长期关注数字化案例库

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。

之前搞过一次类似的，光靠prompt硬约束确实不靠谱，后来直接在代码里加了个校验函数，漏字段就自动补默认值，格式不对就重试一次，比反复调prompt省心多了。温度我一般设0.1，生成结果太跳的话基本就是温度高了。Qwen2.5-7B其实还行，Llama和DeepSeek也试过，没感觉明显更听话，倒是把few-shot换成两三个跟业务场景贴近的例子效果更稳。

说实话我觉得你这个情况大概率不是索引参数的问题，70%的召回率在50万量级上确实偏低了，但nprobe和ef_search调到一定程度后收益本来就递减。我自己之前做过类似的项目，ResNet50的feature其实对细粒度相似度挺不友好的，尤其是图片内容比较接近的时候，那个1024维向量在欧氏空间里的区分度可能没你想的那么强。你可以先试试把特征换掉，比如用CLIP的embedding，或者用那种带

大概率是生成端的问题，试试放宽prompt约束，或者把chunk调大到512再对比下。 之前遇到过类似情况，最后发现是检索到的chunk顺序乱了，模型一拼就串味。

说实话，这事儿我太有同感了。我之前也搞过类似的提取任务，后来发现关键不是prompt写多长，而是你压根没给它定义清楚“什么是决策”。你光说“提取关键决策”，模型不知道“关键”的边界在哪，它当然只能瞎猜。我后来是直接把输出格式焊死在prompt里，比如规定必须输出“决策|负责人|截止时间|状态”这种表格，每个字段都强制填空，跑偏率一下就降下来了。另外，你试试在prompt里加一句“如果对话中没有明确

5000条LoRA一轮，数据量其实挺尴尬的，模型可能只记住了你标注里的“格式套路”，没学会怎么从长文档里定位细节。我之前也遇到过类似情况，后来把数据改成“问题+多个候选片段+正确答案来源标注”，让模型学会对比和筛选，效果立刻不一样了。 另外你检查下是不是微调时把检索到的文档内容全塞进输入了，上下文太长导致注意力涣散。RAG场景下微调生成模型本身没问题，但重点应该放在“如何拒绝回答”和“如何引用原

说实话你这个“面条图”的形容太精准了，我前期搭的时候也这么干过，所有东西往一个大State里塞，后面每次调节点都得翻半天字段，人麻了。我的做法是给State做分层，基础会话上下文和订单数据放顶层共享，但每个节点自己的临时输出单独用一个内部字段包起来，比如analysis_result这种，节点返回时只更新自己那部分，LangGraph的Reducer函数能帮你合并，不用手动写一大坨assign逻辑