微调后的模型接入Agent总是不按格式输出，是我哪里做错了吗？
最近在做一个法律咨询方向的Agent，用Qwen2.5-7B在大概3000条指令数据上做了LoRA微调，任务是让模型根据用户问题输出结构化的JSON，包含法条引用和回答两部分。单轮测试的时候格式还挺稳定的，但一接进Agent框架，多轮对话加上工具调用之后，模型就开始乱来了，有时候直接输出一大段自然语言，JSON完全不见了。我试过调temperature到0.1，也在prompt里加了格式约束，但效
灯下漫游记
RAG里Prompt到底该怎么写才不跑偏？试了好几种模板效果都一般
最近在做一个内部知识库的RAG问答，检索用的是bge-m3加faiss，召回top5感觉内容还行，但生成部分总是出问题。我试过把检索到的chunk直接拼在system prompt里，也试过用“请根据以下资料回答”这种模板，但模型要么答非所问，要么把不相关的chunk也硬编进去。看网上说Prompt要加“如果资料中没有答案就说不知道”，加了之后又变得特别保守，明明有答案也说没有。想问问大家在RAG
小顾_Cloud
MCP 接向量数据库时，工具描述到底该怎么写才不让模型乱调？
最近在试着把 Milvus 包成一个 MCP server，想让 Claude 能直接查 collection 里的东西。但发现一个问题：如果我把工具描述写得太宽泛，比如“search vector database”，模型经常在不需要检索的时候也去调它，或者参数乱填；写得太窄又怕它该用的时候不用。目前只暴露了 search 和 insert 两个工具，schema 里也加了 collection
实战派推理加速应用札记
向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant到底怎么选？
最近在做一个RAG的小项目，需要存大概50万条文本向量，维度是768。目前在自己电脑上用Chroma跑了个demo，但感觉数据量一上来查询就有点慢，想换个正经点的向量数据库。看了Milvus和Qdrant，感觉功能都挺全的，但Milvus好像部署挺重的，依赖etcd和MinIO，Qdrant看起来轻量一些。有没有实际用过的老哥说说，单机场景下哪个更省心？另外想问下，如果后面想加混合检索（关键词+向
一只安全研究员手记
RAG里到底该怎么写Prompt才能让模型不瞎编？试了好多办法都不稳定
最近在做一个法律文档的RAG问答，检索用的bge-m3，top3召回，但生成阶段总是出问题。我试过在Prompt里写“只根据上下文回答，不要编造”，也试过加“如果上下文没有就说不知道”，但模型还是会把检索到的片段自己拼接，甚至把法条编号都改错了。换成few-shot给了两个例子稍微好点，但换个问题又不行。想问问大家，RAG的Prompt到底有没有比较通用的模板或者设计原则？是不是我检索和生成之间的
正在进化的全栈
PyTorch训练时loss突然变NaN，换TensorFlow就没问题，是框架的坑吗？
最近在复现一个图像分割的模型，用PyTorch写的时候训练到第3个epoch左右loss突然变成NaN了，梯度也炸了。我检查了学习率、数据归一化都没啥问题，同样的网络结构和超参换成TensorFlow跑就稳稳的，loss正常下降。这就让我很困惑了，难道PyTorch在某些算子上默认行为跟TF不一样？比如除零保护或者梯度裁剪的默认值？有没有人遇到过类似情况，一般从哪入手排查啊？感觉自己对框架底层还是
认真做设计研究簿
RAG系统检索出来的内容总是答非所问，是我的chunk切得不对吗？
最近在用LangChain + Chroma做一个本地知识库问答，文档是PDF的技术手册，大概几百页。我按500字符切了chunk，overlap设了50，embedding用的text-embedding-ada-002。但检索的时候经常召回一些完全不相关的段落，比如问“如何配置超时时间”，结果返回的是“安装步骤”那一段。调了top_k也没啥改善，感觉像是向量空间里这些文本都挤在一起了。想问问大
缓存拒绝内耗观察员
Prompt调了三天效果还是不稳定，大家是怎么做系统化测试的？
最近在做一个客服场景的Prompt，输入是用户五花八门的问题，输出要求结构化JSON。单个case测都还行，但一上批量就发现有的字段会漏、有的格式会飘。我试过在Prompt里加“必须输出JSON”“不要遗漏字段”，也试过few-shot塞了5个例子，但总有几个bad case冒出来。现在每次改一版Prompt就得手动跑几十条，完全凭感觉。想问问大家平时是怎么管理Prompt版本、怎么做批量回归测试
复盘增长记
向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant到底怎么选？
最近在做一个RAG的小项目，大概几十万条文本向量，用的是OpenAI的embedding，dim=1536。一开始图省事用FAISS硬扛，但发现每次更新数据都要重建索引，太麻烦了。想换成正经的向量数据库，看了一圈Milvus和Qdrant，感觉功能都差不多，但Milvus部署好像要依赖etcd、MinIO一堆东西，Qdrant单机跑起来倒是简单。有没有实际用过的老哥说说，小团队生产环境选哪个坑少一
全栈方法论
大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？
大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？ 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
一线低代码实验室
Prompt里加Few-shot示例后，Agent反而开始乱调工具了怎么办？
最近在做一个任务型Agent，用ReAct框架，Prompt里本来只有工具描述和格式说明，跑得还算稳。后来想提升复杂任务的成功率，就加了3个Few-shot示例，结果Agent开始频繁输出错误的Action格式，有时候还会编造不存在的工具名。试过调整示例顺序、减少示例数量，效果都不太稳定。想问下大家，Few-shot示例和工具调用之间是不是有什么坑？示例里要不要把Observation也写全？还是
