RAG系统检索出来的文档太多太杂，怎么提高命中率？
最近在用Langchain搭一个简单的RAG问答系统，处理公司内部的运维手册。文档切成了512chunk，用的bge-small模型做向量化。但实际跑下来，用户问“怎么重启数据库”，召回的前20个chunk里只有两三个是真正相关的，剩下的全是“环境变量配置”或者“备份策略”之类的。
旷野煮茶
用LangChain写Agent时，怎么让工具调用失败后自动重试？
最近在用LangChain搭一个AI Agent，主要负责从数据库查订单、调API发通知这些任务。但实际跑起来发现，有时候工具调用会失败，比如数据库连接超时、API返回500，然后Agent就直接报错退出了，不会重试。我试过自己写循环，但感觉很不优雅，而且容易陷入死循环。想问问大家有没有什么好的做法？比如在Tool里加重试逻辑，或者用什么Callback机制？另外，重试次数和间隔怎么设比较合理？有
慢热Go玩家手记
用AI Agent写代码，怎么总在复杂逻辑上翻车？求调教方法
最近在折腾Cursor和Copilot的Agent模式，写CRUD和一些工具类脚本确实爽，但一遇到需要多步推理的业务逻辑（比如订单状态机、权限校验链），它经常给我写出幻觉代码。有时候中间步骤缺了条件判断，有时候直接忽略边界情况。我试过把需求写在注释里、拆成小函数prompt，但还是会出问题。是不是我提示词的写法有问题？或者这种场景就不该全靠Agent？求有经验的大佬分享下怎么调教AI Agent的
南窗写诗记
搞AI Agent快一个月了，感觉一直在堆工具链，有点迷茫
最近用LangChain搭了个简单的Agent做客服问答，结果发现流程稍微复杂一点（比如用户突然改需求，或者要查多个数据库），Agent就开始乱跳工具、重复调用、甚至死循环。看了很多教程都是讲单步调用，但实际生产场景下Agent的自主决策和错误恢复能力怎么搞？是不是一定要上LangGraph或者CrewAI这种框架？还是说先把手动编排的逻辑跑通更重要？感觉一直在调prompt和tool，但没有真正
一只前端日常
搞了个RAG问答系统，检索结果总是不太对，怎么优化？
最近跟着教程搭了一个基于LangChain和ChromaDB的RAG问答demo，用来回答公司内部的一些技术文档。文档是PDF格式，拆分用的是RecursiveCharacterTextSplitter，chunk_size设了500，overlap设了100。但实际跑起来，用户问“数据库连接超时怎么办”，它经常返回一些跟“连接”“超时”关系不大的片段，比如数据库安装步骤。我怀疑是Embeddin
长期关注增长思考录
大家用开源代码模型写Python时，补全结果总是不稳定怎么办？
最近在尝试用Qwen2.5-Coder-7B本地跑一些Python脚本补全，但发现同一个函数注释，有时候能补出很准确的逻辑，有时候又给出一段完全无关的代码，甚至语法错误。我是用Ollama加载的，参数基本默认，温度设0.2。想问问大家是不是本地部署的量化版模型都这样？还是我prompt写得不对？或者有没有什么调参技巧能让结果更稳定？求有经验的大佬指点一下，实在不想每次都手动改一堆。
老程_Lab手记
用Cursor+Claude写Python脚本，经常改完一行整个逻辑就崩了，是我prompt不对吗？
最近在尝试用Cursor配合Claude 3.5做一个小工具，就是爬某个网站的公开数据，然后做个简单统计。刚开始让它一口气生成完整代码还挺顺的，但后面需要调整几个函数（比如加个异常处理和重试机制），结果改完一行代码，Claude就开始“自由发挥”，把之前写好的逻辑全改了，或者直接报奇怪的语法错误。
会写字的数据人
用Cursor写React组件，AI老把hooks逻辑塞进JSX里怎么调教？
最近在尝试用Cursor辅助写一个中后台项目，发现它生成代码时特别喜欢把useState、useEffect这些hook逻辑直接写在JSX里，比如在onClick里定义状态更新函数，或者把异步请求逻辑写在return里。我试过在prompt里加“遵循React规则”“hooks放在组件顶层”，但效果不稳定。是不是我提问方式不对？或者Cursor的上下文长度有限制？另外，有没有办法让AI生成的代码自
小白LinuxLab
部署开源大模型到底需要啥配置？4张A100够跑70B吗？
最近在折腾本地部署开源大模型，主要想跑70B的模型做私有化对话应用。看了几个教程，有的说4张A100 80G就能搞定推理，有的又说至少8张才能做微调，还有推荐3090组集群的，我直接懵了。
纸上修行记
部署Qwen2.5-7B到生产环境，显存占用比预期高很多，正常吗？
最近在折腾把Qwen2.5-7B放到线上服务里，用vLLM部署，加了bf16和8个并发请求。官方说7B模型大概需要14GB显存，但我这边RTX 4090 24G居然直接爆了，跑到22GB左右。查了一下发现可能是kv cache太大了，但我只设了max_num_batched_tokens=4096，也没开长上下文。想问下大佬们，这个7B模型实际部署时显存到底怎么算的？是不是我哪里设置漏了，还是说量
纸上修行记
用Prompt工程调大模型写代码，为什么加例子反而效果变差了？
最近在做一个小项目，想用GPT-4帮忙写一些Python工具函数。我看了很多Prompt工程教程，都说要加few-shot示例提升效果，于是我在系统提示里写了三四个输入输出的例子。结果发现，不加例子时模型生成的代码基本能用，加了例子反而经常出现逻辑错误，甚至把示例里的特定变量名硬编码到输出里。是不是我选的例子不够典型，还是few-shot的数量有讲究？另外，有些教程强调用“角色设定”让模型表现更好
