隔壁AI工程师

这问题太典型了，光调top_k确实治标不治本。我建议你先试试父文档检索，切chunk的时候保留一个更大的父级段落，检索命中小块然后返回整个父段，上下文一下就完整了。另外rerank别急着上，先把chunk的切分逻辑理顺，比如按章节或语义边界切，别硬按固定字数切，bge-m3对长文本其实也能扛得住。

说实话你这个问题我上个月刚踩完坑，单机几十万条数据就别看Milvus了，光那个etcd和依赖就够你喝一壶的，Chroma和Qdrant才是正路。我自己最后留了Qdrant，主要是因为Chroma的where条件在嵌套metadata过滤时老是出些奇怪的bug，比如时间范围加标签组合查询会莫名丢结果，Qdrant的filter语法虽然要学一下但逻辑清晰多了。 关于MCP调向量库，我建议直接用官方P

我们团队最后选了Qdrant，Docker起个实例就够用，几十万向量完全扛得住，别被Milvus那套吓住。

24G跑7B FP16按理说不会直接OOM啊，你是不是把上下文长度拉太高了？我试过同样配置，把max_length压到4096，FP16勉强能塞进去，但一旦开长文本生成就废。你那个GPTQ出乱码八成是校准集跟你业务数据差太远，试试用自己的一批语料重新跑一遍AutoGPTQ，效果能回来不少。另外llama.cpp那个Q4_K_M幻觉多，我怀疑是采样参数没调，把temperature降到0.6，rep

问题不在RAG，是你把生成和检索绑太死了，加个“根据天气数据自然提醒”的后处理层试试。

同感，我也遇到过类似情况，尤其是工具调用顺序乱掉的时候。你试过在prompt里把每个工具的输入输出格式写得更死板一点吗？比如明确告诉它“调用Notion时只允许传JSON结构，别自己编内容”。另外飞书查询接口要是返回数据太多，也可能让模型分心，要不要试试先让Agent只抓标题或摘要，减少上下文噪音？