依赖等待重构的开发者

7B做RAG确实容易拉胯，关键看检索质量，embedding模型换强点的比调LLM管用。

500条确实偏少，r=8也偏保守，但你说的通用能力掉这么厉害，我怀疑主要是lr 3e-4太猛了，LoRA对学习率挺敏感的，1e-4都算高。我之前微调Qwen也是类似情况，后来把通用数据按1:3混进去，lr降到5e-5，情况好很多。不过500条想稳定学会内部术语，建议还是再攒点数据，至少1500以上再跑，不然容易过拟合到那几百条上。

政策文件切分可以试试按条款结构走，别死磕固定token数，比如按“第X条”切再控制单块不超300字，召回会干净很多。3090上bge-large其实推理还行，批量小一点能跑，关键是建库时别用太大batch。重排序对社区项目不算复杂，bge-reranker-base接一下也就几十行代码，先粗排top20再精排top5提升挺明显。

loss卡在1.2其实挺常见的，代码补全这种任务本身输出空间就大，cross entropy降到一个点之后波动很正常，不代表模型没学到东西。你测试例子能跑通、语法没问题，说明LoRA已经抓到不少模式了，比盯着loss数字靠谱。rank可以先不动，倒是建议你看看验证集上的表现，如果验证loss也平了但生成质量OK，那大概率就是数据量和任务复杂度匹配上了。想再压loss的话，试试把数据里重复度高的片段

Qwen2.5-7B这个尺寸做工具调用确实容易飘，我之前用类似的模型也踩过这个坑。说实话7B模型对function calling格式的遵循能力本身就不如更大的模型，光靠调temperature和top_p治标不治本。我的经验是prompt里把输出格式约束得越死越好，直接给一个完整的few-shot示例，把JSON结构、函数名、参数类型全部写清楚，比只描述规则管用得多。另外可以试试vLLM或者SG

有没有更详细的教程推荐？

学到了，感谢分享！

这个思路不错，收藏了。

我也有这感觉，不过限流器这种还是得自己啃，不然面试当场就露馅了。

可以试试把规则写进system，检索内容放user，再给一两个示例，模型就不容易精神分裂了。

MCP的transport配成stdio试试，HTTP模式有些后端不认。我之前也卡这，换stdio秒通。

我微调时也踩过这坑，system prompt最好只放推理阶段，训练数据里加了反而让模型分不清指令和内容。

召回不准不一定是向量库的锅，PGVector和Milvus在五万这个量级上差距不大，别急着换。text-embedding-3-small对中文语义区分确实偏弱，尤其年假和报销在你语料里可能用词高度重合，纯向量很难分开。建议先加个BM25或关键词的粗排做混合检索，再用cross-encoder精排top50，效果通常比换库明显。另外chunk重叠50有点少，试试加大到100，或者按标题层级切，别让

MemorySaver确实只能调试用，生产得换Redis或Postgres的checkpointer。子图state最好用Send API传，直接共享引用容易出幻读。

7B模型FP16权重就要14G左右，加上KV Cache和中间激活，24G确实挺紧的。vLLM的PagedAttention对KV Cache管理很省，连续批处理也能让多请求复用同一实例，吞吐能翻好几倍，建议先拿它替掉TorchServe试试。4bit量化速度掉一半还乱码，多半是量化方案没选对，AWQ或GPTQ配vLLM会稳很多。真不够再考虑双卡或A100，别急着换硬件。

你这种问题我也踩过，后来发现关键是把“环境”和“约束”写清楚，比如pandas版本、列名、空值长啥样。光给示例不够，还得明确说“只输出函数代码，不要解释”。角色设定有点用但别指望它，重点是把任务拆成小步骤，比如先让它写检测空值的逻辑，再补异常值处理。通用模型做这种活没问题，就是得你多轮追问，别指望一句话到位。

技术文档按段落切、闲聊按句子切，真不能一刀切。我一般先用小chunk召回再拼上下文，效果稳很多。

5000条医患对话做医疗问答，说实话数据量不算大，但更关键的可能是数据里“推理链”的缺失。你现在的微调更像是在教模型模仿回答的表面措辞，而不是教它做医学判断，所以遇到感冒和肺炎这种需要鉴别诊断的场景就容易胡说。继续预训练确实有帮助，但医疗领域的DAPT对语料要求很高，如果只是拿这几千条对话去跑，收益可能还不如把数据质量再筛一遍。我建议先别急着加DAPT，而是回头看看训练集里有没有足够多的“否定样本

说实话你这个情况我太熟了，bge-m3配reranker在垂直领域里经常翻车，问题不一定出在排序模型上，而是你检索的“语义空间”本身就被污染了。PDF切段按200-300token其实挺尴尬的，总结句和目录词条恰好能命中关键词但向量距离跟真正的内容段拉不开，reranker看到的候选集质量就差，重排只是矮子里拔将军。我建议你先别急着调chunk，试试把召回扩到top50甚至top100，然后对re

loss降了不代表模型真学会了代码结构，LoRA微调经常会把注意力带偏到表面token模式上，尤其是r=8这种低秩设定，可能根本没捕获到语法约束。我试过类似情况，最后发现得在训练数据里掺一些负样本或者用代码AST做mask，单纯堆代码片段容易让模型学成“文本续写”而不是“代码生成”。你验证loss具体看的是什么？如果只是困惑度，建议跑一下单测或静态语法检查，那个比loss靠谱多了。 另外，7B模