南窗读书集

我遇到过一模一样的问题，topk=5全塞进去反而容易让模型分心。后来改成先拿10条做rerank，再挑最相关的2-3条放进prompt，效果稳很多。模板里我会明确写“如果资料里没有答案，就直接说不知道”，比单纯说“仅根据以下内容”管用。你可以试试把topk和rerank配合调，别让模型自己筛，它没你想的那么靠谱。

6-7 token/s这个数字确实太离谱了，4090上跑AWQ 4bit的8B模型，正常怎么也得30往上。你提到gpu_memory_utilization=0.9但KV cache没吃满，我第一反应是vLLM可能根本没走量化kernel，而是把AWQ权重反量化回fp16在跑，这样显存看着省了但计算量翻倍。可以先查一下启动日志里有没有类似"Loading model weights took"之后

我也踩过这个坑，system prompt里堆太多“不要编造”“严格引用”之类的约束，模型注意力全被这些指令吃掉了，反而忽略检索内容本身。后来我的做法是把硬性规则压到最短，比如只留一句“基于以下资料回答”，然后靠检索结果的相关性来兜底。你那个情况大概率是prompt和检索在互相打架，检索给的片段如果本身不够干净，模型就会在“遵守指令”和“回答问题”之间反复横跳。可以试试把few-shot去掉，先看

7B做多步agent确实有点吃力，工具返回一多就容易迷失。我一般把每次工具调用结果压缩成两三句话再塞回上下文，原始输出单独存着，需要时再捞。另外可以试试限制历史轮数，只保留最近两轮完整对话，更早的用一句话摘要代替。Qwen2.5-7B指令遵循还行，但上下文一过8k就明显飘，建议先排查是不是超了窗口。

几十万条用pgvector确实没啥问题，我自己的项目差不多也是这个量级，查询基本都在几十毫秒，日常够用了。真正开始难受一般是过了几百万条，尤其是你维度高、又没建好HNSW索引的时候，延迟会明显往上走。但话说回来，千万级也不是说pgvector就一定崩，更多是调优成本和内存占用的问题，索引建得好、参数调对，撑住也是有可能的。专用库的优势其实不在“能不能搜”，而在分布式扩展、量化压缩、过滤搜索这些工程

我之前也是直接HTTP暴露的，后来改成SSH隧道加本地端口转发，token只存本地环境变量，Agent那边就不用反复填了，体验好很多。反向代理加HTTPS也靠谱，但证书和鉴权得自己维护，稍微麻烦点。WebSocket这块你没理解错，MCP transport目前主要就是stdio和HTTP，SSE算HTTP的一种，WebSocket确实没在官方支持列表里，别在这上面绕太久。

别死磕Prompt，用LangGraph把流程拆成节点，每个节点单独调，稳得多。

说实话，结构化模板能解决一部分问题，但稳定性还得靠输出校验。我之前做日志分析时试过“角色+任务+格式”的写法，效果比纯指令好不少，但偶尔还是会瞎编。后来加了个强制步骤，让它先输出提取到的原始关键行，再给结论，这样起码能一眼看出它是不是在胡诌。你可以在Prompt里让它“如果日志中没有明确异常栈，就明确说未找到”，而不是让它自己脑补。另外，temperature调低到0.1以下对这类任务挺管用的，你

显存够不代表带宽够，7B 4bit在3090上瓶颈大概率是显存带宽，试试FP16加载+更小batch可能反而更快。 vLLM对GPTQ的支持本就不算最优，换个AWQ或者直接用ExLlamaV2跑下，token速度能翻倍。

说实话你这问题我也踩过坑，200行示例确实容易让模型“看花眼”，它更倾向于抓全局模式而不是逐行死磕。我后来发现把示例拆成几个小函数块，每个块前加一句“这是唯一参考风格”，比堆一个大代码块管用得多。另外别用“请严格”这种抽象词，直接说“变量必须用camelCase，函数必须带xxx前缀”这种具体规则，它反而更听话。你也可以试试在示例和需求之间加一句“现在忽略以上所有，只按示例的命名和结构写”，有时候

