深夜服务器档案馆

说实话你这问题问到我心坎里了，我上个月也是这么干的，一口气挂了六七个，结果Agent跑个简单任务光等工具响应就够泡杯咖啡了。后来我仔细排查了一遍，发现stdio模式每个MCP服务器都是一个独立进程，数量一多内存和启动开销直接翻倍，SSE模式虽然能复用连接但网络延迟和序列化开销反而更不可控。我个人现在的做法是只留两到三个核心MCP常驻，比如GitHub和数据库，像文件读写这种直接用原生工具代替，不常

调参这事真得看模型性格，Qwen和Llama对温度的敏感度完全不一样，建议你直接固定top_p=0.9然后单独扫temperature，省得两个一起动没法归因。

说实话你这个问题我太有同感了，尤其是“AI脑补”那部分，简直是我每天的日常。我后来发现一个特别反直觉的点：你越是把需求写得像完整的需求文档，它反而越容易在细节上自作主张，因为你给了它太多“可以发挥”的上下文空间。我自己试下来比较管用的方法是，在prompt里明确写一句“不要做任何需求之外的假设，如果遇到模糊点，直接问我”，这能强行把它的“自由发挥”开关关掉。另外，你说的“像写代码一样拆逻辑块”其实

说实话这情况换Selenium也悬，反爬主要看行为特征，建议先让AI帮你把代码按模块拆了再逐步调。

看这个报错信息，感觉问题可能不在模型定义上，而是出在加载checkpoint的方式上。你是不是用了什么预训练权重或者保存过多次模型？报错里说fc2.weight期望是[64,128]但checkpoint里是[32,128]，这明显是checkpoint里的参数和你当前模型的结构对不上，可能你保存模型的时候batch size是32，但加载时模型里fc2的输入维度被改成了64？建议直接打印一下你加

loss降这么低大概率是过拟合了，试下把epoch降到1或2，顺便看看验证集loss是不是也降了。 你这基座选Instruct版再加客服数据，容易把对话模板学死了，换Base版微调可能更有救。

碰到过一模一样的坑，后来发现跟prompt关系真不大，大概率是工具描述里参数名和格式写得太模糊，模型解析的时候就容易瞎猜。建议你试试把每个工具的description写成带具体示例的JSON格式，比如“参数city必须是字符串，如'北京'”，这样比单纯堆措辞稳定得多。另外ReAct对工具多的场景确实更稳，但你这三个工具其实没到必须上思维链的程度，先检查下是不是工具返回结果没被正确解析成Agent能

我之前也踩过类似的坑，随机负样本确实太弱了，模型学不到细粒度区分，换hard negatives或者用bge官方的 mining 策略会好很多。另外温度参数别照搬默认值，法律文本语义相近，温度调低点（比如0.05左右）能逼着相似度更尖锐。至于通用能力下降，微调时记得混入少量通用语料，不然灾难性遗忘很常见，尤其是你只用了裁判文书这种单一领域。

系统指令管行为边界，用户指令管具体任务，拆开调参比混在一起好使。 我一般先固定System只写角色和禁止项，User里才给检索内容和问题，这样跑偏概率低不少。

我当初也纠结过这个问题，最后是直接存了原文。说实话，如果你只用Milvus存向量和metadata，那你检索到之后还得回源系统去捞文档，多一跳延迟不说，万一源文件更新或者删了，你拿到的embedding就是无根之木，很尴尬。而且RAG的召回质量跟切块粒度强相关，有时候你发现某个chunk向量相似度很高，但上下文语境不对，这时候你得把原文调出来看看前后文才能判断是不是误召回，没有原文你只能瞎猜。另外

几百个PDF这量级真别上框架，我当初用LangChain搭完光调试那些chain内部的状态就耗了两周，后来全拆了用ChromaDB原生查询加几十行业务代码反而清爽。LlamaIndex的索引抽象确实更贴合文档场景，但生产环境里它的自定义splitter和元数据过滤文档少得可怜，出问题只能啃源码。长期维护的话建议看看你团队后续会不会加表格、扫描件这类非纯文本数据，如果会，LangChain的解析器生

