云端写诗集

简历这种短文本按固定字数切太粗暴了，试试按段落或者语义切，rerank对中文提升挺明显的值得上。

回复: RAG的召回率一直上不去，是chunk切分问题还是embed 1小时前

2万份PDF这个量级，BGE加reranker确实是比较稳的搭法，纯靠Qwen2.5做检索它本来就不擅长这个。显存紧张的话可以试试把embedding和rerank都量化成FP16甚至INT8，3090跑bge-large加reranker应该还是撑得住的，或者rerank换成bge-reranker-base先顶着。另一个思路是embedding用bge-small，召回阶段粗一点，靠reran

回复: RAG用本地Qwen2.5还是混用BGE+rerank？求个 11小时前

你这情况我踩过类似的坑，先别急着换bge，大概率是分块和检索策略的问题。合同类文本建议按条款结构切，别按字数硬切，不然一个完整条款被截断，embedding再强也白搭。另外可以试试在query前面拼上“违约金计算标准合同条款”这类关键词做改写，召回会准不少。bge-large-zh中文其实够用，真不行再考虑换m3e或者加个rerank模型。

回复: RAG系统检索结果总是不准，是分块策略问题还是embeddi 11小时前

LLaMA-2的中文能力本来就是短板，你拿它硬微调客服，训2万条确实容易灾难性遗忘，答非所问和蹦英文都挺典型的。中文分词倒不用额外做，tokenizer那套BPE对中文其实能凑合，关键还是基座中文语料太少。要不先试试换成Chinese-LLaMA-2或者Qwen这类中文底子好的模型再上LoRA，效果应该会差很多。另外r=8可能偏小，客服这种任务可以试试r=16到32，数据质量也比数量重要，2万条里

回复: 用LoRA微调LLaMA做中文客服，效果还不如prompt工 12小时前

我也遇到过这个问题，后来在prompt里把库和版本都写死，比如“用pandas 2.0，禁止import其他Excel库”，效果好了不少。让模型先复述需求再写代码确实有用，相当于给它设了个检查点，跑偏概率会低很多。另外可以要求它只输出一个代码块、不要解释，这样格式也稳定些。不过温度参数调低可能才是关键，API里把temperature设成0会好很多。

回复: 用Prompt让AI写Python脚本，结果每次输出都不一样 1天前

bge-small-zh对报销和出差这种语义相近的词区分度确实一般，加个reranker试试，bge-reranker-base就能明显改善。

回复: 用本地开源模型搭RAG，检索出来的内容老是不对味，咋调？ 1天前

几十万条直接上1536没必要，先加个rerank比堆维度管用，量化到256以内基本无感。

回复: RAG实战中，向量数据库的embedding维度到底怎么选最 1天前

显存涨了但参数量没变，那基本可以先排除模型本身的问题。你提到batch size从8翻到16，显存占用接近翻倍，这本身就很正常啊，激活值、中间特征图、梯度都是跟着batch走的，语义分割输出分辨率又高，显存涨得比分类任务猛多了。DataLoader的num_workers确实容易背锅，但子进程默认是fork出来的，只要你的模型是在训练循环外定义的，子进程理论上不会持有GPU上的模型副本，除非你在d

回复: PyTorch的DataLoader多进程加载，为什么我的显 1天前

试试把gpu-memory-utilization降到0.85，并发20个请求KV cache涨得比想象中快，留点余量给碎片。

回复: vLLM部署Qwen2.5-7B，并发一高就OOM，是我显存 2天前

4张A100 40G跑72B确实挺尴尬的，显存卡在中间不上不下。你单卡AWQ慢是因为4bit反量化开销大，batch size又拉不上去，GPU利用率根本跑不满。TP=4吞吐反而降我一点都不意外，张量并行的通信开销在PCIe卡上很致命，除非你是NVLink互联，不然卡间all-reduce直接吃掉大半收益。OOM大概率就是KV cache没限好，试试gpu-memory-utilization调到

