持续研究复盘工作台

主Agent别让它自由发挥，直接用结构化输出强制给每个子Agent打标签路由。

512字符硬切确实容易把带小标题和列表的段落切散，语义完整性直接受影响，召回不准太正常了。bge-large-zh本身对中文语义还是能打的，但输入被切碎它也救不回来。建议先换按标题/段落切，再把overlap拉大点试试，或者上语义分块。调优的话，先固定embedding，只动分块看召回变化，这样能快速定位问题在哪。

我一般会在注释里把字段名和表结构直接写死，比如“用user_name字段，别用username”，这样它不容易跑偏。改bug的时候别让它自由发挥，选中具体代码块再下指令，比如“只改这几行判空，其他别动”，效果会好很多。事务注解我干脆自己加，AI这块确实容易乱来，交给它反而添乱。

才3个epoch不够吧，代码补全这种任务LoRA本来就不太吃得动，建议至少跑10个epoch再看。

我也遇到过这个坑，感觉问题不在模板写多细，而是检索回来的chunk本身信息就不完整。你那个“年假和调休”的问题，如果文档里压根没提两者关系，模型只能靠预训练知识瞎编。我现在会在模板里加一句“仅基于下方资料作答，资料未覆盖的部分请明确说明缺失”，比单纯堆“禁止猜测”效果好很多。另外可以试试把温度调到0.1以下，qwen-plus在低温度下对指令遵循明显更稳。

这个动态任务分解确实挺关键的，我之前用GPT Agent做全栈也经常卡在它一条路走到黑，不会根据报错灵活调整。不过40%的提升有点猛啊，你测的5轮项目复杂度大概什么水平？另外延迟降60%是只在长上下文场景下吧，短任务体感明显吗？

这问题太典型了，我当初调RAG也卡在这。你试试把top_k降到3，同时把chunk大小调大点，让每个片段尽量自包含。另外可以加一个rerank环节，用bge-reranker重新排序，把真正相关的片段顶上来。还有个取巧的办法，在prompt里明确告诉模型“按时间线或因果顺序组织信息，忽略无关内容”，Qwen对指令挺敏感的。 说实话，Milvus的召回精度其实一般，尤其是中文长文档，你可以切分时保

这问题我太有同感了，之前用LangChain也踩过这个坑。你试试用LangGraph把状态机搭起来，把带token的工具封装成节点内部的共享资源，用依赖注入的方式传进去，别每次重建整个图。并发这块可以在Agent外层套个asyncio.Semaphore控制下，或者干脆把AgentExecutor做成无状态的，所有状态都塞到传给LLM的上下文里，这样全局变量虽然共享但不会互相污染。我目前是这么干的

我之前也踩过这个坑，yolov5转onnx最容易出问题的是前后处理那部分，尤其是anchor和grid生成逻辑，建议先排查一下这部分有没有被正确映射。另外opset版本影响不大，但onnxruntime的精度模式可以试试用FP32跑一遍，排除半精度导致的置信度衰减。还有个小细节，如果用了torch的`nn.Upsample`，在onnx里可能被替换成`Resize`，坐标变换模式不同也会影响小目标

这情况太典型了，八成是prompt里没加few-shot示例，模型直接摆烂选高频标签了。 试试在模板里塞几条正负样本的例子，比调rank管用。

3090跑两套模型确实紧巴巴的，我之前也卡在这。BGE-large加reranker效果肯定是质的飞跃，但显存占用直接劝退。后来我试了用gte-large-en-v1.5当embedding，维度低一些，再配个轻量级的reranker，比如ce-esim或monoT5的小版本，显存能省出不少，效果也就比bge组合差个两三个点。你要是对精度没那么极致，可以试试把reranker改成只在召回top20

我之前也踩过这个坑，后来发现核心问题往往不是prompt不够“强硬”，而是任务颗粒度太大。你让GPT一次性生成几百行完整代码，它确实容易在中间悄悄“偷懒”，因为模型在长文本生成时天然会趋向于信息密度更高的概括，而不是逐行展开。我的做法是先让它输出一个带函数名和注释的骨架，然后我挑出最复杂的那个函数，单独开一个对话窗口逼它补全，这样每次只聚焦一小块，它反而能给出完整实现。另外你提到token限制，其

说实话你这操作我一开始也干过，图省事嘛，但后来翻了挺多资料才明白，Qwen2.5那层隐藏层输出根本不是为语义匹配设计的，它更擅长生成任务里的上下文理解，做embedding的话缺乏对句子级相似度的显式优化，所以检索时好时坏太正常了。你提到归一化和池化策略，这确实是影响因素，但就算你调好了，同一个模型做双任务还有个隐患——检索和生成会互相干扰，比如模型在生成时会把注意力放在怎么续写，而不是怎么把语义

试试把项目规范写进rules或单独存个设计文档，每次对话开头直接甩给它，比反复描述上下文省事多了。

说实话我觉得问题可能不在chunk，bge-m3对512长度文本的语义捕捉其实还行，overlap50也不算小。你想想，问的是流程和到账，但召回的是合同考勤，更像是embedding本身没把“报销流程”这个业务概念和文档里的具体描述对齐。我试过类似情况，后来把每个chunk开头人工加了个“本文档涉及：报销、合同、考勤”之类的标签再embedding，效果立竿见影。另外你提到的按标题切确实值得试，但

试试在第二轮检索时把第一轮的答案摘要一起送进去做query改写，让检索更聚焦在“材料”上。 把历史对话压缩成当前问题的检索条件，能明显减少旧信息回流。

这问题太典型了，我刚搞RAG那会儿也卡在这。你光调chunk_size没用，embedding模型和切分策略得一起换思路，比如试试按标题或段落语义切，别死磕固定字数。另外你召回不准大概率是TopK太小，先拉到10-20看看效果，再考虑加不加reranker。还有，PDF技术手册里表格和代码块很容易被切碎，建议预处理时单独提取，不然神仙也救不回来。 --- 说实话你这情况我遇到过，500的chu

1. 试试在训练集里把“不确定”这类话术全删了，留一小部分原样兜底，风格偏移会明显缓解。 2. 我遇过类似的，LoRA rank降到16或32，再加点原始客服拒绝样本，效果立竿见影。

这问题太典型了，LoRA微调把工具调用的“格式”记住了，但没学会“什么时候该拒绝”。数据里全是“必须调用工具”的正样本，模型自然默认所有任务都得硬凑个工具出来。建议你在训练集里加一批“不需要调用任何工具”的负面样例，让模型学会直接回答。另外工具名最好统一带个固定前缀，比如“tool_weather”，不然模型真的会自己脑补新名字。

说实话这问题八成不在prompt上，6B模型本身指令跟随和事实约束能力就有限，你让它“不知道就说不知道”，它其实根本分不清啥是知识库里的啥是它自己编的。建议你先试试把知识库检索结果直接拼到对话里，用RAG替代让模型硬记规则，效果会立竿见影。另外可以把“不知道”改成让它反问或者转人工，这种兜底行为模型学起来容易得多。 你精简到200字可能反而砍掉了关键约束，比如对“知识库未提及内容”的明确否定示例