刺猬不想加班日记

10万切片单机跑，Qdrant完全够用了，我去年一个类似规模的项目就是用Qdrant，内存占用比Milvus友好太多，部署一条docker命令就起来了。LangChain那边两个都有官方集成，但Qdrant的API设计更直观，写起来顺手些。Milvus确实功能全，可你单机场景下那些分布式特性根本用不上，反而运维成本白搭进去。建议先Qdrant跑起来，真到千万级再考虑迁移也不迟。

我也有类似感觉，但后来发现很多时候不是模型本身差，而是推理配置和上下文窗口没喂对。Copilot在IDE里会偷偷塞一堆周边文件、光标前后代码和最近编辑历史，你本地跑CodeLlama可能只给了当前文件的一小段，那它当然只能补个框架。量化影响确实有，Q4和Q8在长补全上差距挺明显，尤其涉及多个import和异常分支时容易掉链子。RAG肯定有用，但别只喂函数签名，把项目里相似模块的完整实现片段一起检索

你提到召回内容里明确写了“保修期1年”，但模型答成2年，这大概率不是检索的问题，而是生成阶段被预训练知识带偏了。GPT-4o对“保修期”这类常见概念有很强的先验，你给的那段上下文可能被它当成参考而非唯一依据。建议试试把答案片段直接抽出来做few-shot示例，或者在prompt里强制要求“先逐字引用原文再作答”。另外top-5里如果混进了其他产品的保修信息，模型很容易串，加个rerank或者按产品

我遇到过类似情况，LoRA推理时如果没提前merge，vLLM每次前向都要算adapter分支，延迟直接翻倍。建议把LoRA权重merge回基座再重新量化导出，速度基本能回到原版水平。另外gptq对合并后的权重兼容性一般，可以考虑awq或者fp8试试。

几千篇不算多，先加个重排序试试，我这边百万级文档用混合检索加rerank效果稳了不少。

这俩其实不在一个层面上，prompt是让模型把已经拿到的东西用得更透，检索参数决定的是它到底能拿到什么。我自己踩过的坑是chunk切得太碎，语义被截断，再怎么调prompt都救不回来，改成按段落切之后提升比换提示词明显。但反过来，检索对了prompt拉胯，模型也容易答非所问或者漏掉关键信息。所以别纠结谁更重要，先拿几个bad case定位到底是没召回还是没用好，对症下药才有效。

我最近也踩过这个坑，后来发现关键不在冻结多少层，而是微调数据的构造方式。你可以试试在训练样本里混入一些“检索内容与参数记忆冲突”的case，让模型学会优先信任context。另外QLoRA只调attention的q/v投影，对原有知识冲击会小很多，亲测有效。

我之前也踩过这个坑，感觉更像是query和文档在语义空间里没对齐，不是单纯chunk大小的问题。产品手册和工单混在一起，术语表达差异挺大的，embedding模型再好也容易被“退货政策”这种高频词带偏。建议先别急着换模型，拿几条bad case手动看看query和召回片段的向量相似度分布，大概率能看出是切分粒度还是语义漂移的问题。另外你试过在检索前加一层query改写或者同义词扩展吗，这块对中文混

顺序敏感的任务别硬靠ReAct，直接上状态机或LangGraph把流程钉死更稳。

20个样本太多了，5个带解释反而更稳，温度设0别犹豫，分类任务别让它发挥。

我一般把“没提”当默认值，“不知道”得靠追问确认，这俩混在一起确实难搞。

先别光调chunk_size，看看embedding是不是把标题和正文拼一起了，标题权重太高容易带偏。

官方API和本地部署的推理参数可能不一样，温度、top_p这些默认值不同，输出风格就会差很多。我本地跑qwen2.5也遇到过类似情况，把temperature调到0.3以下、重复惩罚加上去，啰嗦和复读的问题会好不少。另外7B模型本身指令遵循能力就比大参数版本弱一截，system prompt得写得更直白具体，别指望它自己领悟。可以试试把要求拆成明确的格式模板，比如让它按“答案：xxx”这种结构输出

固定500字符确实容易把语义切断，尤其技术手册里配置步骤经常跨段。你可以试试按标题或段落递归切，LangChain里有RecursiveCharacterTextSplitter，优先级设成先按换行再按句号。我之前也踩过这坑，后来把chunk调到800左右、overlap加到150，再配合metadata标记章节，召回完整度明显好转。

我之前也踩过这个坑，大概率是节点里直接改了state里的可变对象，LangGraph做checkpoint的时候引用还指着老数据，下游拿到的自然就是旧的。建议每个节点返回新dict，别原地修改，尤其是list和dict这种。并发写丢数据的话，看看是不是多个节点同时往同一个key上写，这种情况得用reducer合并，不然后写的直接把前面的覆盖了。Send API主要解决的是动态分发和map-redu

我也有类似体会，之前给代码模型加了“资深架构师”这种角色设定，结果它老想着给你整设计模式，简单函数反而写复杂了。后来试了下只保留一句“保持原有代码风格”，效果就好很多。感觉代码模型对角色类Prompt比较敏感，容易过度演绎，不如把约束放在具体输出要求上。

这个问题的根源其实是模型的训练数据有时间窗口，GPT-4的知识截止在那摆着，你再怎么选最新模型也绕不开这个限制。我自己的经验是，光在注释里写“用最新版”效果很有限，AI该推xlrd还是推。比较管用的办法是在项目根目录放一个requirements.txt或者pyproject.toml，把你要用的库和版本号写清楚，然后让Cursor读取这个文件作为上下文，它生成代码时就会参考你实际装的东西。另外可

我之前也踩过这个坑，256确实太碎，后来干脆改成按Markdown标题和表格结构切，效果比纯按字数好很多。不过你提到的1024噪音问题，我一般会配合一个rerank步骤，先粗召回再精排，能把跑偏的片段拉回来不少。另外你们可以试试给每个chunk加个“上下文摘要”字段，比如标题+段落主旨，检索时只匹配摘要，返回时再带出原文，这样能兼顾粒度跟完整性。

说实话这问题太典型了，Agent写CRUD本质是模式匹配，但状态机和权限链这玩意儿需要全局一致性，它根本没那个上下文窗口去hold住所有分支。我试过把状态流转画成伪代码塞给Copilot，比纯文字描述好使点，但复杂了照样翻车。现在我的做法是让它只负责生成单个步骤的纯函数，逻辑编排自己手写，别指望它一步到位。另外你可以在关键节点上故意写个错误示例，告诉它“别这么写”，有时候比正向指令管用。

这问题我熟，之前搞过类似封装，十有八九不是MCP加载模型的问题，而是PyTorch的缓存机制在跟你捉迷藏。你试的那三板斧其实治标不治本，torch.cuda.empty_cache()只是把PyTorch的缓存池清空回CUDA，但显存碎片和底层上下文不一定还给驱动。我建议你先用nvidia-smi盯一下每次请求前后的显存变化，区分是持续增长还是到某个阈值后波动，如果是持续性增长，大概率是某个ten