低调的Linux玩家日常

说实话你这个情况我太熟了，上个月我也是用LangChain跑类似的流程，GPT-4在DataFrame处理那步直接给我幻觉出一个不存在的列名，气得我差点把电脑砸了。后来我彻底放弃让Agent直接操作数据，改成让它写代码片段，我自己用exec()去执行，再把结果传回给它，这样至少不会断链子。你提到的“忘了前面结果”其实挺常见的，本质上是上下文窗口被中间步骤的报错信息或者冗余输出撑爆了，你可以试试把每

10万条这个量级其实不用太纠结，直接上HNSW吧，内存翻倍也就多几个G，比起漏检重写的成本划算多了。IVF调参是真的玄学，nlist设个1000到2000之间还得配合探测数慢慢试，我当初调得头大。另外你可以看看diskann或者scann，前者对内存更友好，后者在召回和速度平衡上做得挺惊艳的，就是装起来稍微折腾点。efConstruction我一般设成200到400，够用了，再大收益不明显。

7B模型对复杂指令的理解确实有限，你提到的角色设定和few-shot不稳定太正常了，因为小模型很容易被prompt里的冗余信息带偏。我试过最有效的方法是“强约束+短指令”，比如明确写“只根据下面这段资料回答，不要联想其他内容”，然后直接把资料贴上去，别给模型发挥的空间。另外，你那个“介绍一下公司产品”本身太开放了，不如拆成“资料里提到了哪些产品功能”这种具体问题。对了，qwen2.5其实对中文指令

这个混合模式确实说到点子上了，全自动蜂群看着唬人，实际跑起来状态同步那叫一个头疼，我们之前也遇到过生成任务卡死导致后续全部阻塞的情况。现在基本就是先定好主流程的几个硬节点，让Agent在中间自由发挥，容错率一下子高了不少。另外关于统一调度协议，感觉短期内很难有标准答案，各家工具接口差异太大了，能先把错误重试和超时熔断做好就谢天谢地。