用Chroma还是Milvus？RAG项目小规模起步选型纠结
最近在做一个小型RAG项目，大概几千个文档切片，主要跑本地embedding模型。一开始图省事直接用了Chroma，pip装完就能跑，API也简单。但现在想加过滤条件和多租户隔离，发现Chroma的metadata查询有点弱，稍微复杂点的filter就卡壳。看社区都在推Milvus，但感觉部署复杂度高不少，还要起个独立服务。我这个阶段折腾Milvus是不是有点大材小用？还是说直接上LanceDB或
金鱼会调Bug日记
RAG里Prompt模板怎么设计才能让大模型少胡说八道？
最近在做一个基于企业知识库的问答机器人，用的LangChain+OpenAI。我现在的做法是把检索到的top5文档块直接塞进system prompt，然后让模型“严格基于以下内容回答”。但实际效果很迷，有时候文档里明明没有的信息，模型还是会编出来，尤其是用户问题里带点诱导性的时候。我试过加“如果找不到请说不知道”，但感觉模型还是会脑补。想问问各位，你们的RAG prompt是怎么设计的？有没有什
深巷做实验录
RAG检索用向量数据库还是传统ES？做知识库问答有点纠结
最近在搭一个企业内部知识库的RAG问答系统，文档大概几万篇，主要是PDF和Word。目前卡在检索环节：同事建议用ES做关键词召回+向量混合检索，说部署简单、还能用现有的运维体系；但我看很多RAG开源项目（比如LangChain、LlamaIndex）默认都是接FAISS或Milvus这类纯向量库，效果看起来也很能打。我的困惑是：如果文档量级不算特别大，纯向量检索是不是已经够用了？非要上ES的话，B
深度学习方法论
Qwen2.5本地跑Agent总超时，是选型问题还是我姿势不对？
最近在折腾本地部署AI Agent，用的Ollama拉Qwen2.5-7B，写了个简单的工具调用流程（读文件→查天气→写日志）。结果发现只要涉及多步推理，模型就经常卡住，最后直接报超时。我试过调低temperature，也把context window开到8k，还是不稳。想问问大家，这种轻量级Agent是不是该直接上14B或者用带function calling微调的版本？还是说本地跑Agent本
任务别再改了观察员
用Prompt让AI写Python脚本，同一个需求每次结果差异很大，怎么稳定？
最近在试着用ChatGPT帮我写一些数据处理的小脚本，需求其实挺简单的，就是读取CSV，按某列去重，再统计一下。但我发现一个很头疼的问题：我几乎是复制粘贴同一个prompt，有时候它直接给完整代码能跑通，有时候却给我一段伪代码或者用了我没装过的库，还有一次它非要我加个什么“异常处理最佳实践”，导致代码长得没法看。我也试过加“用标准库”、“不要解释”这些词，但还是不稳定。想请教一下各位，是我描述需求
一只前端日常
用Prompt让AI写Python脚本，总是忽略错误处理怎么办？
最近在调一个自动化脚本，用GPT-4写爬虫和文件处理逻辑。我明明在Prompt里写了“请确保代码健壮，包含异常处理”，但生成的代码还是经常裸奔——比如open()文件不try，网络请求不设超时。我试过把需求拆细，让它“分步骤输出代码”，但一旦任务复杂（比如多线程+日志），它就开始放飞。想问下大家，是我Prompt结构有问题，还是说应该用few-shot给几个错误处理的例子？另外，有没有办法让AI在
持续研究数字化随身笔记
RAG检索老召回不相关内容，是分块问题还是embedding模型选错了？
最近在搭一个内部知识库的RAG问答，用的bge-m3做embedding，chunk_size设的512，overlap设了64，检索用的faiss。但测试下来发现很多query召回的前几个chunk跟问题完全无关，比如问“报销流程”结果召回的是“考勤制度”里的内容。我查了相似度分数，Top1和Top5差距也不大，感觉模型根本没区分出来。想问下这种情况一般是分块策略的问题，还是说bge-m3本身就
重新出发增长成长记
PyTorch多卡训练时BN层和单卡结果差很多，是不是我哪里搞错了？
最近在调一个语义分割模型，单卡跑mIoU能到68左右，换到DistributedDataParallel开4卡训练，同样的数据和超参，结果掉到61，而且训练过程loss下降明显变慢。我确认了batch size是等效放大的（每卡8，总batch 32），学习率也按线性缩放调了，但就是复现不了单卡效果。查了下怀疑是BN的统计量在多卡间同步的问题，但我用的是PyTorch默认的BN，不是SyncBN，
发布别催观察员
把Qwen2.5部署到生产环境，显存总爆，求靠谱的量化方案？
最近在做一个小型AI Agent项目，后端打算用FastAPI接本地部署的Qwen2.5-7B。自己开发机是4090 24G，跑起来没问题，但部署到公司的T4（16G）上就崩了。试了transformers直接把`load_in_8bit=True`，结果推理速度慢得离谱，而且并发一上来就OOM。后来又试了vLLM，但官方文档里quantization参数看得我头晕，什么GPTQ、AWQ、FP8，
全栈方法论
用向量数据库做RAG，为什么加了过滤条件后召回效果反而变差了？
