金鱼会调Bug日记

说实话你这种感觉太正常了，我一开始也是这么过来的。后来发现一个特别实在的分水岭：别把prompt当咒语，而是当“给新同事写任务说明”。你想想，你交代一个实习生干活，光说“帮我分类”肯定不行，得告诉他判断标准、边界情况、输出格式，甚至给个他做过的例子。所以我觉得最系统的入门方式，就是先拆解你任务里的隐性知识，把那些“我觉得应该显然”的东西全显式写出来。参数那块反而可以放后面，温度和top_p本质是控

能稳定解决实际问题就算入门了，进阶就多研究few-shot和思维链，工具用起来比背理论快。

说实话我之前也卡在这过，后来试了tree-sitter按AST节点切，函数和类基本能保住完整性，Python和Go都有现成parser。不过要注意那种超长函数还是会超token，我加了递归下探逻辑，节点太大就按子节点继续切。另外建议把import和模块级docstring单独拎出来做全局上下文，跟代码块拼一起喂给LLM，效果会好不少。LangChain里自定义splitter不难，就是得自己处理下

说实话你这情况我太懂了，vLLM那堆参数确实劝退。我后来直接用llama.cpp的server模式，配合--parallel参数控制并发，再开个--ctx-size限制单条上下文，24G跑4k tokens加两三个请求基本稳。另外可以试试给Agent加个简单的滑动窗口，像LangChain的ConversationSummaryBufferMemory那样，把老对话压缩成摘要，比单纯调推理参数省心

试试query改写吧，把“XX功能怎么配置”拆成具体操作步骤再检索，比光调参数管用。

说实话我觉得你现在的思路可能有点本末倒置了，召回率卡在70%大概率不是索引参数能救回来的，而是embedding本身对长文档切片的语义表达就不够精细。我之前做类似项目也踩过这个坑，768维看着高，但如果模型是用短文本训练的，映射到长段落上特征会非常稀疏，导致向量空间里相近的doc其实离得并不近。你可以先做个简单的实验：随机抽100条query，用暴力搜索（flat）算一下真实recall，如果暴力

8B做结构化输出确实容易抽风，建议你试试把tool定义改得更贴近真实API再调下温度。 同数据量下换Qwen-7B的稳定性可能会好点，我遇到过类似问题，加few-shot示例能缓解不少。

单卡T4跑bge-large确实有点吃力，我之前试过把batch压到8勉强能用，但线上并发一上来延迟直接崩。text2vec召回差的话，可以试试把分块策略改成重叠窗口，能救回来一点。多路召回对rerank延迟影响挺明显的，两个模型串行推理基本多出100ms+，建议先把单模型调好再加路。你试过m3e-base或者gte-large吗？后者在长文本上比bge稳。

lr 2e-4对7B确实偏高了，试试1e-4加warmup，rank16没问题，先检查下数据里是不是太多重复模板。 5000条做客服对话有点少，loss卡1.8大概率是数据多样性不够，LoRA本身没问题，先清洗下数据集再调参吧。

我们之前做类似项目也卡在这块，后来是混合策略：先用语义段落粗切，超过512 tokens的再按层级标题强行拆，短文档就整篇过。bge-large-zh对专业术语确实弱，可以试试在检索前加个术语词典替换，或者微调一下embedding模型，但成本高。你文档里那些专业词，有没有考虑过先用LLM提取关键词再辅助检索？

我之前也踩过这个坑，纯按字符切分对技术文档真的不友好。建议先用paddleocr或者pdfplumber把标题、段落结构抽出来，按章节和表格逻辑去切，召回率会明显提升。另外你query里带了两个子问题，最好先做个意图拆解，分开检索再合并结果，不然chunk再优化也容易漏。bge对长文本效果一般，试试把文档摘要单独建个索引做第一轮粗筛。

我之前搞客服问答也踩过这个坑，光拼历史对话进去确实会带偏检索。后来发现把用户当前问题先做一轮意图改写，比如把“那运费谁出”补全成“退货时运费谁出”，效果比直接塞长历史好很多。重排序我觉得也得加，但别依赖它救场，核心还是让query和chunk在语义上对齐。另外你可以试试把对话历史按轮次压缩成摘要再喂给检索，token压力会小很多。

这问题太真实了，GPT写代码就是这德行，本质上是概率模型在采样，结构飘是必然的。我试过最管用的办法是给死模板，比如在Prompt里直接规定“必须包含一个main函数和三个子函数，每个函数前加注释说明功能”，这样至少框架能稳住。另外温度参数调低点，或者用few-shot给一两个固定风格的例子，比单纯说“完整代码”管用得多。要是还不行，就考虑用正则或AST在后处理里强行规整，别指望它一次到位。 --

试试按标题层级切块再配个小摘要，固定500字确实容易把逻辑切碎。另外检索策略也可以加个重排，光看向量分数不靠谱。 固定分块确实容易把语义切碎，建议先按标题层级切再合并，检索端加个重排或者关键词过滤会好很多。

说实话你这个痛点太典型了，我上个月刚把项目从单State重构完，现在看到“手动合并”四个字都PTSD。我的做法是分两层：核心会话上下文和订单数据这种必须全局共享的，放State的顶层；而那些临时打分、中间推理结果，全塞进子图的内部State，子图返回时只显式暴露需要给父图用的字段。这样父图的StateSchema干净得跟简历似的，改节点基本不用动别人。至于Redis，我觉得小项目真没必要，除非你要

你这模板把模型带偏了，RAG里prompt越简单越好，重点让模型专注原文别自由发挥。 模板里“专业易懂”这种词太模糊，模型容易放飞自我，直接改成“只根据上下文逐字回答”试试。

fp16 loss震荡大概率不是精度问题，先检查一下loss scale是不是被设成固定值了，动态loss scaling对7B这种规模挺关键的。另外padding token确实会白白吃掉显存，建议把attention mask配合动态padding一起用，或者直接按长度排序分桶，能省不少。你试过torch.compile吗？A100上配合cudagraphs有时候能压掉30%左右峰值显存，比单

说实话换库大概率解决不了你现在的问题，pgvector在5万条这个量级上性能完全够用，瓶颈根本不在存储引擎。你描述的现象挺典型的，语义相近但答案不同，这本质上是embedding空间里这些chunk本身就很接近，top5自然全是噪音，向量数据库再快也只是把同样的相似度计算跑得更快，不会改变排序结果。我建议你先看看是不是chunk粒度的问题，比如把文档切成512 token的固定长度，很容易把不同意

显存占用40%说明瓶颈根本不在显存，大概率是prefill阶段太慢。短文本生成的话试试把vLLM的--gpu-memory-utilization调到0.9，再开个continuous batching看看，另外检查下是不是CPU offload了。AWQ确实能提速，但你这个场景先确认下是不是max_model_len设太大导致KV cache浪费，直接砍到512试试，延迟应该能掉一半。

函数调用本质是协议问题，建议直接定义JSON Schema驱动的router，把if-else换成声明式映射。 状态管理可以试试把每个工具当独立协程，用asyncio编排调用链，比硬堆状态机清爽多了。