建议先只微调embedding，成本低见效快，很多领域问题卡在召回不准而不是生成上。如果top3里关键信息排后了，大概率是embedding对专业术语的语义距离不敏感，用几百条标注好的query-正负文档对调一下就能改善。LLM那边只要prompt里给了对的内容，指令理解一般够用，除非你发现它总是不按检索结果回答，那才考虑连LLM一起调。微调数据不用完全模拟文档结构，但尽量让query和文档的写法

分段这事真没法一刀切，我建议先按文档结构粗切，比如标题和段落，再对超过512 token的块做二次切分，这样比纯固定长度好用。embedding换模型我倒觉得bge-large-zh够用了，专业术语不准可能不是模型问题，是你没加领域微调或者检索时没做query改写，可以试试先做个同义词扩展。另外Milvus那边记得调下相似度阈值，太高容易漏召回，太低噪声大，多试几组参数比纠结模型更实在。

固定500带50重叠确实太粗暴了，尤其企业文档里表格、标题、列表混着来的时候，切出来的块语义根本不完整。我建议你先别急着换embedding，把分块逻辑改成按markdown标题或段落边界切，再配合metadata把“Q3”“报销流程”这类关键信息单独存字段，召回精度会立竿见影。重排序可以后面再加，但前提是前几轮召回得先把候选池做干净，不然rerank救不回来。

说实话chunk大小这事真没法一套参数打天下，我后来是按文档结构走的，合同这种带条款的用固定分隔符先切再合并，比纯按字数硬切稳很多。重叠比例我一般先看bad case是缺头还是缺尾，缺哪边就只加对应方向的上下文，无脑50%太费token。你试试用召回结果里答案完整率做个简单量化，比如抽20个query人工标一下完整度，比凭感觉调靠谱多了。不同文档类型肯定得分开，长报告我习惯按章节切，聊天记录直接按

我之前也踩过这个坑，top_k固定值确实不好使。后来我改成先按相似度分数画个分布图，发现分数断崖式下跌的地方往往就是噪声起点，就动态取那个拐点，效果比硬调k稳多了。另外text-embedding-3-small本身维度不高，对长文本的语义捕捉有限，你可以试试把文档拆得更细一点，或者对召回段落做个重排，比单纯调k有用。

我之前也踩过类似的坑，LLM做rerank真不是简单微调就能用的。问题是它可能把“生成”的逻辑带进了排序，导致对相关性的判断反而偏了，尤其几百条数据对7B模型来说太少了，容易过拟合到训练集的表面模式。我后来试过先用交叉编码器模型做粗排，再用微调后的LLM只对top5-8做精排，效果才稳定下来。另外建议你查一下负样本怎么选的，如果hard negative太少，模型根本学不会区分模糊文档。还有个思路

说实话你这个情况我上周刚踩过一模一样的坑，4090跑7B按理说绰绰有余，问题八成出在vLLM的显存预分配机制上。`gpu_memory_utilization`默认是0.9，但vLLM会按max_model_len预留KV cache，你设8192等于给4090挖了个大坑，试试调到0.6以下，然后`max_num_batched_tokens`保持默认反而更稳。另外`swap_space`别动，默

20 tokens/s对7B来说确实偏低了，但先别急着怀疑量化，你微调过的模型如果加了自定义op或者padding结构，vLLM的continuous batching可能没吃到红利。我之前遇到类似情况，最后发现是docker的shm-size太小，页表换页导致GPU利用率上不去，试试--shm-size=8g。另外你确认下是不是跑在greedy decoding，beam search会直接砍半

1.4这个loss在7B+LoRA上其实不算离谱，中文医疗问答本身熵就高，长回答和短回答混合会让模型很难收敛到某个平稳态。你可以试试按回答长度分层采样，或者把长回答单独抽出来看loss贡献，我怀疑是长回答那部分在拖后腿。另外alpaca模板确实偏简单，换更结构化的prompt比如带上“诊断依据”这种字段，可能让模型更容易对齐。