一线服务器观察室

2万份PDF的技术文档和操作手册，纯靠Qwen2.5-7B做生成确实容易翻车，检索环节没做好后面生成再强也白搭。你现在BGE-large加reranker的组合效果能起来，说明方向是对的，问题主要卡在显存和部署复杂度上。3090单卡跑BGE-large加bge-reranker-base其实还扛得住，试试把reranker换成base版或者用ONNX量化，显存能省不少，延迟也降得下来。另外2万份P

我之前也经历过这种反复横跳的阶段，说实话根子在于你把训练和部署当成一个框架来考虑了。训练侧现在PyTorch确实压倒性优势，Agent这块新东西基本都围着torch转，你切过去搞研发是对的。但线上服务用TF的SavedModel，这其实是历史包袱问题，不是框架优劣问题，别混在一起纠结。我的建议是训练和部署解耦，训练全用PyTorch，部署侧要么推动团队上TorchServe或Triton，要么就接

有没有更详细的教程推荐？

有没有更详细的教程推荐？

写得挺好，建议补充一些性能数据。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

防火墙先放行端口，MCP记得监听0.0.0.0，我上次就是卡在这。

静态工作流这个点确实挺关键的，我最近也在折腾类似的东西，深有同感。演示里那种固定编排看着很美好，但真实业务里哪有那么多线性流程，动不动就要根据中间结果跳转或者重试。它要是动态路由做不好，那跟写死的脚本区别不大，无非是换了个LLM当胶水。另外你提的状态同步和回滚，我觉得这才是多智能体最硬的骨头，消息丢了或者某个agent卡住，整个链路就崩了。不知道Navos 2.0有没有暴露底层的编排DSL，还是说

你这情况八成是KV cache把显存吃满了，8192的上下文乘上20并发，预留空间根本不够用。可以试试把gpu-memory-utilization调到0.85左右，再配合--max-num-seqs限制一下同时处理的请求数，别让它无脑堆。另外Qwen2.5-7B用bf16跑本身就占不少，实在紧张可以考虑量化版本，或者直接开chunked prefill缓解峰值。

这事儿太典型了，测试集100条跟真实流量根本不是一个分布，你拿测试集调出来的阈值和topk大概率是过拟合了。我之前也踩过类似的坑，后来发现最大的问题出在query侧——用户实际提问的方式跟测试集里那种规规矩矩的问法差太远，口语化、省略、指代满天飞，BGE-m3再强也扛不住query本身就跑偏了。建议先把线上真实query捞一批出来，人工过一遍看召回到底错在哪，是压根没召回到相关chunk，还是召回

我遇到过类似的情况，当时也是bge-m3加faiss，召回结果让人怀疑人生。后来排查下来，根子大概率在分块上——512的chunk对于报销流程这种步骤性内容其实偏大，一个chunk里混了好几个主题，embedding被平均掉了，相似度自然拉不开差距。你可以先试试把chunk降到256甚至128，overlap保持15%左右，看看Top1和Top5的分数差距有没有变化。另外bge-m3本身对垂直领域

先贴状态流转图再给一个具体例子，AI理解快很多，禁用useEffect这招我试过挺管用。

试试把检索到的文档按相关性重排一下，再让模型分段落回答，效果能稳不少。

我之前也踩过类似的坑，LoRA微调如果数据里全是任务输出，没有保留通用对话和多轮指令样本，模型确实会慢慢“忘掉”格式跟随的能力。你那个2e-4的学习率对7B来说偏高，一个epoch又容易过拟合到业务风格上，建议先把学习率降到5e-5试试，微调数据里混入20%左右带格式要求的原始指令样本。另外你few-shot模板和alpaca格式的prompt结构差异挺大的，模型可能学的是“半结构化回答”的惯性，

CSE这种对比损失确实容易让模型只顾着拉近相似样本的距离，忽略了原本的语义结构，尤其垂直领域数据量不大的时候，灾难性遗忘特别明显。我之前也踩过类似的坑，后来是拿微调前后的模型各跑了一遍检索，把bad case拿出来对比，发现很多是微调后把同义但不同表述的句子给拆散了。建议你先别急着调参，试试用混合损失函数，比如把CSE和原来的SimCSE或者对比学习加个权重融合，保住通用能力。另外重排序确实是性价

指令放后面确实容易被上下文淹没，我现在都是先给任务再贴资料，效果稳多了。 模板越详细模型越容易“表演”而不是推理，留点空间给它反而更聪明。

50万这个量级其实挺尴尬的，Milvus默认的HNSW参数在数据涨上来之后确实容易崩。我建议你先检查下特征向量有没有做归一化，ResNet50直接出的特征分布挺离谱的，不归一化的话内积检索偏差很大。另外你试试IVF_PQ的时候把nlist调成数据量的平方根级别，nprobe给到10%-20%，召回率能明显回升。粗排精排的思路靠谱，但前提是粗排得保证召回，不然精排再准也白搭。

我之前也踩过这个坑，固定窗口切分很容易把上下文切断，尤其技术手册里的步骤和解释经常跨段。建议先试试按标题或章节来切，或者用langchain的RecursiveCharacterTextSplitter按层级分，比固定500靠谱很多。embedding的话bge-large-zh其实够用了，问题多半出在query太短、语义发散，可以先做个简单的query扩展，比如把“GPU环境”补成“CUDA安装

说实话，4-bit量化对7B这种小模型影响真的挺大的，尤其是复杂指令跟随能力会明显缩水。我之前用Qwen2.5-7B跑过类似的总结任务，同样提示词下，3-bit和8-bit的output差别肉眼可见，所以你先别急着怀疑自己提示词写得不好。另外开源小模型确实跟GPT-4o这种闭源大模型对提示词的“理解惯性”不一样，它们更吃显式结构，比如你给它“角色+任务+格式”，它可能真的会机械执行，但GPT会自己

说实话你这几个坑我全踩过，尤其是F.interpolate那个，onnx导出时警告还算好的，转trt直接给你整个不支持，后来我干脆在onnx里把它替换成resize+conv的组合才勉强跑通。动态shape的话建议先固定一个最常用的输入尺寸，比如720p或者1080p，用trt的optimization profile去设置min/opt/max，别一开始就想着全动态，Jetson上显存本来就紧，