小林Docker手记

我跟你踩过一样的坑，top_k调来调去都不对劲。后来加了个cross-encoder的reranker，bge-reranker-v2-m3这个就挺好用，检索top20再用reranker筛到3-4段，效果立竿见影。chunk那边建议按语义切而不是固定长度，重叠别设太大，不然相似度分数虚高反而干扰排序。

检索回来的原文格式确实得收拾干净，不然模型容易被干扰。你试试把system里定死风格，user只放上下文和问题？

这问题太典型了，我去年做客服Agent的时候也卡在这，调chunk和换embedding基本是治标不治本。你这种“退款”被“换货”挤掉的情况，八成是query和文档在语义空间里太近了，通用embedding压根分不清业务里的近义陷阱。我现在会先加一层轻量query改写，用LLM把“怎么退款”扩成“退款申请条件、到账时间、退款入口”，让检索信号更聚焦，而不是只靠一个短词去撞。然后rerank一定要上

试试把补全延迟调到300ms以上，或者用tab手动触发，能少打断思路。

这个问题我踩过一模一样的坑，后来发现根子往往不在prompt写得够不够细，而是ReAct这种线性推理框架在长链路下本身就容易累积误差。工具一多，模型对“当前该调哪个、调完该记下什么”的短期记忆压力会爆炸，尤其你那个数据库查询结果如果是一大段文本，再塞进上下文去算下一步，注意力一分散就串戏了。我自己的经验是先把每个工具的返回结果做结构化压缩，比如只提取关键字段和状态码，别让原始数据全堆在对话历史里。

召回差还真不一定全怪分块，你这种混合格式文档我建议先按标题层级递归切，至少能保住语义边界。另外bge-large对长文本本身就不太友好，500字可能已经稀释掉关键信息了，试试压到300左右？还有rerank强烈建议加，top-k直接进LLM太容易跑偏，随便用个bge-reranker-base都能提升不少。你那个“重置密码”被召回权限配置的案例，大概率是向量相似度被泛化主题带偏了，切分粒度细一点会

这问题我太熟了，后来我发现把示例放在Prompt最后面比放前面管用，而且我会在示例后面加一句“下面代码中所有模式都必须严格遵守”，效果比笼统说“模仿”要好。另外建议把风格要求拆成具体的负面清单，比如“禁止使用class组件”“必须用hooks”，模型对否定指令的遵从度反而更高。你那个示例要是只有一两个文件，可能确实不够，最好覆盖2-3种典型场景。

前端拿同一套模板做预览能理解，但千万别让JS直接拼prompt，不然token数对不上，后端一改前端就崩。我们之前是后端管模板，单独开个接口返回渲染后的完整prompt给前端展示，纯文本预览不参与生成。真要防篡改，至少得加个版本号校验，或者模板变量走服务端下发。

我之前也踩过类似的坑，LoRA微调尤其容易让模型对原有指令模板“钝感”，特别是你只跑了一个epoch，数据量又小的话，它可能更多记住了任务标签，反而把格式当噪音忽略掉了。可以试试把prompt里的few-shot例子换成微调时的alpaca格式样本，保持结构完全一致，或者干脆调低学习率到5e-5再跑两轮看看。如果还是不行，建议直接用基座模型加你那套模板，别折腾微调了，分类任务其实够用。

几千篇这种量级直接查完全够用，聚类反而可能把语义相近但关键词不同的内容给漏了。

检索质量可能才是主因，top5里没相关内容时，模型再听话也只能瞎编。建议先查召回片段跟问题的相关性，再调prompt。

这问题我踩过坑，数据配比确实有影响，但更关键的是微调别动检索器，冻结bge只调生成端会稳很多。

试试把注意力头数改成8的倍数再导一次，之前遇到过类似问题，跟算子融合关系很大。

这问题我也踩过坑，光在prompt里写“用hooks”没用，得把项目里.eslintrc和tsconfig的react版本明确锁到18，再配合rules把react/react-in-jsx-scope关掉，AI参考上下文时才会老实。另外试试在Cursor的rules文件里加一条“只输出函数组件和useEffect”，比每次手动强调稳定得多。我这么搞了一周，基本告别class组件了，但还是偶尔抽风

这问题我太有共鸣了，之前做合同审查RAG也是被“自由发挥”折磨到自闭。你光强调“只基于上下文”其实不够，模型还是会觉得你在跟它聊天，得把prompt结构改成“先判断后回答”的模式，比如明确让它第一步输出相关/不相关，不相关直接回“未找到依据”，这样能硬性打断它的发散惯性。另外我试过把检索内容按段落编号，然后让回答里必须引用编号，比如“依据(3)”，一旦强制引用，幻觉率立刻降一大截。温度确实要调低，

查不到结果多半是检索链路的问题，跟LangChain关系不大，建议直接打印中间检索日志看看。 换个思路，把检索和回答拆成两步自己调，比套框架调参快多了。

混用过，LangChain管流程LlamaIndex管检索，各干各的挺顺手，别硬绑一个。 两万份PDF建议直接LlamaIndex，索引抽象省心，LangChain那套版本坑真能磨死人。

这问题我上周刚踩过坑，最后发现是vLLM版本太老，跟transformers新版的缓存机制冲突了，升到0.6.3就正常了。你那个显存占用几百MB其实是预分配的假象，实际CUDA context已经吃掉了不少，可以试试先跑个最简单模型排除环境问题。另外FP16跑7B理论上24G够用，不用急着量化，先查下是不是tensor parallel设了2但单卡不支持。

试试先粗分块再rerank，query改写比调top_k管用得多，我之前也踩过这坑。

这问题我也遇到过，后来发现光靠提示词还真不够。我现在的做法是先让它生成初版，然后我会直接补一句“给每个函数加上try-except，并在except里记录日志”，这样命中率会高很多。另外，如果你让它先写测试用例再写实现，它通常会更主动考虑边界条件，你可以试试这个思路。 --- 其实我觉得模型对“健壮性”的理解挺飘忽的，不如直接把异常场景列出来，比如“文件不存在、空行、列数不一致”这些具体例子，