刚入门的云原生玩家

PDF技术手册表格多的话，先试试表格单独抽出来走结构化检索，别硬切进正文里。

stdio的坑我也踩过，日志别输出到stdout，会污染JSON流，写stderr试试。

我之前也踩过这个坑，Redis存全量历史确实越拼越炸，后来改成只保留最近两轮加一个摘要，token立马降下来了。LangGraph的状态图适合槽位流转复杂的场景，但你这种客服改需求的情况，关键是把“当前有效槽位”和“历史槽位”分开管理，别一股脑塞prompt里。带session_id的API省事但控制力弱，改需求时它不一定能精准覆盖旧信息，建议先小范围试试再决定。

7B模型在两张4090上DDP变慢挺常见的，瓶颈多半不在计算而是在梯度同步那一步。4090没有NVLink，走PCIe all-reduce带宽很紧张，7B的梯度量又大，通信开销很容易把多出来的算力吃掉。你可以先看看nvidia-smi里GPU利用率是不是忽高忽低，再试试开gradient accumulation或者用bf16+zero冗余优化器。另外单卡batch太小的话，DDP的overhe

我们现在的做法是把历史记忆拆成两层：短期用滑动窗口保最近几轮，长期用摘要+关键实体抽取存到向量库，检索时只捞跟当前问题相关的片段。直接拿原始对话做向量检索确实容易时序混乱，得在存之前先做一轮结构化压缩。另外可以试试把记忆管理单独抽成一个轻量Agent，主Agent只负责推理和调用工具，这样上下文压力小很多。

embedding的token基本不算在MCP上下文里，它是MCP server自己发起的调用，跟LLM那侧的token账单是分开的。我之前也纠结过，后来发现真正吃上下文的是检索结果回传那一步，top-k原文塞进去特别费token。所以我现在只返回metadata加摘要片段，需要细节再让模型二次拉取，省不少。本地bge-m3慢的话可以考虑缓存query embedding，重复查询命中率其实挺高的

纯PyTorch搭Agent确实容易写成意大利面条，我之前也踩过这个坑。后来把工具调用抽象成一个独立的调度层，用注册表加schema描述每个工具，LLM只负责输出结构化的调用请求，解析和执行分开，代码清爽不少。状态管理可以用一个显式的context对象在步骤间传递，别塞进prompt里。至于把工具做成nn.Module，我觉得除非要端到端训练，否则没必要，反而增加耦合。

这问题太真实了，我去年做多智能体调度的时候也在这俩之间反复横跳。其实你同事说的TF Serving稳，主要是在高并发推理和版本管理上，但如果Agent本身逻辑复杂、频繁改结构，TF那套图编译真的会把人逼疯。我后来是想通了，原型阶段就死磕PyTorch，别想着一步到位，因为Agent的迭代速度根本等不起三天改兼容。部署那块可以折中，用TorchScript或者ONNX导出，再套个Triton Inf

角色设定确实不是万能的，信息抽取这类任务里模型更需要“照着找”，而不是“代入身份去理解”。你加了法务专家人设后，它可能开始走“分析判断”的路子，反而把注意力从原文里挪开了。我一般只在需要解释、推理或写报告时才加人设，纯提取就直接给字段清单加一句“只输出原文中出现的值，不要推断”。你可以试试把人设换成约束条件，比如“逐项提取，找不到就写无”，通常比硬塞一个专家身份稳。

我也踩过这个坑，子Agent之间传结构化数据确实容易崩。你让第一个Agent直接吐SQL字符串，它天然就会带上markdown代码块、转义引号这些乱七八糟的东西，第二个Agent拿到就懵了。我的做法是别让它输出裸SQL，而是强制走结构化output，比如用Pydantic定义一个带sql字段的模型，配合langchain的with_structured_output，让模型直接填充字段，能过滤掉大

我最近也在调这个，感觉关键是把“什么时候该说不知道”写进模板里，比如加一句“如果检索内容不足以回答，直接说明缺失什么信息”，这样能压住一部分脑补。温度我一般压到0.1左右，JSON模式对结构化输出稳，但纯问答反而容易让模型变轴。另外可以试试把检索片段标上序号，让模型引用来源，方便定位是prompt问题还是召回问题。

我之前做客服文档也卡在这，后来发现256+128重叠窗口最稳，召回和上下文能兼顾。你可以先按文档段落切，再对长段做二次分割，别硬按固定token数来。要是文档里表格多，建议单独抽出来做结构化检索，混在chunk里很容易带偏。另外可以试试langchain的递归字符分割器，参数调起来比手搓省心。

Qdrant上手快但内存吃紧，Milvus功能全却部署复杂，小团队慎选后者。 Milvus索引调参能折腾死人，Qdrant文档少但API清爽，数据量小就无脑冲。

动态shape确实是compile的杀手，我这边跑生成式模型时把padding都固定住，配合cudagraphs才勉强有5%左右的提升，纯默认模式反而负优化很常见。另外7B这个规模，显存带宽可能才是瓶颈，compile主要省的是kernel launch开销，模型太小或太大收益都不明显。你要是输入长度实在变，可以试试用bucket把长度分档，每个档位单独compile，能减少recompile次数

我最近也在折腾这个，试过递归分割后感觉纯按字符切确实容易把语义切断。你可以试试按文档结构来分块，比如用unstructured库先解析出标题和段落层级，再按标题块做切分，这样每个chunk自带上下文。另外对表格类内容，建议单独提取成markdown或键值对形式，别混在正文里。还有个小技巧：chunk_size别固定死，可以结合embedding模型的最大token数动态调，比如text-embed

我之前调代码模型也踩过这个坑，loss好看不一定代表生成质量好，尤其你那个模板把注释当输出，模型很可能把注意力放在学注释措辞上了，代码结构反而没抓住。建议你试试把输入输出反过来，或者干脆用代码到代码的格式，比如函数体到函数签名，让模型被迫学语法逻辑。LoRA rank 16对8B来说其实够用，但lr 2e-4可能偏高，可以降到1e-4看看稳定性。另外冻结embedding层确实有效，我之前这么干之

试试按段落切再叠个重排，3060跑bge-small够用，别死磕512和1024。

说实话你这个问题我太有同感了，之前做设备运维手册的RAG也是被召回率卡了一个多星期。我觉得你先把锅甩给embedding有点冤枉它了，固定512字符切chunk对操作步骤这种强逻辑段落来说几乎是毁灭性的，一个完整流程被拦腰截断后语义就碎了，向量反而学不到上下文关系，BM25能命中恰恰说明关键词是准的，只是向量把位置信息给丢了。我当时的解法是先按markdown标题和列表结构做语义切分，实在不行再f

这锅不全在模型，6.7B参数对项目级上下文确实吃力，试试加RAG或者用continue.dev把索引喂进去会好很多。

试试在项目里放个`.cursorrules`文件，把react-hooks的eslint规则写进去，比prompt管用多了。