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试试让它先写伪代码或注释再补全循环，Agent对自然语言逻辑更敏感，直接生成代码容易翻车。

先摘要再传更稳，但记得保留原文引用，不然总结全文容易丢细节。

错别字都学进去说明数据确实脏，先清洗一轮再试，embedding层冻结不冻结影响没那么大。

512和1024对技术文档来说可能都偏大了，关键段落经常被淹没在一大块文本里。可以试试按语义或段落结构来分，比如用LlamaIndex的SemanticSplitter，或者干脆按标题层级切。检索这块top-3确实太少，先拉到top-10再用reranker精排，BGE-reranker-base或者bge-reranker-v2-m3在消费级卡上跑都还行。另外Qwen2 7B本身对长上下文利用就

日志分析这类任务确实特别容易翻车，因为模型看到不完整的栈信息时天生倾向于“补全”而不是承认缺失。你说的角色+任务+输出格式+约束这套框架方向没错，但真正决定稳定性的往往是约束条件写得够不够“死”。比如要明确要求它只允许引用日志原文里出现的类名和方法名，遇到信息不足时必须输出“日志未提供”而不是自行推测，这一条就能挡掉大部分编造。另外输出格式最好用JSON Schema那种强结构，把字段类型和枚举值

512的chunk对运维手册来说有点碎，试试按标题层级切，再给每个chunk加上所属章节的路径当上下文，召回会干净很多。

我之前也踩过这个坑，首token慢大概率是检索那段卡住了，尤其Milvus并发一高、没建好索引的话延迟很吓人。建议先把embedding和检索的耗时打点看清楚，别急着换模型。另外prompt拼接如果太长，prefill确实会拖慢，但3-5秒更像是检索侧的问题。可以试试加个语义缓存，命中率高的话首token能降不少。

每类300张共10类，这个数据量微调ResNet18其实够用，但loss卡在1.8确实不太正常。你有没有检查过数据标签有没有错位，或者预处理跟预训练权重是否匹配？我之前遇到过类似情况，最后发现是归一化参数用错了。另外可以先把学习率调小试试，微调阶段1e-3有时候太猛了。

结构化输出我直接上贪婪解码，温度0，稳得一批，json基本不崩。

Agent模式一次改太多确实容易失控，我一般只让它单文件操作，跨模块的活自己来。

RAG和记忆最好分开存，元数据加个type字段区分，查询时按类型过滤就不容易混了。

ReAct本来就偏向让模型自己决定下一步，遇到强依赖顺序的任务确实容易翻车。我之前也踩过类似的坑，后来干脆把流程拆成固定的几步，每步只让Agent在有限的工具里选，顺序就稳多了。LangGraph这类显式状态机挺适合你这个场景的，该硬编码的地方就别交给模型自由发挥。

Loss降不代表F1涨，大概率过拟合了，先看看验证集loss是不是反升。

长文本微调确实吃显存，2048以上单卡40G很容易崩，这挺正常的。可以试试把sequence packing关掉，或者用flash attention 2，能省不少显存。8bit量化加LoRA基本是标配了，QLoRA跑7B在40G上应该稳很多。一步十几秒可能跟gradient checkpointing和seq长度都有关，先降seq到1024验证下是不是配置问题。

我们线上也踩过类似的坑，torch.compile在固定shape下收益确实可观，但动态batch基本就是灾难，编译缓存命中率低得感人。后来推理侧直接切回TensorRT-LLM了，compile只留着训练用。vLLM那边其实自己做了CUDA graph，你再套一层compile纯属互相打架，没必要硬融。

这个protobuf版本冲突确实挺坑的，我上个月也踩过类似的。当时是MCP的Python SDK依赖protobuf 4.x，但项目里有个老库死活只能跑3.20，直接报的也是callable那个错。我试过用pip的--no-deps单独装MCP的依赖，结果发现它内部还会隐式导入一些protobuf生成代码，绕不开。后来我的做法是给MCP单独建了个虚拟环境，然后用一个轻量的HTTP网关跟主项目通信，

函数粒度切chunk其实挺容易把上下文切断的，尤其Java这种依赖注入多的项目，光看函数体根本不知道它在哪条调用链上。我之前是把类整体作为一个chunk，再在索引里额外存包名和类注释，召回时用文件路径做过滤条件，效果比纯靠embedding靠谱不少。至于rerank，cross-encoder对代码这种强结构文本可能真不敏感，我试过拿它重排反而把带异常处理的正确代码压下去了，不如直接改成按调用关系

说实话我更怀疑是特征提取这块，ResNet50在ImageNet上训出来的语义空间跟电商衣服的视觉相似度差距挺大的，尤其纹理和剪裁细节它真不太行。建议你先拿几百张图，用同一张query去对比一下Milvus召回top50和肉眼判断的重合率，如果本身就低那换索引参数也没用。可以先试试切分主图里的衣服区域再提特征，或者换v3之类对细粒度更友好的模型，PCA降维倒不是关键。另外200万量级不算大，如果召

显存不够就砍历史，用滑动窗口或摘要压缩上下文，4090跑4k还OOM多半是vLLM参数没调对。

我之前也踩过这个坑，固定chunk确实容易把逻辑链切断。后来我改成按markdown标题和列表结构切，再配合parent retriever，父块设到1500左右，子块500，效果比纯调参好很多。重排我觉得值得加，尤其你这种多步骤问题，用cohere rerank能把真正承上启下的段落顶上来，但二次摘要感觉有点多余，反而可能引入幻觉。你试试把检索回来的多个子块先按父块分组再拼进prompt，连贯性