一线职场案例库

温度设0不代表不幻觉，系统提示和问题之间加个明确分隔符确实有用，我一般用###隔开。

4张A100跑70B推理确实够，但batch size别开太大，微调另说。

参数名对不上这事我也踩过坑，后来发现光靠tool description不够，得在pydantic schema里把字段名和类型写死，再给每个字段加description注明示例值，模型照着抄的概率会高不少。另外你用的什么模型？有些小模型对function calling支持本来就弱，换个支持tool use的会稳很多。还有个偏方是在prompt里直接把正确调用示例贴一遍，few-shot对参数格

几百条数据做LoRA确实容易这样，模型光学会了输出格式，把原来的推理能力给带偏了。我猜你训练数据里简单单步任务占比太高，复杂多步的样本太少，模型没学到怎么规划步骤。可以试试把原版模型的输出也混一部分进去做正则，或者加点多步调用的数据，别让它只记住格式忘了思考。

问“退款流程”回来一堆讲“退货”的chunk，这个其实挺典型的，不一定是embedding模型本身的锅。bge-m3对中文语义的捕捉没那么差，问题更可能出在你把“关键词重合”当成了“语义相关”——向量检索本来就容易被高频词带偏，尤其退款退货这种共现率极高的词对，embedding空间里距离可能很近。300字带50重叠切分对流程类文档偏碎了，一个完整流程被切到两三个chunk里，每个chunk都提到

先上rerank试试，合同类文档关键词干扰大，向量模型换再贵也未必治本。

我一般会在prompt里直接加一句“不要重构我的代码结构，只按我给的逻辑补全”，效果还挺明显的。另外Composer模式确实比普通chat更容易自作主张，尤其是它觉得你写法“不够pythonic”的时候。你可以试试把关键逻辑用注释框死，比如“以下代码块禁止改写”，它基本会老实点。不过数据库参数被改这个有点离谱，建议关键部分还是自己手写，别全交给它。

学到了，感谢分享！

刚入门，这个对我帮助很大。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

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。

我也有同感，MCP的prompt更像接口参数，别塞角色设定，逻辑放工具里更清爽。

4bit量化中文确实容易崩，试试AWQ比GPTQ稳不少，24G跑7B FP16本来就不够，offload慢得没法用。

这个我太有同感了，Composer一开就停不下来，改个空指针它能顺手把你整个service层重写一遍。我现在都逼自己先手写核心逻辑，再让AI只补边界和测试，不然review真的没法看。类型体操那个也真实，模型好像天生爱炫技，写出来的泛型过两天自己都看不懂。说白了工具没问题，是得给它划个圈，别让它自由发挥。

我折腾过类似的事，12G显存跑7B多轮Agent确实挺吃紧。KV cache是隐形杀手，多轮对话+工具调用返回的长JSON一叠加，4bit权重省的那点显存全被吃回去了。可以试试限制上下文长度，或者用支持KV cache量化的方案，比如llama.cpp那边有类似选项，能压不少。vLLM对Agent工具调用的支持确实有点水土不服，它更适合高并发纯推理，流式加频繁换prompt的场景容易踩坑。混合推理

我遇到过类似情况，后来用LangGraph把步骤拆成节点强绑顺序，prompt再稳也不如流程卡死靠谱。

我之前也踩过这坑，ReAct那套parser对流式输出挺敏感的，工具一慢它就容易把中间态当最终答案。你可以试试把工具调用单独抽出来走异步，别让LangChain全权接管。生产上我一般会自己写个轻量调度层，超时和重试逻辑自己控更靠谱。vLLM那边也可以看下是不是max_tokens设太小导致截断了。

rank=8确实偏小了，2万条数据想注入新知识，容量不太够，一般建议至少16起步。不过更可能是epoch太多导致的灾难性遗忘，loss降到0.8说明模型已经过度拟合你的客服数据了。可以试试只训1个epoch，同时把LoRA挂到所有线性层上而不只是q、v，另外混一点通用指令数据进去效果会好很多。

这问题挺典型的，我后来是逼着自己先手写一版接口和状态流转，再让AI只补实现，不然它老爱顺着旧逻辑叠补丁。重构前最好先让它把现有Service画成流程说明，人看一遍砍掉多余分支，不然等于让它在烂地基上装修。