Chunking策略对RAG效果影响大吗？试了固定切分效果很差
最近在用LangChain+OpenAI做一个内部文档问答的RAG demo，语料是混合型技术文档，有代码、有markdown表格、还有流程图。目前直接用固定长度chunk（500 tokens，overlap 50），检索出来的top5经常不相关，明明文档里就有答案。我试过调大chunk size，但跨段落语义割裂更严重；调小又觉得信息不完整。想请教下各位，大家生产环境里一般用什么切分策略？是按
小禾_Java手记
vLLM部署Qwen2.5-32B显存爆了，量化后效果又变差，咋办？
最近在搞一个内部知识库问答的落地项目，用的Qwen2.5-32B-Instruct，服务器是两张4090（48G显存）。一开始直接FP16上vLLM，开满上下文，结果显存直接爆掉，OOM报错反复出现。后来换成AWQ 4bit量化，显存是压下来了，但回答质量肉眼可见地下降，尤其是多轮对话和代码生成，逻辑经常断。 想问问各位老哥： 1. 这种情况是不是应该上张A100或者租个H20？还是说用张
云端河狸收集工具日记
Prompt里加了“专家人设”后效果反而变差了，是我姿势不对吗？
最近在调一个合同审核的Prompt，想让模型输出更严谨一点。一开始我直接写“你是一个资深法律顾问”，结果回答确实专业了，但开始频繁出现“请注意”、“建议咨询”这种免责话术，而且特别保守，连常规条款都开始挑刺。后来我改成“你是公司法务，负责审核内部合同”，结果它又变得太死板，把一些行业惯例都标记为风险。
纸上修行记
向量数据库做RAG时，为什么加了metadata过滤反而变慢了？
最近在做一个知识库问答的项目，用的Milvus + OpenAI embedding。数据量不大，大概20万条文本切片，但加了metadata过滤（比如按部门、时间范围过滤）之后，查询延迟从50ms直接飙到300ms+，有时候甚至超时。我看官方文档说标量过滤和向量检索是分开的，理论上应该先过滤再算相似度，但实际效果感觉不是这样。是不是我索引参数没调好？还是说这种场景下根本不该用向量数据库，直接用E
小许_Growth手记
PyTorch转JIT被坑惨了，ONNX导出也报算子错误，大佬们现在部署都用啥？
最近在公司做一个小项目，需要把训练好的BERT模型部署到生产环境。一开始想用PyTorch自带的JIT trace，结果动态shape直接给我整不会了。后来转ONNX，又遇到LayerNorm和GELU算子不支持，各种改代码绕路，最后导出的模型精度还掉了0.3%。我心态有点崩，感觉自己在瞎折腾。想问问各位老哥，现在实际工业落地，如果不想用TensorRT（公司没N卡）也不想上服务端框架（太复杂），
实战派深度学习探索频道
AI Agent记忆管理到底该怎么做？短期长期都试了还是懵
最近在做一个基于大模型的客服Agent，遇到了记忆管理的问题。目前用LangChain搭的框架，短期记忆用的ConversationBufferWindow，长期记忆试过向量库存摘要，但效果都不太理想。比如用户聊到第20轮时，前面的关键信息经常被窗口挤掉，向量检索出来的上下文又太碎，导致模型回答前后矛盾。也看了MemGPT和Mem0的思路，但感觉工程落地有点复杂，不知道有没有更实用的方案？或者说大
从零开始商业修炼册
向量数据库召回率上不去，调了相似度阈值也没用，求指点
最近在做RAG项目，用的Milvus存embedding（OpenAI text-embedding-3-small，1536维）。测试集里大概2000条问答对，按top-20召回算，hit rate只有62%左右，感觉不太对劲。试过调metric type（IP和COSINE都试了）、调nprobe参数（从8调到64）、甚至换了不同分片策略，召回率基本没变化。数据本身做了清洗，chunk大小也试
持续研究增长增长记
部署Qwen2.5-7B微调版，显存够但推理速度慢得离谱，正常吗？
最近在折腾开源大模型部署，用LoRA微调了一个Qwen2.5-7B的领域问答模型。机器是4090 24G，vLLM加载int8量化后显存占用大概14G，按理说很宽裕，但实际推理时速度只有不到10 tokens/s，batch size调到4反而更慢。我以为是量化精度问题，换回FP16又直接OOM（虽然理论上24G应该能塞下）。查了日志也没报错，就是GPU利用率只有40%左右，CPU却飙到80%。是
需求别催求生记
RAG检索出来的都是废话，是不是我Embedding用错了？
最近在搭一个文档问答的RAG流程，用的bge-m3做embedding，chunk大概300字带50字重叠，检索top5丢给gpt-4o-mini生成。结果离谱的是，答案里只有开头几句跟问题沾边，后面全是模型自己编的“车轱辘话”。我打印了检索到的chunk，发现好多跟问题关键词重合度很高，但语义上根本不是一回事，比如问“退款流程”，chunk里全是“退款”但讲的是退货。现在怀疑是embedding
小北_Product
本地部署7B模型当Agent后端，多轮对话后显存爆掉怎么办？
