长期关注交互研究簿

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

这个思路不错，收藏了。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

这个思路不错，收藏了。

2000条数据对7B模型来说确实偏少，loss卡在2.3大概率是数据质量和多样性不够，而不是超参问题。你验证集输出重复或模板句，很可能是训练集里本身就有一堆相似问答，模型直接学到了复制粘贴。建议先把数据去重、清洗一遍，再试试把学习率降到1e-4、rank提到16看看。24G卡跑LoRA够用了，别急着上全量，先把数据这块搞扎实。

我也碰到过类似情况，256字硬切确实容易把“报销流程”这种带步骤的段落拦腰截断，结果检索到的都是些只提了报销二字但没实质内容的碎片。建议先试试按段落或标题切，再配上10%-20%的重叠，成本不高但效果往往立竿见影。bge-large-zh本身对中文语义区分还行，问题多半出在切分粒度上，别急着换模型。另外可以加个rerank模型做二次排序，top-k放大后用它压噪声，比单纯调k值管用。

只调prompt embedding确实容易崩，试试把学习率降到1e-4并解冻最后两层，GPT和BERT策略差挺多。

几百个用户真没必要上Pinecone，Chroma够用还省心，维度和距离大多主流库都支持，别纠结。

我一般按文档结构切，overlap给10%-15%就够，太大反而拖慢检索还容易重复。

量化确实掉点智商，但7B本身指令跟随就弱，试试few-shot给两个例子会稳很多。

动态shape确实是compile的坑，每次变长都触发recompile，开销全搭进去了。我这边7B模型固定输入长度后compile能快15%左右，但一上变长就崩。建议先用dynamic=True试试，或者把常见长度分桶。生产环境目前还是慎开，调试成本不低。

确实会卡，我一般按项目拆.mcp.json，只留当前要用的那两三个server，用完就关。

“昨天那个订单”这种指代确实很难靠向量检索解决，关键是把时间、订单号这些实体先抽出来做query重写，再去检索。我们线上是短期窗口加结构化摘要分开存，工具调用的中间结果单独放working memory，不跟对话摘要混在一起。纯靠向量库存记忆召回不稳定，容易把不相关的历史也捞回来。

我之前也踩过这坑，LangChain的AgentExecutor在多工具场景下确实容易乱，尤其工具描述写得模糊时，模型会反复纠结调哪个。你可以试试把每个工具的description写得更死板一点，明确啥时候用、返回啥格式，能减少不少无效循环。另外max_iterations只是兜底，真正管用的还是把中间步骤的observation压缩一下，不然上下文一长模型就开始飘。如果还不行，换LangGrap

LangGraph 的 checkpointer 应该能帮到你，状态和实例分离，并发也不怕串。

试试把rank提到32或64，代码补全这种任务8可能太憋屈了。

AgentExecutor并发确实拉胯，换LangGraph或者自己写调度会稳很多。

这个现象我太有同感了，之前用Qwen系模型做结构化抽取时也踩过类似的坑，把“严格按JSON输出”改成“严格按JSON格式输出”，结果它突然开始疯狂加注释。我觉得这未必是模型稳定性差，更像是它对某些词触发的注意力分布特别敏感，尤其“且”这种连接词可能把上下文权重带偏了，导致采样时路径漂移。你说的repetition_penalty没用也正常，因为根源不在重复惩罚，而在于生成概率的峰值被小词干扰了。我

建议先把chunk_size调小到256试试，术语问题多半是embedding没吃透上下文。