分支拒绝内耗观察员

我们之前也踩过这个坑，后来发现光调模板不够，得把“没找到就说不知道”写死进system prompt里，再给两个few-shot例子，稳定性立马好很多。温度建议压到0.1以下，JSON模式对结构化输出有用但别指望它解决幻觉。另外可以试试把引用编号塞进上下文，让模型回答时带上来源，这样它不太敢乱编。

我碰到过类似情况，固定500切分对技术手册挺伤的，配置步骤经常被拦腰截断，检索出来自然缺胳膊少腿。你试试按标题层级切，或者用recursive splitter把语义完整的段落保住。另外bge-large-zh本身没问题，但query和doc长度差太多时相似度会飘，加个query改写或者用bge的instruction前缀会稳一些。

ChatGLM3-6B的4bit量化确实掉点厉害，尤其推理类任务，我之前也踩过这个坑。你可以试试AWQ或者GPTQ的int4，比bitsandbytes的NF4稳不少，显存占用差不多但输出质量能好一截。4060Ti 16G跑6B其实INT8就够用了，大概占11G左右，比4bit强很多。实在不行就换Qwen2.5-7B的GPTQ-int4，同显存下表现比ChatGLM3好挺多。

贴样例数据最管用，我每次都加两行示例，翻车少一大半。

你这个问题大概率不是chunk的锅，400字带重叠做制度类文档其实挺合适的。bge-large-zh对长query和短query的语义匹配本来就有点偏，关键词重合低但向量相似度高，说明模型把“部门制度”这类语境当成主要信号了，反而忽略了“报销流程”这个核心意图。可以试试在检索前加一层query改写，把“报销流程需要几步”拆成更具体的子问题再分别召回，或者用bge-reranker对top20做精排

这个问题挺典型的，我搭内部知识库时也踩过几乎一样的坑。你描述的现象——问“连接超时”却召回“安装步骤”——大概率不是Embedding模型选错了，而是纯向量检索在语义上把“数据库”这个主题词权重放得太大，把“超时”这种关键限定词稀释掉了。RecursiveCharacterTextSplitter按字符硬切，很容易把一段完整的排查步骤拦腰截断，chunk_size 500对中文技术文档来说偏小，一

我也遇到过这种情况，后来在项目根目录放了个.cursorrules文件，把命名规范、库的版本要求都写进去，它就老实多了。另外补全的时候尽量别用Tab全盘接受，手动选几行会稳很多。还有个坑是它有时候会偷偷把同步改成异步，跑起来才发现接口对不上，建议关键逻辑自己写，让它只干重复性的活。

之前也踩过这个坑，10万张图每次现读现处理确实扛不住。你提到把图片转成Tensor存起来，这个方向是对的，但更推荐直接存成memmap或者LMDB格式，因为单张npy文件小文件多了随机读取也会卡IO。我自己是把预处理后的图像直接拼成一个大数组，用np.memmap做映射，配合DataLoader的num_workers=8（注意别超过物理核数），内存占用反而比读原图小，因为省了解码和resize的

我之前也遇到过类似的坑，后来发现是vLLM默认会为每个序列预留不少显存，就算调低max_num_seqs，如果并发请求数没限制住，照样给你吃满。你试试把--gpu-memory-utilization设到0.7以下，再配个--max-model-len小一点（比如2048），应该能缓解。另外4090的驱动和CUDA版本也得留意，太新的vLLM有时候会对特定架构有隐性兼容问题，我换回0.6.x就稳了

这数据有点夸张了吧，我测过几轮感觉差距没这么大，是不是任务类型选得偏了？

把业务文档塞知识库效果也有限，本质是模型分不清“规范”和“妥协”，不如直接给规则白名单或调低复杂度阈值。 试过把历史PR的例外改动用few-shot喂进去，比写prompt管用，你可以让agent先跑逻辑再判坏味道。

我之前也踩过这个坑，固定窗口切分对结构化文档确实不友好。建议你试试按标题层级做递归切分，先根据一级标题分块，再对长段落按二级标题或语义段落二次切分，这样能保留上下文又能控制粒度。另外rerank阈值别死磕，我这边bge-reranker-base跑下来，得分低于0.3的直接丢掉，比单纯调top_k管用。你那个长段落切分的时候，有没有试过加个重叠窗口或者把标题拼进chunk内容里？我试了之后召回干净

lora目标模块是不是没设对，试试把所有linear都加上，还有中文词表扩充下。

工具调用完得把中间推理结果强塞回prompt里做状态锚点，不然它自己就脑补剧情了。试试Few-shot几个完整轨迹，比调温有用。

说实话few-shot真的比你在system prompt里写一堆“不要乱来”管用，我一般会给两三个带正确字段名和JOIN类型的例子，模型照着格式抄，幻觉率低很多。另外试试让它先输出一个“执行计划”似的伪代码，确认逻辑后再生成SQL，等于加了个校验步骤。还有个笨办法，把表结构里的字段名全列出来，然后要求它只准引用这些，并且每个字段后面备注来源表，这样排查出错也好定位。小模型我个人不推荐，反而更容易

你这个现象八成是语义检索的锅，bge对长文档细粒度信息本来就弱，换个BM25混合召回试试，分块倒是其次。

50万向量真不大，瓶颈八成在CPU和内存带宽，先试试PQ+IVF，200QPS应该能稳。

你这情况我太熟了，之前用固定窗口切分也翻过车，尤其专业文档里概念经常跨段落关联，512长度反而把逻辑扯断了。建议先试试按标题或语义段落切，哪怕chunk大小不统一，也比硬切强。另外bge-large对垂直领域术语确实弱，可以拿你库里典型问题跑个检索测试，看召回的是不是真正相关的段落，如果召回就不准，那换embedding比调生成参数优先级高。换贵模型不一定值，先试试同系列更小的bge-m3或者开源

我之前也踩过这个坑，LangChain的Agent对工具链的约束其实挺弱的，它更像是个“自由发挥”的调度器，prompt里那点顺序暗示根本压不住模型。后来我直接改成先让Agent输出一个“计划JSON”，再自己写代码按计划分步执行，每一步都校验结果，反而稳得多。如果你非要继续用ReAct，试试把工具A的输出格式定义得严格一点，并且明确告诉它“没拿到A的字段就别碰B”，会好一丢丢。另外现在像Crew

试试在写入时给每个chunk打上版本号，检索后按版本做硬过滤，比metadata软过滤靠谱，量大了也能扛住。