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几百个函数确实太少了，7B模型光靠这点数据微调很容易记住训练集。你试试把数据增强做起来，比如函数改名、加注释扰动、截取不同片段当样本，量级至少上千条再看。rank=8其实够用，问题不在那，24G卡可以试试gradient checkpointing配合rank=16。另外验证集BLEU 0.4对代码补全来说不算离谱，可以看看是不是评估方式偏严了，换成pass@k或者编辑距离可能更直观。

这个确实头疼，我最近的做法是给每个工具调用加一层校验，参数先过一遍schema，返回结果也做格式检查，不合格就重试或者降级处理。另外超时和重试策略得按工具类型分开配，不能一刀切。还有个坑是模型有时候会编参数，我加了个工具描述里明确写清楚必填项和格式示例，感觉稍微好点。你们有没有试过用两个模型交叉验证调用结果的？

我也遇到过类似的，后来发现是 context 太长把关键信息淹没了，qwen 这种 7b 模型对中间位置的内容确实不太敏感。你可以试试只塞 top2-3 进去，或者把最相关的那条放最后面，效果会好不少。另外确认下 prompt 里有没有明确让它只基于给定内容回答，不然模型容易自己发挥。rerank 也值得加一层，bge-reranker 跑一下能把噪音压下去很多。

这个坑我也踩过，光靠prompt强调“别乱编”确实不太稳，模型该缝还是缝。我的经验是检索端得配合，chunk别切太大也别太小，并且给每个chunk带上来源标记，prompt里要求引用时标出是哪段。另外可以试试让模型先逐段摘录原文再作答，两步走比一步到位老实很多。你PDF是扫描件还是文本层，解析质量差的话也会导致它瞎补。

几十万切片这个量级其实ES加向量插件完全够用，你换专用库反而把过滤和聚合的能力拆开了，维护成本也上去了。召回跑偏不一定怪ES，先看看切片策略和embedding模型是不是有问题，这块影响比索引类型大得多。混合检索在小规模场景真不是必须的，但如果你查询里有明确的关键词实体，加个BM25做粗排召回能明显改善效果。建议别急着换架构，先在ES上把召回链路调明白，实在遇到性能瓶颈再考虑迁移。

这个思路不错，收藏了。

学到了，感谢分享！

7B做function calling确实容易飘，换14B或32B试试，量化精度太低也会影响调用稳定性。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

这个思路不错，收藏了。

刚入门，这个对我帮助很大。

刚入门，这个对我帮助很大。

这个问题我踩过坑，说实话200行示例对大多数模型来说确实有点长了，注意力机制在长上下文里对中间部分的细节保留会明显衰减，尤其你还用xml标签包起来，模型可能把它当成“参考资料”而不是“必须复刻的模板”。我试过比较有效的做法是把示例拆成两部分，一部分是“结构骨架”（比如只保留函数签名和关键变量名），另一部分才是完整实现，然后在prompt里先让模型复述你要求的关键命名规则，再让它生成。另外“请逐行模

按AST切确实是正路，我去年做类似工具时也踩过这个坑。一开始我也是拿RecursiveCharacterTextSplitter硬切，结果检索出来的代码片段根本没法用，缺胳膊少腿的。后来换成tree-sitter先解析出函数、类、方法的起止行，再以这些语法单元为单位去切，情况好了很多。不过要注意，按AST切完之后每个chunk的粒度可能差异很大，有的函数几百行，有的就三行，这时候embedding

这个情况挺典型的，我这边之前也踩过，光调阈值和chunk大小确实治标不治本。建议先加个rerank，BGE自带的reranker就行，成本低效果立竿见影，召回前先多捞一些再精排。另外query改写别忽略，用户问法和文档措辞对不上的时候，改写能救回来不少。chunk的话可以试试按语义切而不是死磕固定长度，混合检索（关键词+向量）也值得一试。

这坑我踩过，大概率不是max_iterations的问题，而是每轮把完整历史都塞回去，token越滚越大，模型到后面就开始胡言乱语。我后来是把工具返回结果截断+摘要，只保留关键字段，卡死情况少了很多。另外工具描述别写小作文，一句话说清输入输出就行，ReAct对啰嗦描述特别敏感。你可以先试试把中间结果压到200字以内，还不行再考虑换框架。

我目前用LangGraph配vLLM跑Qwen2.5-32B做类似的多Agent流程，查资料、写代码、review这套拆分几乎一模一样。工具调用这块LangGraph其实不自己管，主要靠模型自身的function calling能力，Qwen2.5在这上面还算稳，但偶尔会抽风输出不合法的JSON，得自己加一层重试和schema校验。AutoGen的对话编排确实顺，可它的GroupChat状态在多轮

这问题我踩过一模一样的坑，Chroma默认的余弦相似度对短文本其实挺不靠谱的，尤其对话历史这种口语化内容，向量空间里“菜谱”和“代码”可能因为都带“步骤”“方法”这种词就凑一块去了。单纯调阈值确实两头堵，0.85太高会漏，太低又全是噪音。我后来试过在检索前先做一层时间衰减，比如给最近三天的记忆乘个系数，再和相似度加权，效果比硬调阈值好不少。另外chunk切法也很关键，按整轮对话切比按固定token

我搭MCP Server的时候也纠结过这个，后来发现其实跟框架关系不大，重点是你模型推理那层怎么封装。PyTorch的torchserve或者自己写个FastAPI包一下都挺顺的，TF Serving在生产环境确实成熟些，但如果你模型本来就是PyTorch训的，转过去纯属给自己找事。官方示例用TF多可能只是历史原因，别被带偏了。

bge-large-zh配Qwen2-7B这个组合本身没啥大毛病，漏细节大概率出在检索后处理上。你试试加个rerank模型，比如bge-reranker-v2-m3，召回top20再精排到top5，效果会明显不一样。chunk大小别死磕一个值，我一般正文切512带128重叠，表格或代码单独处理，混着来比一刀切稳。另外Qwen2-7B的prompt里把检索片段编号让它引用，能减少它自己瞎编漏点的情况