用Cursor写代码时，Prompt里要不要把项目结构全贴进去？有点迷茫
最近刚开始用Cursor写一个React+TS的小项目，发现每次对话如果只贴当前文件的代码，它经常给我生成一些跟其他文件对不上的类型或者import路径。但要是把整个src目录结构、package.json、tsconfig都塞进Prompt里，token又爆了，而且它好像也抓不住重点。看有人说用.cursorrules或者@Codebase，我试了但感觉效果不太稳定。想问下大家实际写业务代码时，
熊猫每天复盘
部署Qwen2.5-7B时用vLLM加量化，Prompt效果明显变差是怎么回事？
最近在本地用vLLM部署Qwen2.5-7B做知识问答，显卡是单卡4090。为了省显存用了AWQ 4bit量化，结果发现同一个Prompt，量化后回答质量下降挺明显，尤其是多步推理和格式遵循场景，偶尔还会乱答。换回FP16就正常，但显存又不够。想请教下大家，量化对大模型Prompt效果影响这么大吗？有没有什么Prompt写法或者参数调整能缓解？还是说这个场景就不该用量化？
模型部署实践者
Prompt调了半天效果还是不稳定，大家是怎么做版本管理和评测的？
最近在做一个客服问答的小工具，用GPT-4o做意图识别和回复生成。Prompt改了十几版，每次改完感觉某类问题好了，另一类又崩了，完全靠手动试，头大。想过用LangSmith或者PromptLayer这类工具，但不确定值不值得上，还是先自己写个Excel记录算了。另外评测集也不知道怎么构造比较合理，人工写了几十条，但覆盖不全。有没有实践过的老哥聊聊，小团队怎么低成本把Prompt迭代这件事管起来？
一线云原生实验室
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，文档量大概50万条，需要支持增量更新和元数据过滤。一开始用Chroma，简单是简单，但数据量上来后查询延迟有点扛不住。现在在Milvus和Qdrant之间纠结，看文档感觉都挺强，但实际踩坑经验太少。有没有老哥在生产环境用过这俩的，能聊聊部署复杂度、过滤性能、还有内存占用方面的真实感受吗？不想来回折腾了，求指点。
持续研究知识管理研究簿
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。
路过的前端日常
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。
企业级NLP应用札记
大家部署本地大模型时，prompt模板到底该怎么管理才不乱啊？
最近在折腾本地部署Qwen和Llama，发现一个问题：每个模型的chat template都不一样，有的要`<|im_start|>`，有的用`[INST]`，我每次切换模型都得手动改prompt拼接逻辑，改来改去代码里全是if-else，已经快看不懂了。想问问大家平时是怎么管理这些prompt模板的？是统一走tokenizer.apply_chat_template，还是自己维护一套模板文件？有
保持好奇服务器修炼册
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。
灯下赶路集
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。
生产级Agent构建者
微调后的模型还需要在Prompt里写few-shot示例吗？
最近在用LoRA微调一个7B模型做垂直领域的问答，训练集大概2000条，格式都是“指令+回答”的pair。微调完发现效果还行，但心里没底——之前用GPT-4的时候习惯在Prompt里塞3-5个few-shot示例，效果提升很明显。现在模型已经微调过了，推理时还有必要加示例吗？加了会不会反而干扰？还是说Prompt应该写得更简洁，只留系统指令和用户问题？有没有大佬有实际对比经验，求指点。
键盘边修行
微调后的模型是不是就不需要精心写Prompt了？有点搞不清两者关系
最近在拿LLaMA-Factory微调一个7B模型做垂直领域的问答，数据大概两千多条，效果比预想的好。但用的时候发现一个困惑：微调完之后，我随便写个简单的prompt它也能答得不错，那之前花时间研究的那些复杂prompt模板还有必要吗？还是说微调本质上就是把prompt里的指令“内化”到权重里了？如果继续加prompt会不会反而干扰？有没有实际做过微调+prompt配合的老哥说说经验，这块一直没想
深夜云原生学习簿
本地部署Qwen2.5-7B后，Prompt格式对输出影响巨大，是我写法有问题吗？
最近在本地用vLLM部署了Qwen2.5-7B-Instruct，发现同样的任务，用不同Prompt格式效果差很多。比如我直接写“总结这段话”，输出很水；但加上“你是一个专业编辑，请用三句话总结，保留关键数据”后，质量明显提升。更困惑的是，有时加了一堆系统提示词，模型反而开始胡言乱语。想问问大家，本地部署时Prompt到底该怎么调？是不是模型对模板特别敏感？有没有比较通用的写法或者调试技巧？真心求
认真做创新拆解所
PyTorch训练时loss突然变成nan，重启后又正常，有人遇到过吗？
最近在用PyTorch复现一个ViT做图像分类，训练到第30个epoch左右loss突然就变nan了，学习率用的是1e-4，AdamW，batch size 64。奇怪的是重新跑一遍同样的代码，有时候能在50个epoch都正常，有时候20个epoch就炸了。梯度裁剪也加了，数据也检查过没有脏数据。想问下这种随机性的nan一般是什么原因导致的？跟混合精度有关系吗，我开了amp但没做loss scal
爱折腾的数据库玩家手记
Claude Code 写新功能挺强，但改老项目为什么总抓不住重点？
最近在用 Claude Code 和 Cursor 配合改一个三年多的 React 老项目，大概 200 多个组件。写新页面的时候体验很好，基本一遍过。但一到改老代码就出问题，比如我让它「把订单列表的筛选逻辑改成支持多选」，它经常只改 UI 组件，不去动后面那个已经封装了两层的 useFilter hook，结果跑起来筛选根本没生效。我试过把相关文件都 @ 进去，也在 prompt 里说了「注意
慢热Java玩家日常
大模型部署后Prompt响应总不稳定，是温度参数问题还是我写得有问题？
最近在用vLLM部署Qwen2.5-7B做本地知识库问答，发现同一个Prompt模板，有时候回答很准，有时候答非所问。我temperature设的0.7，top_p 0.9，试过降到0.2稍微稳一点但还是会飘。Prompt里我放了系统指令、检索到的上下文和用户问题，上下文大概2000字左右。想问问大家，这种不稳定到底是采样参数的问题，还是我Prompt结构需要调？有没有什么排查思路？
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的小项目，文档量大概几十万条，之前一直用FAISS硬扛，但发现每次重启服务都要重新加载索引，太痛苦了。想换成真正的向量数据库，看了一圈Milvus和Qdrant，各有各的说法。Milvus生态好像更全但部署有点重，Qdrant听说Rust写的性能好又轻量。我这边主要是做语义检索+元数据过滤，QPS要求不高但希望运维别太折腾。有没有实际用过的老哥说说踩坑经验？或者我这个场景其实用p
企业级向量库应用札记
PyTorch训练时loss突然变NaN，换TensorFlow就没问题，是我写法有问题吗？
最近在复现一个Transformer的小项目，用的是PyTorch 2.1。训练到大概第3个epoch的时候loss突然变成NaN，试过调小学习率、加梯度裁剪，还是会出现。同样的模型结构和数据，我用TensorFlow 2.15跑了一遍，居然稳定收敛了。我检查过输入数据没有脏值，也试过把混合精度关掉，依然会炸。想问下大家，这到底是框架差异还是我PyTorch的写法有坑？比如optimizer.ze
小苏_Open
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
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用LangChain做Agent时，工具调用总是选错，大家怎么优化prompt的？
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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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PyTorch训练时GPU利用率忽高忽低，是DataLoader的锅吗？
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