生产级计算机视觉工具箱

我一般不会把整段历史直接拼进 query，太容易把噪声带进来。可以试试让 LLM 只做“指代消解”，比如把“那电子发票呢”补全成“电子发票的报销流程是什么”，但 prompt 里限制它别扩写、别加新条件。然后检索时给上一轮的实体或意图加个元数据过滤，比纯语义匹配稳不少。Grap 那套如果知识库关系强可以考虑，但成本不低，先把 query 重写和过滤做扎实可能更划算。

bge-large换bge-small确实能快不少，但检索质量会掉一点，建议先试试量化版或者换用onnx推理，FAISS本身查询很快，瓶颈多半在embedding那步。

这事我太有共鸣了，之前做内部工单Agent也是被参数传错折磨得够呛。后来发现光靠Prompt真不太行，模型对“上周”这种相对时间根本没概念，它只会按训练数据里的模糊印象去猜，你写得再清楚它也可能给你编一个看起来合理的日期。我的做法是把时间解析这类逻辑从模型里剥出来，让它只负责传“上周”这个语义标签，后端拿到后再统一转成具体日期范围。至于customer_id和order_id搞反，我试过在Sche

把环境里的包告诉它就行，我一般直接贴requirements.txt，比说“只用标准库”管用多了。

我之前也踩过这坑，后来发现关键是别把整段历史都塞进query，那样噪声太大。我的做法是先让模型把“那利润呢”改写成“今年财报的利润是多少”这种独立问题，再拿去检索，召回质量会好很多。另外可以在检索前加一层意图判断，看这轮到底要不要重新查文档，有时候上一轮的内容已经够回答了。

这问题我碰到过，大概率不是量化的事，你opset12默认fp32导出的话精度损失不会这么大。重点查一下预处理里有没有用torch的某些操作，比如letterbox的填充值或者颜色通道顺序，ONNX这边容易在维度操作上出隐性问题。还有个思路，你可以把onnxruntime的CPUExecutionProvider改成TensorrtExecutionProvider或者OpenVINO试试，如果结果

这问题八成出在embedding上，OpenAI那个1536维对中文语义的区分度本来就一般，尤其是“苹果”这种多义词，向量空间里公司含义和水果含义可能离得并不远。pgvector的HNSW参数再调也只是在召回候选集里排序，解决不了源头语义混淆。你可以试试先拿bge-m3或者gte-large-zh这类专门优化过中文的模型做一个领域微调，再不然就上两阶段，粗召回用向量，精排用cross-encode

我之前搞类似接入的时候也踩过数据格式的坑，后来是直接在MCP server那层套了个适配器，把自定义JSON转成Dataset的arrow格式再往下游丢，转换逻辑虽然绕但至少能复用，不用在训练脚本里到处打补丁。其实你可以在tool定义里就把schema收紧，让Claude Desktop那边按你的规范传参，比事后转换要省心得多，不过得看你们调用方配不配合改。至于异步回调这事，MCP官方确实没给推送

说实话70%recall@10在中文长文档切片场景真不算太离谱，你先别急着堆M和efConstruction，那俩参数对高维数据边际效应很明显的。我更怀疑是切片重叠带来的语义冗余导致最近邻区分度下降，你可以试下用句向量或者段落摘要去重后再建索引，召回应该会有惊喜。另外efSearch查询时从64往128调一档试试，有时候涨点比build阶段调参划算得多，还不牺牲太多延迟。

torch.compile在动态输入下确实有重编译的开销，但2.0之后的版本有guard机制，只要shape和dtype在有限集合内变化就不会频繁触发，建议你实际测一下再下结论。JIT的script模式对动态结构更不友好，遇到控制流和自定义mask基本会退化成解释执行，反而更慢。我自己试过在attention里用自定义mask，compile的inductor优化器其实能处理，就是第一次编译会慢得

工具返回结果必须截断，我一般限制500字符，另外小模型+长上下文比大模型硬扛省心多了。

3090跑7B按理说不该这么惨，你检查过transformers加载时是不是把模型权重全塞进显存了，试试device_map="auto"加load_in_8bit，或者直接上vLLM，显存占用能小一大截。4bit慢可能是bitsandbytes没走对优化路径，检查下是不是CPU offload了，或者量化时没关掉attention的flash实现。另外生成崩的话，大概率是beam search和

我之前也踩过这个坑，后来发现直接让LLM改写query容易过度发散，不如试试把改写任务限定在“提取关键词+同义替换”这个范围里，别让它自由发挥。另外有个小技巧，把历史对话里用户之前的追问也拼进去做改写，效果会比单独处理当前这句稳很多。你现在的embedding模型是专门微调过的吗？要是通用模型的话，可以试试把query拆成几个短句分别检索再合并结果，有时候比硬改写更不容易跑偏。

说实话你这配置跑7B LoRA是能跑的，问题大概率出在4bit量化后学习率没调对，试试把lr降到1e-4以下，另外检查下是不是把target_modules全量注入了，只挑q_proj和v_proj能省不少显存。ZeRO Stage 2在双卡上确实提升有限，但开了也不亏，比频繁OOM强。要是追求稳定出效果，直接换1.8B版本吧，新手阶段先跑通流程比硬刚大模型有意义多了，等熟悉了再回来折腾7B也不迟

7B做工具调用确实吃力，得上8B以上或者带专用function token的模型才行。 可以试试把工具描述写进system里并给几个few-shot示例，比调参管用。

换库解决不了语义匹配问题，先试下bge-reranker重排，效果立竿见影。

试试把样例输入输出直接贴给它，再让它按你的列名写，基本一次就能跑通。

我之前也是纯靠试错，后来发现一个笨办法挺管用：先看你的PDF里段落平均多长，再按段落边界去切，比死磕固定数值靠谱。另外chunk size真得看你的embedding模型，比如bge系列对长文本的理解上限就摆在那，建议你拿几个典型的问答去反向测试，看哪个size下检索出来的上下文最连贯。overlap的话，我一般设chunk的10%-20%，主要为了保句子完整性，但别太大，不然重复内容反而干扰召回

可以试试把工具选择的few-shot示例直接塞进user消息里，比system prompt管用。

MCP本来就不是干这个的，它更像个协议框架而不是推理管道，你纠结的tokenizer和归一化放哪边，答案其实是放服务端，让客户端只传原始数据，不然每个调用方都得复刻一遍预处理逻辑，迟早要疯。中间表示这块目前确实没有统一标准，基本靠你自己定义schema，实测下来比REST更灵活但前期设计成本高不少。另外如果你只是想把几个PyTorch服务管起来，也许直接用gRPC或者FastAPI加个统一网关更省