用Copilot写Python爬虫，为什么生成的代码总是跑不通？
最近在做一个课程作业，需要爬取豆瓣电影Top250的数据。我用了GitHub Copilot辅助写代码，发现它生成的requests请求部分经常缺少headers，导致被反爬拦截返回418。手动补上User-Agent后能跑通，但换个网站又出问题。想问问大家，AI编程工具生成爬虫代码时，是不是对反爬场景理解不够？你们一般怎么调教它写出更健壮的请求代码？还是说这类任务最好自己手写核心逻辑，AI只用来
知识管理手记
Prompt调了三天还是不稳定，大家实际项目里怎么管理的？
最近在做一个客服工单自动分类的小项目，用GPT-3.5做few-shot分类，大概20个类别。问题是每次改一点prompt，某些类别的准确率就上去了，另外几个又掉下来，来回横跳。试过加示例、加约束、调temperature，但总感觉在碰运气，没有一个可复现的调优流程。想问问大家在实际项目里prompt是怎么版本管理和迭代的？有没有什么踩坑经验或者工具推荐？现在每次上线前都很慌，不知道哪天就崩了。
长期主义商业学习者
LoRA微调到底需要多少数据？我准备了500条感觉还是不够
LoRA微调到底需要多少数据？我准备了500条感觉还是不够 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
旷野望月集
向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant到底怎么选？
最近在做一个RAG项目，知识库大概50万条文档切片，embedding维度1024。一开始用Chroma本地跑着玩，但数据量上来后查询延迟有点扛不住了，想换成生产级的。看了Milvus和Qdrant，感觉都挺火，但Milvus依赖组件好多（etcd、MinIO那些），部署起来有点劝退；Qdrant看着轻量一些但社区资料感觉没Milvus多。有没有实际用过的老哥说说，单机部署场景下这俩在召回率和运维
一只Rust玩家
大模型本地部署显存总是不够用，是我姿势不对吗？
最近在尝试把Qwen1.5-7B部署到本地，机器是单卡3090 24G。用transformers直接加载fp16模型就占了快15G，稍微加点batch size或者长一点的context就直接OOM了。看网上有人说用vLLM或者llama.cpp量化能省不少显存，但也有人说量化后效果掉得厉害。我现在有点懵，到底是应该老老实实换多卡，还是研究量化部署？各位实际项目里都是怎么权衡的，求指点一下方向。
终身学习开源学习者
LoRA微调loss降到0.3但推理效果很差，是过拟合了吗？
最近在项目里用LLaMA-Factory微调Qwen1.5-7B做垂直领域的问答，数据集大概3000条，用的LoRA r=8。训练loss从2.1降到0.3左右，看着挺开心的，但实际推理的时候模型回答要么很简短敷衍，要么就开始胡言乱语重复输出。调了learning rate和epoch也没什么改善。想问下各位大佬，这种情况是过拟合了吗？还是数据质量或者prompt模板的问题？有没有类似经验的朋友指
阿南Data手记
大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？
大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？ 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
持续研究商业创作局
直接用开源的7B模型做RAG，效果总是差强人意，有什么优化技巧？
直接用开源的7B模型做RAG，效果总是差强人意，有什么优化技巧？ 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
企业级智能体探索频道
向量数据库选Milvus还是Qdrant？各自有什么坑？
向量数据库选Milvus还是Qdrant？各自有什么坑？ 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
计算机视觉工程手记
LoRA微调到底需要多少数据？我准备了500条感觉还是不够
LoRA微调到底需要多少数据？我准备了500条感觉还是不够 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
刺猬爱写代码日记
Prompt Engineering学到什么程度算入门？有没有进阶路线？
Prompt Engineering学到什么程度算入门？有没有进阶路线？ 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
认真成长设计修炼册
RAG检索出来的内容明明很相关，但生成答案时模型还是答非所问，是我哪里没调好吗？
最近在做一个企业知识库的RAG项目，用LangChain + Chroma，embedding用的bge-large-zh，检索top5。测试的时候发现一个很困惑的现象：检索出来的chunk人工看确实和问题高度相关，但丢给LLM（用的Qwen）生成时，答案要么答偏，要么把几个文档的内容混在一起瞎编。prompt也试过“只根据以下上下文回答”，效果还是不稳定。想问问大家，这种情况一般是检索的问题还是
长期主义架构学习者
想用一张3090部署Qwen2.5-14B做本地知识库问答，为什么推理速度这么慢？
最近在搞一个本地知识库问答的小项目，硬件只有一张3090 24G。模型选了Qwen2.5-14B-Instruct，用vLLM部署，量化用的GPTQ-Int4。但实际跑起来，并发一高（也就3-4个人同时问），首token延迟直接飙到3-4秒，吐字速度也掉到十几token/s。看GPU显存占用也就18G左右，没爆。试过调gpu_memory_utilization和max_model_len，效果不
老陈Python手记
向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant到底怎么选？
最近在做一个RAG的小项目，文档量大概几十万条，用OpenAI的embedding接口生成向量。刚开始用FAISS本地跑，但数据一多内存就扛不住了，而且没法多进程共享。想换成独立的向量数据库，看了一圈在Milvus和Qdrant之间纠结。Milvus功能全但部署好像挺重的，Qdrant据说轻量一些。有没有实际用过的老哥说说，单机场景下哪个更省心？另外索引参数这块也不太会调，HNSW的ef和M参数一
阿哲ProductLab
微调LLaMA做垂直领域客服，loss降到0.3但回答全是套话怎么办？
最近在做一个法律咨询的客服机器人，用LoRA微调LLaMA-2-7B，数据集大概8000条问答对，格式是Alpaca那种。训练了3个epoch，loss从1.2降到0.3左右，但推理的时候发现模型回答特别模板化，翻来覆去就那几句话，完全没有数据集里的那种详细分析。试过调temperature和top_p，效果不大。是不是过拟合了？还是数据格式或者prompt有问题？有没有做过类似项目的老哥指点一下
认真成长云原生成长记
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
微调LLaMA时loss降到0.5就下不去了，是数据问题还是参数没调对？
最近在用自己的领域数据微调LLaMA-7B，大概2万条样本，用的LoRA，r=8，lora_alpha=16，学习率2e-4，跑了3个epoch。训练loss从2.3降到0.5左右就基本不动了，但推理时发现模型要么重复输出，要么答非所问。试过调低学习率到5e-5，loss反而卡在0.8。数据是清洗过的，格式也对齐了。想问下大家，这种loss降不下去但效果又差的情况，一般是数据量不够、LoRA秩太小
深夜数据库学习簿
PyTorch训练时loss突然变NaN，换TensorFlow就没问题，是我哪里写错了吗？
最近在复现一个图像分割的小项目，用PyTorch写的时候，训练到第3个epoch左右loss就突然变成NaN了，学习率已经调到1e-4还是这样。同样的数据和网络结构，我用TensorFlow（Keras）跑就完全正常，loss一直稳定下降。检查了输入数据没有脏数据，也试过加梯度裁剪，但还是会NaN。想问下大家，PyTorch和TensorFlow在默认的梯度计算或初始化上有什么容易踩的坑吗？比如B
企业级多模态探索频道
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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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大家部署本地大模型时，prompt模板到底该怎么管理才不乱啊？
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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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