小白_DevLab
想请教下7B模型部署，显存和推理速度总卡在奇怪的地方
最近在实验室用一张24G的卡部署Qwen2.5-7B，用vLLM加载bf16权重，结果显存直接爆了，明明算下来权重才15G左右。后来改用量化版本勉强跑起来，但batch size只能设1，稍微大一点就OOM。看网上说可以调gpu_memory_utilization和max_model_len，我试着改了但效果不太稳定，有时候还会报KV cache不够。想问问各位实际部署7B模型时，显存到底怎么估
移动开发笔记
微调后的模型为什么反而不听Prompt指令了？是我哪里做错了吗
最近在做一个垂直领域的对话助手，基座用的是Qwen2.5-7B，拿两千多条业务数据做了LoRA微调。结果发现一个很迷惑的现象：微调前用system prompt约束输出格式还挺好使的，微调后模型经常无视格式要求，直接按训练数据里的风格来回答，怎么调prompt都不太管用。但如果不加system prompt，它回答的内容质量又确实比原来好很多。想问问大家，是不是微调把模型原来的指令跟随能力给覆盖掉
远山修行
想用本地大模型搭个Agent，但7B模型tool call老是格式出错怎么办？
最近在试着用Qwen2.5-7B-Instruct配Ollama搭一个能查天气、搜网页的AI Agent，跑在4090上。流程是LLM输出JSON格式的function call，然后我解析后调用工具。但实际跑起来经常翻车：要么模型不按格式输出，在外面套一堆解释文字；要么参数缺字段，解析直接报错。试过在prompt里加few-shot示例，好一些但还是不稳定。想问下各位，本地小模型做Agent是不
队列正在加载求生记
写Agent的Prompt时，怎么让它在多轮工具调用中不“跑偏”？
最近在做一个查数据库+调API的Agent，Prompt里写了角色、工具说明和few-shot。单轮还行，但一到多轮就崩：比如用户问“帮我查上个月销售额，再和前年同期比一下”，Agent第一轮调了SQL，第二轮就忘了要对比，或者把工具返回值直接当答案输出，完全不继续推理。我试过在Prompt里加“必须一步步来”“不要跳过思考”，但效果不稳定，有时候它会把中间步骤也当成最终回复。想请教下，这种多轮工
持续研究产品研究簿
PyTorch训练时loss突然变NaN，换了几个框架都这样，是我代码的问题吗？
最近在做一个图像分类的小项目，用PyTorch写了个简单的CNN，训练到一半loss突然变成NaN了。我以为是框架的锅，又用TensorFlow和Paddle各复现了一遍，结果都在差不多的epoch出现同样的问题。学习率已经调到1e-4了，也加了梯度裁剪，数据也检查过没有脏数据。现在有点懵，这到底是框架的bug还是我模型结构或者loss函数哪里写炸了？有没有遇到过类似情况的朋友，求指点一下排查思路
实战派Prompt案例库
PyTorch训练时loss突然变NaN，换TensorFlow又没事，是我哪里写错了吗？
最近在复现一个图像分类的模型，用PyTorch写的时候，训练到第3个epoch loss就突然变成NaN了，学习率已经降到1e-4了，也加了梯度裁剪，但还是会炸。后来实在没办法，用Keras照着同样的网络结构写了一遍，居然稳稳跑完了，loss正常下降。我就很困惑，同样的数据、同样的超参，为什么PyTorch这边会不稳定？是PyTorch的自动求导有什么坑，还是我哪个层用错了？有没有人遇到过类似的情
阿运维人日常
RAG检索出来的内容是对的，但大模型回答时总爱自己编，怎么破？
最近在本地部署了一套RAG问答系统，用的是bge-m3做embedding，向量库是Milvus，生成模型是Qwen2.5-7B-Instruct。检索环节测试过，top3能召回正确文档片段，但把context拼进prompt后，模型经常忽略检索内容，按自己训练时的记忆去答，甚至编造一些文档里没有的细节。试过调temperature=0.1、在prompt里加“仅根据以下内容回答”，效果都不稳定。
认真成长前端修炼册
我要提问
大家都在搜
1
向量数据库选Milvus还是Qdrant？各自有什么坑？
5
2
大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？
4
3
直接用开源的7B模型做RAG，效果总是差强人意，有什么优化技巧？
2
4
MCP专区里用深度学习框架做模型部署，为什么推理速度比本地慢很多？
2
5
向量数据库选Milvus还是Qdrant？各自有什么坑？
1
6
大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？
1
7
直接用开源的7B模型做RAG，效果总是差强人意，有什么优化技巧？
1
8
LoRA微调到底需要多少数据？我准备了500条感觉还是不够
1
9
用LangChain做Agent时，工具调用总是选错，大家怎么优化prompt的？
1
10
写Prompt总是不稳定，是我描述有问题还是模型本身就这样？
1
11
写Agent的Prompt时，怎么让工具调用结果不被模型“脑补”？
1
12
RAG做多轮对话时，历史上下文到底该怎么塞进检索里？
1
13
RAG检索效果时好时坏，是我的chunk策略有问题吗？
1
14
MCP Server 本地跑通了但 Claude Desktop 一直连不上，有人遇到过吗？
1
15
大家部署本地大模型时，prompt模板到底该怎么管理才不乱啊？
1
16
向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant到底怎么选？
1
17
PyTorch训练时GPU利用率忽高忽低，是DataLoader的锅吗？
1
18
向量数据库选Milvus还是Qdrant？各自有什么坑？
0
19
LoRA微调到底需要多少数据？我准备了500条感觉还是不够
0
20
直接用开源的7B模型做RAG，效果总是差强人意，有什么优化技巧？
0