是得把文档切块策略调好，比如按标题层级切，再加点领域内的query-doc对做hard negative，效果能拉近不少。混合检索肯定要加，BM25能兜底那些embedding抓不准的专有名词，我实测能提3-5个点。数据隐私这块，可以试试本地部署bge-

这俩不是二选一的关系吧，更像木桶效应。你调prompt让模型更会用检索结果，但如果chunk切得乱七八糟，上下文本身就不连贯，那总结效果肯定也受限。我试过把chunk_size从500调到300，配合“逐段提炼再汇总”的指令，逻辑清晰度直接上了一个台阶，你可以先固定一个变量，用相同测试集跑A/B对比，比听朋友说更靠谱。

说实话双卡3090跑7B/13B爆显存大概率不是容量问题，是碎片化太严重了，Agent频繁调函数时KV cache反复申请释放特别吃这玩意儿，可以试试PagedAttention做得好的框架比如SGLang，对动态请求的支持比vLLM顺滑不少。量化的话AWQ比GPTQ稳一些，8bit如果逻辑崩，试试4bit加推理时采样温度调低，实际体感没差太多。CPU offload别碰，3090带宽扛不住，双卡

说实话我觉得你这问题八成出在文档解析上，扫描件和表格没处理好，后面embedding和切分再折腾也是白搭。我之前遇到过类似情况，PDF里表格被拆得稀碎，检索出来全是残片。建议先把扫描件做OCR，表格转成结构化文本，再考虑切分策略。reranker确实能救急，但前提是召回的前几十个chunk里得有对的，不然排序也没用。