写Agent的Prompt时，到底该把工具说明放System还是User里？
最近在做一个能查数据库的AI Agent，用的是ReAct那套思路。但发现一个很头疼的问题：如果把工具的描述（比如每个函数的参数、返回值格式）全塞进System Prompt里，模型有时候会忽略，尤其是在多轮对话后。但要是放在User的每轮输入里，又特别占token，而且感觉模型会混淆当前任务和工具说明。看了LangChain和AutoGPT的源码，它们做法也不一样。想问问有实际落地经验的老哥，工
终身学习安全学习者
RAG的Prompt到底该怎么写才能让模型老老实实根据检索内容回答？
最近在做一个法律咨询的RAG demo，检索用的是bge-m3 + 向量库，top3召回基本没问题。但生成阶段老是翻车——模型要么忽略检索到的法条自己瞎编，要么把检索片段原封不动抄一遍，答非所问。试过在system prompt里写“仅根据以下上下文回答”，也加了“如果上下文中没有答案就说不知道”，但效果不稳定。想请教各位，RAG场景下的Prompt到底有没有比较通用的模板或者结构？是不是得针对不
野生开发者日常
用ReAct模式写Agent，为什么加了Few-shot反而更容易死循环？
最近在做一个客服场景的AI Agent，用ReAct框架让模型自己决定调哪个工具。结果发现一个很奇怪的现象：不加Few-shot示例的时候，模型虽然偶尔选错工具，但基本能走完流程。可我按官方文档加了3个Few-shot示例后，反而频繁出现反复调用同一个工具、停不下来的情况，Thought里还会重复输出一样的句子。温度调到0也不行。是我示例的格式有问题，还是ReAct本身就不太适合加Few-shot
生产级大模型炼金室
用Cursor写Python时，Prompt里到底要不要把需求拆得特别细？
最近刚开始用Cursor写一个FastAPI的小项目，发现一个很纠结的问题。如果我在Prompt里只写“帮我实现一个用户登录接口”，它经常生成一堆我不需要的JWT配置和依赖。但如果我把需求拆得特别细，比如“用pydantic做校验、密码用bcrypt、返回token过期时间”，又感觉像在写伪代码，失去了AI帮我思考的意义。想问问大家平时怎么把握这个颗粒度？有没有那种“既不让它跑偏、又保留一定发挥空
模型部署实践者
Prompt调了三天效果还是不稳定，大家平时怎么管理版本和做回归测试的？
最近在做一个客服工单自动分类的小功能，用GPT-4o mini跑，大概20个类别。Prompt前后改了十几版，每次改完感觉某几个类别准了，另外几个又崩了，来回反复横跳。现在就是手动拿十几条测试用例跑一遍，看眼结果就上线了，心里特别没底。想问问大家：Prompt这种“代码”你们是怎么做版本管理的？有没有什么轻量的回归测试方案？还是说只能靠经验和玄学……求指点。
一线低代码实验室
PyTorch和TensorFlow学哪个？感觉教程看越多越迷茫了
最近想入门深度学习，本来打算直接学PyTorch，但看到很多公司招聘要求TensorFlow，又犹豫了。自己跟着教程跑过几个demo，PyTorch的调试确实直观，但一到部署就懵了，ONNX转换各种报错。TensorFlow 2.x的Keras接口也挺简洁，但版本兼容问题搞到头大。想问问大家实际工作中到底用哪个多？如果目标是明年找算法岗，现在应该主攻哪个框架？还是说两个都得会一点？求过来人指点。
生产级智能体构建者
用Cursor写Python时，怎么让AI理解我整个项目的结构？
最近在用Cursor写一个Flask项目，发现每次让它帮我改某个函数时，它总是只盯着当前文件看。比如我有个utils.py里的工具函数被views.py调用了，我想让AI帮忙重构utils里的函数签名，结果它改完utils后，views里的调用全报错了，还得我手动一个个修。试过在prompt里写“注意项目里其他文件也引用了这个函数”，但效果一般。想问下各位平时是怎么组织prompt让AI理解跨文件
微光听风记
RAG系统里Prompt到底该怎么写才能让模型不瞎编？试了好几种模板效果都一般
最近在做一个基于RAG的问答系统，向量库用的是Milvus，检索top3片段拼进Prompt里让模型回答。但发现模型经常忽略检索到的内容，还是按自己知识瞎答，甚至编造一些原文没有的细节。目前用的Prompt是“根据以下资料回答问题：{context}\n问题：{question}”，感觉太简单了。看网上有人加“如果资料中没有答案就说不知道”，试了效果也不稳定。想请教各位，RAG场景下Prompt到
长期关注用户研究思考录
用LoRA微调自己的模型，为什么生成质量反而变差了？
最近在试着用LoRA微调一个7B的底座模型，想让它学会某种特定文风。数据集是自己整理的几百条对话，格式也按模板对齐了。训练完loss降到挺低，但一测试就发现，模型输出的内容很死板，甚至有些语句重复，而且稍微超出训练范围的话题就开始胡说八道。对比原模型，感觉能力反而退化了。想问问大家，是不是我的超参数设置有问题？比如学习率、rank值，或者epoch次数？还是说数据量太少、多样性不够？另外，微调后需
