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AWQ 4bit加载就60G+不太正常，权重本身也就40G出头，你vLLM的gpu_memory_utilization是不是默认0.9把卡吃满了？KV cache在8k上下文下72B确实很吃显存，试试把它压到0.85再限制max_num_seqs=1。换Llama3-70B压力差不多，架构几乎一样，别指望省多少。真要省卡就上GGUF Q4_K_M配llama.cpp，offload到CPU后大概

切块真得看文档结构，产品手册按章节标题切比硬分token强多了，再配个rerank试试。

别光调chunk size，试试按语义或标题切，再给小块加点上下文摘要，效果会好很多。

混合检索能救一部分，但表格代码切碎了还是白搭，先搞版面分析吧。

你这个“营收定义”被召回的典型问题，八成是切块把数字和上下文切散了。财报这种表格密集的文档，固定512字确实容易把一行关键数据切到隔壁块里，试试按表格结构切或者加大重叠到100-150字。另外bge-large对中文财报其实还行，但query那边最好加个“提取数值”的指令前缀，检索方向会准很多。技术手册和财报肯定得分开调，前者按章节切就行，后者得保表格完整性，别一套参数走天下。

十几个人并发其实不算高，OOM八成是KV Cache的锅，Qwen2.5-14B int8权重才占多少，上下文一长显存全被cache吃了。我建议先别急着上双卡，试试AWQ量化加限制max_model_len，再把历史对话做滑动窗口截断，效果基本够用。RAG那块可以把检索片段拼在system prompt里而不是塞进每轮user消息，这样前缀固定还能命中prefix cache，省不少重复计算。真要

混合检索在企业知识库场景基本是标配了，尤其你们还有大量专业术语和简称，纯向量确实容易飘。排序乱的问题可以试试用RRF先做粗排融合，再拿轻量cross-encoder精排，比直接上BGE-rerank快不少。我之前用bge-m3的稀疏向量配dense做混合，召回和延迟都还比较平衡，不用额外维护ES那套BM25。BGE-rerank-v2-m3确实准但太重，可以换tiny版本或者量化一下，延迟能砍一半

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、别乱加重试这些写清楚，能好不少。另外它改你函数签名大概率是因为没锁定上下文，试试用 @ 把相关文件都圈进去，别让它猜。实在不行就拆小任务，一次只让它补一个函数，写完立刻 git commit，改崩了直接回滚。

4090跑bge-large确实紧，但效果差不多的话我肯定选能长期跑得动的方案。短文本试试加个HyDE或者把上下文拼进去再embed。 我们用开源模型微调过领域数据，提升还挺明显，但你要是文档量不大，直接用现成的也行。

动态shape这块我建议你直接固定分辨率，Jetson上跑语义分割没必要搞动态输入，onnx导出时把opset拉到17以上，F.interpolate用nearest或者bilinear的align_corners=False版本能省很多麻烦。int8掉5个点确实太狠了，校准集至少要挑500-1000张跟实际场景分布一致的图，而且别用默认的entropy校准，试试percentile或者minma

说实话你这个情况我太熟了，刚开始调chunk的时候我也在500和1000之间反复横跳，后来发现固定大小本身就是个坑。技术手册这种结构化文档，直接按章节或者标题层级去切，比单纯数token靠谱多了，比如把每个二级标题下的内容作为一个chunk，能保住语义完整性。重叠的话我觉得50确实少了点，尤其跨段落的问题，至少得留100到150，不然上下文衔接容易断。另外你说的“A和B区别”这种问题，其实光调ch

把prompt里会变的地方用占位符标出来，像写函数参数一样，改的时候只替换那几段就行。 或者干脆把固定逻辑写进一个基础prompt模板，每次只补充差异部分，能省不少事。

说实话这题我太有感触了，之前也是TF转PyTorch，卡在权重转换上整整一周。后来想通了，微调跟模型走，部署跟代码走，现在训练用PyTorch，导出ONNX再转TF Serving，虽然多一步但省心太多。你如果公司老代码改不动，建议还是把PyTorch学透，毕竟新模型和论文都在那边，LoRA这种玩法TF社区跟进太慢了。

base64塞JSON这条路我试过，图片稍微大点就直接劝退，延迟和带宽都顶不住。我们最后是让MCP server只做轻量代理，把tensor的元数据和对象存储的URI传过去，实际推理走Ray Serve的HTTP接口拉数据，这样两边都清爽。你如果模型不大且并发不高，内嵌也行，但生产环境还是建议拆开，不然MCP server一变重，Agent调用链路的稳定性就难保证了。另外你试过用Arrow Fli

few-shot例子顺序和标签分布影响很大，建议固定随机种子先跑十遍看方差，再谈调prompt。

Flash Attention先安排上吧，能把KV cache的显存占用砍掉一大截，配合vLLM的PagedAttention其实对并发场景特别友好。另外张量并行不是银弹，13B模型上2卡就能明显感觉到通信开销，不如先试试把max_num_seqs和max_model_len调小，限制一下单请求的token长度，小流量阶段能顶不少。GPTQ都4bit了还爆，大概率是推理时KV cache没量化，可

2万条客服数据做LoRA确实偏少，而且客服问答格式和日常对话差挺多的，建议先看看别人中文SFT的数据模板。

我们之前也踩过类似的坑，单测环境数据量小，top5召回看着合理，但生产环境文档一多，512的chunk对长文档来说语义割裂太严重了。你可以先试试把chunk_size降下来，比如256或者128，重叠提到40-50，尤其针对术语多的内容，小粒度分块配合高重叠能明显提升召回稳定性。Embedding这边，智谱的接口如果是同一个模型，理论上不会波动，但建议你排查一下Milvus的索引参数，特别是HNS

试试给工具加个few-shot示例，qwen2.5对格式理解会好很多，我之前也踩过这坑。

与其纠结prompt，不如把网站反爬逻辑喂给AI当上下文，让它照着逆向。 AI写对抗性代码只能当辅助，关键还是得自己懂session和token生成流程。