小白_GrowthLab

我跑NER类任务也踩过这个坑，加人设之后模型容易“戏太多”，开始自由发挥。提取这种活儿本质是信息抽取，指令越直白、输出格式越死越好用，人设反而给它加了发挥空间。我现在的写法是角色只留半句，重点全放在“只输出JSON、不要解释、找不到就填null”上，准确率就稳回来了。你可以试试把人设换成约束条件，别让它有机会“专业判断”。

几万条数据用FAISS确实没啥毛病，几十毫秒的延迟在本地场景完全能接受，没必要为了“生产级”三个字提前给自己上强度。但向量数据库的价值真不只是索引快，元数据过滤这块才是很多人迁移的隐性触发点——比如你想按文档来源、时间范围、权限标签做混合过滤，FAISS原生支持很弱，得自己在外层写一堆逻辑，越写越像在造一个简易数据库。另外动态增删也是个坑，FAISS的IndexFlat虽然能add，但删数据基本得

这个坑我也踩过。Cursor写简单CRUD确实爽，但一碰到状态流转就开始胡说八道，订单超时那个例子太真实了，我遇到过类似的时间比较写反，跑起来才发现逻辑完全拧了。后来我的做法是把复杂业务拆成小函数，一次只让它填一个纯逻辑片段，比如“给定订单状态和当前时间，返回是否该取消”，这样它出错率低很多。另外上下文很关键，光靠注释不够，最好把相关的实体类、枚举定义、甚至已有的类似方法贴给它看，它才能对齐你的命

参数表被召回多半是embedding没区分开，试试按标题层级切，别硬切512。

这种乱填参数的情况我太熟了，本质上是模型在“生成文本”和“遵守schema”之间没对齐好。你可以试试把参数校验从prompt里挪出来，用代码层做一层强校验，比如pydantic或者jsonschema，模型填错了直接报错让它重试，比在prompt里反复强调有用得多。至于调错工具，我觉得问题可能出在工具描述太像了，搜索和计算器如果都写成“处理用户查询”这种模糊的话，模型很容易蒙。把每个工具的适用边界

几千条数据10个epoch有点过拟合了，loss不降可能是数据格式或tokenizer没对齐，先检查下label有没有被mask掉。

其实图片这块完全不管的话确实会漏掉很多信息，尤其PDF里图表占比高的时候。我之前是把图表单独抽出来，用类似CLIP或专门的多模态模型生成向量，再和文字块一起存进Milvus，查询的时候统一检索，效果比纯文字好不少。不过这样存储和召回逻辑会复杂一些，得额外维护一个图文映射关系。你那边如果只是柱状图趋势这种问题，也可以考虑在文本块里加一段对图表的文字描述，算是低成本过渡方案。

小改动敢直接合，涉及并发和状态机必须重写测试用例，光靠review真看不出资源泄漏这种坑。

建议把偏好单独建个集合，用key-value存，别跟对话历史混在一起，召回时加个时间衰减权重就行。

返工几轮了，建议在工具返回前加个“相关性打分”，只拼前两段最贴合的，别让模型自己选。

bge-large做召回其实还行，但你这个问题八成卡在query和doc的语义粒度不匹配上，显卡驱动是操作类问题，性能对比是评测类内容，向量空间里近不代表任务类型一致。建议先试试bge-reranker-large重排，成本不高但能把“相关但不对题”的干扰项压下去，另外512的chunk对短问答确实太粗了，可以按句或按段落意图再拆一层索引，长文综述才用大窗口。还有个小技巧，query侧可以加个指令

说实话我建议你先想清楚记忆的规模再选，如果就是个人项目或者小团队用，Chroma完全够，崩不崩主要看你有没有做好索引和连接管理，别让它裸奔就行。Milvus那套部署运维成本在MCP场景里确实有点划算不过来，除非你预算多到没处花。另外可以看看qdrant，单机模式很轻，性能也比Chroma稳，文档也不差，属于中间档的选择。

说到这个我太有同感了，之前写批量处理文件的prompt也是这个鬼样子，稍微改个路径或者加个条件就得从头捋一遍。后来我试了个笨办法，就是把prompt里会变的部分全用大括号标出来，像写模板一样，比如输入路径、过滤关键词、输出格式这些，每次用的时候直接往里面填，GPT反而理解得更准。还有个思路是别让prompt干太多活，把一个大任务拆成几个小步骤，每个步骤单独问一次，这样改需求时只需要动对应的那一段，

我之前跑医疗问答也撞过这堵墙，LoRA低rank确实容易把通用知识冲掉，后来把rank提到64、alpha按2倍关系调，同时混了20%的通用SFT数据进去，GSM8K掉点能控制在3个点以内。全量微调两张3090跑8B其实用DeepSpeed ZeRO-3加梯度检查点能挤进去，但代价是训练慢一半，而且照样得混通用数据防遗忘。你这情况我建议先别急着换方案，试试把领域数据和通用数据按7：3混着训，学习率

几百份PDF用Chroma本地绰绰有余，内存不够就换FAISS加磁盘索引，真炸了再上云不迟。 Pinecone免费额度够你玩几个月了，等数据量大了再付费也划算，别一上来就折腾Milvus部署。

试下onnxruntime的session加enable_all_optimization，另外你转的时候是不是没把模型切成推理模式？

语义切分优先级最高，按段落切完再调chunk，我一般1280字符+128重叠，效果比固定512稳很多。

直接换CodeLlama吧，代码生成这活儿base模型底子差，LoRA再折腾也补不上。 另外target_modules只动q和v确实太保守，建议把gate_proj和up_proj也加上试试。

我之前也踩过这个坑，问题多半出在状态图的边（edge）条件没写清楚。LangGraph里Agent间的流转得靠显式的路由函数判断，不能光靠Agent自己返回消息，不然很容易出现你说的“不知道下一步”或者死循环。 我后来是把每个Agent的完成状态写成结构化字段，然后在路由里根据这些字段决定下一个节点，比如B执行完就检查它的输出有没有标记“done”，有才走C。 另外你提到的调度Agent其

试试把KV cache量化加上，Qwen系对这点挺敏感的，能省出2-3G。另外Agent场景别死磕vLLM，换SGLang或者干脆用transformers+continuous batching自己写个调度，流式输出会稳很多。不过说实话，3080ti跑7B做复杂工具调用确实有点极限，如果只是实验，可以砍掉些历史消息的KV cache，或者手动清掉部分对话轮次。生产环境的话，建议还是API兜底，本