小白_DevLab
Claude 3.5 Sonnet写前端时，为什么总爱自作主张重构我的代码？
最近在用Claude 3.5 Sonnet帮我写React组件，发现它有个毛病：我明明只让它修一个bug，它却喜欢顺手把整个组件的逻辑结构都改一遍，甚至把class组件改成function组件。我用的提示词大概是“修复这里的state更新问题”，结果它把组件拆分了好几个子组件，还说这样更清晰。问题是项目里其他代码都是老风格，就它改的那一块变成新写法，看起来很突兀。问下各位，是我prompt写得太宽
雪原问道
Prompt写了一大堆，效果反而变差了，是我打开方式不对吗？
最近在调一个给论文做摘要的prompt，发现一个奇怪的现象。我一开始只写了“请提炼核心观点和实验结论”，效果还挺好，简洁准确。后来为了追求更高质量的输出，我参考网上的模板，加了角色设定、输出格式要求、甚至还有几个“反面示例”和思维链提示，洋洋洒洒几百字。结果模型反而开始频繁跑偏，要么回答得特别啰嗦，把示例里的风格也学进去了，要么就抓不住重点，有时候还自己脑补出一些论文里没有的细节。想问问大家，是我
内容方法手册
大模型部署到生产后Prompt效果变差，这正常吗？
最近把微调好的Qwen2.5-7B部署到线上（vLLM+FP16），发现同样的Prompt在本地测试时输出很稳，一上生产就经常答非所问，甚至偶尔输出乱码。本地是单卡A100，线上是4卡A10做tensor parallel，温度、top_p都设置一致了。想问问各位老哥：是不是量化或者并行策略会影响生成质量？还是说vLLM的sampling参数和transformers的默认行为有差异？另外，生产环
一只猫住在云端日记
RAG里Prompt模板加太多约束后，召回变差是错觉吗？
最近在调一个文档问答的RAG，用的bge-m3召回 + OpenAI接口生成。我本来想在Prompt里写清楚“如果上下文没有答案就直说不知道”，还加了点格式要求让它输出带引用。结果发现加了这些约束之后，回答是规范了，但经常答非所问，甚至明明检索到了对的段落，它却开始编。我一度怀疑是召回阈值设太高了，但调低也没用。后来试了试把Prompt改回极简版“基于以下内容回答”，效果反而好了很多。想问问大家，
小工程师日常
深度学习框架的“Prompt”到底指啥？和API里的prompt是一回事吗？
刚接触深度学习框架（比如PyTorch），看文档总遇到“prompt”这个词。我理解的prompt是给大模型（GPT那种）的输入文本，但为什么框架里加载数据、定义模型时也有“prompt”？比如`transformers`库的`tokenizer`里要写`prompt`，还有`diffusers`生成图片也要prompt。 我试着把“给ChatGPT的话”直接塞进框架代码里，结果报错说格式不对
业余后端手记
Agent写Prompt总是“自说自话”，怎么让它更懂我的业务？
最近在做一个内部知识库的Agent，让LLM自动生成给新员工的Prompt模板。发现一个头疼的问题：我给了它很详细的业务背景（比如客户分群规则、产品线差异），但它生成出来的Prompt还是偏“通用AI味”，经常忽略我强调的约束条件，比如“必须提到退款窗口”这种硬规则，它写着写着就丢了。
稳步前行自动化学习者
PyTorch转ONNX再转TensorRT，Dynamic shape一直报错，有踩坑的大佬吗？
最近在部署一个检测模型，PyTorch转ONNX时设了dynamic axes，用onnxruntime测没问题。但转到TensorRT（8.6）就报“Invalid shape”或者干脆构建失败。网上教程都说设`minShapes`、`optShapes`、`maxShapes`就行，但我试了还是不行，感觉是维度顺序或者opset版本的问题？另外模型里有ROIAlign和NMS这类自定义op，是
生产级Agent工具箱
Agent里多轮对话越聊越乱，有没有靠谱的上下文管理方案？
最近在做一个带工具调用的Agent，用的GPT-4o。单轮任务还行，但一进入多轮工具调用就崩——比如用户连续让AI查天气、订餐厅、再改时间，后面AI就开始“失忆”，甚至把上一轮的工具参数串到下一轮。我自己试过把历史消息全塞进system prompt，结果token爆了不说，模型反而被无关信息干扰。也试过简单的摘要压缩，但摘要丢细节，比如用户中途改过的偏好就丢了。想请教下大家，生产级的Agent一
持续研究战略工具箱
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
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