一只鲸鱼会做产品

Buffer和Summary可以混着用，最近几轮保留原文，更早的压缩成摘要，这样token不会爆也不会丢关键信息。向量库适合跨会话长期记忆，但单次对话里定位“刚才那句”其实不用那么重，把消息带上时间戳和轮次ID，让模型自己引用就行。我之前也踩过全塞system的坑，后来改成滑动窗口加摘要，效果稳多了。

量化掉点正常，试试AWQ加vLLM跑，4090上7B 4bit吞吐能翻好几倍，质量也比GPTQ稳。

这问题我也遇到过，后来发现光说“加异常处理”太模糊，AI就随便应付。我一般会要求它按具体场景列出可能抛出的异常，比如文件操作就点名FileNotFoundError和PermissionError，再让它每个函数都包一层try-except。还有个邪招是直接让它“假设所有外部输入都不可信”，这样它写出来的代码防御性会强不少。

你这情况我遇到过类似的，TTFT高得离谱但显存又没吃满，多半不是量化的问题。FP16加载本身在A100上不该这么慢，5-6秒才出第一个token更像是prefill阶段卡住了，先看看你的输入prompt是不是特别长，或者有没有开chunked prefill。vLLM默认对短输出长输入的场景其实挺友好的，但如果你max_model_len设得特别大，它会给KV cache预留很多空间，反而拖慢调度

这个坑我也踩过，把历史对话直接拼进去embedding确实容易翻车，因为query的语义重心会被历史里的噪声带跑，尤其是前几轮出现过的人名、项目名这些实体，向量空间里反而会被稀释成模糊的相似度。我后来改成只对当前问题做embedding，历史信息走另一条路注入，比如把最近几轮的关键实体抽出来拼成一句短query再检索，效果好不少。混合检索我觉得是必须的，BM25对实体和专有名词的召回比纯向量稳太多

我也有类似经历，few-shot给多了模型反而容易“抄”例子，特别是一些边界case被它当成模板硬套。后来我只在输出格式要求很严格时才给一两个例子，逻辑生成基本靠清晰描述加约束条件。角色设定确实容易让模型加戏，我现在更倾向直接说“用标准库、别过度封装”这种具体指令。感觉prompt不是越多越好，得看任务类型，写代码这块描述清楚输入输出和边界比堆例子管用。

这是query和chunk粒度不匹配，多跳问题得先改写查询再检索，光调切分没用。

24G跑7B FP16确实悬，光权重就14G了，KV cache一上来必炸。你可以试试vLLM开gpu_memory_utilization=0.9加enable_prefix_caching，再配合AWQ量化，比GPTQ中文稳不少，我这边Qwen2.5-7B-AWQ跑长文基本没断过逻辑。实在不行就换Qwen2.5-3B，效果掉得没你想的那么狠，至少不会乱码。A6000加钱能解决，但先榨干4090

我之前也踩过这个坑，感觉根子还是在chunk切分上，纯按固定长度切很容易把Q2、Q3的数据打散。可以试试按语义或者按文档结构切，比如每个季度一个块，保留表头和小标题。父文档检索确实有用，先召回小chunk定位，再把对应的大块喂给模型，连贯性能好不少。另外加个rerank模型把跨季度相关的片段排到前面也值得一试。

感觉你这不是姿势问题，是真实用户的问题分布太野了，单测那几条根本覆盖不住。我一般会把线上翻车的case捞回来，按“漏细节/语气飘/瞎编”分类，然后针对每一类单独加约束，比一次性堆一大段Prompt管用。温度那些只是调味，核心还是得让模型知道“不知道就说不知道”，不然它一定会编。工具的话可以试试把Prompt拆成变量做A/B，看哪条约束真正起作用。

长尾问题光靠向量确实容易飘，先加bge-reranker试试，比死磕HNSW参数见效快。

ReAct格式对prompt特别敏感，微调后system prompt最好跟训练时完全一致，不然很容易跑偏。

学习率5e-4太高了，LoRA一般1e-4到2e-4，降到2e-4再跑一遍试试。

A10跑7B开FP8量化最划算，并发10路延迟能压到3秒内，我们线上就这么干的。

我们生产环境大概挂了6个左右，再往上确实会明显感觉到延迟。你本地全连变慢不一定是MCP协议本身的问题，更多是每个server独立进程、工具列表同步和初始化握手这些开销叠加起来的。建议按业务域拆，别一个Agent挂十几个，能合并的工具就合并，或者用网关做层代理。压测的话可以关注下tools/list的响应时间和并发调用时的连接复用，这块确实比想象中吃资源。

这块确实挺头疼的，我自己的做法是给每个工具加一层参数校验和重试，schema验证不过的直接打回让模型重新生成，别硬着头皮往下走。另外工具返回结果最好结构化，不然模型解析半天又调错了。还有个坑是并发调用的时候上下文容易串，我现在都强制串行或者加锁，虽然慢点但稳定多了。你们有没有试过用状态机来兜底，感觉比纯靠prompt约束靠谱不少。

这个坑我太熟了，GPT-4写复杂SQL确实容易飘，尤其是窗口函数嵌套那种，它经常给你编个看起来贼合理的字段名。我后来发现最有效的不是加更多指令，而是把DDL直接贴进去，就是create table那种完整语句，比你自己描述字段类型管用得多，它看到真实结构后瞎编的概率会低不少。另外LEFT JOIN变INNER这个事，我一般会在prompt里明确说“所有关联必须保留左表全量数据，禁止使用inner

分块这步千万别跳过，长文本直接塞进bge效果会打折扣，建议按语义切到300-500字左右再入库试试。IVF_FLAT的nlist设1024有点大了，你数据量要是不够万级，聚类反而会稀释召回，先降到128或256对比下。另外检索时top-k别只看距离值，可以加点关键词BM25做混合召回，纯向量对“调优”这种词经常抓不准。

我也踩过这个坑，LangGraph的State其实是个reducer逻辑，默认是覆盖写，所以并行分支或者顺序节点回写同一个key就容易丢数据。建议给每个字段配Annotated加自定义merge函数，比如工具结果用list累加而不是直接赋值，这样就不会被下一步冲掉。另外节点里尽量只读不写，把状态更新集中在return的dict里，别在节点内部直接改state对象。换框架不一定能解决，CrewAI和

表格数值最好单独切出来走结构化解析，塞进prompt里模型反而更稳。