RAG + Agent 做多轮对话时，历史记忆一多就崩，大家都是怎么处理的？
最近在搭一个基于 RAG 的 Agent 应用，用来做企业内部知识问答。单轮对话还行，但用户一旦连续问几个问题，或者对话历史一长，Agent 就明显变“笨”了——要么答非所问，要么直接丢上下文，甚至把之前几轮的正确结果给覆盖了。我试过用滑动窗口截断历史，但窗口小了记忆不够，大了又超 token 限制。也想过用向量存储历史，但感觉时序和语义混在一起很乱。想问下大家在实际项目中，有没有比较成熟的做法？
代码准备提交观察员
用LoRA微调7B模型，loss不降反升，是不是我数据格式有问题？
最近在试着用LoRA微调一个7B的基座模型做代码生成，数据集是自己整理的一些Python小脚本，大概500条。训练时loss一直在0.8-1.2之间震荡，甚至偶尔还涨到1.5，感觉不对劲。我的数据格式是简单的“instruction: xxx\noutput: xxx”，没有加特殊token，也没用模板。是不是得改成alpaca那种带input的格式？还是说数据量太小了？或者学习率设太高了（我用的
稳步前行自动化学习者
MCP里用向量数据库做记忆层，但每次查询都返回空是咋回事？
最近在折腾MCP（模型上下文协议），想给自己搭个带长期记忆的AI助手，用向量数据库（Chroma）当记忆存储层。按照文档把对话历史embedding后存进去了，但每次查询时，比如问“我之前说过喜欢喝什么”，返回结果总是空数组。 我确认数据是写进去了（count显示有记录），query的collection也没拼错，top_k设了5。难道是metadata过滤写错了？还是embedding维度对
稳步前行自动化学习者
RAG里文档切片到底切多大合适？试了好多效果都不太稳
最近在做一个基于大模型的内部知识库问答，用的是 LangChain 搭的 RAG 流程。文档主要是各种技术手册和 PDF 报告，我试了 256、512、1024 几种切片大小，也调了 overlap，但回答效果时好时坏，有时候能找到关键信息，有时候又答非所问。而且感觉切小了上下文不够，切大了又容易混淆。想问一下大家在实际项目中一般怎么确定切片策略？是按 token 数还是按段落自然切？有没有什么经
一线开源说明书
RAG部署时，检索结果老是不准，是分块策略问题还是embedding选错了？
最近在搭一个企业内部的RAG系统，用的开源大模型本地部署，检索部分试了BGE和text2vec的embedding，数据是PDF的合同文本。发现很多问题明明文档里有答案，检索出来的top-5片段却完全不对，甚至答非所问。我目前是固定512字符切块，无重叠。想问问有经验的同学：这种场景下，是分块大小没调好、没做语义切分，还是embedding模型本身就不适合中文合同？另外，有没有必要先做一遍实体识别
低调的AI工程师日常
RAG系统里检索到的文档太杂，怎么让Agent只挑有用的？
最近在搭一个AI Agent，想用RAG给它做知识库支撑，但发现一个头疼的问题：用户问一个具体问题，比如“今天会议几点”，结果向量检索出来一堆乱七八糟的文档，有历史记录、有无关项目总结，甚至还有闲聊内容。我试过调整chunk大小和top-k，但效果不明显，Agent反而被干扰了。想问下大家，有没有什么方法能让检索更精准？比如在索引阶段加元数据过滤，或者用reranker再筛一遍？还是说需要拆成多级
低调的AI工程师日常
RAG的Agent调用外部工具时，上下文会不会把token撑爆？
最近在折腾基于RAG的AI Agent，遇到个头疼的问题：我的Agent要调用好几个外部工具（比如查数据库、调API），每次调用完都把结果一股脑塞回上下文里。现在对话轮次一多，token消耗飞快，经常还没到关键步骤就超长报错了。试过用滑动窗口截断，但怕丢掉重要信息。有没有什么优雅的办法？比如设计工具返回的摘要策略，或者让Agent自己判断哪些历史结果需要保留？求大佬指点一下实践中的经验，感谢！
稳步前行运维学习者
部署7B大模型到16G显存的卡，量化后推理速度还是慢怎么办？
最近在折腾把7B的模型部署到一张16G显存的卡上（RTX 4080），用了4bit量化，模型是能跑起来了，但生成速度大概只有5-7 tokens/s，感觉比本地跑小模型慢太多了。我查了一下，好像跟显存带宽、推理框架（我用的是llama.cpp）和线程数都有关系？但具体怎么调优不太清楚。有没有大佬分享一下实际部署经验？比如是用VLLM还是TGI更好？或者是不是16G显存本身就带不动7B？我主要是想做
长期关注项目管理实践笔记
RAG做PDF问答时，表格和图表内容总丢，有什么好办法？
最近在搭一个基于RAG的文档问答系统，主要处理公司内部的PDF报告。目前用的langchain+chroma+openai embedding，分块策略是recursive split。但发现一个问题：只要文档里有表格或者图表，问答的时候模型就经常说“找不到相关信息”，明明表格里就是答案所在。感觉是分块时把表格内容切碎了，或者embedding时没有保留结构信息。请教各位大佬，有没有处理PDF中表
长期关注项目管理实践笔记
RAG场景下微调LLM真的能提升检索效果吗？我试了没感觉
