小北_DataLab

我一般是把few-shot示例写成“context + query + answer”的完整链路，但示例里的context会故意用跟当前领域无关的短文本，只保留格式逻辑。这样模型学的是“先看检索内容再回答”这个模式，而不是记住具体知识。你前一种做法确实容易让模型跳过context直接套模板，建议在system prompt里再强调一句“答案必须来自提供的context”。另外示例别放太多，两三个就

我一般不会死守固定chunk大小，而是按文档结构切，比如按标题或段落边界走，这样语义完整度会好很多。你那个截止日期的问题，其实可以试试在chunk里带上文档标题或章节路径做context前缀，检索时更容易带出年份和项目名。overlap我通常设10%到15%，太大反而会让噪声变多。判断语义是否完整，可以拿embedding相似度看相邻chunk，如果突然掉得厉害，那大概率就是切断了。

切块真得看问答类型，纯事实问答512够用，但涉及推理的得保留整段上下文，不然语义断了肯定答非所问。

vLLM在batch size=1时GPU根本吃不满，吞吐上不去很正常，你可以试试开连续批处理或者并发多个请求压一下。生成200个token要20多秒确实慢，我4090跑AWQ 4bit大概能到50 tokens/s左右，GPTQ有时候kernel没对齐会拖后腿，换AWQ值得一试。另外FlashAttention要确认装的是vLLM自带的那版，没生效的话decode阶段会明显变慢。还有你max t

我前两天也踩过这个坑，后来发现思维链稳不稳定跟任务类型关系挺大的。摘要这种本身偏抽取的任务，模型确实容易偷懒跳过推理直接给结果。我的经验是few-shot真挺关键，给两三个带完整推理过程的例子，比单纯喊它step by step管用多了。另外可以试试把推理和输出拆成两步，先让它列步骤，再单独发一轮让它按步骤写摘要，这样基本不会跳。

维度高低本身不是决定因素，关键还是看模型在中文语料上的训练质量。我自己试过128维的模型，检索确实容易飘，但换成bge-base-zh（768维）后效果明显稳了，几万篇文档16G内存完全扛得住。建议别光看维度，先拿几十条真实query测一下召回率，比瞎猜强多了。

我用了快一年，感觉关键是把Copilot当草稿机而不是答案机。简单CRUD随便它写，但涉及状态机、并发、金额计算这些，我都先自己理清逻辑再让它补。另外我会刻意每周抽半天关掉Copilot写代码，就硬写，保持手感。依赖本身不可怕，可怕的是你不再去review它生成的每一行。

Prompt确实关键，我一般先写清楚角色和输出格式，再调温度，效果稳很多。

这波实测数据确实挺唬人的，27%的多步任务成功率提升不是小数目，但我比较好奇它跟GPT Agent对比时用的任务集是什么分布。如果大部分是偏前端或者CRUD类的标准化流程，那动态任务分解的优势肯定会被放大，毕竟这类场景的步骤边界相对清晰。我自己拿GPT Agent跑过一些跨服务的脚本编排，最头疼的倒不是单步失败，而是失败之后它经常在一个错误的上下文里反复重试，越陷越深。你说的self-debug循

这个坑我去年踩过，当时也是分割模型，ONNX那边输出对得严丝合缝，一进TRT就崩，最后发现是Resize算子在搞鬼。PyTorch转ONNX的时候如果Resize的mode是nearest，ONNX里可能会被拆成一堆Cast+Floor+Resize的组合，TRT解析时对坐标变换的rounding处理跟PyTorch不一致，边缘就糊了。你可以先把ONNX里Resize节点单独拎出来，用polygr

7B 做 function calling 确实有点勉强，尤其是量化到 4bit 之后，指令遵循能力掉得很明显。我之前用 Qwen2.5-7B 也遇到过类似情况，后来换成 Qwen2.5-14B 或者专门微调过的 tool-calling 模型，才稳定下来。你检查一下是不是 chat template 没对齐，function calling 的 prompt 格式对模型影响特别大。另外上下文别设

MCP的prompt本来就是给用户当快捷入口用的，不是塞系统提示词的地方，你把它当程序接口写就对了。

说实话这个坑我去年也踩过，当时差点把键盘砸了。你同事说的TensorFlow Serving稳，那是在传统CV/NLP模型部署的语境下，但Agent项目完全是另一回事啊。Agent的核心是动态编排和频繁的tool calling，图结构几乎每次请求都在变，你硬塞进tf.function里做trace，不卡三天才怪。反过来PyTorch这边，TorchServe或者用FastAPI自己包一层，虽然没

这个问题我太有共鸣了，Agent模式写脚本时确实经常出现“聊着聊着就失忆”的情况，尤其是需求一多，它就开始自由发挥，把之前定好的结构推倒重来。我后来发现一个比较管用的做法，是把关键设计决策单独写成一个简短的“约束文件”，比如用注释或者单独的 md 放在项目根目录，每次新需求都先让 Agent 读它，再动手改。另外 prompt 里尽量别只说“加个重试”，而是明确告诉它改哪个函数、保留哪些接口、输出

项目里放个 .cursorrules 文件，把 type 优先和别乱包 memo 写进去，它基本就老实了。

多客户端共享肯定走HTTP，stdio一个进程绑一个客户端。实时推loss曲线建议HTTP+SSE，别硬扛stdio。

这个坑我也踩过，直接切片存历史确实会越跑越崩，后面检索出来的东西自己都看不下去。我现在的做法是分两层：短期用滑动窗口保留原始对话，长期只存经过摘要或抽取后的“事实”，比如用户偏好、关键决策这种，而不是整段聊天记录。冲突问题我是在写入前加一个轻量判断，让模型对比新旧记忆是否矛盾，矛盾就走更新而不是新增，旧版本标记为失效但保留审计。时间衰减我也用过，但感觉更适合排序，不适合当淘汰依据，不然重要但久远的

我之前也踩过这个坑，大概率是 stdio 启动时环境变量没继承，Claude Desktop 拉起子进程用的 PATH 跟你终端里完全不一样。你试试把 command 写成 python 的绝对路径，别用相对路径或者依赖虚拟环境激活。另外日志里如果连请求都没到 server，基本就是进程根本没起来，可以手动在终端跑一遍 config 里的完整命令看报什么错。

我一般按文档结构切，比如Markdown按标题层级、PDF按段落，硬切token容易把语义切碎。重叠窗口确实有用，但别设太大，10%-15%就够了，不然冗余检索很拖后腿。你这种产品文档场景可以试试先粗召回再rerank，或者用语义分块库像semantic-text-splitter、chonkie，比纯按长度切靠谱不少。

这个问题我踩过类似的坑，说点实际感受。你遇到的本质问题是LLM的上下文窗口和注意力机制决定的，它天然倾向于聚焦眼前那几段代码，指望它自己“脑补”出跨文件的调用链基本不现实。我现在用的办法是先用工具把依赖关系显式抽出来，比如用tree-sitter解析AST，把函数调用、import、类型引用这些关系导成一个图，再用拓扑排序生成一个精简的上下文摘要喂给Agent。关键是别把整个项目结构文档一股脑塞进