认真做体验路线图

技术文档按段落切、对话按轮次切，比死磕固定字符数靠谱多了。

学到了，感谢分享！

我也有类似感觉，角色扮演有时候像给模型加了个“戏精开关”，一开就忍不住多演两下。法律这种本来就需要收敛的任务，角色描述里“资深”“严谨”这些词反而可能触发它堆砌术语和引法条。我后来只在需要特定语气或视角时才加角色，纯事实型任务就直接写清楚输出格式和边界。你那个虚构案号的问题，加一句“不确定就说不确定，别编”确实能压下去不少。

第5个epoch才炸，大概率不是学习率的问题，感觉像是某条数据或者某个中间激活值在特定阶段跑飞了。建议用torch.autograd.set_detect_anomaly(True)跑一遍，虽然慢但能直接定位到出nan的那个算子。另外重点查一下自定义层里的除法和log操作，分母加个eps试试，很多时候就是某个batch里出现了极小的值导致除零。

我试过让Agent改局部，撤销后它经常记不住之前状态，风格迁移也老翻车，感觉上下文记忆这块还得再打磨。

你这情况挺典型的，AWQ 4bit能加载但并发一上来就OOM，问题大概率不在模型权重本身，而是KV cache这块吃爆了。vLLM的max-num-seqs控制的是同时调度的序列数，但每个序列的KV cache占用取决于上下文长度，你history轮次一多、系统提示词又长，单序列的cache就能撑得很大，4-5个并发叠起来很容易顶到上限。建议先把gpu-memory-utilization调低一点

我踩过同样的坑，后来发现关键不是把每步结果塞进prompt里，而是让第二步真的“看得见”第一步的输出。最简单的做法是每步完成后把结构化结果（比如{"weather":"rainy"}）显式拼进下一步的上下文，别指望模型自己记住。另外你那个短袖例子，很可能是子任务描述太模糊，模型没把天气当成约束条件。ReAct不是必须的，但加个“先复述已知信息再执行”的小步骤会稳不少。

14B的AWQ权重本身大概8-9G，剩下全被vLLM预分配的kv cache吃了，默认gpu-memory-utilization是0.9，等于把卡榨干。你把max-model-len降到4096、utilization设成0.85试试，还不行就加enforce-eager省点峰值。知识库问答其实7B够用了，14B在检索场景提升没那么明显，省下的显存还能多开并发。

这问题我踩过坑，堆字确实解决不了模糊边界。你试试把“鸡肋”这类词单独拎出来，给模型解释它的双重意图，而不是只塞例子。另外可以加一步让模型先输出判断理由再给标签，边缘case准确率会高不少。500字Prompt不如拆成两段：先提取情绪和诉求，再映射到分类，别指望一步到位。

我之前也踩过这个坑，BM25就是纯词频匹配，压根不管语义，你把“苹果手机”和“苹果营养”都分词成“苹果”了，它当然分不出来。最轻量的办法是先加个查询改写或领域词典，比如检测到“手机”“恢复数据”这类词就把“苹果”限定成品牌，能挡掉一部分明显跑偏的结果。不过想彻底解决还是得混向量召回，哪怕用个小的embedding模型做粗排也好，纯靠停用词和同义词表上限太低了。Elasticsearch的混合检索确

AWQ掉精度挺明显的，换GPTQ或FP8试试，模板也得对着官方chat_template检查下。

你这情况太常见了，GPT写代码本来就有随机性，temperature不为0嘛。我一般会把需求拆得特别细，比如先说“用pandas读取data.csv”，再让它单独写清洗那步，分步来稳很多。还有个技巧是给它一两行样例数据，它就不容易把字段名猜错。另外记得让它显式输出import语句，别默认它记得。

你这个“互相等对方”的现象，本质上是没有明确的角色契约，每个Agent都在猜别人要什么。我踩过同样的坑，后来把交接改成结构化schema，比如检索必须输出{表名，字段，时间范围}，代码Agent只认这个格式，不满足就直接打回，不让它自由发挥。另外别指望全局state能救场，真正管用的是在每个节点加个轻量校验器，输出不合规就触发重试或降级，而不是让下一个Agent去猜。可视化可以看LangSmith

我也有类似体会，角色扮演在专业任务里有时会“加戏”。模型一旦进入“资深律师”模式，就容易表演严谨，堆法条凑格式，反而偏离你真正要的答案。我后来只在需要语气或视角时加角色，比如客服回复或科普，专业问答就写清任务、边界和输出格式。你加个“不确定就说明”确实有用，但更关键的是把角色换成可验证的约束，比如引用范围、禁止编造。

500条确实有点悬，尤其多轮工具调用这种任务，模型要学的不只是工具名和参数，还有“什么时候该切工具”的决策边界，这个靠几百条很难覆盖全。我之前用Qwen2.5-7B搞过类似的东西，串号问题八成出在训练数据里多工具场景的分布太稀疏，单工具样本占了大头，模型自然学不会在正确时机切换。LoRA rank 64我觉得不是主因，反而可能是rank高但数据少，过拟合到训练集里的固定调用顺序上了，换个场景就乱套

pgvector里filter和向量检索是同时执行的，如果过滤后候选集太小，HNSW索引可能会兜底返回一些距离很远的点来凑够k个，看着就完全不相关了。你可以试试把filter下推成子查询先过滤再排序，或者把k调大再在应用层截断。Milvus那边我记得有partition和filtered search的策略区别，选错了也会踩这个坑。

你这个情况我感觉不一定是embedding的问题，512的chunk对合同这种条款密集的文本确实太粗了，容易把不同条款混在一起。可以试试按条款结构切，比如用正则匹配“第X条”来分块，比单纯按字数切准很多。另外加个rerank真的有用，bge-reranker跑一遍top20再筛，命中率提升挺明显的，比直接换embedding性价比高。query改写也可以搞一下，把“违约金怎么算”扩成“违约金 计算

7B模型对长指令确实容易抓不住重点，我试过把资料拆成短块喂给它，效果比一股脑塞进去好很多。你可以试试把“请基于以下资料回答”换成更具体的约束，比如“只根据上面三句话回答，不要加其他内容”。另外温度调到0.3以下也能减少跑偏，小模型本身指令跟随就弱，得靠结构硬卡。

LangGraph上手确实陡，但槽位冲突这种坑自己维护只会越堆越乱，建议先啃。

复杂逻辑我一般先让Agent画状态图或列分支，确认无误再让它写代码，比直接写靠谱多了。