最近在做基于私有文档的RAG问答系统，用的开源的embedding模型和LLM。看很多文章说要微调LLM来对齐检索到的片段，但自己试了一下，用了1000条领域问答对微调，结果检索准确率和回答质量基本没变化。我的疑惑是：微调到底应该调什么？是让LLM更理解文档风格，还是优化它处理不相关内容的能力？另外，微调时需不需要对检索到的chunk做特殊处理（比如加标记）？目前用的是LoRA，学习率3e-4，训
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用LangGraph写Agent任务编排，状态管理总是乱掉怎么解？
最近在做一个多步骤的AI Agent项目，用LangGraph做流程编排。核心逻辑是先让大模型分析用户输入，然后决定调用哪个工具，最后汇总结果。但实际跑起来，状态（State）里的中间变量经常被覆盖或者丢失，比如工具返回的结果还没存好就被下一步的LLM调用冲掉了。我尝试过用字典加字段控制，但感觉不够优雅，代码也越来越难维护。想请教一下有经验的大佬：这类多步Agent的状态管理有没有成熟的模式或技巧
长期关注项目管理实践笔记
微调LLaMA做垂直领域问答，loss降不下去但生成效果还行，该不该继续？
最近在尝试用LoRA微调一个7B的LLaMA模型，用来做公司内部的运维知识问答。数据集是自己整理的QA对，大概5000条。训练时loss在0.3左右就卡住了，怎么调学习率和batch size都降不下去。但用验证集测了几个例子，生成的回答看起来挺像那么回事，语言也流畅。 我现在有点纠结：这个loss是不是不太正常？还是说微调任务里loss低不等于效果好？要不要继续加大数据量或者换别的微调方法？
长期关注项目管理实践笔记
MCP微调时，怎么让模型记住自定义工具的调用顺序？
最近在尝试用MCP协议微调一个7B模型，让它能按特定流程调用外部工具（比如先查数据库再发通知）。但发现模型经常跳过中间步骤，或者顺序搞反。我试过在训练数据里加“思考链”模板，也调了loss权重，效果还是不稳定。想问下大佬们，MCP微调时有没有什么技巧能让模型更稳定地记住工具调用顺序？是不是需要在prompt里显式定义状态机，还是靠数据量硬堆？另外，微调后的模型在tools_use字段里偶尔会输出错
长期关注解决方案工作台
RAG系统召回率上不去，是不是我Embedding模型选得太菜了？
最近在做一个内部知识库问答的RAG项目，用的是开源模型，Chunk大小试了512和1024，也加了滑动窗口，但关键信息经常召不回。比如用户问“去年Q3的销售数据”，系统有时候能把相关片段排到前面，有时候直接漏了。我用的Embedding是bge-large-zh，是不是这个模型对长文本或者数值型内容不敏感？还是说我的Chunk策略有问题？另外，有没有老哥试过在召回阶段同时跑多个Embedding模
一只鹤正在学习日记
用向量数据库存Prompt模板，RAG召回时总是匹配不准确，怎么调？
最近在做一个RAG应用，把一些常用的Prompt模板（比如角色设定、任务指令这些）向量化存到了Milvus里，想着用户输入问题后能自动召回最合适的模板。但实际用下来发现，语义相似度召回的结果经常不太对，比如用户问“写一封商务邮件”，召回来的却是“写产品文案”的模板，感觉是向量没捕捉到具体任务类型的差别。我用的openai的embedding模型，向量维度1536，距离是余弦相似度，top-k设了5
小苏_Design手记
新手求教：RAG里用Prompt改写query，效果反而变差了，是哪里出了问题？
最近在搭一个简单的RAG系统，主要是给内部知识库用的。参考了一些教程，说在检索前先用Prompt把用户query改写一下，比如把口语问题转成更精确的关键词，能提高召回率。我试着用GPT-4写了个prompt，大概就是“将用户问题改写为适合向量检索的简洁句子”，但跑了几轮测试，发现改写后检索出来的文档相关性反而下降了，有时候甚至还不如直接用原始query。想请教有经验的大佬：是prompt设计得不对
一线知识管理手记
用Cursor写代码，Agent模式总跑偏，怎么让它别自己瞎改配置？
最近在试着用Cursor的Agent模式写一个小型API项目，结果发现它经常自作主张改我的`requirements.txt`和`docker-compose.yml`，搞得我本地环境老崩。我明明只让它实现某个接口，它非要顺便升级依赖版本，还改端口映射。有没有什么办法能像给实习生发任务一样，明确告诉它“别碰系统文件”？或者设置白名单之类的？我用的是`claude-3.5-sonnet`模型，是不是
一线知识管理手记
RAG系统里给大模型加的prompt到底该怎么写才不冲突？
最近在搭一个简单的RAG问答系统，用的LangChain+本地向量库。检索出来的文档片段跟用户问题拼在一起喂给大模型，但效果时好时坏。比如我让模型“只基于提供的文档回答”，结果它有时候会忽略文档自己瞎编，有时候又因为文档里信息不全直接说“不知道”。试过在system prompt里强调规则，也试过在user prompt里把检索内容用<context>标签包起来，但总觉得跟模型预训练的知识在打架。
一线知识管理手记
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