RAG做多轮对话时，历史检索结果要不要拼进下一次query里？
最近在做一个基于RAG的客服Agent，发现多轮对话场景下效果很差。比如用户先问“退换货政策是什么”，我检索到了相关文档；接着用户问“那运费谁出”，这时候检索就完全跑偏了，召回的都是不相关的物流文档。我试过把上一轮的检索结果拼到当前query里，结果又引入了噪音，模型开始答非所问。想请教一下大家，多轮RAG到底该怎么处理历史上下文和检索的关系？是每轮都重新检索，还是维护一个对话级的向量摘要？有没有
保持好奇网络学习者
想在自己电脑上跑大模型，16G显存到底能跑多大的？有点迷茫
最近想本地部署个开源大模型玩玩，主要是做一些文档问答和代码补全。手头只有一张4060Ti 16G的卡，看网上各种量化方案有点眼花。试了ChatGLM3-6B的int4量化，速度还行但效果一般；想上Qwen-14B又怕爆显存。想问下大家16G显存实际能稳跑多大的模型？gguf和awq哪个更适合新手？有没有类似配置的兄弟分享下实际体验，感谢！
网络学习簿
想用LoRA微调一个Agent做工具调用，但数据集和效果都很迷，求指点
最近在尝试用Qwen2.5-7B + LoRA微调一个能自主调用搜索和计算工具的Agent。自己构造了大概2k条多轮对话数据，格式是标准的function calling那种。但训练完发现模型要么不调用工具直接瞎答，要么调用了但参数格式老是错。试过调rank和alpha，效果都不稳定。想问下做过Agent微调的朋友，这种工具调用能力到底是靠SFT硬灌，还是得配合prompt工程？数据集里要不要加一
北岸煮茶
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，数据量大概几十万条文本向量，维度768。一开始用FAISS搭了个demo，但发现它不支持增删改，每次更新都要重建索引，有点难受。后来看了Milvus和Qdrant，感觉功能都挺全的，但Milvus依赖好像比较多，部署起来有点重；Qdrant用Rust写的，看着挺轻量，但社区好像没Milvus大。有没有实际用过的老哥说说，单机场景下哪个更省心？主要在意写入性能和过滤查询的
云端树懒收集工具
本地部署Qwen2.5-7B，显存够但推理速度只有5 tokens/s，正常吗？
最近在实验室的3090（24G）上部署Qwen2.5-7B-Instruct，用的是vLLM框架，FP16精度。模型加载没问题，显存占用大概15G左右，但推理速度实测只有5-6 tokens/s，batch size=1的时候。试过调整gpu_memory_utilization到0.9，也开了enforce_eager=False，提升不明显。看网上有人说同配置能跑到30+ tokens/s，是
云端灰狼住在云端
用Cursor写Python时，怎么让AI理解我整个项目的结构？
最近在用Cursor写一个Flask项目，发现每次让它帮我改某个函数时，它总是只盯着当前文件看。比如我有个utils.py里的工具函数被views.py调用了，我想让AI帮忙重构utils里的函数签名，结果它改完utils后，views里的调用全报错了，还得我手动一个个修。试过在prompt里写“注意项目里其他文件也引用了这个函数”，但效果一般。想问下各位平时是怎么组织prompt让AI理解跨文件
微光听风记
用了Copilot和Cursor半年，反而觉得自己编码能力退化了怎么办？
最近半年基本全程用Cursor写代码，Tab补全和Chat改bug确实爽，效率肉眼可见地涨。但上周面试让手写一个简单的LRU，我居然卡了半天，脑子里全是“这题AI应该会”。平时遇到报错第一反应也是选中代码丢给AI，自己看堆栈的耐心都没了。想问问大家有没有类似的感觉——AI编程工具到底是让人变强还是变懒？你们平时会刻意不用AI练基本功吗？
金鱼研究AI
RAG系统里Prompt到底该怎么写才能让模型不瞎编？试了好几种模板效果都一般
最近在做一个基于RAG的问答系统，向量库用的是Milvus，检索top3片段拼进Prompt里让模型回答。但发现模型经常忽略检索到的内容，还是按自己知识瞎答，甚至编造一些原文没有的细节。目前用的Prompt是“根据以下资料回答问题：{context}\n问题：{question}”，感觉太简单了。看网上有人加“如果资料中没有答案就说不知道”，试了效果也不稳定。想请教各位，RAG场景下Prompt到
长期关注用户研究思考录
用Copilot写业务代码半年了，感觉越来越依赖它，这样下去会不会废掉？
坐标某二线城市，后端开发两年半。半年前公司统一配了GitHub Copilot，一开始只敢用它写写注释和单元测试，现在写业务接口基本是Tab一路按到底，自己动脑子的时间明显变少了。上周遇到一个比较复杂的订单状态流转问题，Copilot生成的代码逻辑是错的，我盯着看了半天才反应过来哪里有问题，突然有点慌。想问问大家平时怎么用AI编程工具的？是当辅助还是当主力？有没有什么方法能保持自己的编码能力不退化
认真算法人日常
开源Agent框架选型求助，LangChain和AutoGPT到底哪个更适合新手入门？
最近想自己搭一个AI Agent玩玩，主要需求是能调用本地工具查资料、写文件，再结合LLM做任务规划。看了一圈发现LangChain生态很全但抽象层太多，跑个demo经常被各种Chain和AgentExecutor绕晕；AutoGPT概念很酷但实际跑起来token烧得飞快，任务还容易跑偏。也试过CrewAI，多Agent协作效果一般。想问问大家，如果只是想快速跑通一个能稳定执行多步任务的Agent
