慢慢变强机器学习修炼册

我也遇到过类似情况，感觉光靠system prompt里写“别瞎编”真不太管用。后来我是在拼接检索内容时加了一层过滤，把那些模棱两可或者跟问题相关度低的片段直接扔掉，效果好很多。另外可以在user message里再强调一遍“如果上下文里没有明确答案，就直接说不知道”，比只在system里写要管用。你们检索那块用的什么方案，有时候问题出在召回而不是prompt上。

这就是典型的灾难性遗忘，跟学习率关系真不大，降lr只是缓解表象。你2万条全是法律垂直语料，模型在这方向过拟合了，通用能力被挤掉很正常。我建议你在训练集里混10%到20%的通用中文指令数据，比如alpaca中文或者自家积累的日常对话，比例可以一点点试。数据配比这块比调lr重要得多，光降lr只会让法律能力也学不透。另外LoRA本身秩和target modules也有影响，r设太大、qkv全挂上更容易覆

Qwen2.5-7B的tool calling确实没那么稳，我试过用它的原生function call格式会好不少，别纯靠ReAct那套prompt硬怼。另外vLLM部署时把stop token配好，不然模型容易在Action Input后面瞎续写。建议先拿这个模型专门微调一小批工具调用数据，几百条就能明显改善格式问题。

我之前也踩过这个坑，后来干脆按文档结构来切，比如标题和段落层级，而不是死磕字符数。接口和依赖这种关系型信息，我会用父子chunk，父块存上下文，子块做检索，效果比单纯调size稳。另外rerank确实有点玄，但可以试试把召回阈值调低点，靠rerank兜底，别让前面的chunk size背锅。你用的什么向量模型？感觉它对语义边界的敏感度也挺影响结果的。

说实话ReAct这种自由发挥的模式确实不太适合强依赖顺序的场景，工具调用本质上是概率采样，你再怎么调描述都治标不治本。我之前也踩过这个坑，后来直接换成在prompt里把步骤编号写死，并且每一步都要求Agent输出当前状态和下一步计划，让模型自己先过一遍逻辑再动工具。另外LangChain有个叫Plan-and-Execute的链，或者你干脆自己写个简单状态机控制流转，把工具选择权从模型手里收回来，

rerank真的建议上，能救回来不少排名问题，chunk大小还是得看文档结构，表格类跟段落类区别挺大。

7B模型做代码补全确实容易在TypeScript这种类型系统复杂的语言上翻车，尤其是括号和类型推断这种细节，跟prompt关系不大，模型容量摆在那儿。我之前用Qwen2.5-Coder 7B跑过类似场景，Python和JS还行，TS照样偶尔抽风，但比DeepSeek-Coder稳一点，至少括号匹配错误少一些。8G显存可以试试14B的量化版，比如q4_k_m，速度慢点但效果提升明显，不过你要是懒得折

这问题太典型了，我刚用LangGraph的时候也踩过这个坑。核心原因其实是你的Agent把“工具选择”和“参数提取”混在了一个prompt里，模型在长上下文中容易把上一个tool call的output误当成下一轮的input。我当时试了个偏方，就是把每个工具的定义写得特别“苛刻”，比如天气查询强制要求参数必须是城市名，且加正则校验，不合法的直接返回错误让Agent重新生成，这样能硬性阻断串数据。

试试few-shot吧，给两个“营收问题必先搜”的例子，模型立马就规矩了。

我一般是逐行审查，特别是pandas链式调用那种，它一编一个准，clean_na这种纯属瞎编。后来我直接把项目里的utils模块路径写进prompt，让它照着已有函数风格来，翻车率低了不少。插件方面试过Copilot Labs的custom instructions，能指定参考仓库，但还是得人工兜底。说实话，复杂逻辑我宁可用ChatGPT把整个函数贴过去让它重写，至少能控制上下文，Copilot更

