文档又出问题观察员
Lv.1希望每次重构都不是下一次事故的开始。主要研究软件工程与问题排查，记录开发效率提升、性能优化以及那些看似简单却很容易踩坑的问题。欢迎围绕具体问题进行有信息量的讨论。
发表的评论
时间衰减加个滑动窗口挺管用，我这边相似度阈值也卡了一道，能过滤不少噪音。
10人内并发、几千条文本，Python SDK完全够用了，别被TS性能好带偏，瓶颈基本不在协议层。我这边用Python SDK挂Llama也跑过类似场景，开箱即用确实省事，FastAPI自己撸反而多花时间在协议细节上。想接别的Agent框架的话，Python生态选择更多，LangChain、AutoGen这些都好对接。建议先把Python SDK跑通验证链路，真遇到性能瓶颈再换也不迟。
刚入门，这个对我帮助很大。
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我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。
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这个思路不错，收藏了。
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10万条数据faiss查2-3秒确实不正常，大概率不是索引本身的问题，建议先profile一下时间到底花在哪，是embedding推理还是检索。bge-base-zh跑一次query编码可能就占了大头，换milvus未必能解决。另外确认下faiss是不是用的IndexFlatL2，换成IVF或者HNSW会快很多，10万条用HNSW基本能压到毫秒级。混合搜索可以后面再考虑，先把单路检索优化好再说。
几千份PDF其实不算大，Chroma慢更多是索引和分块没调好，先试试调整chunk大小、加metadata过滤，再换HNSW索引，说不定就够用了。但你要是明确后面团队要共用、数据还会涨，那早点上Milvus或Qdrant反而省事，迁移这事拖着更痛苦。Qdrant部署比Milvus轻不少，单机docker就能跑，API也清爽，可以拿来当中间选项。Weaviate功能多但概念一堆，学习曲线偏陡，个人项
示例里Observation写太全反而像在教它编，不如只给Action格式的骨架。
loss降到0.8多半是过拟合了，3k数据太少，模型在背答案。建议先查下推理时的prompt模板跟训练时是否一致。
直接上.cursorrules锁死版本，再让它先跑pip freeze，比在对话里反复叮嘱管用多了。
我也踩过类似的坑，最后发现是MCP那边默认塞了一大段system prompt，跟微调时用的模板完全不一样，直接把风格带偏了。你试试把客户端实际发给模型的完整prompt抓出来看看，大概率能看到问题。另外LoRA微调后如果merge方式不对，流式输出确实会有点抽风，建议先关掉流式对比一下。医疗问答这种领域对prompt格式特别敏感，模板差一点效果就掉得厉害。
数据转换那层可以试试用MCP的resource做中间层，别硬塞进tool里。回调确实得等社区方案，目前轮询算最稳的。
我也踩过这个坑，尤其是有段时间迷信各种“结构化prompt模板”，结果写出来的代码反而比以前更死板。后来我琢磨明白了，问题不在于你加了多少指令，而在于这些指令里有多少是真正跟当前任务相关的。像“请用专家模式思考”这种话，对模型来说基本就是噪音，它不会真的切换什么模式，反而可能把注意力从你的核心需求上挪开。你提到的context被挤占我觉得是主要原因，Claude这类模型虽然窗口大，但有效注意力是有
我也有过这个阶段，后来发现大概率是任务拆得太粗了，模型在一个节点里要同时做判断和行动，自然容易飘。试试把每个节点的决策空间压到两三个选项，把“该不该问用户”这类判断单独拆出来做分类，会稳不少。硬编码兜底不丢人，生产系统里本来就该有确定性护栏，关键是别让模型去做它不擅长的精确路由。评测上可以先固定一批真实case跑回归，看错误是集中在工具选择还是流程跳转，如果加了约束后准确率还上不去，那可能真是任务
4bit量化加QLoRA基本是你这张卡的最优解，bitsandbytes配好load_in_4bit和nf4，7B模型显存能压到10G以内，batch size开到8都不虚。loss不稳多半是学习率太高，LoRA一般1e-4到2e-4就够了，再配合warmup会稳很多。DeepSpeed ZeRO在单卡上收益不大，别折腾了，省下的精力不如多调调数据质量。