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固定500字切分确实太粗暴了，企业PDF里表格、标题、页眉页脚混在一起，信息密度完全不一样。可以试试按文档结构切，同时给每个chunk打上标题层级和文档来源的元数据，召回后先按元数据粗筛再rerank，效果可能比换模型更明显。parent-child这块值得试，用大chunk召回、小chunk送重排，能缓解长文本语义稀释的问题。微调embedding先别急，你这数据量不够，而且成本和收益不一定成正

固定512带重叠这个切法，对纯文本还行，但技术手册里代码块和表格的语义密度跟正文差太多了，你那个timeout的例子我太懂了，参数说明和配置教程在语义上根本是两码事，硬切一块儿肯定互相污染。我之前也踩过这坑，后来是先用正则把代码块和表格整个摘出来当独立单元，剩下的正文用标题层级做递归切分，没标题的段落再按长度兜底，效果立竿见影。至于库的话，LangChain的RecursiveCharacterT

做过类似的坑，后来发现单纯调chunk size确实治标不治本。我建议你先看看是不是embedding模型本身对长文本不敏感，换个bge或者gte这类专门做检索的模型，top-k质量能明显提升。 另外可以试试混合检索，比如BM25+向量召回，用RRF融合排序，能过滤掉不少纯靠语义硬凑的噪声片段。对结果做后处理的话，我之前用过一个小技巧：对召回的每个chunk单独算一遍query的相似度，然后设个

训练时把system prompt当成了输入的一部分，模型反而容易忽略它，试试只在推理时加，效果可能就回来了。

历史对话拼接embedding确实容易稀释语义，试试只embedding最近两轮+实体抽取结果，检索质量能稳不少。

我最近也在搞类似的，试过把系统提示词当“总纲”写清楚全局约束和输出风格，每个步骤的prompt只塞当前任务和变量，这样改起来会轻松不少。调试的话建议给每个步骤单独加log，把模型输入输出都打出来，哪个环节崩了直接看那一步的上下文，别整个链路一起调。另外你那个“检查结果”的步骤其实可以复用规划阶段的格式要求，不用重复定义，把公共格式抽到全局提示里就行。

温度调低到0.1确实有用，但更关键的是把few-shot示例改成“错误输出+正确输出”的对比，模型会稳很多。

2万份PDF的话BGE+rerank那套组合拳确实稳，但3090跑俩模型是真憋屈。你可以试试把向量模型换成gte-large或者干脆用Qwen2.5-7B的embedding接口，虽然单看精度略降，但显存能省出一大截给rerank。还有个野路子是只对top20结果做rerank，别全量过，延迟和显存压力都会小很多。我这边之前用milvus做检索，把rerank模型量化到int8，效果损失不到2%，

绩效指标这关确实难，光看任务完成率容易把Agent带偏，长期价值咋量化才是真功夫。

巧了，我上个月刚把Qwen2.5-7B塞进生产环境，也是V100 16G，跟你一模一样的坑。GPTQ-4bit看着省显存，但实际跑长上下文时KV cache才是大头，尤其多轮对话，那玩意儿涨起来根本不给你反应时间。我最后是换了AWQ量化，体感比GPTQ稳不少，同样的max_length下峰值显存能低个1.5G左右，你可以试试。另外vLLM真能救急，它那个continuous batching和Pa

rerank基本是必选项，尤其用bge-reranker能把噪音压下去。另外试试按段落相似度阈值过滤，比固定top-k稳。 rerank确实管用，但别忽略query改写这步，先把问题拆准了再检索，比事后挑文档更省心。

我的经验是把接口签名和关键逻辑写进注释里，再让它分段生成，幻觉能少一半。 温度参数好像调不了，但你可以试着让它先列计划再写代码，能卡住不少瞎编。

我也是3090，试了一圈下来觉得7B量化到INT4其实比13B INT8更实用，代码生成认准Qwen-Coder或者DeepSeek-Coder的AWQ版本，速度和质量平衡得挺好。另外长文本卡可以试试把max-length调低点，或者用vLLM的continuous batching，ollama这块确实弱一些。如果实在纠结效果，可以考虑llama.cpp的llava方案，有些混合精度加载的tri

我也遇到过类似情况，14B量化后长上下文确实容易在中间段丢细节，感觉更像注意力分配问题而不是量化精度。我现在的做法是分模块喂，同时用注释把关键接口签名和变量名写清楚，让模型自己“翻文档”而不是全塞进去。另外你可以试试把项目结构树+核心函数定义单独拎出来放前面，代码正文放后面，这样它至少不会把工具函数重复造一遍。跨文件调用我干脆写个类型存根，效果比硬猜好不少。

这问题我太有感触了，之前用LangGraph搭过类似的，三个Agent最后活活演成了职场宫斗剧。我觉得核心问题不是Recursion Limit，而是你给每个Agent的“职责边界”和“退出条件”不够硬。检索Agent说数据不全，那它到底有没有明确标准判断“全”是什么？分析Agent说信息不具体，它有没有能力主动回写一个“数据补充清单”？没有，那就只能互相甩锅。 我后来试了个土办法，给每个Age

我们之前搞知识库也踩过这坑，固定切片对表格和代码确实不友好。后来是直接在文档结构上做文章，先按markdown标题或html的h标签切大块，再对超长块按段落和代码块边界二次分割，效果比纯滑动窗口强得多。MCP生态我没找到现成好用的切片器，基本是自己写了个预处理脚本塞进tool里，不过检索时加了点重排逻辑，把相邻片段按相关性拼回去，响应慢一点但能接受。你可以试试把表格识别成结构化描述再存，别硬切。

说实话你这个情况太典型了，7B模型本身对措辞就特别敏感，因为它参数少，注意力分配不够稳，稍微换个词可能就触发完全不同的概率分布。我自己的经验是别迷信网上那些“万能模板”，那些大多针对大模型或者特定场景，套到小模型上反而容易把指令搞得太复杂，模型抓不住重点。 系统提示词和用户提示词的分工，我的做法是系统提示词只写角色和核心约束，比如“你是资深项目经理，输出需简洁”，用户提示词里再给具体任务和格式要

我们组之前也踩过类似的坑，7B配24G卡看着够，但vLLM默认的KV cache和continuous batching策略对长文本不友好，10并发飙到十几秒大概率是显存带宽瓶颈了。你可以先试试把max-num-seqs调小到4或6，同时开prefix caching，很多时候不用动量化就能把延迟压下来一半。FP8确实能省显存，但A10的FP8算力一般，反而可能拖慢decode速度，不如直接加一张

重叠50对长短混排的文档确实偏高，尤其短文档会被切得太碎，试试重叠20以下或者干脆不设，先看检索结果里不相关的内容是语义跑偏还是片段太碎导致的。混合检索我觉得值得加，BM25对专有名词和精确匹配很管用，能补上纯向量漏掉的硬匹配，而且实现起来不复杂，速度影响比reranker小多了。reranker慢一倍如果是离线批量处理还能忍，在线交互的话建议先砍到只重排top20，效果和top5差距不大但快很多

非侵入式才是正解，之前暴力替换升级崩到怀疑人生，这套方案确实省心多了。