纸上修行记
RAG部署时纯向量检索还是混合检索更靠谱？求大佬指点
最近在搞一个企业知识库的RAG项目，用FAISS+OpenAI embedding，测试阶段发现纯向量检索有时候召回到不相关的文档，特别是涉及专业术语和简称时。试着加了BM25做混合检索，结果召回到了，但排序又乱了，而且响应时间涨了快一倍。想问下各位在实际部署中，是只用向量检索然后靠LLM自己理解，还是必须上混合检索？如果上混合的话，有没有比较轻量的rerank策略推荐？我现在用的BGE-rera
星河写诗集
PyTorch模型在推理时显存一直涨，是哪里没释放？
最近在部署一个BERT分类模型，单个样本推理时显存占用大概2G，但连续跑几百个样本后，显存直接飙到10G+，最后直接OOM了。我试了torch.no_grad()，也调用了del和torch.cuda.empty_cache()，但好像效果不大。代码里主要用DataLoader分批加载，每批32条，推理完把结果append到列表里。想问下这种情况一般是哪里没清理干净？是不是需要把每个batch的输
数据库别催的程序员
搭建RAG问答系统时，chunk大小和重叠怎么设才合理？
最近在做一个基于本地文档（PDF、Word）的内部知识库问答系统，用的是LangChain+OpenAI的embedding和chat模型。现在卡在文档切分这一步了，试了500和1000的chunk size，配合50和100的overlap，但效果很不稳定。有的问题能答对，有的明显漏了关键上下文。想问下各位大佬在实际项目中一般怎么确定chunk大小？是按文档类型分，还是根据模型的最大输入长度来定
小唐_React手记
用Cursor写Python后端时总被AI绕晕，怎么让它少改对的部分？
最近在做一个Flask+SQLAlchemy的小项目，想试试AI编程工具提效，用的Cursor。但遇到个很蛋疼的问题：我写好了几个核心的CRUD函数，想让AI帮补个文件上传接口，结果它不光新加了上传逻辑，还把我之前写好的查询、删除那些函数全改了风格和变量名……搞得我git diff看得头大。
小唐_React手记
用Milvus做实时推荐，向量数据量大了后召回速度慢得离谱，该怎么优化？
最近在搞一个短视频推荐的项目，用Milvus存用户和视频的特征向量（大概1亿条，768维），现在每天新增几百万，结果召回速度从几十毫秒掉到了快一秒，有时候甚至超时。我试过调nlist和nprobe参数，效果不明显，CPU和内存占用倒是上去了。查了一圈资料，看到有人提HNSW和IVF_FLAT的差异，但不太确定具体怎么选。另外，我是单机部署的，磁盘用的SSD，但感觉瓶颈可能在索引构建和内存上。有没有
刚入门的数据人
RAG系统里文档切太碎和太整都有问题，到底怎么分块才合适？
最近在搭一个基于本地知识库的RAG问答系统，用的LlamaIndex，主要处理一些技术文档和操作手册。试了固定长度分块（256/512 token），结果细粒度的问题比如“某个参数的值是多少”经常答不出来，感觉上下文丢了；换成按段落或章节分大块，遇到那种跨章节的综合问题，检索又总把不相关的段落一起召回来，召回率虚高但准确率很低。试过加overlap稍微好一点，但感觉还是碰运气。想问下大家，有没有比
持续研究数字化灵感仓库
RAG系统里prompt怎么写才能让LLM更准确引用原文？
最近在搭一个简单的RAG问答系统，用的是LangChain + OpenAI的embedding，检索效果还行，但LLM回答时总喜欢“自由发挥”——比如用户问“张三在2023年说过什么政策”，明明库里只有一段原文，它非要自己总结一遍，甚至加些原文没有的细节。我试过在system prompt里写“请严格引用原文回答”，但效果不稳定，有时候还是乱编。想请教下大家，有没有什么prompt技巧或者模板能
灯下漫游集
我要提问
大家都在搜
1
RAG里给LLM的prompt到底该写多细？我快调吐了
12
2
RAG召回效果差，是不是我分块方式有问题？求大佬指点
10
3
向量数据库选型纠结死了，Milvus和Chroma到底怎么选？
10
4
部署7B模型微调API，显存够用但推理速度只有2 token/s正常吗？
9
5
RAG里Agent多轮查询后上下文爆炸，大家都是怎么处理的？
9
6
RAG检索老召回不相关片段，是chunk切法问题还是embedding模型选错了？
9
7
MCP 工具调用总是超时，是我哪里配置错了吗？
9
8
部署Llama 3 8B微调模型，显存够但推理极慢，是量化问题还是我姿势不对？
8
9
PyTorch转ONNX后推理速度反而变慢了，是我的导出姿势不对吗？
8
10
RAG检索老是把关键信息截断，是不是chunk切法有问题？
8
11
MCP服务器连本地大模型一直超时，是配置问题还是我的姿势不对？
8
12
Claude 3.5 Sonnet写前端时，为什么总爱自作主张重构我的代码？
8
13
用Prompt让Claude写Python脚本，总是漏掉异常处理怎么办？
8
14
用LoRA微调自己的模型，为什么生成质量反而变差了？
8
15
向量数据库到底怎么选？Milvus和Chroma把我整不会了
8
16
用LangGraph写Agent总在工具调用循环里出不来，怎么设计终止条件？
8
17
RAG召回效果差，是切分太粗还是Embedding模型选错了？
7
18
大家用Qwen2.5写代码时，补全结果总是“半截”怎么破？
7
19
MCP服务器接入深度学习框架时，模型推理的上下文该怎么管理？
7
20
RAG召回精度上不去，是切分粒度问题还是embedding模型选型不对？
7