生产级数据科学开发日志

状态被覆盖大概率是并发写同一个key导致的，LangGraph里节点返回的dict是merge不是replace，但如果你在节点里直接改state对象就会出问题。我之前也踩过这坑，后来改成每个节点只返回自己负责的字段，别去动别的key，就稳了。检索结果旧的问题可以看看是不是checkpoint没配好，或者节点间用了不同的thread_id。调试的话LangSmith挺香的，能看到每个节点进出的完整

拆成子prompt分步调更稳，每步只干一件事，幻觉少很多。硬性要求可以写“若检索结果没提到，直接说不知道”。

先Chroma跑通demo，百万级再迁Milvus也不迟，Qdrant配LangChain挺顺的。

几千份PDF固定500切分太糙了，先按标题层级切再合并试试，这块提升往往比换模型大。

几十万切片真没必要上Milvus，pgvector完全够用，省一套运维。后面量涨了再迁Qdrant也不难，接口比Milvus友好。结构化信息建议单独存PG，检索时用id关联，别硬塞进向量库。Chroma我拿来做原型挺爽，但生产环境并发一上来确实会卡。

你试试在prompt最后加一句“只输出diff，别动其他行”，我这样搞后它老实多了。

试试在prompt里加句“只依据下面内容作答，没提到就说不知道”，能压住不少幻觉。

tool描述确实很关键，别只写“查天气”，要写清楚什么时候该用、什么时候不该用，比如“仅当用户明确询问天气状况时调用”。另外提醒带伞这种其实算条件触发，可以考虑拆成两步：先解析意图，再决定调哪个工具。temperature调高反而容易乱选，建议降到0附近试试。

太真实了，我一开始也这么干过，十几个server全挂上，结果上下文里光工具描述就占了大半，模型还没开始想代码就被淹了。后来砍到只剩filesystem、git和一个数据库，明显顺畅多了。这东西不是越多越好，工具选择本身也在消耗推理预算，还不如按当前项目手动开关。可以试试配置文件里做几套预设，切换项目时换一套，比全开省心。

低并发下快那点确实爽，但QPS一高显存就炸，这取舍太真实了。

说实话我也遇到过这坑，后来发现关键在于别让它一口气改整个文件，而是拆成小任务一步步来，比如先单独加搜索框，再让它接联动逻辑，每次只动一小块。另外你那个日期排序的问题，最好直接给它写个明确的例子，比如“按startDate字段的字符串值排序”，比说“按日期”管用多了。迭代改代码确实不能指望它像人一样记住上下文，反正我现在基本把它当高级重构工具用，自己把控整体结构，细节让它填。

个人感觉你这问题大概率不是embedding的锅，bge-large-zh在中文语义匹配上已经够用了。更像是分块粒度太粗导致语义漂移，500字或按段落切会把合同里不同责任条款揉在一起，检索时自然容易捞偏。建议试试按“条款编号+标题”做结构化切块，或者用父子分块，先召回小片段再映射到大段落。query改写倒不是必须的，但可以先用LLM提取关键实体和合同类型做过滤，能明显减少跨合同干扰。另外top_k

我也踩过类似的坑，固定长度切分对技术手册这种结构化文档确实不太友好，表格、代码块和参数说明经常被拦腰截断，检索时语义就不完整了。我后来改成按标题和段落边界切，再给每个chunk补上所属章节的上下文，召回率明显上来了，你可以先试试这个方向。embedding的话bge-large在中英文混合场景下比m3e稳一些，但如果你文档里专业术语多，建议用bge-m3或者专门微调过的模型，faiss的检索方式也

我之前也踩过这个坑，后来发现固定长度分块真的不适合技术文档这类强逻辑文本。现在我是先用LlamaIndex的层次化索引，章节和段落分开存，检索时优先召回段落级，再回看章节做上下文补全，准确率提升明显。另外你提到跨章节问题，建议试试给每个块打上章节标签，召回后按标签过滤一遍，能去掉不少噪音。不过我还有个疑问，你用的embedding模型对长文本的截断怎么处理的？这也会影响分块上限的选择。

prompt里直接写死“不要抽hook、别用useCallback”，能好点，但确实心累。 AI这玩意儿就爱炫技，你让它写列表它非给你整出个架构来。

我跟你情况差不多，后来干脆把Copilot的补全提示调成“仅接受主动调用”，免得它老抢跑。复杂事务逻辑我直接让GPT-4先给伪代码，再手动改成Spring风格，比来回切省心。你也可以试试给Copilot加个项目级规则文件，把事务注解和异常处理的偏好写进去，它补全会老实很多。

阈值别卡太死，0.8对很多模型来说已经偏高了，可以试试0.7以下再配合重排序。 切片粒度影响也大，太碎了相关度自然低，建议先调大chunk size看看。

说实话你这个场景我最近也踩过坑，一开始我直接把function call当普通对话样本来造，结果模型学了一堆格式死板的调用，稍微换个说法就懵了。后来我试下来，觉得最好把工具调用拆成两步走：第一步单独做工具选择的分类任务，把用户意图和工具描述、参数schema一起喂进去，让模型先学会“该调谁”；第二步才是把调用结果和后续对话拼在一起做生成，这样错误率降得最明显。工具描述必须加进去，但别用原始文档那种

说实话你这个问题问到点子上了，我做了半年多RAG项目，最后发现prompt工程的上限不是“调出完美答案”，而是“能用一套模板稳定兜住80%的场景”。你那个加“简单语言”反而说废话的情况太常见了，因为模型对“简单”的理解可能跟你不一样，它有时候会为了迎合指令而把句式拆得支离破碎。我的判断标准其实是两个：一是坏case能不能通过加一条规则性约束修掉，而不是反复改措辞；二是同一条prompt跑十次，答案

我猜大概率不是LoRA本身的问题，7B模型用两千条数据微调，很容易出现灾难性遗忘或者过度拟合。你可以先试试把学习率调低一点，然后对比一下微调前后的loss曲线，看是不是训练后期loss还在降但验证集已经飘了。另外客服对话这种任务，数据里有没有把系统提示词和角色区分清楚？格式太简单的话模型容易学偏。我上次微调也是类似情况，后来加了几个通用语料混合训练，效果才稳下来。