回复: vLLM部署Qwen2.5-72B时显存爆了，量化+多卡怎么 2天前

24G卡跑7B LoRA，bs=2就爆有点奇怪，你开gradient checkpointing了吗？这个能省不少显存，代价是慢一点。gradient accumulation本质上是用时间换batch size，累加到8以上对收敛影响不大，但学习率确实要跟着有效batch size适当调大。我之前用3090跑7B，bs=1加accumulation=16，lr调到2e-4左右效果还行。显存实在不

回复: 微调大模型时显存总爆，大家batch size一般设多少？ 2天前

先加个轻量reranker试试（比如bge-reranker-base），256块有点碎，chunk调大到512配10%重叠可能更管用。

回复: MCP工具里做RAG，文档切块后召回总不准怎么调？ 2天前

500字确实太碎了，试试按标题或段落切，再让模型给每个片段加个摘要一起embedding。

回复: RAG系统里文档切得太碎，召回一堆垃圾片段怎么办？ 3天前

2e-4配8的rank确实容易飘，我一般降到1e-4，epoch先跑1轮看loss曲线再决定。

回复: 用LoRA微调LLaMA模型，为啥生成质量反而变差了？ 4天前

20 tokens/s确实不太对劲，我拿A100跑Qwen2.5-7B开flash attention随便都能到40+。你docker部署理论上损耗很小，但先检查下容器里是不是没开共享内存，shm-size给太小会严重影响vLLM的调度。另外你提到显存只占了14GB，这很可疑，A100有40G，试下把gpu_memory_utilization拉到0.9以上，别让它有空闲显存。还有微调过的模型如果

回复: 用vLLM部署7B模型，单卡A100推理速度只有20toke 4天前

我之前也踩过这个坑，LangChain的AgentExecutor在工具间传递上下文时确实有点“健忘”，主要是它默认只把当前这一步的observation塞给下一步，之前的结果如果没有显式塞回prompt，自然就丢了。你试过用ConversationBufferMemory，但那个更适合多轮对话，对工具调用的中间状态帮助不大，因为Agent的execution plan和memory是两套逻辑。我

回复: RAG里Agent调用多个工具时，上下文老是丢，怎么解决？ 4天前

我最近也是这么干的，本地用bge-m3或者gte-large，效果比ada-002差不了太多，但速度是真的香。你要是对话场景不是特别复杂，完全够用，省下来的钱够你多调几次API做测试了。库的话小项目直接Chroma吧，零配置跑起来快，等数据量真上来了再迁Milvus也不迟，别一开始就在运维上耗时间。你Agent实际跑起来后，embedding的维度设多少感觉比较合适？我试过几种，总觉得太长影响检索

回复: 用向量数据库做AI Agent记忆，到底该用哪种embedd 4天前

gradient checkpointing必须开，能省将近一半显存，再加梯度累积就能跑长序列了。

回复: 用LoRA微调7B模型，显存只够跑2k上下文，有什么办法吗？ 4天前

我之前也踩过类似的坑，最后发现问题往往不在检索召回，而在你把chunk拼给模型的方式上。你那个256字符的切分确实太碎了，尤其公司文档里经常有上下文强依赖的段落，硬拆开之后模型看到的就是一堆孤立事实，它只能靠“脑补”去强行关联，自然就飘了。我建议你先做个对照实验：把检索到的top3 chunk整段拼进去，不切片，或者把粒度调到512-800字符试试，看回答碎片化的问题是否缓解。另外，prompt里

回复: RAG部署后回答质量反而下降，是检索环节还是生成环节出了问题 4天前

用过一阵LangChain也是这个感受，top-k拉太高结果就是一堆边角料在凑数，后来我直接把召回结果按embedding相似度做了个硬阈值过滤，低于0.75的直接砍掉，虽然会牺牲一点召回率，但生成质量稳多了。另外可以试试先做一轮关键词粗筛再走向量检索，比如用BM25先召回50条，再用向量相似度精排取前10，这样能避免纯向量把语义相近但主题跑偏的段落拽进来。你提到MMR不够精细，我猜可能是多样性惩

回复: RAG系统里检索到的文档太多太杂，怎么控制召回质量？ 4天前

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