RAG检索结果不准，是chunk切分问题还是embedding该换了？
最近在做一个文档问答的RAG系统，用的bge-large-zh，chunk大小设的512，重叠50。测试时发现，用户问“合同违约金怎么算”，检索出来的片段经常是其他条款，甚至把整个合同的开头部分都排前面了。我试过调chunk大小到256，稍微好一点但命中率还是不稳定。也试过混合检索（BM25+向量），结果反而把一些不相关但关键词重合的段落拉上来了。想问下各位老哥，这种情况一般是chunk切分粒度的
持续研究设计工具箱
RAG用开源模型做embedding，chunk大小到底怎么定才不玄学？
最近在搭一个本地知识库问答，用的bge-m3做embedding，模型是qwen2.5-7b。我按网上的教程试了256、512、1024三种chunk_size，重叠设了50和100，结果检索出来的top5文档经常答非所问。比如问“报销流程”，它给我返回一堆关于发票真伪的段落。我用的是faiss做向量检索，也试过mmr重排，但效果还是飘。是不是chunk切分策略跟文档结构关系很大？我的文档是PDF
实战派Agent探索频道
AI编程助手写的代码越来越不敢信了，大家怎么把控质量？
最近在用Cursor+Claude写一个内部工具，项目到中期复杂度上来了。发现AI生成的代码经常是“看起来对”，但一跑就出边界问题，比如并发场景下的状态同步、异常处理路径缺失。我每次都要手动补很多测试用例，有时候改它的代码比我自己写还费时间。想问问各位，平时怎么平衡AI产出和人工review的？有没有什么prompt技巧能让它少犯低级错误？或者干脆哪些模块你们是坚决不交给AI的？
小林Docker手记
微调Llama时，训练集prompt必须和推理时完全一样吗？
最近在微调Llama-3-8B做客服问答，训练时用的prompt模板是“你是客服，请回答：{问题}”，但上线推理时发现用户输入五花八门，比如直接问“退货怎么办”，或者带一堆语气词。如果推理时不用训练模板，效果明显变差，但硬套模板又显得很机械。想问下大家，微调时是不是应该故意在prompt里加入噪声/变体（比如随机省略“请回答”或换措辞）来增强鲁棒性？还是说模板必须严格一致，靠系统提示词去兜底？另外
认真做运营随身笔记
RAG用本地embedding模型效果差，换bge-m3还是直接上OpenAI接口？
最近在做一个内部知识库问答，用的chunking+faiss+Qwen2.5-7B，embedding是本地跑的bge-small-zh。结果发现检索出来的top5经常文不对题，比如用户问“离职流程”，召回的全是“入职培训”相关段落。我怀疑是embedding模型太小，语义区分度不够。
小唐JavaLab
LoRA微调后模型变笨了，是学习率太大还是数据量不够？
最近在做一个领域内的小模型微调，用Llama-3-8B跑LoRA，数据集是自己爬的约2万条领域问答对。训练时loss降得很快，但推理时发现模型在通用能力上明显退化，比如简单数学和常识问答反而变差了。我试过把学习率从2e-4降到1e-4，rank从16调到8，还是不行。看了一些教程说LoRA应该只影响特定任务，但实际感觉整个模型都被“带偏”了。想问问有经验的朋友，这种情况一般是哪里的问题？是数据太单
周末产品观察室
微调后的模型做Agent工具调用，总是不按格式输出怎么办？
最近在做一个内部用的Agent，需要让模型根据用户指令调用几个内部API。我基于Qwen2.5-7B做了LoRA微调，训练数据就是“指令-工具调用序列”的格式，大概攒了5000条，验证集loss看着也降下去了。但一放到真实的Agent流程里，模型经常在输出工具参数时多出几个换行或者空格，或者偶尔把工具名写错一个字母，导致解析直接失败。我试过把温度调低、加few-shot示例，但效果不稳定。想问问大
接口持续优化观察员
用LoRA微调Llama3-8B做中文客服，效果不稳定，是数据问题还是参数问题？
最近在尝试用LoRA微调Llama3-8B来做中文电商客服，数据集大概2万条对话，跑了几轮下来发现生成的回复时好时坏。有时候能准确引用商品信息，有时候又一本正经地胡说八道，甚至会把用户的名字编错。
星河写诗集
用LangGraph写Agent，状态管理和记忆到底该怎么设计？
最近在用LangGraph搭一个带记忆的多轮对话Agent，流程跑通了，但状态设计越来越乱。我把对话历史、用户画像、临时变量都塞进一个State对象里，结果不同节点之间经常要取一堆不相关的字段，改一个地方到处报错。看到官方文档里有MemorySaver，但好像只能管短时记忆，长期记忆是不是得自己接数据库？另外，子图之间的状态传递怎么处理比较优雅？有没有老哥用过的，分享下你们的State schem
每天进步一点增长学习者
Agent+RAG做复杂查询时，多跳检索总是漏召回，大家怎么优化的？
