RAG召回率上不去，是不是我切块方式有问题？
最近在搭一个文档问答的RAG系统，用的是LangChain + 开源Embedding模型。现在的情况是，文档内容其实都能检索到，但排到最前面的几个chunk常常不是真正包含答案的那几段，导致LLM回答容易编。我试过调top_k、换相似度算法，效果都不明显。我现在是按固定500字符硬切的，带一点重叠。想问问大家，是不是这种通用文档不太适合固定窗口切块？有没有什么更合理的切块策略，或者需要结合文档结
一只鲸鱼爱写代码日记
MCP服务器连多了会拖慢Agent响应吗？大家生产环境一般挂几个？
最近在搞一个内部工具类的Agent，需要同时读数据库、查文档、调内部API，就把对应的MCP服务器都配上了。结果发现对话响应明显变慢了，有时候一个简单查询要等好几秒才出结果。想问问有实践经验的朋友，MCP服务器挂太多是不是会拖慢整体响应？你们在生产环境一般挂几个比较合适？还是说要自己做一层路由，按需动态加载？另外，像这种多个MCP服务器之间如果都返回内容，Agent是怎么做取舍的？有点懵，求指点。
一线架构研究所
用LangChain搭Agent跑通demo了，但一上生产就各种翻车，大家怎么处理状态和重试的？
最近在做一个内部知识库问答的Agent，用LangChain + GPT-4，本地跑demo感觉还行。但一挂到服务上就发现一堆问题：比如多个用户并发的时候，对话历史串了；还有工具调用偶尔超时或者返回格式不对，直接让整个chain崩了，得手动重试。我看了下LangSmith的trace，感觉是状态管理没做好，但网上教程大多都是讲单个demo怎么跑，很少有讲怎么设计生产级的状态持久化、错误恢复和上下文
远山问道集
大模型本地部署后Prompt老是不稳定，有没有靠谱的调优思路？
最近在把公司一个小模型（7B量化版）部署到本地做私有化测试，用的vLLM框架。跑起来倒是没问题，但Prompt效果特别飘。同一个Prompt模板，有时候回答很准，有时候就胡说八道。我试过调temperature、top_p，也换过几种system prompt写法，感觉变化不大。有人说要针对模型微调，但现阶段没这个预算。所以想问问有经验的朋友：本地部署场景下，Prompt工程和大模型API调用时有
一只金鱼每天复盘日记
Copilot和ChatGPT写代码总差口气，是我咒语不对还是该换工具了？
最近在搞一个内部用的数据清洗脚本，逻辑不复杂但很琐碎。我用Copilot在IDE里写，它倒是能接上下文，但经常给我生成一堆没用到的import，或者把pandas链式操作写得特别绕，看着能跑但心里不踏实。切到ChatGPT(3.5)去问思路，它给的方案有点“理想化”，没考虑我这边老库的兼容性。我知道可能是我提问的方式不够具体，但也怀疑是不是这类工具本质只适合刷算法题这种标准场景，一到业务代码就拉胯
一只蜗牛认真测试
用Cursor写Python脚本总改错变量名，是我提问方式不对吗？
最近刚转Python，一直用Cursor的Chat模式帮我写数据处理脚本。发现一个很头疼的问题：我描述完需求后，它给出的代码里变量名经常和我之前代码里定义的不一致，导致我合并代码时总报NameError。比如我先让AI写了一个读取Excel的函数，变量叫`df_raw`，接着问它怎么清洗这堆数据，它自己又新起了个`data_clean`，根本不看上下文。我明明在同一个会话里啊。是不是我的提问缺少什
长期关注内容实践笔记
PyTorch转ONNX再转TensorRT，精度掉得离谱，有人遇到过吗？
最近在部署一个分割模型（DeepLabV3+，backbone是ResNet101），PyTorch 1.12直接转TensorRT（8.5.3）精度基本没问题，但中间加一步ONNX（opset 12）再转TRT，mIoU直接从0.78掉到0.61，主要错在边缘细节。我确认过ONNX模型的输出和PyTorch原模型是一致的，所以问题应该出在TRT解析ONNX图的时候。试过FP32、TF32、FP1
阿航Design
RAG里Agent自己改写query后，召回结果反而变差了，是我姿势不对吗？
最近在做文档问答的Agent，用的LangGraph搭的流程。一开始直接拿用户原始问题去向量库检索，效果还行，但遇到多跳问题就抓瞎。后来加了一步让LLM拆解/改写用户query，生成几个子问题再分别去召回。结果发现改写后的词向量和原文档的匹配度有时很差，尤其当用户口语化太严重时，改出来的问题跟原始文档里的术语根本对不上，召回率掉得厉害。我也试过加HyDE，但生成假设性文档太慢，且长文档场景下容易引
隔壁AI工程师手记
RAG里prompt模板写烂了，召回再准答案也像废话，怎么调？
做RAG快两个月了，用的bge-m3召回，chunk切得也算细，topk试过5/8/10，检索出来的片段看着都在点子上。但最后生成出来的答案就是不行——要么把文档里的“不适用”当成结论，要么把两段矛盾的话直接无缝缝合。我目前的prompt模板很简单，就是“基于以下上下文回答问题，不知道就说不知道”，是不是太糙了？有没有老哥分享下在RAG里设计prompt的技巧？比如要不要先让模型判断上下文和问题的
持续迭代创业成长记
RAG里用Prompt模板把上下文塞满，回答反而变差是为什么？
