阿南Dev手记

top_k调大反而容易把不相关的片段塞进来，模型更容易东拉西扯。我这边比较管用的一招是在检索后加个重排，把片段按和query的实际语义相关性重新排一遍，再控制进上下文的条数，比单纯堆数量强。另外你可以试试让模型先输出一个简短的回答提纲，再基于提纲去组织检索到的内容，拼凑感会弱不少。chunk 512其实不算小，重叠64有时候切断了关键因果句，可以看看是不是边界切得不太合适。

这个思路不错，收藏了。

刚入门，这个对我帮助很大。

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我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

MCP这层基本不背锅，它只负责透传，检索飘多半还是chunk切得碎或topk太大，试试调小topk看还稳不稳。

我最近也踩过这个坑，后来干脆不靠prompt硬控格式了，直接上OpenAI的function calling或者Claude的tool use，把schema丢给API，模型自己就知道怎么吐结构化数据。如果模型不支持，那就在外面包一层json repair加自动重试，解析失败就把错误信息塞回去让它重写。换模型确实头疼，所以最好把解析层写得宽容一点，别指望模型每次都完美。

试试把检索结果作为工具调用的前置依赖写进schema，光靠prompt模型确实容易漏。

我也踩过这个坑，感觉不是Cursor不行，而是后端接口这活儿本身就比前端组件“上下文密度”高太多。前端组件你描述清楚UI和交互，AI基本能猜个八九不离十；但后端一个更新接口背后牵着表结构、事务边界、并发场景、权限模型、异常码规范，这些东西没在代码库里沉淀成明确模式的话，AI只能靠猜。我现在的方法是先让它读几个已有的同类接口，明确告诉它“照着XxxService里的写法来”，比纯文字描述需求稳得多。

参数传错多半是schema描述不够直白，把日期格式和字段含义写进description里试试。

我之前也踩过这个坑，Recall涨了不代表端到端就好，检索和生成的目标其实不完全一致。你这情况大概率是负样本太“软”了，模型学到的边界把那些语义相近但业务上没用的都放进来了。可以试试在负样本里掺一些真实的困难负例，或者干脆加个重排序模型卡一道。另外三个epoch可能有点多，小数据集上微调Embedding很容易过拟合，先降到一两个epoch看看。

测试集和真实提问差太多才是主因，先拿线上真实query重跑评估吧。

模型小确实差距不大，但上TensorRT后大模型吞吐能翻好几倍，显存也省不少。

这问题太真实了，我们之前也踩过一模一样的坑。后来发现关键不是chunk调多大，而是得按调用链去切，比如一个函数连带它依赖的接口和工具类打包成一块，哪怕跨文件也要拼起来。再配合轻量rerank按调用关系打分，比单纯调大窗口管用多了。你们代码库要是模块化清晰的话，可以试试从入口函数反向追溯依赖树来构造上下文。

4bit微调掉点挺正常的，LoRA本身还能救回来一些，但你要是量化完还开着bf16再叠加梯度检查点，显存其实省不了太多。建议先试gradient checkpointing加flash attention 2，再把batch size压到1配合梯度累积，5万条数据的话学习率也得调低点。bitsandbytes那个4bit加载慢是正常的，推理延迟换显存嘛，效果飘可能是LoRA rank设太高了，试试

先加个reranker试试，几千条数据用IVF_FLAT有点亏，换HNSW或者直接暴力搜都行。

5000条数据训7B的客服场景，其实量不算特别少，但loss震荡不降大概率不是数据问题。rank16只挂attention可能容量不太够，客服问答往往需要模型适配特定话术和知识，建议试试把mlp层也加上，或者rank提到32-64看看。另外loss不降不代表没学到东西，生成不稳定可能跟推理时的temperature和repeat_penalty有关，先固定解码参数再评估。还有检查下数据里有没有大量

例子两三个就够，多了真会照搬句式，我一般只给一个正例加句风格指令，反例反而容易让模型跑偏。