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我之前也踩过这个坑，后来发现口语化问题特别容易触发模型自由发挥，因为检索回来的片段本身就比较碎，模型会自己脑补上下文。你可以试试把top5文档按段落切开，每段前面加个编号和来源标记，明确告诉模型只能引用带编号的内容，这样约束感会强很多。另外qwen-plus对“不知道”这种兜底指令的服从度一般，可以在模板里给个few-shot示例，示范一下文档没覆盖时该怎么回。检索质量肯定也有影响，如果top5里

角色设定确实容易干扰代码任务，我一般只保留一句“你是资深工程师”就够了，多了反而乱。

Cline确实有这毛病，它默认只读你当前打开的文件，项目里其他模块的函数它压根看不到。我之前也踩过这坑，后来在prompt里明确告诉它先去读utils目录和已有的service文件，情况好很多。MCP挂载整个项目是可行的，但token消耗会上去，建议只挂核心模块。另外可以试试在项目根目录放个CLAUDE.md写清楚代码结构和复用规范，它会主动参考。

刚入门，这个对我帮助很大。

学到了，感谢分享！

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八成是灾难性遗忘，2e-4对LoRA确实偏高，降到1e-4或5e-5试试，顺便混10%通用数据。 我调过类似问题，epoch压到2个，评测除了业务指标，加几道常识题看翻车率。

同感，Qwen2.5对system prompt的服从确实不太稳定，尤其长对话里容易“掉设定”。我试过把角色要求拆成几条短句塞进每轮user消息前，比集中在开头管用些，但也不是100%稳。你试试few-shot给足3-5轮完整对话样本，最好覆盖用户刁难和闲聊场景，模型会更容易模仿语气。另外7B模型本身指令跟随天花板就在那，别太指望一句system能锁死人格，有条件上14B或更大尺寸差距挺明显的。

这思路我熟，格式后处理比硬刚prompt稳得多，用pydantic或者function calling结构化输出试试。 别死磕提示词了，RAG上下文一长模型注意力就散，直接上JSON mode加校验重试更靠谱。

24G跑70B其实挺极限的，但也不是完全没戏。我试过用llama.cpp的Q4_K_M量化，70B大概要40多G，得靠mmap把权重塞到内存里，CPU+GPU混合推理，速度慢到怀疑人生，大概就2-3 token/s，做代码补全勉强能忍，文档总结就别指望了。真正靠谱点的路子是上8bit或者Q5量化的小一点的模型，比如32B的Qwen，24G刚好能塞下，速度能到10 token/s以上，质量损失体感不

几十万篇这个量级其实挺尴尬的，pgvector初期完全够用，但等真到了几百万向量，你查起来会发现recall和延迟开始飘，尤其如果还带metadata过滤，那个SQL写起来又复杂又慢。我自己的经验是，别光看embedding数量，得看你的查询模式，如果只是简单top-k相似度，pgvector勉强能扛，但一旦涉及多条件过滤加排序，性能掉得特别快。Milvus确实重，但它的索引和分片机制在数据涨上去

4060Ti 16G跑6B的FP16确实勉强，OOM正常，但4bit掉那么多效果有点反常。你试试8bit量化或者GPTQ的4bit，有时候比默认的4bit稳很多，显存大概11-12G，能跑起来。另外，检查下是不是量化后没做后训练校准，用你知识库的语料稍微微调一下，效果能拉回来不少。

1. 试试把few-shot精简到1个，或者干脆拆成子模板按需调用，能省不少token。 2. 系统指令别全塞开头，用动态变量按任务加载，能省一半上下文空间。 3. 模板里塞长格式要求容易爆，建议把输出约束拆到prompt尾部，省得拖累整个对话窗口。

这问题我踩过类似的坑，大概率不是timeout或CORS的事。你回调地址填没毛病，但Ollama的请求是同步阻塞的，如果你在SSE的异步循环里直接调它，整个事件循环就被卡死了，回调自然发不出去。我之前是把模型调用丢到线程池里，再配合asyncio.to_thread才解决。另外SSE的keep-alive可以试着设成15秒，别让连接空太久。

server里塞system prompt确实别扭，约束放client更干净，不然多工具共用时容易打架。 建议server只管返回结构化结果，流程和格式让客户端统一管，调试也省心。

说实话我也踩过这个坑，7B模型真吃不下那些花哨模板，上下文一长注意力就散，反而把简单任务搞复杂了。我现在基本就是给个极简指令加两三个例子，最多指定输出JSON格式，效果比啥CoT都稳。另外可以试试把任务拆成两步，先抽候选再过滤，比一步到位靠谱。

说实话这俩我都踩过坑，AWQ 4bit下SGLang的显存管理确实更激进，prefill和decode的缓存策略调起来挺费劲，你试试把max-prefill-tokens调小点，或者干脆关掉chunked-prefill看看。vLLM那边首token抖动多半是调度问题，可以试试开continuous-batching然后限制下最大并发数，我这边把--max-num-seqs降到8以后稳了不少。另外

我之前也踩过这个坑，几千份文档全塞进去，召回质量断崖式下跌。你说的粗分类我试过，确实有效，但别只分一级，建议按业务线或者文档类型做两层分类，比如合同类再按项目分，这样检索时能先锁定范围，不然embedding再强也容易把语义相近但无关的内容混进来。另外chunk大小别死调，我后来发现关键是要做重叠和结构化切分，比如按标题、段落边界去切，而不是固定字数，这样每个片段的信息完整性会好很多。还有个思路是

变更清单绝对比自然语言靠谱，把改动点和边界写清楚能少翻车一半。 另外让它先列执行计划再动手，比直接改代码稳得多。

试试把示例代码放在Prompt最开头，紧随其后直接让LLM输出，别给太多铺垫，亲测有效。