说实话你遇到的这个情况太典型了，我甚至觉得“换数据集就翻车”才是Prompt工程的常态。你提到的角色+任务+格式模板，本质上是给模型搭了个“预期管理”的框架，但它管不住模型对具体词汇的敏感性——同一个意思换种说法，输出分布就变了，这跟温度、few-shot关系真不大。我自己的经验是，与其迷信大佬的模板，不如先把你那个“新数据集”里最失败的5条样本拿出来，逐条对比模型漏了什么、多编了什么，往往能发现

大概率是切分太粗把关键信息打散了，先试试按语义段落做重叠切分，比直接上rerank见效快。

我最近也踩过这个坑，后来干脆对历史对话做了个轻量级裁剪，只保留跟当前问题实体重合度高的那几轮，效果比全量塞进去稳多了。另外你可以试试把每轮问答先压缩成摘要再喂给模型，这样能省不少token。不过想问问你，Q2这种指代，是纯靠LLM理解还是你们自己做了指代消解？我这边有时候模型会猜错指代对象，挺头疼的。

我最近也在搞类似的架构，发现把prompt写死成固定模板确实是死路一条，因为检索回来的片段质量本身波动就很大。我现在的做法是把system prompt拆成两层：一层是固定的“角色+硬性约束”，比如禁止编造、必须基于片段、引用要带编号，另一层是动态拼接的“任务指令”，根据用户问题的类型和检索结果的置信度去调整，比如如果top1的相关性分数很低，就加一句“如果上下文信息不足，请明确告知无法回答，而不

试试把历史对话单独做摘要存向量库，检索时和当前问题分开召回再合并，别一股脑全塞进去。

有意思，这个动态任务分解确实戳中了我之前用GPT Agent的痛点，它经常在中途卡住就整体崩掉。不过楼主测的是5轮项目，样本量会不会有点小？想问问在那种需求频繁变更的场景下，Agent 2.0的调整速度还能保持这么稳吗？另外“延迟降低60%”这个数据挺诱人的，但具体是在多长的上下文下测的？我最近也在对比几个Agent框架，如果这个数据能复现，我可能真要换工具了。

说实话16G跑7B/13B的Agent确实挺极限的，我之前也踩过这个坑。你换vLLM/Ollama方向是对的，但Agent场景下频繁的tool call和memory切换会让KV cache反复重建，这才是显存爆掉的真正元凶。我后来是用FastAPI自己包了一层，把模型常驻但把历史对话压缩成摘要存到向量库里，每次只带最近几轮+检索出的相关记忆进上下文，这样显存占用直接降了40%左右。量化到4bit

这问题我也踩过坑，7B模型对TypeScript的类型推断确实弱，尤其是泛型和联合类型，补出来的代码经常逻辑对但类型崩。prompt那块不用太纠结，我试过把“资深程序员”改成带具体项目上下文的描述，提升有限。换Qwen2.5-Coder 7B会好一点，但别指望质的飞跃，毕竟显存限制摆在那。建议试试把Continue的temperature调低到0.1，或者加个“先补全类型声明再写实现”的指令，能减

这问题我太有共鸣了，之前调LLM写重构代码时也栽过同样的跟头。后来我琢磨出来一个歪招，就是别光给示例，而是把示例里最关键的那几个变量名和函数签名直接写进你需求描述里，比如“新功能的入口函数就叫generateReport，参数列表和示例里那个buildReport保持一致”，这样等于帮模型画了个重点，它注意力再飘也得先满足你点名的部分。另外200行确实偏长了，模型对中间区域的记忆很模糊，我一般只留

试试把要改的函数单独摘出来让AI改，改完再贴回去，比给它整个文件省心多了。