Agent多轮对话老跑偏，用LangGraph状态管理还是自己维护上下文？
最近在做一个客服Agent，发现多轮对话一旦超过5轮就开始“记忆错乱”。比如用户中途改了需求，之前的槽位信息还是会干扰后面的判断。我自己用Redis存了对话历史，但拼接prompt时token消耗太大，而且逻辑越来越复杂。看社区都在推LangGraph的状态图，但学习曲线有点陡。想问问有经验的老哥，这种场景是硬啃状态机靠谱，还是干脆用带记忆的LLM API（比如给个session_id）更省事？先
旷野敲键盘
Qwen2.5-7B做Agent推理总觉得“笨”，是模型问题还是我的编排问题？
最近在搭一个轻量级Agent玩，用的Qwen2.5-7B-Instruct接Function Calling，任务就是让它在几个API之间做简单判断（比如查天气→根据结果推荐穿衣）。但发现它经常不按预设的tool schema走，有时候明明该调用search，它却自己脑补一个结果返回给我。甚至偶尔会把上一步的tool结果和用户query搞混，逻辑链条一长就崩。我已经按官方示例写了system pr
长期主义商业学习者
RAG中Prompt模板怎么设计？总感觉检索到的内容越多效果反而越差
最近在做一个基于知识库的问答机器人，用的RAG架构。检索部分用的bge-m3+faiss，topk设的是5，但发现一个问题：把检索到的上下文全部塞进prompt后，回答经常被无关信息带偏，甚至出现幻觉。我试过在prompt里加“请仅根据以下内容回答”，但效果不稳定。想问问大家，RAG的prompt模板一般怎么设计？是应该让模型自己筛选相关段落，还是提前做重排序？另外，topk值是不是也得跟着调整？
一线低代码实验室
部署7B模型到生产环境，显存明明够却一直OOM，心态崩了
最近在把Qwen2.5-7B-Instruct部署到内网服务器上给业务用，机器是A10 24G，用vLLM启动，max-model-len设了4096，gpu-memory-utilization也调到0.9，按理说7B模型+4096上下文应该绰绰有余。但实际一压测，并发一上来就报CUDA OOM，有时候甚至单条长请求也会崩。查了日志发现vLLM的KV cache好像没按预期的比例分配，而且显存碎
一只独立开发者
大家用Qwen2.5写代码时，长上下文真的不“失忆”吗？
最近把项目从GPT-4换到了开源的Qwen2.5-Coder-32B，主要看中它128K上下文和免费商用。但实际用下来有点困惑：单文件重构（比如500行以内）表现确实惊艳，几乎能一次改对。可只要涉及跨文件调用，或者让它参考项目里另一个文件里的函数签名，它就开始“胡编”参数名了。我试过把相关代码片段手动贴进对话，但一旦总输入超过2万token，它明显开始忽略中段信息，只盯着最后一两千字回答。想问下大
长期关注解决方案随身笔记
微调Llama3后输出全是乱码，是学习率太大还是数据格式问题？
最近在试着用LoRA微调Llama3-8B做中文法律问答，数据集是自己整理的几千条问答对，格式参考了alpaca。训练loss能降到0.8左右，但推理时模型经常生成一堆重复的“###”或者无意义符号，偶尔还会蹦出英文。 我用的peft+transformers，学习率设了2e-4，epoch设了3，max_seq_len是1024。看很多教程说这个参数没问题，但我的输出明显崩了。想问问有经验的
从零开始商业修炼册
跑通ChatGLM3微调后又试了Llama3，发现两套代码风格差异好大，正常吗？
最近在学大模型微调，先跟着教程用transformers + peft把ChatGLM3-6B的LoRA跑通了，感觉还挺顺。今天想试试Llama3-8B，结果发现官方和社区的代码风格差别好大，比如tokenizer的padding、attention_mask的处理，还有标签移位这些细节，直接照着改就报错。我有点懵，是不是我基础没打牢？还是说不同模型本来就需要这么定制化的代码？想请问下各位大佬，你
一只熊猫住在云端日记
部署7B模型到生产环境，显存明明够但推理速度慢得离谱，求优化思路
最近在把公司的一个Qwen2.5-7B模型部署到内网给业务部门用，用的vLLM，两张3090（24G）做张量并行，量化用的AWQ 4bit。理论上显存占用也就15G左右，但实际跑起来单请求延迟要3-4秒，吞吐才20 tokens/s左右，完全达不到业务要求（他们想要50+）。我已经开了continuous batching，max_num_seqs也调到256了，但还是上不去。GPU利用率看了下只
认真做品牌增长记
MCP工具调用失败时，微调模型真的能学会“纠错”吗？
最近在做一个内部工具，用MCP把几个内部API包成了工具给模型调用。发现一个很头疼的问题：模型经常在工具返回错误（比如参数校验失败）后，直接放弃或者开始瞎编，而不是根据错误信息调整参数重试。我试过改system prompt，效果不稳定。现在想是不是该对base model做微调，针对“工具返回特定错误格式时，模型应该重新组织参数并二次调用”这个行为做专门训练。但有几个疑惑：一是微调数据怎么构造，
认真做商业随身笔记
RAG里embedding模型选型纠结死我了，开源的和闭源差距真这么大吗？
最近在搭一个垂直领域的客服问答RAG，语料大概几万条技术文档。现在卡在embedding这步了，用的bge-m3和OpenAI的text-embedding-3-small对比，检索出来的top5结果怎么看都觉得闭源的效果更贴合语义。但我又不想全上闭源API，成本先不说，数据隐私也是问题。想问问大家，是不是我微调bge的路子没走对？还是说在中文长文档场景下，开源模型天花板就摆在那了？有没有用Qwe
