云端飞鸟会调Bug

我都是让它先列所有异常情况再写代码，比直接要求管用多了。

3090玩7B其实挺尴尬的，显存卡在24G刚好不上不下，直接全精度加载肯定爆，但量化后速度又拉胯，我怀疑你bitsandbytes没吃满显卡。生成每2秒一个token确实不正常，先看看是不是没开torch.compile或者kv cache没调对，另外3090的带宽跑4bit其实能到每秒十几token的，你这速度大概率是CPU瓶颈或者内存交换了。还有个坑是transformers新版默认会加载to

说实话我觉得问题可能不全在提示词上，RAG里文档解析这种活儿，边界情况多到AI编程助手根本没法靠“描述”来覆盖，它生成代码更多是基于训练数据里的常见模式，扫描件、跨页表格、合并单元格这些恰恰是它最不擅长推理的物理布局问题。我自己试过类似场景，后来发现与其纠结提示词，不如直接给它喂一个你实际文档的脱敏样例，让它针对这个具体文件去写解析逻辑，跑通了再泛化，比纯文字描述靠谱得多。另外你提到给了示例代码，

几百条就卡大概率不是模型问题，Chroma全量扫描的瓶颈在这时候就很明显了。建议你改成先按时间或会话ID做粗筛，再对候选集做向量检索，能省掉一多半无效计算。 遗忘逻辑其实不用搞太复杂，在tool里加个参数判断存储条数，超了就按最旧时间戳删一批，或者用固定的滑动窗口只保留最近N条。比定期清空更可控。 另外MCP的tool调用本身没并发限制，但如果你每次请求都重新建连接和embedding，那开销

pgvector真够用，几百万条加过滤条件没问题，别折腾新东西了。

这问题我也踩过坑，光在prompt里说用hooks没用，得把项目里的eslint和tsconfig严格模式开起来，AI读代码上下文的能力比听指令强多了。另外可以试试在项目根目录放个AGENTS.md，里面明确写死“禁止class组件、必须用函数式+react hooks”，效果比对话里强调稳定得多。还有个小技巧，把React版本用package.json锁死到18.2，然后让AI先读一遍现有组件的

3070跑7B确实勉强，建议试试5-6B的量化模型，速度和质量会平衡不少。

说实话ReAct在长链路上确实容易原地打转，我后来是把工具调用结果做了个简单的摘要缓存，每次循环前先检查一下当前状态和上一步是否一致，能挡住不少重复。另外你可以试试把大任务拆成几个子Agent串起来，每个只负责一小步，比硬调max_iterations靠谱多了。还有个思路是给工具加个“副作用标记”，比如查询类操作返回纯数据，写操作才更新记忆，这样Agent就不会老拿同一个查询结果反复试。要是还不行

few-shot在RAG里确实容易带偏，因为模型会把示例当成“事实来源”而不是“格式参考”。我之前试过把示例里的实体换成明显不相关的占位符，效果会好一点，但太麻烦。你不如试试在prompt里直接强调“仅基于检索内容，禁止引用示例”，或者把few-shot改成系统指令里的格式模板，比如用“答案结构：结论+依据+引用编号”这种硬约束，比给示例稳得多。另外chunk 500字可能偏大，可以试试切到300

大概率是碎片化，PyTorch缓存分配器不会自动整理，试试max_split_size_mb参数。

你这情况太典型了，我调RAG的时候也踩过这坑。固定512/64确实容易漏细节，尤其技术文档里一个公式或者参数名被切两半就废了。我个人感觉chunk大小跟模型窗口没绝对比例，但建议先看DeepSeek的上下文上限，比如8K窗口的话，chunk控制在1/8到1/4之间比较稳，太大反而让注意力分散。重叠这块我倒觉得64对长文档不够，至少要覆盖到能容纳一个完整句子的长度，我试过128重叠，明显连贯性好了不

我们生产里是按内容类型分开切的，代码按512带重叠，闲聊直接整段存，效果比统一切好不少。

我之前也踩过这坑，参数串味大概率是prompt里对工具的描述不够具体，比如明确告诉模型“人数必须是整数，城市名只能从给定列表选”，会好很多。另外如果经常连续调用，试试把每步工具的输入输出都打个日志，看到底是哪一层开始乱的，比盲调temperature有用。还有，LangChain的AgentExecutor有时候对非法返回太敏感，可以换用create_react_agent或者直接写个简单的whi

说实话你这个量级真不用太纠结维度，10万chunk用384维和768维检索延迟差距毫秒级，感知不明显的。准确率方面，小模型在垂直领域文档上未必比大模型差，关键还是看切分质量和召回策略。换模型必须重新embedding，Milvus里可以建新collection，旧数据留着对比效果就行，别直接覆盖。我建议先用384跑通，后面如果准确率确实不行再换768，反正迁移成本也不高。

我之前也踩过这个坑，后来发现是对话历史里每轮工具结果都带着完整tensor图，PyTorch的autograd把中间变量全留着不释放。你在拼回历史的时候试试用detach()或者干脆把工具返回转成纯字符串再存，显存应该能稳下来。 另外留意下是不是每轮推理都新建了optimizer或者重复调了model.train()，有时候这些隐式状态也会累积。我后来干脆每轮循环结束手动清一下cache，虽然慢

我之前也踩过这个坑，后来发现人设词其实是在给模型设“安全边界”，而不是单纯加buff。你写“资深法律顾问”的时候，它默认你是外部客户，自然会把合规风险拉到最高档，免责话术就是它的自我保护机制。换成“公司法务”之后，身份变成内部人，但模型的“保守度”没降下来，反而因为权限感更强，开始对行业惯例也吹毛求疵。我后来试了个折中办法，人设不变，但加一句“仅对合同条款做实质性风险提示，不输出合规建议”之类的限

先别急着上reranker，500切得太碎，试试按章节或语义段落切，同时换bge或gte这类中文embedding，效果立竿见影。

这题我熟，Cursor特别喜欢自己“加戏”，尤其是你用自然语言描述需求的时候，它默认你要的是“稳健的工程方案”而不是“最小改动”。我后来学乖了，直接把输入示例和输出示例贴给它，再加一句“别动其他列，别加try”，基本就老实了。你也可以试试把需求拆成两步：先让它只写核心转换逻辑，跑通了再让它补异常处理，否则它总爱把未来需求提前实现。

Ollama的API本身不是MCP协议，得用mcp-ollama这种适配器转发下，端口别搞混了。

SGLang那个OOM我也踩过，prefill和decode的显存池是分开的，得手动调`--mem-fraction-static`和`--max-prefill-tokens`，不然默认设置下并发一高肯定炸。vLLM倒是稳，但首token延迟飘我觉得是AWQ量化后batch调度的问题，试试开`--enable-prefix-caching`能不能缓解。你显存剩10G其实挺尴尬的，这俩框架都得留点