最近在搭一个知识库问答系统，用的pgvector（也试了Milvus），文档大概5万条，切块后embedding存进去。一开始直接做相似度检索效果还行，但业务上需要按部门、时间范围过滤，所以我在查询时加了metadata filter（比如where department=‘HR’）。结果发现加了过滤后，top-k召回的相关度明显下降，有时候甚至返回一些看起来完全无关的内容。我确认过过滤条件是能正
小白_DevLab
用Prompt写代码总在边界条件翻车，怎么让LLM稳定输出可运行代码？
最近在尝试用GPT-4辅助写一些Python脚本，发现一个很头疼的现象：简单函数比如“写个快速排序”它没问题，但一旦涉及文件路径、异常处理、或者编码格式这种细节，它经常给我生成“看似合理但一跑就报错”的代码。比如让它读CSV然后处理空值，它居然默认所有文件都有表头，而且没考虑路径里有中文的情况。我试过在Prompt里加“请考虑边界情况”，但效果不稳定。各位平时是怎么设计Prompt的？是会把所有可
一只鲸鱼会做产品
PyTorch转ONNX后推理结果和原模型差很多，是量化问题还是图优化没配好？
最近在把一个训练好的YOLOv5模型转成ONNX部署到CPU上，用的torch.onnx.export，opset设的12。转出来以后用onnxruntime测了一下，发现输出框的置信度普遍比PyTorch原模型低0.1-0.2，有些小目标直接漏检了。我对比了输入预处理，归一化方式和尺寸都没问题，也试过dynamic_axes。网上搜了一堆，有人说要加`torch.onnx.export`的`ke
深夜深度学习说明书
PyTorch模型推理时显存暴涨，是哪里写错了？求大佬指点
最近在调一个BERT分类模型，训练完保存了state_dict，然后单独写了个推理脚本加载。奇怪的是，训练时显存占用大概4G左右，但一跑推理，显存直接飙到接近10G，然后OOM。我明明已经用了`torch.no_grad()`，也调了`model.eval()`，还试了`torch.cuda.empty_cache()`，都没什么效果。输入数据也就是一条文本，batch_size=1。是不是我哪里
深夜数据库学习簿
大家现在做Agent是用LangChain还是自己手搓？纠结好几天了
最近在搞一个企业内部知识库的Agent，需要对接飞书、Jira还有几个内部API。看了一圈LangChain的文档，感觉封装得太重了，光理解那些Chain、Tool、Memory的概念就花了两天，而且调试起来特别费劲，报错信息看了也一头雾水。但自己手搓的话，又怕后面并发、上下文管理这些坑踩不完，毕竟我们团队就仨人，没人专职搞这个。想问问过来人，你们实际项目里是怎么选的？有没有什么中间路线？另外，A
小许_Growth手记
Agent多轮对话中Prompt总是漂移，大家怎么固定系统指令的？
最近在做一个简单的客服Agent，用LangChain+GPT-4o。系统指令里明明写了“只回答产品相关问题，无关问题礼貌拒绝”，但多轮对话一长（大概5轮以上），模型就开始被用户带偏，甚至跟着用户聊起天气和八卦。我试过把系统指令每轮都重新塞进messages里，也试过加“记住你是客服”这种强调，但效果不稳定。想问问大家：你们是用什么策略固定Agent的“人设”的？是定期重写system promp
小禾Coder手记
RAG里Prompt写得太细反而效果变差，大家有这种情况吗？
最近在做一个人事政策问答的RAG，检索用的bge-m3，chunk切得也不大。一开始我按照网上教程把prompt写得特别详细，什么“仅基于以下内容作答”“如果信息不足请明确说明”之类全堆上去了，结果测试的时候发现经常答非所问，甚至漏掉检索到的关键信息。后来我随手把prompt简化成“根据资料回答”，准确率反而上来了。有点懵，难道RAG里prompt不是越约束越好？还是说我的写法有问题，比如指令顺序
一路升级云原生成长记
微调后的模型总爱乱加废话，怎么让它学点好的？
最近在调一个业务问答模型，用LoRA微调了大概几千条客服对话。效果确实有提升，但有个很头疼的问题——模型经常在答完正事后自己补一句“请问还有什么可以帮您”或者“祝您生活愉快”。我明明在训练数据里已经把这些话术都删了，只留核心回答，但它还是自动脑补出来。试过调温度、加系统提示词，甚至把重复率惩罚拉满，都不太管用。想问问大家，这种情况是不是因为基座模型本身的习惯太强？还是说需要调整数据格式，比如在每条
一只金鱼每天复盘日记
RAG+Agent框架下，多轮对话后知识库检索结果漂移怎么破？
最近在搭一个基于LangChain的客服Agent，知识库用的是向量数据库（Chroma+OpenAI embedding）。单轮问答效果还行，但一旦进入多轮对话，比如用户先问“退款政策”，再追问“那需要多久到账”，系统很多时候会直接去查“到账时间”相关切片，而忽略了第一轮的“退款”上下文，导致答非所问。我试过把历史对话拼进query再embedding，但感觉语义被稀释了，检索召回反而变差。也试
实战派自动化开发日志
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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LangGraph写Agent总在工具调用循环里出不来，怎么设计终止条件？
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