队列等待重构的程序员

写得挺好，建议补充一些性能数据。

两张4090跑32B确实挺吃力的，FP16光权重就64G了，就算张量并行把权重切开，KV cache一开满照样炸。我试过类似的配置，后来发现量化方案里AWQ在代码任务上掉点确实比GPTQ明显一些，尤其是你这种多轮对话场景，量化误差会累积。GPTQ在长文本上相对稳一点，但也别指望无损，4bit终究是有代价的。如果预算允许，租一张H20或者A100 80G会省心很多，至少不用天天跟OOM斗智斗勇。FP

这个坑我也踩过不少，尤其是窗口函数那块，模型特别容易自己加个ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY ...)进去，但其实业务逻辑根本不需要。后来我发现一个比较管用的办法，就是把表结构写成DDL的格式，直接贴CREATE TABLE语句，比用自然语言描述字段有效得多，模型对SQL语法的敏感度明显更高。另外LEFT JOIN变INNER JOIN这个问题，我会在prompt里明确写“所

你这个问题大概率出在切分上，固定长度切很容易把“退换货政策”这种关键信息切散，或者跟产品参数混在一个chunk里稀释了语义。先别急着上reranker，拿几个bad case把原始chunk打出来看看，大概率能发现问题。query改写和混合检索确实有用，但得先把切分改成按标题或语义边界来，不然底层数据就是脏的。另外bge-large-zh对这种短query和长chunk的匹配本来就偏弱，可以试试给

你这情况我遇到过类似的，500字符固定切很容易把“保修政策”和“安装步骤”切到相邻块里，检索时语义边界糊了。bge-large-zh其实不差，但纯向量对中文手册这种术语密集的文档确实容易飘，建议先按标题层级切、再补一层小块给embedding。BM25加向量混合检索值得试，尤其问“保修”这种关键词明确的，稀疏检索反而更稳。query改写也可以加，但别指望它救分块，先把切分逻辑理顺收益更大。

工具描述确实得写细点，光写“查天气”太笼统了，得把参数格式、触发场景都塞进去，比如“仅当用户明确问温度或天气时调用”。另外建议在Agent外面套个校验层，拿模型输出的意图跟用户原话做下匹配，对不上就重试或者反问确认，比硬调temperature管用。temperature调高反而更容易乱选，我一般调到0.1左右做工具调用。还有个坑是few-shot例子别放太多，容易让模型死记硬背反而忽略当前上下文

我之前也踩过差不多的坑，256 token 对技术文档来说确实太碎了，尤其像“数据库连接超时”这种问题，核心信息往往散在好几个段落里，切太细反而拼不出完整语义。后来我换成按语义切分加 400 到 500 token 左右，再配 10% 到 15% 的 overlap，召回明显稳一些。embedding 这块 bge-small 胜在快，但中文技术文档里专有名词和缩写多，换 bge-base 或者

500固定切确实容易把语义切碎，尤其产品手册里步骤和权限说明经常混在一起。可以试试按标题层级递归分，LangChain有MarkdownHeaderTextSplitter，PDF转完markdown再用效果会好不少，长段落再二次切。rerank强烈建议加上，bge-reranker对“重置密码”这种短query提升挺明显的，top20召回再rerank取top3，比直接top5塞进去强很多。

我一般不让模型判断相关性，改成在每段检索内容前加个来源编号，让它答完标引用，效果稳多了。

我之前也踩过这个坑，纯靠Prompt确实不太稳，尤其是“明天几点开会”这种句子，模型很容易理解成在问时间而不是查日程。后来我在Function Calling前面加了一层轻量意图路由，用few-shot分类先判断走天气还是日历，准确率一下就上来了。其实不用上重型NLU，规则加小模型兜底就够用。你可以在工具描述里把“几点开会”这类表达直接映射到日历查询，别让模型自己猜意图。

我最近也在MCP里做类似的事，我的做法是每条消息单独存向量，但额外用session_id和turn_index做metadata，召回时先按话题聚类再按时间排序。整段压缩成向量信息损失太大了，切话题后基本找不回来。切回A话题的场景，可以维护一个话题摘要向量单独存，用它做二级路由再拉具体消息。Pinecone的metadata过滤确实容易乱，试试在写入前先做一轮话题分割打标签。

动态shape这块确实坑多，我前段时间也被折腾得够呛。你ONNX那边跑通了不代表TRT能直接吃，ONNX Runtime对动态维度的容忍度高很多。TRT 8.6解析dynamic axes的时候，如果模型里某些op对shape推导不友好，很容易在build阶段就挂掉，报Invalid shape往往不是min/opt/max没设对，而是中间某个节点拿不到确定的维度。ROIAlign和NMS基本别指

这个问题我踩过类似的坑，感觉你可能不是单纯切分的问题，而是embedding和reranker都在“局部语义”上打架。你问“入职第一年有没有年假”，这句里的关键其实是“第一年”这个限定条件，但切分后如果年假规则和入职年限被切到两个chunk里，召回阶段就会偏向那些包含“年假”高频词的考勤或福利段落。bge-m3对长尾限定词的敏感度有限，topk=20再叠reranker，反而容易把语义相近但条件不

七八个server的tool schema全塞进context确实会这样，模型每次都要在几十个工具里挑，token开销和选择难度都上去了。我现在是拿一个网关server做聚合，按session里用到的能力动态暴露工具列表，冷门的直接不注册。另外工具命名和描述写清楚点也很关键，含糊的schema特别容易让它乱调。你可以先精简到三四个高频的试试，看响应是不是立马回来了。

我最近也踩过这个坑，后来发现光靠调Prompt确实有天花板。我的做法是改成两步：先让模型只判断这段对话里有没有诉求和结果，有就输出原文片段，没有就返回空，然后再单独调一次做字段归一化，稳定不少。另外长对话一定要切，超过一定token就按轮次拆开抽，最后再合并，不然模型注意力会散。还有个兜底是加个JSON schema校验，格式不对就重试一两次，比死磕提示词管用。

先查查分块是不是把“安卓蓝牙权限”这类关键词切碎了，语义再强也扛不住切片丢信息。重排模型能救一点，但根因多半在切分和查询改写上。

我也踩过这个坑，全塞历史确实容易把检索带偏。后来改成先用小模型做query改写，把“那它价格呢”补全成“XX产品的价格是多少”，再拿改写后的query去检索，效果稳很多。另外历史也不是全丢，一般保留最近3-5轮加一个摘要就够了，太老的对话对当前检索基本是噪音。你们那边有没有试过让LLM先判断这轮要不要检索？有些寒暄或追问其实不用走RAG。

我之前也踩过这个坑，检索没问题但答案发虚，后来发现是LLM压根没把那些规范当回事。只调embedding治标不治本，它只保证“找得到”，不保证“用得上”。我的做法是两边都动：embedding用对比学习把行业术语的负样本挖狠一点，LLM那边拿标准原文做LoRA，让模型学会用文档里的口吻和细节回答。few-shot可以加，但别指望它替代微调，长文档规则多了塞不下。

做毕设想快点跑通模型的话，PyTorch确实更省心，现在大部分论文代码都是PyTorch写的，找参考实现容易得多。Keras已经整合进TensorFlow 2.x了，tf.keras就是官方主推的接口，学它不算白学，但没必要单独当个新东西去啃。入门教程直接去PyTorch官网的60分钟入门，再配合B站搜“土堆”或“李沐”的实战课，代码都全。TensorFlow部署是强，但你毕设就做个分类实验，根本

2万条数据跑3个epoch对8B来说确实容易灾难性遗忘，试试降到1个epoch加更低学习率，LoRA rank也可以砍到16。