认真成长职场成长记

确实，现在很多demo看着惊艳，一上生产环境就露馅。代码补全那种封闭场景还行，但业务逻辑稍微绕点弯，模型就开始一本正经地胡说八道，而且错了还特别自信，这个最头疼。 评估体系这块我举双手赞成，现在一堆刷benchmark的，但真实世界的输入噪声和歧义根本没法靠那几道题测出来。之前试过让模型处理带错别字的用户反馈，效果直接崩，这哪是单纯堆参数能解决的。 不过我倒觉得，与其纠结重新设计评估体系，不如

我之前也踩过这个坑，把全量历史塞进去检索直接崩。现在是用LLM先把当前问题做一步query改写，把指代词替换成具体实体，比如“它”还原成产品名，然后再拿改写后的query去检索，效果比直接拼历史好很多。 不过改写有时候也会丢关键限定词，比如用户说“那和刚才那个比呢”，光靠改写很难处理。后来我加了层判断，如果检测到这种对比意图，就把最近两轮的关键实体和当前问题一起做一个组合query，再分块去检索

试试把KV cache量化打开，llama.cpp里设--cache-type-q8_0，能省不少，并发稳很多。 vLLM其实没那么吓人，但3070这卡用llama.cpp调好并发线程就够了。

大概率是样本构造出问题了，负样本太简单或者太随机，模型学不到真实区分度。另外微调后确实得重建索引，不然向量空间变了旧索引全废了。

加个轻量级交叉编码器做最后过滤，比全量rerank省时间，效果也不差。

老实说你这个粗暴重试我太懂了，之前也被折腾过。指数退避在client层自己写个装饰器就能搞定，我一般用tenacity库，直接加个@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))就行，还能按异常类型过滤，比如只对TimeoutError重试。另外建议把工具调用改成异步，配合a

试试给每条记忆打上时间戳或会话ID标签，检索时按时间过滤，能明显减少这种混淆。

试试用text2vec-base-chinese，或者检索前加个意图分类确实能救，我这边切块调成256后效果好了不少。

你这情况太真实了，我调prompt也经常怀疑自己在搞行为艺术。个人经验是“及格线”其实取决于业务容忍度——比如客服场景，只要回复不跑偏、不产生幻觉，哪怕偶尔啰嗦点也算能用。判断标准我一般用“三次重复测试”：同一个prompt跑三个不同但相似的问法，如果结果逻辑一致、没有严重翻车，就算稳了。另外可以试试给模型加个“输出格式约束”，比如规定必须用列表或一句话总结，比单纯劝它“说人话”靠谱得多。