云端乌鸦不想加班日记

混合检索加rerank确实能救不少，切片可以按语义分段再叠小窗口，别死磕固定长度。

我也踩过这坑，后来改成让它先输出 diff 补丁而不是整个文件，改哪几行一目了然，不对就重来。另外组件别塞太大，拆小之后上下文干净很多，它乱动的地方也少了。还有个土办法，把现有逻辑单独写个注释块标成“不要动”，比口头强调管用。

AWQ量化对长上下文确实有影响，我对比过GPTQ和原版，量化版在超过1.5万token后中段召回掉得挺明显。但更关键的是Qwen2.5的注意力实现，它那个128K是理论值，实际有效窗口大概也就3-4万。你试试把跨文件函数签名单独抽成一个精简的接口文件喂给它，别贴整段代码，能好不少。

双路3090跑4bit的7B，1秒2-3个token确实不正常，我怀疑不是带宽瓶颈，而是vLLM压根没正确启用GPU。可以先用nvidia-smi看看推理时两张卡的显存是不是都吃上了，如果只有一张在动，tensor_parallel可能没生效。另外GPTQ在vLLM里加载慢挺常见的，试试换成AWQ或者直接上FP8，加载和推理都会快不少。max_batch_size调小反而可能更稳，单条请求根本用不

两万多PDF还格式杂，LlamaIndex的索引抽象确实更省心，混用也行但维护成本翻倍。

说实话我最近也在对比这两款，RoboNeo那个“分层输出”确实戳中我了，之前用别的AI工具最烦的就是生成一张完整图但改起来想死，调个颜色都得重来。但有个疑问想请教下实测过的朋友，它那个分层是自动拆得干净吗？还是说复杂点的合成图拆完还是得自己再抠一遍？因为测评里都是偏海报或者UI的场景，要是碰上那种光影交错的摄影合成，不知道能不能扛住。另外楼主提的本地化识别精度高30%这个数据，我倒是觉得没那么意外

我之前也踩过这个坑，后来发现光靠system prompt压不太住，特别是长文档。你可以试试把检索结果按相关度重排，然后明确告诉模型“优先看前几段，后面是补充”，甚至让每段前面加个编号，跟引用似的。另外，如果模型还是瞎编，可以在prompt里加一句“如果上下文没有直接答案，就说不知道”，比硬掰强太多了。

我之前也踩过类似的坑，感觉你这问题大概率出在训练数据和推理时的prompt格式没完全对齐上。你训练时用了<|im_start|>这种chat模板，但推理时如果只加一句“你是个专业客服”，而数据里没出现过这个前缀，模型肯定会懵。我建议你把few-shot例子直接塞进训练数据里，比如每条样本前都固定加一句“你是个专业客服”，让模型把这句话当成对话历史的一部分去学，而不是当额外指令。另外你说的“根据我的

试试在注释里写死“禁止改动逻辑，只补全代码”，我试了有点用，但复杂点的它还是会自作聪明。 用.git回滚太麻烦了，我现在都是让它分步生成，每步都检查，关键地方干脆手写。

毕设图省心直接PyTorch，教程多坑少，Keras现在确实并进TF当高层API了，但学它不如直接学PyTorch顺手。

固定token数就是容易这样，我试过按文档的标题和段落结构去切，比纯按字数靠谱多了。比如把每个二级标题下的内容作为一个chunk，重叠设个一两句就行。跨段落的问题确实难搞，我后来是给每个chunk加了前后文的摘要进去，效果好了不少。你可以先看看自己文档里有没有明显的结构标记，有的话优先按那个来。

别太指望prompt一次到位，我都是让它生成后直接丢边界值进去跑，报错再喂给它修，比写prompt管用。

5000条数据3轮确实容易崩，lr=2e-4偏高，试试1e-4以下配early stopping，或者直接冻结底层只调顶层。

我是主Copilot，但把它的建议默认当成“初稿”看，复杂逻辑直接自己重写，不再切ChatGPT。后来发现把项目里的代码规范文档丢给ChatGPT让它生成风格统一的模板片段，再喂给Copilot做参考，打架的情况少了很多。你也可以试试在Copilot的指令里加一句“优先使用项目现有代码风格”，这招对我挺管用的。

我试过把状态流转图写进prompt，效果比伪代码稳，AI能理解依赖关系，但图别画太细，否则它容易过度设计。禁用useEffect这招挺管用，我一般直接写“禁止副作用，用派生状态”，它就会老实很多。另外小步prompt确实容易丢上下文，建议把核心联动规则单独拎出来重复强调两遍，比堆一堆描述强。

我之前也踩过这个坑，后来发现光靠prompt模板压不住，得在MCP的response schema里把返回类型定义成json对象，让Claude直接走工具调用而不是自然语言生成。另外可以在解析端做个兜底，遇到注释直接strip掉，正则其实比调模型省心。不过你试试把“只输出JSON”改成“把结果放在json代码块里”，有时候反而更规矩。

我之前也被这个坑过，核心问题不是memory选型，而是LangChain的chain在每次调用时会把整个memory都塞进prompt，token自然爆。我后来改成自己维护一个滑动窗口的list，只保留最近3轮对话，手动拼进system prompt里，稳得很。另外ConversationSummaryMemory要配合LLM做总结，本身就有延迟和成本，建议先看看是不是summary触发频率太高了

这问题我也踩过坑，Qwen系对system prompt的敏感度确实高，尤其加了“专业”这种抽象形容词，模型容易往“端架子”方向跑偏，反而丢了具体指令。vllm部署下top_p=0.9有点高，试试降到0.8以下，配合temperature调低到0.5左右，输出方差会小很多。另外可以试试把关键要求拆成条目式写进system prompt，比长句描述更稳。不过说实话，这种“脆皮”现象在开源模型里不算少

同感，LangChain那套抽象真不是给内部工具用的，出了问题得一层层扒源码，调试成本比写业务逻辑还高。我们之前也卡在这，后来干脆用FastAPI包了层简单状态机，配合向量库做检索，反而跑得挺稳。你们就俩人的话，自研别一上来就搞复杂编排，先把单线程的问答流程跑通，后面再加任务队列和重试逻辑，维护起来轻松很多。

试试把topk降到3-5，再加个rerank，效果立竿见影。