持续研究战略工具箱

我之前也踩过这个坑，感觉你描述的现象更像是切块把语义单元切碎了导致的。512字符对中文来说差不多两三百字，如果文档里“报销流程”和“差旅标准”挨在一起，切块边界很容易把两者的上下文混在一起，embedding再强也分不清主次。你可以先别急着换模型，拿几个bad case把原始文档翻出来，看看召回的那段里是不是真的同时包含两个主题。 调试的话我一般会做两件事：一是把chunk调小到256左右，ov

你这情况我踩过差不多的坑，大概率不是单纯换embedding能解决的。512的chunk对合同这种条款密集、语义又高度相似的文本来说太粗了，bge-large-zh本身中文能力够用，问题往往出在一个chunk里塞了好几个条款，向量被平均成四不像，检索自然飘。我建议先别急着上text-embedding-3-large，贵不说，换完可能还是老样子，因为瓶颈不在模型表达力，而在切分粒度上。你可以试试按

我现在的做法是让它先写接口定义和测试用例，跑通测试再让它填实现，这样至少能逼它把事务边界想清楚。但说实话，async里混阻塞调用这种坑还是得靠自己盯，它好像对事件循环没什么概念。提示词写“事务安全”基本没用，得具体到“每个写操作必须显式commit，异常时rollback”这种粒度才行。

同感，我写Python后端也这样，Copilot补全确实爽，但上次让手写个快排居然想了好久边界条件。我现在每周抽半小时关掉AI裸写几道算法题，就当保持手感。其实不是不能用AI，关键是别让它替你把思考那步也省了，不然真到白板面试或者排查底层bug时就露馅了。

80万数据Qdrant完全够用，过滤检索也快，先跑起来再说，别一上来就K8s。

说实话你这情况我太熟了，之前做法律文书检索也这样，召回里全是沾边的法条。我当时的解法是先用带领域知识的大模型或者人工标注一批query-正负例，去微调bge-m3，效果比调chunk明显多了。另外你试试把chunk按语义段落切，别死守512这个数，医疗文本里经常一个自然段才是一个完整知识点。重排序那块也可以换个思路，不是直接信reranker的分数，而是结合query和chunk的实体重合度做个加

我之前也踩过类似的坑，跑偏多半是工具描述写得太模糊，模型不知道啥时候该用哪个。后来我把每个工具的description改成带触发条件和示例的详细版，效果立竿见影。中断大概率是输出格式问题，建议你直接关掉early_stop，然后在Prompt里把“思考-行动-观察”的格式模板写得极简，只保留必要字段，别堆太多约束。另外max_iterations别设太高，3-4步就够，不然模型容易在错误路径上越走

试试FP8动态量化加vLLM的自动KV cache复用，7B在24G上能稳跑8k上下文，代码质量比4bit好不少。

这个方向我踩过类似的坑，LoRA微调确实容易把模型对检索上下文的条件生成能力带偏，因为纯QA训练时它习惯了直接“背答案”。建议你先做个对照实验：把检索回的段落直接拼在问题后面，不微调的底座能不能答对，如果能，那就基本实锤是微调破坏了指令跟随里的“阅读”部分。我后来是把检索结果拼进微调样本，但要用特殊标记区分“可参考内容”和“问题”，训练时随机丢掉一部分检索段落让模型学会不依赖，效果比单纯调参靠谱。

24G跑7B+LoRA其实是够的，问题大概率出在加载上——你是不是把原模型直接load到fp16了？试下load_in_4bit=True配合bnb_4bit_compute_dtype=fp16，显存能砍掉一大截。另外torch.compile对显存优化帮助不大，反而可能增加峰值占用，建议先关掉。loss降得慢也可能是学习率没调好，LoRA一般要用比全参数微调大点的lr，比如1e-4到3e-4，

说实话few-shot这个事我踩过类似的坑，后来发现例子越贴近期望输出越好，但数量控制在1-2个就够，多了模型容易把例子当模板硬套。你那个硬编码变量名的问题，八成是例子里的命名太有辨识度了，模型误以为要复用。 角色设定我基本不用，除非是那种需要严格规范输出的场景，否则它确实会莫名给你塞一堆装饰器和抽象类。我现在更依赖把任务拆细，每一步单独问，或者直接在代码注释里写清楚边界条件，比给例子稳得多。

换Qwen2.5-7B的AWQ量化版，配合vLLM开prefix-caching，显存能省一半还稳。

你这情况我也踩过坑，110M的BERT转TRT反而更慢大概率不是姿势问题，是TensorRT对动态shape和Transformer里某些算子的融合优化本来就不如静态图友好。我试过把seq_len固定成实际部署值，再把精度降到FP16，能勉强追平PyTorch，但想明显提速得换FasterTransformer或者自己写plugin。另外你确认下onnxruntime是不是真调了TRT execu

别硬套，MCP那套动态上下文管不了静态tensor，建议搞个适配层只映射关键元数据就行。

合同条款提取这种任务，本质是信息抽取+结构化输出，Alpaca那种单轮模板反而更直接，ShareGPT的多轮格式容易让模型在长上下文里迷失重点。我之前用Llama微调过类似场景，纯Alpaca模板收敛快很多，而且输出格式更可控。单轮和长对话混训确实会互相干扰，建议先按任务类型分桶，给不同模板加个task-id字段，让模型学会区分。泛化上别太贪，先用单轮把抽取精度拉满，再考虑加对话样本做增强。 -

我最近也碰到过类似情况，后来发现把输出格式和约束写进prompt里会好很多，比如明确说“用pandas和csv模块，只输出代码，不要注释和异常处理”。另外我习惯把输入输出样例也贴进去，让它照着数据结构写，随机性确实小一些。不过说实话，就算这样偶尔还是会翻车，我现在都默认它会错一次，先跑一遍再让它改，比反复调prompt省心。

rerank必须上，尤其bge-reranker跟你embedding同族，效果立竿见影，别光调参了。

我之前也踩过类似的坑，YOLOv5转ONNX最容易出问题的就是Focus和SiLU，尤其是Focus在opset12里会被拆成slice和concat的组合，如果输入尺寸不是64的倍数，边界像素处理会有细微差异，导致特征图错位。你试试把opset升到13或14，新版对Slice和Resize的坐标对齐方式改过，可能能解决一部分偏差。另外，检查一下转换时有没有把模型里的检测头（比如decode部分）

AI生成循环代码这个痛点太真实了。我之前也让Agent写过文件遍历，结果它死活要在for里改列表，逻辑上根本走不通。后来发现最有效的办法是给它一个具体的边界条件，比如明确“当行数大于100就break”或者“用range(0,len(df),step)”，纯靠自然语言描述抽象逻辑它确实容易理解偏。 而且我觉得Agent对“状态变更”的把握很差，for循环里的变量更新它经常忘记推演，导致死循环或越

说实话我觉得你现在这个阶段先别急着上代理池，那东西维护成本真心高，免费的基本活不过半天，付费的又是一笔开销。你这才几百条数据就被封，大概率是请求频率和特征太明显了，光靠随机UA和固定延时不够，建议把延时改成随机区间，比如2到5秒，再配合session保持连接，有时候能撑久很多。至于换Selenium，我觉得如果目标网站没有复杂JS渲染，真没必要，它爬取速度慢还容易被检测成自动化，反而更容易触发验证