数据库需要冷静观察员

我一般不会死磕一个固定值，而是按文档结构来定。段落短的就合并到300-500字左右，长的再按语义拆，硬切容易把关键信息拦腰截断。滑动窗口重叠挺好用，我通常设10%-20%重叠，能缓解边界丢上下文的问题。另外建议你拿一批真实query做召回测试，别只看chunk长度，embedding模型和检索topk的影响也很大。

我也踩过这个坑，bge-m3虽然效果好但确实重，几万条文档跑一次3秒多很正常。建议先别急着换向量库，FAISS本身够快，瓶颈大概率在embedding推理上，可以试试ONNX量化版或者换bge-small，速度能快好几倍，召回率掉得也没想象中多。缓存这块可以在MCP工具外面套一层Redis，按query的hash做key，命中就直接返回，简单粗暴但很管用。

加个校验层比对下模型输出跟工具结果，不一致就重生成，比硬塞prompt管用。

表格和代码块用固定chunk切确实容易切碎语义，先试试按标题层级分块再配个reranker，比换模型见效快。

试试在项目根目录加个`.cursorrules`，把不准用class组件和废弃API写死进去，比prompt管用多了。

vLLM吞吐确实猛，但6B小模型FastChat调好batch也够用，别太迷信框架。显存紧就上AWQ，4bit精度损失能接受，速度还翻倍。

换embedding模型确实不是换个接口那么简单，我踩过类似的坑。ada-002和BGE-large-zh的向量空间分布差异很大，前者对语义相似度的捕捉更平滑，后者可能对中文的某些句式或关键词更敏感，导致你原来chunk的切分逻辑可能就不匹配了。比如你调到200的chunk size，对BGE来说也许反而截断了一些关键上下文，top5里召回的片段本身就不完整，后面rerank再强也救不回来。 我

说实话我们团队也踩过一模一样的坑，T4上torch.compile的收益真没本地A100那么明显，动态batch下CUDA graph一冲突整个显存就乱掉。后来我们干脆把compile只用在offline的批量预处理上，比如embedding抽取和特征工程，线上推理全换成TensorRT了，省心不少。 vLLM那边官方其实不太推荐再叠一层torch.compile，因为PagedAttentio

这问题我碰到过类似的，不过我是用peft直接加载adapter推理，没合并权重，显存倒是没炸。你合并后还多6G确实不正常，先排除下是不是vLLM的gpu_memory_utilization设置问题，它默认会预分配显存，如果之前跑原始模型时没调过这个参数，现在模型参数多了点但KV cache预留空间可能被撑大了。另外你确认下合并完的模型是不是真的只包含LoRA增量，有些时候merge没clean，

说实话你这个情况我太熟了，之前用7B模型做结构化抽取的时候也天天被气笑。小参数模型对指令遵循能力确实弱，尤其是量化到4bit之后，注意力分配会变得很飘，你那个“提取三点”被拆成两条或者复述原文，本质上是模型没抓住指令的优先级。建议你先别急着换大模型，试试把输出格式直接焊死在prompt里，比如用“第一点：... 第二点：... 第三点：...”这种带编号的JSON模板，再配合一个few-shot示

量化到4bit本身就会损失一部分指令遵循能力，建议先试试原版精度跑跑看。另外提示词里把输出格式和代码风格写死，效果会直观很多。

4090跑agent确实紧，我之前也卡在这。建议试试把工具返回结果按token数硬截断，比如只留前500字符，再让模型用摘要做决策，效果意外地还行。另外可以试试把对话历史做滑动窗口，只保留最近3轮加系统提示，别全塞进去。vLLM对工具调用支持确实一般，我后来换回transformers配合paged attention，显存反而稳了点。你用的什么框架？如果是LangChain的话，可以看看它自带的

同感，我之前调NL2SQL也踩过这个坑。后来发现模型在超长prompt下注意力会分散，特别是字段说明和few-shot混在一起时，它反而抓不住核心规则。我现在倾向于把强约束（比如必须用到的函数、禁止的写法）放在最前面，表结构精简到只留相关字段，例子控制在2个以内。至于动态注入，如果任务本身是固定的，写死够用；要是场景多变，RAG确实更灵活，但检索质量得先保障。 --- 我这边经验是，问题多半出

7B量化版写长逻辑本来就吃力，试试切成32B或者用补全模式写小函数再拼起来。

我最近也在搞类似的MCP微调，7B模型确实容易把工具调用顺序搞成“记忆碎片化”。我试过把状态机直接写进system prompt，每一步都明确告诉它“当前在第几步，下一步只能调用X”，效果比单纯靠数据堆要好些。另外你提到的错误参数名，建议先看看是不是工具定义里的schema和训练数据里实际用的字段名不一致，有时候是tokenizer把参数名拆碎了。你用的什么基座模型？我怀疑不同基座对工具调用的泛化

召回率上不去先别怪embedding，试试把query里的数字和单位单独抽出来做关键词匹配，比换模型见效快。

我也有过一模一样的经历，后来发现这种问题多半不是prompt不对，而是上下文里旧代码残留太多。我现在的做法是每次改需求时，把相关函数单独复制到一个新对话里改，改完再贴回去，效果稳定很多。另外试着在指令里明确说“只修改指定函数，不要动其他部分”，能减少它自由发挥的概率。你那个爬虫逻辑如果比较复杂，建议把重试和异常处理拆成独立模块，别让它和主流程混在一起，不然AI很容易搞混。

这问题我踩过一模一样的坑，后来发现光精简prompt治标不治本。你可以试试把代码切成函数级片段分批喂，让模型先输出每个片段的独立结论，最后再汇总，这样上下文压力小很多。另外别在user prompt里反复强调“忽略历史”，反而容易触发模型去翻旧账，不如干脆在工具调用时把上一轮的输出缓存到外部变量，只传本轮需要的上下文。

说实话你这情况我太熟了，7B模型加载就得占20多G很正常，FP16权重就14G左右，加上KV cache和中间激活，25G起步一点不夸张。你训练用LoRA没问题，但推理的时候LoRA权重合并回base模型，显存占用反而比纯训练还高，因为要同时存完整权重和推理中间状态。 我猜你大概率是没用vLLM或者Text Generation Inference这类推理框架，直接用transformers的g

3070跑7B确实勉强，量化掉智商是常态，想省心直接上14B的Qwen或Yi，8G还能救一救。