最近在调一个基于本地知识库的RAG问答，用的OpenAI接口加向量检索。我为了让模型更“懂”文档，在Prompt里把检索到的top5 chunk全塞进去了，还加了各种角色设定和“请严格基于以下内容回答”的强调。结果发现，只要上下文超过2000字，回答就开始胡言乱语，甚至编造文档里没有的信息。把chunk数降到3个、Prompt精简后反而靠谱多了。
生产级智能体研究笔记
Agent多轮对话老跑偏，用LangGraph状态管理还是自己维护上下文？
最近在做一个客服Agent，发现多轮对话一旦超过5轮就开始“记忆错乱”。比如用户中途改了需求，之前的槽位信息还是会干扰后面的判断。我自己用Redis存了对话历史，但拼接prompt时token消耗太大，而且逻辑越来越复杂。看社区都在推LangGraph的状态图，但学习曲线有点陡。想问问有经验的老哥，这种场景是硬啃状态机靠谱，还是干脆用带记忆的LLM API（比如给个session_id）更省事？先
旷野敲键盘
Qwen2.5-7B做Agent推理总觉得“笨”，是模型问题还是我的编排问题？
最近在搭一个轻量级Agent玩，用的Qwen2.5-7B-Instruct接Function Calling，任务就是让它在几个API之间做简单判断（比如查天气→根据结果推荐穿衣）。但发现它经常不按预设的tool schema走，有时候明明该调用search，它却自己脑补一个结果返回给我。甚至偶尔会把上一步的tool结果和用户query搞混，逻辑链条一长就崩。我已经按官方示例写了system pr
长期主义商业学习者
RAG中Prompt模板怎么设计？总感觉检索到的内容越多效果反而越差
最近在做一个基于知识库的问答机器人，用的RAG架构。检索部分用的bge-m3+faiss，topk设的是5，但发现一个问题：把检索到的上下文全部塞进prompt后，回答经常被无关信息带偏，甚至出现幻觉。我试过在prompt里加“请仅根据以下内容回答”，但效果不稳定。想问问大家，RAG的prompt模板一般怎么设计？是应该让模型自己筛选相关段落，还是提前做重排序？另外，topk值是不是也得跟着调整？
一线低代码实验室
部署7B模型到生产环境，显存明明够却一直OOM，心态崩了
最近在把Qwen2.5-7B-Instruct部署到内网服务器上给业务用，机器是A10 24G，用vLLM启动，max-model-len设了4096，gpu-memory-utilization也调到0.9，按理说7B模型+4096上下文应该绰绰有余。但实际一压测，并发一上来就报CUDA OOM，有时候甚至单条长请求也会崩。查了日志发现vLLM的KV cache好像没按预期的比例分配，而且显存碎
一只独立开发者
大家用Qwen2.5写代码时，长上下文真的不“失忆”吗？
最近把项目从GPT-4换到了开源的Qwen2.5-Coder-32B，主要看中它128K上下文和免费商用。但实际用下来有点困惑：单文件重构（比如500行以内）表现确实惊艳，几乎能一次改对。可只要涉及跨文件调用，或者让它参考项目里另一个文件里的函数签名，它就开始“胡编”参数名了。我试过把相关代码片段手动贴进对话，但一旦总输入超过2万token，它明显开始忽略中段信息，只盯着最后一两千字回答。想问下大
长期关注解决方案随身笔记
微调Llama3后输出全是乱码，是学习率太大还是数据格式问题？
最近在试着用LoRA微调Llama3-8B做中文法律问答，数据集是自己整理的几千条问答对，格式参考了alpaca。训练loss能降到0.8左右，但推理时模型经常生成一堆重复的“###”或者无意义符号，偶尔还会蹦出英文。 我用的peft+transformers，学习率设了2e-4，epoch设了3，max_seq_len是1024。看很多教程说这个参数没问题，但我的输出明显崩了。想问问有经验的
从零开始商业修炼册
跑通ChatGLM3微调后又试了Llama3，发现两套代码风格差异好大，正常吗？
最近在学大模型微调，先跟着教程用transformers + peft把ChatGLM3-6B的LoRA跑通了，感觉还挺顺。今天想试试Llama3-8B，结果发现官方和社区的代码风格差别好大，比如tokenizer的padding、attention_mask的处理，还有标签移位这些细节，直接照着改就报错。我有点懵，是不是我基础没打牢？还是说不同模型本来就需要这么定制化的代码？想请问下各位大佬，你
一只熊猫住在云端日记
部署7B模型到生产环境，显存明明够但推理速度慢得离谱，求优化思路
最近在把公司的一个Qwen2.5-7B模型部署到内网给业务部门用，用的vLLM，两张3090（24G）做张量并行，量化用的AWQ 4bit。理论上显存占用也就15G左右，但实际跑起来单请求延迟要3-4秒，吞吐才20 tokens/s左右，完全达不到业务要求（他们想要50+）。我已经开了continuous batching，max_num_seqs也调到256了，但还是上不去。GPU利用率看了下只
认真做品牌增长记
我要提问
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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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RAG系统里检索结果太碎，怎么让LLM把多段信息整合好？
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