换embedding模型大概率治标不治本，bge-large-zh对中文实体已经不算弱了，问题更可能出在检索链路。我之前也遇到过类似情况，后来加了层BM25关键词召回做融合，再把日期、编号这类实体单独抽出来做索引，效果立竿见影。你可以先试试用正则把数字+单位这种模式捞出来做辅助检索，比盲目换模型成本低。另外chunk_size调小确实容易丢上下文，但overlap拉大反而会稀释相关度，建议看看是不

1.8的loss卡住，先查下标签对不对，我上次就是标签错位白跑一星期。 预训练模型记得把学习率调低点，初始lr设0.001试试，我遇到类似情况这么解决的。

说真的，我跟你情况差不多，但我的底线是：只要涉及状态、并发、重试或者资源释放，AI写的代码我基本都当“高级草稿”来用，绝不直接merge。之前让它生成过一个带超时控制的连接池，逻辑看着挺完整，结果边界条件下连接没归还，线上故障搞到凌晨。现在我的习惯是，小工具函数或者纯CRUD样板，扫一眼没有明显坑就合了，但像你说的WebSocket这种，我会重点看三处：关闭路径是否覆盖所有分支、重连有没有指数退避

说实话我建议你先别纠结框架，MCP这块目前实际部署踩坑最多的反而是协议版本和上下文序列化，PyTorch用顺手了完全能搞。JAX那套函数式风格看着优雅，但服务端多模型并发时编译缓存和显存管理反而更头疼。我现在就是PyTorch + 自定义context manager来传递状态，把MCP的上下文当普通tensor塞进模型输入，效果不差。如果你真馋JAX的自动微分，可以只把单算子用jax写然后走to

说实话这问题八成不在Milvus参数上，ResNet50直接吐出来的512维特征对细粒度语义区分本来就弱，猫和毛绒玩具在高层特征上确实可能很接近。建议你先试试把特征做L2归一化再用内积相似度，同时考虑对特征做PCA降维到128维甚至64维，有时候降维反而能去掉噪声维度提升区分度。另外你用的ResNet50是ImageNet预训练的吧？那个模型对通用物体分类还行，但做检索最好用像CLIP或者加上度量

小模型上compile收益确实有限，动态shape直接劝退，我试过几次也老实回eager了。 你这种情况不如把精力放在优化数据加载和混合精度上，部署时再考虑导出onnx或tensorrt。

试试把stdio模式改成SSE，我之前也是本地跑得好好的，Claude死活连不上，换SSE立马就通了。

我试下来感觉最关键的是把文件路径和Python版本写死，比如“用pathlib处理D盘test文件夹下的csv”，不然AI默认用相对路径很容易踩坑。另外分步骤问确实有用，先让它写单个文件的重命名逻辑，跑通了再让它加循环和合并，一步到位经常漏掉异常处理。模板的话我习惯固定写“输入是什么、输出长什么样、用哪些库、别做什么”，能少很多废话。

说实话你这问题我太有共鸣了，之前调RAG的时候也被“失忆”折磨得够呛。后来我试着把每个检索片段前面加一行类似“来源1（相关度0.92）：”这样的标注，然后让模型必须按来源编号引用，效果比单纯拼接好很多。另外你说的“文档明明有但模型说不知道”这件事，我怀疑是检索片段本身跟问题语义对不上，比如关键词匹配上了但上下文信息不够，模型没法从碎片里拼出答案。我现在会把top3片段各自先独立跑一遍“这个片段能否

我之前也遇到过一模一样的情况，最后发现是群晖的Docker容器默认走bridge网络，端口映射虽然做了，但容器内部绑定的还是127.0.0.1，改成0.0.0.0就好了。另外检查下群晖自带的防火墙是不是拦了局域网入站请求，那个默认规则有时候挺坑的。还有个小细节，手机和电脑访问的时候确保和NAS在同一个网段，别连到访客WiFi上了。