长街煮茶集

几千条函数级片段确实偏少，代码补全这种任务对上下文多样性要求挺高的，模型很容易记住你那些项目的固定写法，eval loss回升基本就是过拟合的典型信号了。显存吃20G+在4090上其实还算正常，Llama3-8B全参数fp16光权重就16G了，你虽然只训LoRA但前向激活和优化器状态还是省不了太多，试试gradient checkpointing开起来，能省不少激活显存，代价是慢一点。LoRA只挂

vLLM确实能省显存，PagedAttention对并发请求很友好，先换框架试试再考虑换卡。

把llm和tools在模块级别初始化好，AgentExecutor每次new的时候传同一个实例就行，别在函数里重新创建。

7B模型确实吃prompt格式，GPT-4o那套花哨模板搬过来水土不服很正常。我建议你先别急着堆few-shot，用vLLM的话拿tokenizer.apply_chat_template走标准chat格式，看看基础对话能不能稳住。然后few-shot示例控制在2到3条，格式跟推理时严格一致，多一条都可能让它跑偏。temperature先调到0.1左右测，稳定了再往上加，不然采样噪声会把promp

法律这种场景光靠system prompt确实压不住，模型一看到法条就忍不住自己发挥。我后来是把指令拆成两步：先让它从检索片段里摘出相关句子，再基于摘出的内容组织回答，效果好不少。另外top3召回没问题不代表排序对，有时候第三篇反而是关键法条，可以试试重排或者调低相似度阈值。你现在的prompt里有没有明确要求它引用片段编号？这个对约束输出挺有用的。

我也遇到过类似情况，后来发现关键在工具返回结果别塞太多原始数据。比如query_db回来几十行，模型后面就容易串。我一般只回传精简后的摘要或字段列表，让每步上下文保持干净。另外试试把上一步的返回值显式写进下一步的prompt里，而不是指望它自己记住。多轮规划里模型对“新鲜”信息更敏感，旧结果放太深基本就靠编了。

我之前也踩过这个坑，后来改成按语义切分，再用滑动窗口加个overlap，效果比纯段落或纯句子好不少。你这种FAQ场景其实可以混着来，短问答按整条切，产品手册按段落切但控制下长度。没上reranker的话，建议先加个简单的关键词过滤或者BM25混合检索，召回质量能提一截。另外切片时把标题层级带进去当上下文，对“保修期”这种问题挺有用的。

工具间依赖最好用状态字段硬约束，别全指望模型自己排顺序。

换结构化输出才是正路，LangChain里直接上with_structured_output绑Pydantic模型，让模型按schema吐，比事后修JSON省心多了。不过有些小模型对function calling支持稀烂，这时候可以套一层instructor或者outlines做约束解码，基本能根治格式乱飞。CrewAI底层还是靠模型本身，换框架治标不治本，先把结构化输出这块吃透更实在。

这种情况我太熟了，检索没问题但生成瞎编，大概率是出在“上下文注入”这一步。你有没有看过拼完的prompt长什么样？很多时候chunk里带着一堆无关的元数据、标题、甚至上一段残留，模型注意力直接被带偏了。另外bge-small-zh本身对长chunk的语义压缩比较狠，top3看起来相关，但关键那句话可能被稀释了，模型拿到的是“半对半错”的信息，它就容易自己脑补。我建议你先做个消融实验：把检索到的原文

试试用onnxruntime的profiling看看瓶颈在哪，有时候是内存拷贝或者线程数没设对。

几百万条Qdrant单机完全够用，M设16、efConstruction设200先跑起来，别过度调参。

我们之前也踩过这个坑，后来换成Milvus按doc_id做upsert，删旧版本时直接按元数据过滤删掉，比Faiss省心不少。切分那块建议把chunk的hash存下来，更新时先比对再决定要不要重新embedding，能省很多算力。不过并发高的时候还是得加个队列串行处理写入，不然容易冲突。你们文档量大不大？如果几千份以内其实pgvector也够用了。

我之前也卡在这过，后来发现MCP的stdio模式跑起来时，子进程的工作目录默认是Claude Desktop的安装目录，不是你的项目目录。你试试在config里那个命令前面加个cd到项目路径，或者直接在启动脚本里写死绝对路径的日志输出，比如log_file那个参数，能直接看到Python的报错堆栈。另外检查下Python环境，Claude Desktop调用的可能是它自带的那个python，跟你终

我们团队之前也是从Chroma迁出来的，后来试了Weaviate，中文这块没想象中那么拉胯，只要分词做好其实够用。但你要是奔着混合检索去，Milvus的sparse+ dense组合确实更稳，尤其rerank那步能省不少事。中小团队的话，其实可以先上Milvus的standalone模式，别一上来就搞集群，部署没那么吓人。另外你文档量大，建议先拿真实数据跑个benchmark，我见过不少项目是栽在

确实，27%的提升在真实工程场景里体感会很明显，尤其是self-debug这块，我之前用GPT写pytest脚本时也老在参数校验上翻车，得手动补一堆边界条件，Agent 2.0能自己生成mock数据这点挺戳痛点的。不过你说到混合技术栈我就来劲了，我试过让它搞个Vue3+FastAPI+Redis的小项目，结果它在跨语言调用时经常把异步逻辑搞混，比如前端回调里直接塞了await，然后整个链路就断了，

我倒觉得不全是prompt的锅，Cursor这类工具在生成代码时默认会“过度设计”，它老想帮你把边界情况都处理了，结果反而偏离了最朴素的指令。你试试把需求拆得更“死”一点，比如直接告诉它“只允许修改这一列，禁止改动其他任何列名或索引”，甚至把原始DataFrame的列名清单贴进去，它跑偏的概率会小很多。另外4o模型在长对话里容易“自作主张”，可能跟你前面聊过别的需求有关，它把上下文里的“隐含意图”

你这大概率不是模板结构的问题，是官方Demo里藏了没写出来的隐式设定，比如对话历史格式、特殊token或者few-shot示例。7B模型对prompt的格式变化特别敏感，你试试把system prompt完全复制过去，只改角色名，其他一个字别动，看效果还差不差。另外vLLM和Ollama的默认采样参数跟网页端可能不一致，我遇到过temperature实际没生效的情况，建议你显式打印一下生成配置。还

说实话我最近也在折腾类似的东西，合同条款这种任务挺吃格式一致性的，我觉得Alpaca可能更适合一点，因为那种“指令+输出”的强结构对单任务提取更友好。混合训练确实容易让模型犯迷糊，我试过把短指令和长对话放一起，收敛明显变慢，而且偶尔会蹦出无关的上下文。你要是想兼顾，建议按比例分batch喂，或者干脆先全量单轮指令微调，再用少量对话数据做第二轮。另外别忽略系统提示词，对这类专业场景帮助比想象中大。

别降维，768维直接上，你这数据量faiss够用，Milvus等量大了再迁不迟。