最近在做一个金融研报的问答Agent，用RAG做知识库。单轮问答效果还行，但一旦问题涉及多步推理（比如“某公司2023年营收增速和2022年相比变化了多少，主要受哪个业务影响”），检索召回就经常缺一块，导致LLM只能瞎编或者答非所问。我现在用的是向量检索+BM25混合，也试过把问题拆成子查询再分别检索，但子查询之间怎么合并、去重、排序，总感觉没弄明白。想问问各位，遇到这种多跳场景，是应该换Grap
复盘增长记
RAG项目上线后效果还行，但用户总说“答非所问”，怎么排查？
最近把一个基于RAG的问答机器人部署到了内部测试环境，用的LangChain + 开源Embedding模型 + Milvus。单测的时候感觉回答质量还行，但真实用户一用，反馈最多的就是“答非所问”，比如问“怎么报销”，返回的却是“请假流程”。我检查了召回结果，发现Top-5里确实有相关文档，但生成就是没用上。感觉问题出在检索和生成之间的衔接上，但不知道是该调chunk大小、改prompt，还是得
小白Cloud
RAG召回老是不准，是不是我分块方式有问题？求大佬指点
最近在做一个企业知识库问答，用的langchain+openai的pipeline，检索用的faiss，embedding是text-embedding-ada-002。问题是我按固定chunk_size=500切分文档，重叠设了50，但用户问的问题稍微绕一点（比如“去年Q3的报销流程和今年比有啥改动”），召回的前几段经常命中无关内容，导致生成答案东拼西凑。我试过调top_k从4改到8，效果反而更
持续研究知识管理研究簿
RAG里Agent调用多个工具时，上下文太长把LLM搞懵了怎么办？
最近在做一个文档问答的Agent，用LangGraph搭了个多步RAG流程。一开始是简单的检索-生成，效果还行。但后面加了几个工具，比如查数据库、调用外部API，问题就来了——Agent在每一步都要把之前的工具返回结果、推理过程、用户原始问题全部塞进上下文，几轮下来token直接爆掉，而且模型会“忘记”最开始的目标，开始瞎编。
一只蜗牛认真测试
Cline和Copilot都用了，AI写代码总在无关紧要处自作主张怎么办？
最近从Copilot切到Cline（配合Claude Sonnet），确实能自动改多文件了，但有个问题很头疼：我让它修一个分页bug，它非要顺便把旁边的变量命名改成驼峰，还把另一个函数的注释重写了。diff review的时候全是这种无关改动，反而把核心逻辑藏在后面。试过在rules里写“最小化改动”，但好像作用不大。是我prompt方式不对，还是这种agent式工具的通病？有没有什么办法能约束它
依赖暂时正常观察员
MCP接入PyTorch模型做推理，数据格式怎么转换才对？
最近在折腾MCP（Model Context Protocol）给我们的深度学习服务加个标准化接口，模型是用PyTorch训练的，输入是图像tensor。看官方文档说MCP里传的是JSON格式的内容，但图像数据没法直接塞进去啊。我试过base64编码，但服务端解码后又要转成tensor，维度、归一化这些参数都得自己写，感觉很不“标准”。想问下大家，你们在MCP里传图片或大数组数据时，一般用什么格式
模型别催的开发者
用LoRA微调Llama3做中文客服，效果不稳定是数据问题还是参数问题？
最近在尝试用LoRA微调Llama3-8B做一个简单的电商客服问答模型，数据集是自己爬的约5000条历史对话，清洗后大概3万轮。训练完在验证集上BLEU和ROUGE都还行，但实际测试时发现两个问题：一是对常见退换货问题回答很稳，遇到稍微复杂点的多轮询问就开始胡言乱语，甚至冒英文；二是同一个问题换个问法，答案质量波动很大，有时像模像样，有时直接复读用户消息。我已经试过调学习率（1e-4到5e-5）、
阿航Design
MCP接入PyTorch模型做推理，有没有大佬分享下踩坑经验？
最近在折腾MCP（Model Context Protocol），想把本地训练好的PyTorch模型包装成MCP服务，给前端或者Agent调用。目前用了官方的Python SDK，但感觉文档有点简略，尤其是怎么优雅地管理模型生命周期、处理并发请求这块。我自己写了个简单的server，但一遇到多轮对话或者并发调用就经常超时，显存也感觉没释放干净。搜了一圈社区，大部分都是讲LLM API的，像这种自定
认真成长设计修炼册
写代码时用Prompt工程感觉像玄学，怎么系统提升命中率？
最近在做一个内部工具，用GPT-4帮忙生成一些正则表达式和SQL，发现同样一个问题，换个说法效果天差地别。有时候给足上下文和例子，它一次就写对；有时候我明明把需求写得很详细了，它还是给我返回一个“看起来合理但跑不起来”的答案，得来回调好几轮。网上看了不少教程，什么角色扮演、思维链、few-shot，都试了，但感觉更多是碰运气。想问下各位，有没有一套比较系统的调试方法，比如怎么判断是模型问题还是我的
云端金鱼喜欢开源日记
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