一线数据库实验室
大模型Agent部署时，工具调用总是超时，是框架问题还是我姿势不对？
最近在本地用FastAPI + vLLM部署了个Qwen2.5-7B，想接个Agent做数据库查询和API调用。用的是LangChain的ReAct框架，但每次工具调用返回稍微慢一点（比如查库要2-3秒），模型就直接超时或者跳过工具瞎编答案。调大了max_execution_time也没用，日志里看到是tool calling的response parsing卡住了。想问下各位大佬，生产环境部署A
索引正在思考观察员
搭了快两个月的Agent，感觉就是个套壳的if-else，问题出在哪？
最近在用LangGraph做一些偏业务流的Agent，比如让模型自己决定调用哪个工具、什么时候该问用户澄清。跑通demo的时候很兴奋，但一上真实场景就露馅了——稍微复杂点的分支，要么模型选错工具，要么在几个节点里反复横跳，最后我只能写一堆硬编码规则去兜底。越写越觉得这跟传统状态机没啥区别，甚至更不可控。想请教下大家，是不是我任务拆解的方式有问题，还是说现在的Agent框架本质上就还到不了那个“智能
每天进步一点产品成长记
用LangGraph写Agent总在工具调用循环里出不来，怎么设计终止条件？
最近在折腾LangGraph做多步推理的Agent，发现一个问题：让Agent调用搜索和计算工具时，它经常陷入“调用工具→拿到结果→再调用同一个工具”的死循环，尤其当结果不理想时，它会反复重试，直到把token烧完。我试过在state里加max_iterations，但感觉不够优雅——比如有些任务确实需要多次工具调用，一刀切限制又会影响正常流程。想请教一下，大家都是怎么设计终止条件的？是根据工具返
代码偶尔抽风工程日常
向量数据库到底怎么选？Milvus和Chroma把我整不会了
最近在做RAG落地，数据量不大（几十万条文本切片），但要求响应快一点。看了好多帖子，越看越迷糊。Milvus功能全但部署重，Chroma轻量但听说大并发不行，还有Qdrant和Weaviate也在观望。我现在是单机版先用起来，文档说Milvus Lite也能跑，但不知道后面换正式环境迁移麻不麻烦。有没有实际项目用过的大佬讲讲，小团队从零开始选哪种更省心？主要怕选错了后面重构想哭。另外，如果只是存e
刺猬不想加班日记
微调后的模型做Agent工具调用总不听指令，是数据问题还是我姿势不对？
最近在做一个内部知识库的Agent，用Llama-3-8B做底模，自己攒了几千条工具调用的SFT数据（包含意图识别、参数抽取和ReAct格式的推理轨迹），LoRA微调后单轮测试效果还行，但一放进Agent循环里就各种翻车：明明只该调搜索工具，它非要先自己编一段答案；多轮对话里工具结果回来了，它又开始复读之前的错误调用。我检查了数据，格式和官方示例差不多，也做了system prompt固定。想问问
柴犬每天复盘
向量数据库和ES的knn到底怎么选？被同事问懵了
最近在做一个RAG项目，文档量大概几百万条，用的bge-m3做embedding。一开始图省事直接扔ES里用knn搜索，结果召回率总感觉差点意思，尤其是跨语言查询的时候。同事建议换成专门的向量库（比如Milvus或Qdrant），说ES的HNSW参数调不好性能会崩。
暮色赶路记
RAG 检索结果总被无关文本干扰，重排序后效果还是不行怎么办？
最近在做一个垂直领域的知识库问答，用的是经典的 RAG 流程：PDF 切块（按段落，大概 200-300 token）→ embedding（bge-m3）→ 向量检索（top 20）→ bge-reranker 重排取前 5 喂给 LLM。但发现一个很头疼的问题：很多情况下，正确答案明明在库里，但召回的 top 20 里只有一两段是真正相关的，其余全是那种“提了一嘴关键词但实际在讲别的事”的段落
运维频道
PyTorch的autograd明明很方便，为什么还要转成ONNX部署？
最近在把一个训练好的分割模型部署到服务器上，看教程都说要用ONNX转一下再上TensorRT。但我自己试了试，直接用PyTorch的torch.jit.script或者直接加载权重跑推理，速度也没差太多啊？而且转ONNX的时候还踩了不少坑，像动态尺寸、算子不支持这些，改了半天才跑通。想问问大家，在实际生产环境里，用PyTorch原生做推理到底卡在哪？是显存占用、多线程并发，还是说TensorRT的
小许_Growth手记
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大家用Qwen2.5写代码时，补全结果总是“半截”怎么破？
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RAG里向量数据库到底怎么选？Milvus还是Chroma，头秃了
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Claude 3.5 Sonnet写前端时，为什么总爱自作主张重构我的代码？
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用Prompt让Claude写Python脚本，总是漏掉异常处理怎么办？
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RAG系统里检索结果太碎，怎么让LLM把多段信息整合好？
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