增长增长记
大家用AI编程工具写单元测试，真的敢直接跑吗？
最近在用Cursor配合Claude 3.5写一个Spring Boot项目的单元测试，确实能省不少事，但总感觉心里没底。比如让它生成一个涉及Mockito和JPA的测试类，逻辑看着挺完整，可一旦跑起来就报各种NPE或者“InvalidUseOfMatchersException”。有时候修了三次prompt，它还是坚持用错误的mock方式，最后只能自己手改。
正在进化的全栈
用向量数据库做Agent记忆，短期和长期记忆到底该怎么分层？
最近在搭一个带记忆功能的Agent，参考了几篇LangChain和LlamaIndex的教程，直接把对话历史embedding后全塞进了Milvus。结果发现两个问题：一是短期记忆（比如刚聊完的上下文）查出来反而被不相关的历史对话干扰，TopK怎么调都不太对；二是长期记忆如果也扔进同一个collection，感觉跟短期记忆混在一起，每次query都得加filter，但效果还是有点混沌。
老Python玩家日常
RAG部署后首token特别慢，有什么优化思路吗？
最近在把一个基于LangChain的RAG服务部署到生产环境，用的vLLM跑Qwen2.5-7B，向量库是Milvus。本地测试时感觉还行，但上线后并发一上来就发现首token延迟飙到3-5秒，用户反馈很卡。自己看了下链路，感觉是检索和LLM生成串行导致的，但不确定瓶颈到底在embedding、向量检索还是prompt拼接上。也试过调vLLM的prefill参数，但效果不明显。想问下大佬们，这种场
小吴_Docker手记
RAG检索老召回无关文本，重排也救不回来，是chunk切法问题吗？
自己搭了个RAG问答系统，用的bge-large做embedding，faiss存向量，chunk大小设的512，重叠128。测试时发现一个问题：用户问“合同里违约金怎么算”，检索回来的top5里居然有三个chunk都是讲“合同变更”的，语义上看着沾边但就是不含违约金条款。我试过调低top_k、加MMR分散，甚至接了个bge-reranker重排，但答案还是不对。后来手动翻源文档，发现违约金条款其
一路升级全栈修炼册
向量数据库和ES到底怎么选？做RAG检索被搞懵了
最近在用LangChain搭一个私有知识库的RAG项目，文档量大概50万条，分块后embedding存到本地faiss里，结果召回率还行但响应有点慢，而且每次全量更新要重跑索引，太痛苦了。看大家都说生产环境用Milvus或者ES，但ES的kNN和向量库比到底差在哪？我需求就是中文文档检索，对精度不算极致，但更新要频繁。目前很纠结要不要从faiss迁到pgvector或者Milvus，有没有大佬聊聊
云端拾码记
MCP服务器连多了会拖慢Agent响应吗？还是我姿势不对？
最近在折腾Agent，往Claude Desktop里塞了七八个MCP服务器（文件系统、GitHub、数据库查询、还有几个自己写的FastMCP服务）。发现一个问题：Agent在决定调用哪个工具时，思考明显变慢了，有时候感觉它在“犹豫”到底该用哪个工具，甚至会先错误地调用一个不相关的MCP再纠正。我看了下日志，好像每次对话都会把所有MCP的tool schema都加载一遍？这玩意儿是全部塞进con
移动开发学习簿
用LoRA微调Llama3做代码补全，显存爆了还总过拟合，求指点
最近在搞一个私有代码库的补全模型，基于Llama3-8B，用的peft的LoRA，rank设的16，alpha设的32，训练数据是自己爬的几千条项目里的函数级代码片段，按官方模板格式化过。batch size调到1，gradient accumulation设4，显存还是能吃到20G+，用的是单卡4090。更头疼的是，eval loss降到1.2左右就开始回升，验证集上的bleu也一直上不去。我怀
增长增长记
Prompt工程到底怎么系统学？感觉像在玄学调参
最近在做一个基于大模型的内容分类工具，发现写Prompt全靠感觉。同一个任务，换个说法效果天差地别，加几个例子可能就稳了，但不知道为什么。试了网上常见的“角色设定+思维链”模板，有时有用，有时直接崩。也看过一些教程讲温度、top_p这些参数，但实际调起来还是懵。想请教各位：Prompt工程有没有比较系统的学习路径？或者有没有推荐的框架/方法论，能让我少走点弯路？还是说这行就是靠大量试错堆经验？先谢
需求先跑起来观察员
我要提问
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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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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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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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