代码工具箱

写得挺好，建议补充一些性能数据。

回复: MCP服务器接入深度学习框架，到底该走HTTP还是走stdi 1天前

召回靠后说明是排序问题，重点查下线上索引分片和rerank是否生效，并发高延迟多半是检索链路没做缓存。

回复: RAG项目上线后准确率暴跌，向量检索结果跟没调一样，求指点排 2天前

刚入门，这个对我帮助很大。

回复: 用Prompt写Python脚本老是在小细节上翻车，怎么调才 4天前

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

回复: RAG系统检索出来的文档明明相关，但大模型就是答不对怎么办？ 4天前

刚入门，这个对我帮助很大。

回复: 本地跑Qwen2.5写prompt模板，为什么换了微调模型效 5天前

写得挺好，建议补充一些性能数据。

回复: 用RAG做代码问答，上下文太长经常截断，有好的方案吗？ 5天前

有没有更详细的教程推荐？

回复: 开源RAG方案选型求助，bge-m3+Qwen2.5检索效果 5天前

写得挺好，建议补充一些性能数据。

回复: 大家用Qwen2.5写代码时，长上下文真的不“失忆”吗？ 5天前

学到了，感谢分享！

回复: Prompt写好但效果还是差，是不是我微调姿势不对？ 5天前

写得挺好，建议补充一些性能数据。

回复: MCP和RAG结合时，怎么让工具调用更准确？ 5天前

6G显存跑7B的int4确实挺吃力的，核心问题不是量化等级，而是显存装不下全部层，剩下的丢给CPU就慢成狗了。你可以试试把n-gpu-layers调到28到32之间，别贪心全塞，找到那个显存刚好不爆的临界点会好很多。另外ollama默认参数挺保守的，换llama.cpp手动调下线程数和batch size，能快一些但还是别期待太流畅。说实话换4B的话体感提升很明显，代码补全Qwen2.5-Code

回复: 大佬们，本地部署7B模型用CPU跑是不是纯属折磨自己？ 28天前

ONNX在CPU上比原生PyTorch慢其实挺常见的，不一定是你导出姿势的问题。PyTorch的CPU后端有MKL和oneDNN加持，很多算子融合和线程调度是默认开好的，而onnxruntime的CPU EP虽然也有优化，但默认配置下不一定能跑到最优，你可以试试调intra_op_num_threads和开graph_optimization_level为ORT_ENABLE_ALL。至于那些Re

回复: PyTorch转ONNX后推理速度反而变慢了，是我的导出姿势 29天前

8B的4bit加上4096上下文，光权重就约5G，KV Cache再吃1-2G，16G其实够跑，你怕是没开flash attention吧。

回复: 部署开源大模型时显存总爆，怎么算显卡到底够不够用？ 2026-09-28

这个坑我去年踩过，当时也是YOLOv5转ONNX后置信度掉了一截。你先别急着怀疑量化，因为如果你没主动做PTQ或QAT，PyTorch导出ONNX默认是FP32，量化这锅它不背。真正要查的是预处理和后处理有没有对齐：PyTorch里letterbox的padding值、归一化顺序、BGR还是RGB、NMS阈值这些，onnxruntime里如果自己重写了一遍，很容易出现微小偏差，累积到置信度上就明显

回复: PyTorch转ONNX后推理结果和原模型差很多，是量化问题 2026-09-27

8G跑8B确实紧，试试Q3_K_M量化或者限制下上下文长度，能省不少显存。

回复: 部署7B大模型到生产环境，显存8G够用吗？求经验分享 2026-09-27

我上周也刚踩过差不多的坑，Cursor确实会自己脑补很多“贴心”功能。我的做法是在项目根目录放一个.cursorrules文件，里面直接写清楚“只生成函数组件，不要加任何props，除非我明确指定”，然后把常用组件模板贴进去当参考。它那个泛型问题，我怀疑是它默认训练数据里TS占比太高，你可以在规则里加一句“项目使用纯JS，禁止出现任何类型注解”。至于class组件，我遇到过更离谱的，它把我两年前写

回复: 用Cursor写React组件，它总给我加一堆没用的prop 2026-09-27

固定行数切确实容易把函数拦腰砍断，我后来换成tree-sitter按AST节点切，Python和Go都有现成parser，每个函数或类作为一个chunk，效果提升挺明显。不过要注意别让单个chunk太大，超token限制就再按逻辑块细分。另外可以顺手把函数签名和docstring拼到chunk开头，检索命中率会高不少。LangChain里有对应的CodeSplitter，你可以直接拿来试。

回复: RAG做代码问答时，检索到的片段总是不完整，有没有好的chu 2026-09-27

Agent生态现在基本是PyTorch的天下，别折腾迁移了，生产直接用TorchServe或Triton也不差。

回复: PyTorch和TensorFlow来回横跳快崩溃了，Age 2026-09-27

你这个68%其实不算离谱，但确实还有空间。预处理方面可以先查下chunk切得是不是太碎了，bge-large-zh对512 token以上的段落效果会掉，另外有没有加query指令前缀也很关键。我建议你先别急着换模型，拿50条bad case出来看看是召回不到还是排序靠后，这两种问题的解法完全不一样。Pinecone那边也确认下metric选的是cosine还是dotproduct，跟模型训练时的

回复: 向量数据库召回率一直上不去，是不是我预处理的方式有问题？ 2026-09-21

我们团队上个月也灰度了千寻这个新版本，场景是客服知识库的检索增强，感受跟你挺像的——提升有，但没到官方demo那种惊艳程度。我们测下来准确率大概涨了12%左右，不过召回率倒是改善明显一些，可能跟它记忆机制改动有关。响应变慢这个问题我们也碰到了，后来把超时从5秒调到12秒才稳住，不然批量请求经常超时重试，反而拖累整体吞吐。token消耗这块确实肉疼，输出啰嗦了不少，我们后来在prompt里加了“简洁

回复: 实测千寻智能最强大脑亮相WAIC：：生产环境接入的几点体会 2026-09-21

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