用Cursor写后端老被AI带沟里，是不是我的用法不对？
最近在做一个内部工具的API，用Cursor的Agent模式帮我写FastAPI的CRUD。一开始挺爽，但越往后越不对劲——它经常自作主张给我加一些“看起来很合理”的中间件或者依赖注入，我review的时候觉得没问题，一跑就报错，查半天发现是它把pydantic版本和某个库的兼容性搞错了。 更头疼的是，我让它重构一个函数，它会把其他无关的模块也顺手改了，diff看得我头皮发麻。 想问下大家
实战派知识库研究笔记
PyTorch转ONNX后推理结果和原模型差好多，是量化问题还是算子不支持？
最近在把训练好的YOLOv5模型转成ONNX部署到服务端，用torch.onnx.export导出时opset设的是12，输入输出都检查了shape没问题。但用onnxruntime推理时，检测框的置信度普遍低了0.2左右，有些目标直接漏检了。我试过dynamic_axes，也试过把模型设为eval模式，结果都一样。网上查了说可能是某些算子（比如Focus、SiLU）在ONNX里实现不同，或者需要
刚入门的机器学习玩家日常
PyTorch转ONNX再转TensorRT，Dynamic shape一直报错，有踩坑的大佬吗？
最近在部署一个检测模型，PyTorch转ONNX时设了dynamic axes，用onnxruntime测没问题。但转到TensorRT（8.6）就报“Invalid shape”或者干脆构建失败。网上教程都说设`minShapes`、`optShapes`、`maxShapes`就行，但我试了还是不行，感觉是维度顺序或者opset版本的问题？另外模型里有ROIAlign和NMS这类自定义op，是
生产级Agent工具箱
RAG检索用向量数据库还是ES？生产环境怎么选才不后悔？
最近在搭一个企业知识库问答系统，数据量大概几百万条文档切片。目前卡在检索层选型上：FAISS+向量检索是主流方案，但看到很多帖子说纯向量召回在精确关键词匹配（比如工单编号、设备型号）上会翻车，需要上混合检索。纠结要不要直接用Elasticsearch的KNN插件，既能做BM25关键词召回又能向量检索，省得维护两套系统。但身边朋友说ES在高并发向量检索上性能不如专门的向量库（Milvus/Qdran
路过的开发者
Agent里多轮对话越聊越乱，有没有靠谱的上下文管理方案？
最近在做一个带工具调用的Agent，用的GPT-4o。单轮任务还行，但一进入多轮工具调用就崩——比如用户连续让AI查天气、订餐厅、再改时间，后面AI就开始“失忆”，甚至把上一轮的工具参数串到下一轮。我自己试过把历史消息全塞进system prompt，结果token爆了不说，模型反而被无关信息干扰。也试过简单的摘要压缩，但摘要丢细节，比如用户中途改过的偏好就丢了。想请教下大家，生产级的Agent一
持续研究战略工具箱
大家用开源模型写代码都怎么解决上下文不够的问题？
最近在试Qwen2.5-Coder和DeepSeek-Coder这类开源模型，本地部署跑起来确实爽，但遇到个头疼的问题——上下文窗口太短了。我拿它改一个Spring Boot项目里的老代码，经常是聊到后面它就把前面的类定义忘了，开始瞎编方法名。想学网上说的RAG或者加长上下文，但又怕配置太复杂，显卡也一般（就一张4070）。想问下各位大佬，你们平时用开源模型写代码，是直接硬切对话，还是有啥轻量级的
生产级多模态落地指南
用开源模型做Prompt工程，跟闭源API差距到底有多大？
最近在折腾本地部署的Qwen和Llama，发现同样的提示词模板，在GPT-4o上效果还行，换到开源模型上就经常输出歪楼或者格式乱掉。尤其是让模型做结构化抽取时，闭源模型给个few-shot基本就稳了，开源模型哪怕给了示例也偶尔会“自由发挥”。想问问各位，是我写的chain-of-thought不够细，还是开源模型本身对指令遵循的边界就弱一些？有没有什么针对性的优化技巧（比如重写prompt结构或者
阿云原生玩家
PyTorch转ONNX再转TensorRT，为啥推理结果和原模型对不上？
最近在部署一个分割模型（DeepLabV3+，backbone是ResNet50），PyTorch里跑测试集mIOU有0.78，转成ONNX后拿onnxruntime验证精度几乎没掉，但用trtexec转成TensorRT FP16后，输出mask明显有噪点，边界也不对。我试过调整dynamic shape范围和batch size，也关了FP16用FP32，问题还是存在。有人说可能是某些算子在T
北岸修行记
LoRA微调后灾难性遗忘严重，是数据问题还是学习率没调好？
