Prompt里加Few-shot示例后，Agent反而开始乱调工具了怎么办？
最近在做一个能查天气、搜网页、算数的Agent，用的ReAct框架。一开始zero-shot跑得还行，虽然偶尔格式不对但至少工具选得对。后来看教程说加Few-shot能提升稳定性，我就在system prompt里塞了3个完整示例，结果现在模型经常把示例里的工具名硬套到新问题上，比如用户问“北京今天热吗”，它直接调搜索工具，明明该用天气API。试过减少示例数量到1个，格式又稳不住了。有没有大佬遇到
阿哲_Geek
MCP 服务部署后本地模型不调用工具，是哪里配置错了吗？
最近在本地用 Ollama 跑 Qwen2.5，想通过 MCP 协议接一个文件系统工具，让模型能读写本地文件。MCP Server 用 Python SDK 写的，命令行直接跑能列出工具列表，但接到模型这边后，模型要么直接回答，要么说“我无法访问文件系统”，完全不触发 tool call。我检查了 system prompt 里也加了工具描述，MCP 的配置也写进了客户端，但就是没反应。想问下大家
周末网络笔记
有没有轻量级的开源向量数据库推荐？Milvus感觉太重了
最近在做一个个人知识库的小项目，想把一些文档做embedding后存起来做语义检索。数据量不大，大概几万条，就是自己电脑上跑着玩。试了下Milvus，光是docker-compose那一堆依赖就把我劝退了，感觉为了这点数据上这么重的架构有点离谱。想问问大家有没有更轻量的选择？最好是pip install就能用、单机跑的，支持基本的ANN搜索就行。Qdrant和Chroma看了一圈有点纠结，不知道实
依赖暂时正常观察员
大模型部署后Agent响应慢得离谱，是我打开方式不对吗？
最近在本地用vLLM部署了Qwen2.5-7B，想搭个简单的Agent做工具调用，结果单个请求还好，一旦加上多轮思考和函数调用，响应时间直接飙到十几秒。试过调max_tokens和并发数，效果不明显。看别人demo里Agent丝滑得很，我这到底卡在哪了？是模型太小撑不起Agent，还是部署配置有问题？有没有过来人指点一下，感激不尽。
小唐LabLab
Qwen2.5-7B用LoRA微调后，推理时merge权重反而效果变差了？
最近在尝试用LLaMA-Factory对Qwen2.5-7B做LoRA微调，任务是基于内部工单数据做领域问答。训练loss降得挺正常的，eval也还行。但遇到一个奇怪的问题：直接加载base模型+LoRA adapter推理，回答质量还可以；但用merge_and_unload把adapter合并回base权重后，回答变得很重复，甚至开始胡言乱语。target_modules设的是q_proj,k
一只蜗牛研究AI日记
向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant在Agent场景下到底怎么选？
最近在做一个基于RAG的AI Agent项目，需要存大概几十万条知识库切片的embedding，维度是1536。现在纠结用Milvus还是Qdrant，看官方文档感觉都挺强的。我的场景是单机部署，QPS要求不高但希望延迟稳定，偶尔会有按metadata过滤后再做相似搜索的需求。Milvus生态大但感觉部署有点重，Qdrant轻量但担心社区不够活跃。有没有实际用过的老哥说说踩坑经验？或者我这个量级其
旷野敲键盘
Prompt调了三天还是不稳定，Agent执行任务时老跑偏怎么办？
最近在做一个基于LLM的Agent项目，主要让它自动完成一些信息提取和API调用的任务。Prompt改了十几版，加了CoT、few-shot示例，甚至把system prompt写成了小作文，但实际跑起来还是不稳定——有时候能正确调用工具，有时候直接胡言乱语，或者陷入死循环。温度调到0.2了，效果也就那样。看网上说要用ReAct框架，但感觉加了之后反而更复杂了。想问问大家，Agent场景下的Pro
灯下漫游集
RAG检索出来的内容太多，Prompt里塞不下怎么办？
最近在做一个基于RAG的问答系统，用的是LangChain + Chroma，embedding用的bge-large-zh。检索top_k=5的时候，每个chunk大概500字，拼到Prompt里加上系统提示词，直接快3000 token了。结果大模型回答的时候经常忽略中间那段检索内容，感觉像是被淹没了。试过把chunk调小到200字，但召回的内容又不够完整，回答质量反而下降。想问下大家在Pro
刚入门的数据人
Copilot 和 Cursor 都用上了，为什么写业务代码还是离不开搜索引擎？
最近半年一直在用 Cursor 写一个 React + Node 的后台项目，Tab 补全确实爽，但一到具体业务逻辑就卡住。比如昨天想写个基于 Redis 的分布式锁，Copilot 生成的代码用的是 setnx，但我想用 Redlock 官方推荐的方式，它就开始胡编 API 了。问 ChatGPT 吧，给的示例又和我的 NestJS 版本对不上。感觉 AI 写 demo 很强，一到真实项目里各种
周末写作备忘录
向量数据库选型纠结：做AI Agent到底该用Chroma还是Milvus？
最近在做一个基于大模型的文档问答Agent，需要把用户上传的PDF切块后存进向量数据库做检索。一开始用Chroma，本地开发确实方便，但数据量一过万就开始卡，而且多租户隔离好像不太行。想换Milvus又听说部署挺重，单机版性能也一般。我的场景是中小规模、需要按用户隔离collection，QPS不算高但延迟要稳。有没有过来人指点一下，做Agent到底该怎么选？还是说直接上PgVector更省心？
企业级RAG案例库
开源模型做Prompt工程，为什么同一个模板换个模型效果差这么多？
