@Bukong-Li 说:

@terry 剧本写作需要多轮复杂对话，可能涉及几十万字的长文本记忆。线上模型我试过Gemini，claud，gpt。免费版对话几句就没token了。付费版我没试，但是感觉也不会够用吧。
另外，想做rag是想沉淀自己的写作风格，让ai能从自己放进rag的资料进行有控制的生成。rag不只是剧本，可能有小说，编剧工具书等。可能放进去几千部电影剧本，不同题材会分类。人物性格，人物关系等。所以做rag没必要吗？
730xd对3090，4090具体哪里支持不够呢？我是
想先给730配个显卡，做文字剧本生成。后期生视频在升级整体硬件。不知道行不行。还是说直接升级硬件？

1, 公开的知识没有太大必要放在RAG里, 在线大模型只要参数够多, 他们基本都能覆盖. 你自己的笔记, 灵感等放在RAG里有意义.

2, RAG每次只能召回相关的一部分内容, 适合你搜索分析总结等, 对你的创作肯定有帮助, 但它没法帮你保持你整个剧本的长期记忆.

3, 如果想沉淀自己的写作风格, 可以用自己的文本去训练一个LORA. 这个是 @terry 教我的, 文本LORA我没训练过, 我只训练过视觉的LORA.

4, 多轮对话和上下文的控制, 可能需要一些技巧. 比如你不要通过一次性的多轮对话来生成全部内容. 而是通过设置好整个背景设定+已经写出的所有内容, 来生成一段新的内容, 这段内容稍微短一些, 比如一章, 比如 4096个token. 然后针对这段内容进行多轮对话修改. 满意之后再开始新对话进行下一轮, 新对话还要包括全部背景设定和已经生成的内容, 这样它不会忘记.
---- 这一段是我的想象, 我没有做过长篇内容的生成, 不过我觉得是有优化空间的.因为你的剧本预计全部只有3万字, 每次全部内容加载, 再加上一段4096 tokens 的多轮滚动, 256k上下文我觉得应该是够用的.

5, 没有隐私内容的话, 还是建议购买在线大模型试一下, 在线大模型很多都支持1M以上的上下文.

试一试：
gemma-4-31B-Mystery-Fine-Tune-HERETIC-UNCENSORED-INSTRUCT-Q4_K_S 写作模型

@terry 说:

@Bukong-Li 你不需要RAG，编剧，写剧本属于通用模型智能的一部分，你可以尝试使用Deepseek V4 Pro + Hermes，我视频里有谈到过如何写作，创作小说，对Agent不懂的话可以用Gemini的Gem功能。

好的，我先用这个流程在 M1 MAX试下。感谢各位大神

所以使用向量数据的逻辑每次推理都重新浓缩是一个非常不科学，不合理的事儿。

关键词索引你可以理解为是图书管理员，你提需求，他帮你找书。你拿到的是书的原文。
RAG你可以理解为评书演员。他每次表演都有随机性，他是利用他对于历史文档架构的理解，每次进行随性的演绎。

他们之间的精度是有巨大鸿沟的。

向量数据会严重导致数据的失真和误差。

我目前接触到使用向量数据的，基本都是因为数据量极大，相当于是靠rag进行了数据预洗。

同时，这里面还有个逻辑问题。你的推理会同时用到你所有历史文本的全文吗？其实不会。所以更多的应该是关键字搜索和索引，也就是类似grap的概念。来给模型更精准的提供上下文。

1, 长篇写作大参数的模型会比较有优势, 也就是说模型的知识面要宽. 最好是70B以上的模型, 或者更大参数的MOE模型. 但这类模型对显存和算力的要求很高.

2, RAG无法解决你写作的连续性, 只能帮你做某个专题或者话题的分析总结等等. 也就是说能间接帮助, 不能直接用于串联你最终的剧本生成.

3, 3万字中文大概就是 30K tokens左右, 不算很长, 假设你的所有辅助资料(比如世界观, 背景, 人物, 地点, 关系, 事件....) 也不是很大的话. 本地LLM是完全可以一次性吃下的. 一致性应该可以保持不错.

所以, 我的建议是,
1, 如果数据保护不是问题, 优先在线大模型.
2, 本地模型, 参数规模优先, MOE优先, 比如 Mixtral-8x7B, Qwen 35B 或者 Qwen 72B, llama 70B等
3, RAG如果只是公开的电影资料库, 自己做的意义不大, 除非有大量私有内容.

模型对显存的要求, 可以大致按照 模型参数X2/量化比特数 来计算. 以 72B, 4bit量化为例, 大致需要 72*2/4 = 36G 显存, 再加上给上下文的KV cache预留, 至少48G显存起步.

所以建议本地部署的话, 可以用RTX pro 5000 72G 或 48G, 或者用统一内存的 128G(速度会慢, 但是能跑), 如Mac, NVIDIA的Spark, 或者AMD的 395.

另外, 我对这个话题非常感兴趣, 希望楼主能够折腾成功, 多分享经验!

关于你的 Dell 730xd 能否做主力的判断：

• R730xd 是 12 代酷睿/E5 v2 平台，跑 LLM 推理完全可以用但要加独显
• 730xd 内部空间够长，能装双宽显卡，但电源和散热需要确认——原装电源通常 750W-1100W，建议确认电源功率是否支持
• 最大问题：730xd 的 PCIe 插槽够，但老平台对现代 GPU（如 3090/4090）的 UEFI 支持不一定好

建议方案（按预算排序）：

最低成本方案（~5000元）：

• 在 730xd 上加一张 RTX 3060 12GB 或 P40 24GB
• 用 llama.cpp 跑 Qwen3.6-14B Q4，上下文 32K
• RAG 用 privateGPT 或 AnythingLLM，Embedding 模型用 bge-small-zh-v1.5（仅需 0.5GB 显存）
• 但 14B 模型写 3 万字剧本的创作辅助能力有限

舒适方案（~15000元）：

• 放弃 730xd 作为主力，新配一台：X99 主板 + E5 2686 v4 + 64GB ECC + 双 RTX 3090 24GB（约 1.2-1.5 万）
• 跑 Qwen3.6-27B Q4_K_M（单卡 24GB 刚好够）或双卡 TP 32K 上下文
• RAG 用 AnythingLLM 搭配本地 LLM，Embedding 用 bge-m3
• LLM 推理用 llama.cpp 或 vLLM（支持 TP=2）
• 你的 M1 Max 32GB 可以跑 Qwen3.6-14B Q4（MLX 格式），作为日常编写辅助非常够用

剧本创作的特殊需求：

• 3 万字长上下文：建议选支持 128K+ 上下文的模型（Qwen3.6-27B 原生 128K，实测可延展到 256K）
• RAG 电影资料库：Embedding 模型用 bge-m3（多语言），文档切片用 800-1200 token 重叠 200
• 创作辅助：不是简单问答，建议写 agent.md 或系统提示词来约束 AI 的角色（"你是一个资深编剧助理"），效果比裸跑模型好很多

关于视频生成的远期规划：

• 视频生成至少需要 16GB+ 显存（LTX2.3 约 8-12GB，WAN2.2 需要 16GB+）
• 建议现阶段先把剧本 RAG 做好，视频可以之后加一张 RTX 4060 Ti 16GB 或 RTX 3090 专门做

如果你有大概预算范围，我可以给出更具体的配置单。