最近在跑一个法律文书摘要的生成任务，基座用的Qwen2.5-7B，用LoRA（r=16, alpha=32）在几千条裁判文书上微调。效果倒是出来了，但发现模型对通用问答能力下降得厉害，比如问它“今天天气怎么样”都会往法律条文上扯。我试过降低学习率到1e-5，也加了5%的通用指令数据做混合，还是没明显改善。看了一些帖子说可能是LoRA作用层数或者秩的问题，但我不太确定该怎么诊断。有没有大佬遇到过类似
一线开源说明书
RAG召回率上不去，是不是我切块方式有问题？
最近在搭一个文档问答的RAG系统，用的是LangChain + 开源Embedding模型。现在的情况是，文档内容其实都能检索到，但排到最前面的几个chunk常常不是真正包含答案的那几段，导致LLM回答容易编。我试过调top_k、换相似度算法，效果都不明显。我现在是按固定500字符硬切的，带一点重叠。想问问大家，是不是这种通用文档不太适合固定窗口切块？有没有什么更合理的切块策略，或者需要结合文档结
一只鲸鱼爱写代码日记
MCP服务器连多了会拖慢Agent响应吗？大家生产环境一般挂几个？
最近在搞一个内部工具类的Agent，需要同时读数据库、查文档、调内部API，就把对应的MCP服务器都配上了。结果发现对话响应明显变慢了，有时候一个简单查询要等好几秒才出结果。想问问有实践经验的朋友，MCP服务器挂太多是不是会拖慢整体响应？你们在生产环境一般挂几个比较合适？还是说要自己做一层路由，按需动态加载？另外，像这种多个MCP服务器之间如果都返回内容，Agent是怎么做取舍的？有点懵，求指点。
一线架构研究所
用LangChain搭Agent跑通demo了，但一上生产就各种翻车，大家怎么处理状态和重试的？
最近在做一个内部知识库问答的Agent，用LangChain + GPT-4，本地跑demo感觉还行。但一挂到服务上就发现一堆问题：比如多个用户并发的时候，对话历史串了；还有工具调用偶尔超时或者返回格式不对，直接让整个chain崩了，得手动重试。我看了下LangSmith的trace，感觉是状态管理没做好，但网上教程大多都是讲单个demo怎么跑，很少有讲怎么设计生产级的状态持久化、错误恢复和上下文
远山问道集
大模型本地部署后Prompt老是不稳定，有没有靠谱的调优思路？
最近在把公司一个小模型（7B量化版）部署到本地做私有化测试，用的vLLM框架。跑起来倒是没问题，但Prompt效果特别飘。同一个Prompt模板，有时候回答很准，有时候就胡说八道。我试过调temperature、top_p，也换过几种system prompt写法，感觉变化不大。有人说要针对模型微调，但现阶段没这个预算。所以想问问有经验的朋友：本地部署场景下，Prompt工程和大模型API调用时有
一只金鱼每天复盘日记
Copilot和ChatGPT写代码总差口气，是我咒语不对还是该换工具了？
最近在搞一个内部用的数据清洗脚本，逻辑不复杂但很琐碎。我用Copilot在IDE里写，它倒是能接上下文，但经常给我生成一堆没用到的import，或者把pandas链式操作写得特别绕，看着能跑但心里不踏实。切到ChatGPT(3.5)去问思路，它给的方案有点“理想化”，没考虑我这边老库的兼容性。我知道可能是我提问的方式不够具体，但也怀疑是不是这类工具本质只适合刷算法题这种标准场景，一到业务代码就拉胯
一只蜗牛认真测试
用Cursor写Python脚本总改错变量名，是我提问方式不对吗？
最近刚转Python，一直用Cursor的Chat模式帮我写数据处理脚本。发现一个很头疼的问题：我描述完需求后，它给出的代码里变量名经常和我之前代码里定义的不一致，导致我合并代码时总报NameError。比如我先让AI写了一个读取Excel的函数，变量叫`df_raw`，接着问它怎么清洗这堆数据，它自己又新起了个`data_clean`，根本不看上下文。我明明在同一个会话里啊。是不是我的提问缺少什
长期关注内容实践笔记
PyTorch转ONNX再转TensorRT，精度掉得离谱，有人遇到过吗？
最近在部署一个分割模型（DeepLabV3+，backbone是ResNet101），PyTorch 1.12直接转TensorRT（8.5.3）精度基本没问题，但中间加一步ONNX（opset 12）再转TRT，mIoU直接从0.78掉到0.61，主要错在边缘细节。我确认过ONNX模型的输出和PyTorch原模型是一致的，所以问题应该出在TRT解析ONNX图的时候。试过FP32、TF32、FP1
阿航Design
RAG里Agent自己改写query后，召回结果反而变差了，是我姿势不对吗？
最近在做文档问答的Agent，用的LangGraph搭的流程。一开始直接拿用户原始问题去向量库检索，效果还行，但遇到多跳问题就抓瞎。后来加了一步让LLM拆解/改写用户query，生成几个子问题再分别去召回。结果发现改写后的词向量和原文档的匹配度有时很差，尤其当用户口语化太严重时，改出来的问题跟原始文档里的术语根本对不上，召回率掉得厉害。我也试过加HyDE，但生成假设性文档太慢，且长文档场景下容易引