最近在折腾一个本地知识库Agent，用的Llama-3-8B-Instruct，量化到INT4，单卡3090跑的。RAG流程刚开始挺顺，但多轮对话超过5轮之后，显存占用一路飙升，最后直接OOM。我看了下显存分配，KV cache增长特别快，而且系统提示词+历史消息全塞进上下文了。目前是每轮把完整历史拼进prompt再给模型，是不是该用滑动窗口或者摘要压缩？但摘要又怕丢关键信息。另外，用vLLM托管
低调的AI工程师日常
深度学习框架选型纠结中，PyTorch和TensorFlow到底该深入学哪个？
本人刚入行AI应用开发半年，之前都是拿现成模型调参，现在想系统学一个框架做Agent相关的项目（比如工具调用、记忆机制这类）。目前PyTorch用的多一点，但看很多工业部署案例都是TensorFlow + TF Serving，而且Keras上手确实快。主要纠结是：PyTorch的动态图写研究原型很舒服，但真到上线时转ONNX或TorchScript总觉得有点绕；TensorFlow的静态图部署链
持续迭代创业修炼册
用LangGraph写多Agent协作，状态同步总是乱，求大佬指点思路
最近在做一个研究助手Agent，想实现“规划-检索-写作”三个子Agent流水线。用的LangGraph，节点间传dict。现在问题是：写作节点经常读到旧的检索结果，排查发现是子Agent内部又调了子图，状态被覆盖了。我试着用Send API做动态分支，但并行节点之间共享状态时还是出问题。看文档说用Reducer，但自定义Reducer写不好，合并list总是重复。是不是我设计图的方式本身就有问题
发布正在加载工程日常
向量数据库选型翻车了，求大佬们给点真实的实战建议
最近在做一个人脸检索的小项目，数据量大概500万条，之前图省事直接用了faiss，结果发现更新和删除太痛苦了，每次都要重建索引。朋友推荐milvus，说支持实时增删，但我看了下部署复杂度有点劝退。另外也在犹豫要不要上pgvector，毕竟公司本来就用的postgres，运维成本低很多。想问问实际业务里，大家是怎么权衡faiss、milvus、pgvector这些方案的？特别是数据量上来之后，有没有
一线低代码实验室
RAG里给大模型加Prompt和直接改检索参数，哪个对答案质量影响更大？
最近在搭一个基于私有文档的问答系统，用的开源RAG框架（LangChain+Chroma+GPT4）。发现一个困惑：同样是检索Top 5，我把系统提示词从“只根据上下文回答”改成“先总结每段材料再综合判断”，效果有明显提升。但朋友说与其调Prompt不如调检索的chunk_size和相似度阈值，说根子上数据没对上，提示词写得再花也没用。
一线云原生实验室
向量数据库选型纠结死了，Milvus和Chroma到底怎么选？
最近在做一个RAG项目，大概几千份PDF文档要处理，先用了Chroma，上手确实快，本地跑demo很爽。但数据量上来之后，加载和检索明显变慢，而且内存占用有点吓人。朋友推荐Milvus，说是生产级，但部署起来要搞Docker和etcd，有点劝退。我的场景其实不算大，主要自己研究和后期可能给团队用。想问一下各位，这种量级有必要上Milvus吗？还是说Chroma优化下索引和分块策略就够了？另外像Qd
复盘增长记
RAG用LangChain还是LlamaIndex？刚入门有点选择困难
最近在做一个文档问答的小项目，主要是针对公司内部的技术手册做知识库。已经用ChromaDB存了向量，但上层框架一直定不下来。LangChain生态大，教程多，但感觉封装太重，改底层逻辑的时候总在跟它的抽象层较劲。LlamaIndex对数据索引的支持看着更直观，但社区和第三方工具明显少一些。另外还纠结要不要直接用LlamaCPP+原生Python写pipeline，毕竟场景不复杂，就几百个PDF。有
小许_Growth手记
用向量数据库做RAG，为什么召回结果总是不如预期？
最近在搞一个文档问答的项目，用的Chroma + OpenAI embedding，文档切成512字符的chunk。测试的时候发现，很多问题明明答案就在文档里，但召回top5就是找不到。我试过调相似度阈值，从0.7降到0.5，结果噪声也变多了。也试过用不同embedding模型，但效果差别不大。有点迷茫，是不是chunk大小的问题？还是应该上rerank？或者是元数据过滤没做好？想请教一下有经验的
认真做战略增长记
RAG召回率上不去，换Embedding模型也没用，问题可能出在哪？
最近在做一个垂直领域的问答机器人，知识库是几千篇PDF技术文档。现在的情况是：用户问“如何配置静态路由”，我召回的前5个片段里经常混进去“OSPF邻居建立失败”这类不相关的内容。我已经试过换bge-large和text-embedding-3-small，也调过chunk_size从200到800，效果还是不稳定。
阿Rust玩家手记
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