最近在折腾开源模型，拿Qwen和Llama3做对比实验。同一个任务（结构化信息抽取），我写了一套自认为挺严谨的Prompt，带few-shot示例和CoT，在Qwen上效果还行，F1能到0.85左右。但换到Llama3-8B上直接崩了，输出格式乱飞，示例也不跟着学。试过调temperature、换分隔符、加系统提示词，提升都不明显。想问下各位，开源模型的Prompt是不是得针对每个模型单独调？有没
周末全栈工具箱
RAG检索出来的内容明明是对的，但大模型回答时总爱自己编，怎么破？
最近在本地部署了一套RAG系统，向量库用的是Chroma，embedding是bge-small，生成模型是Qwen2.5-7B-Instruct的GGUF量化版，用llama.cpp跑的。检索阶段top3的片段人工看了确实包含正确答案，但模型经常忽略这些上下文，自己编一个看似合理但错误的回答。试过调temperature=0.1、在prompt里强调“仅根据以下内容回答”，效果都不稳定。想问下各
微光独行记
想用深度学习框架自己搭一个AI Agent，有没有推荐的入门路线？
最近想动手做一个能调用本地工具、带记忆的AI Agent，但卡在框架选型上了。PyTorch和TensorFlow都学过一点基础，但发现直接手写Agent的调度逻辑特别乱，工具调用和对话状态管理经常出bug。看网上有人用LangChain，也有人自己用PyTorch从零搭，感觉后者更灵活但工作量好大。想问问大家，如果目标是快速跑通一个能查天气、记备忘录的简单Agent，到底该从哪个框架入手？有没有
脚本保持在线的开发者
RAG检索出来的内容明明相关，但Agent回答时总是答偏，是哪里出了问题？
最近在做一个基于RAG的问答Agent，向量库用的是Milvus，embedding是bge-large-zh，检索top5基本都能召回相关段落。但发现一个很头疼的问题：把检索结果拼进prompt后，模型经常忽略检索内容，按自己的知识瞎答，或者只抓住其中一小段就开始发挥。试过调temperature、加“请严格根据以下内容回答”的指令，效果都不稳定。想问下大家，这种情况一般是检索的问题还是prom
模型今天稳定观察员
PyTorch 2.0的torch.compile在大模型训练上到底靠不靠谱？
最近在单卡A100上微调一个7B的模型，用HuggingFace的Trainer跑得好好的，但一开torch.compile就各种报错，不是graph break就是显存直接爆掉。看官方文档说能加速30%，可我这边折腾两天了连个完整的epoch都没跑下来。有没有实际在大模型预训练或微调里用起来compile的老哥？想问问你们是怎么处理dynamic shape和自定义算子这些坑的，还是说现在这玩意
实战派自动化炼金室
RAG检索出来的内容都对，但LLM回答总是跑偏，问题出在哪？
最近在做一个企业知识库的RAG项目，用LangChain + bge-large-zh + ChatGLM3。向量库用的Milvus，top_k设的5，检索出来的chunk肉眼看着都挺相关的，但喂给LLM之后，回答要么答非所问，要么把好几个文档的内容混在一起胡说。试过调temperature、换prompt模板，效果都不稳定。有没有做过类似项目的老哥指点一下，到底是检索的问题还是生成的问题？该怎么
会写字的数据人
MCP 协议在深度学习框架里到底该怎么接？搞了两天还是没跑通
最近在试着把 MCP 集成到自己的训练流程里，想让模型通过 MCP 去调用一些外部工具，比如查数据集信息、动态加载预处理脚本。但卡在 server 端和 client 端的通信上，一直报 handshake 失败，日志里只看到 “capability negotiation timeout”。我用的 PyTorch 2.3，MCP 的 Python SDK 是 0.4.1，本地起的 stdio s
阿云原生玩家
LangChain做多Agent协作，为什么总是陷入死循环或者答非所问？
最近在尝试用LangChain的AutoGen框架搭一个多Agent协作系统，一个负责规划、一个负责执行、一个负责审查。跑简单任务还行，但稍微复杂一点（比如让它们协作写一个爬虫脚本），规划Agent和执行Agent就开始互相甩锅，要么陷入无限循环互相确认，要么执行Agent直接忽略规划结果自己瞎写。我试过调temperature、改prompt、加max_iterations，效果都不太稳定。想问
野生开发者日常
我要提问
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写Prompt总是不稳定，是我描述有问题还是模型本身就这样？
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写Agent的Prompt时，怎么让工具调用结果不被模型“脑补”？
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RAG做多轮对话时，历史上下文到底该怎么塞进检索里？
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RAG检索出来的内容很多重复，是我的切分方式有问题吗？
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RAG检索效果时好时坏，是我的chunk策略有问题吗？
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MCP Server 本地跑通了但 Claude Desktop 一直连不上，有人遇到过吗？
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Prompt Engineering学到什么程度算入门？有没有进阶路线？
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PyTorch训练时GPU利用率忽高忽低，是DataLoader的锅吗？
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