隔壁AI工程师手记
RAG里prompt模板写烂了，召回再准答案也像废话，怎么调？
做RAG快两个月了，用的bge-m3召回，chunk切得也算细，topk试过5/8/10，检索出来的片段看着都在点子上。但最后生成出来的答案就是不行——要么把文档里的“不适用”当成结论，要么把两段矛盾的话直接无缝缝合。我目前的prompt模板很简单，就是“基于以下上下文回答问题，不知道就说不知道”，是不是太糙了？有没有老哥分享下在RAG里设计prompt的技巧？比如要不要先让模型判断上下文和问题的
持续迭代创业成长记
我要提问
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向量数据库选Milvus还是Qdrant？各自有什么坑？
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大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？
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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？
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写Prompt总是不稳定，是我描述有问题还是模型本身就这样？
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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？
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写Agent的Prompt时，怎么让工具调用结果不被模型“脑补”？
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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？
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LoRA微调到底需要多少数据？我准备了500条感觉还是不够
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用LangChain做Agent时，工具调用总是选错，大家怎么优化prompt的？
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RAG做多轮对话时，历史上下文到底该怎么塞进检索里？
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13
RAG检索出来的内容很多重复，是我的切分方式有问题吗？
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RAG检索效果时好时坏，是我的chunk策略有问题吗？
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MCP Server 本地跑通了但 Claude Desktop 一直连不上，有人遇到过吗？
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大家部署本地大模型时，prompt模板到底该怎么管理才不乱啊？
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向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant到底怎么选？
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向量数据库选Milvus还是Qdrant？各自有什么坑？
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Prompt Engineering学到什么程度算入门？有没有进阶路线？
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PyTorch训练时GPU利用率忽高忽低，是DataLoader的锅吗？
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