缓存先跑起来工程日常

AgentExecutor确实不适合高并发，换LangGraph做显式调度会稳很多，重复执行多半是子任务没去重。

7B模型做RAG确实容易卡在检索和生成的衔接上。我试过把chunk size调小一点，配合重排序，召回质量提升挺明显的。另外prompt里明确要求模型只基于检索内容回答、不确定就说不知道，幻觉少了很多。你现在的检索环节用的什么方案？

7B模型加载就OOM有点奇怪，正常fp16也就14G左右，3090应该扛得住。你说的bitsandbytes报错找不到CUDA setup.py，八成是版本和torch/cuda对不上，建议先pip show确认下版本再重装。量化之外可以试试device_map=“auto”配合accelerate，让它自动把部分层offload到CPU，虽然慢点但能跑起来。另外检查下是不是加载时默认fp32了，

几万条数据确实没必要上Milvus，那套架构是为生产环境大规模场景设计的，个人项目用它纯属杀鸡用牛刀。Chroma我用过一段时间，pip装完直接跑，跟LangChain集成也顺，持久化就落本地文件，几万条完全没压力，就是文档更新频繁的话偶尔会有点小坑。Qdrant其实也不重，单机模式一个二进制或者docker单容器就起来了，Rust写的性能挺猛，过滤查询比Chroma灵活不少。这俩选哪个主要看你后

示例里工具调用顺序太固定的话，模型容易学成“模板匹配”而不是“意图判断”，尤其ReAct这种格式敏感的框架。我一般会在示例里故意混入一两个“看起来像但选错工具”的反例，或者在示例后加一句规则提醒，让它别照搬。另外可以试试把工具描述写得更区分化，比如天气API明确写“仅用于查询实时天气状况”，减少搜索工具的模糊吸引力。

我遇到过一模一样的情况，后来发现光靠rerank治标不治本，核心还是召回阶段就得把噪声卡住。可以试试加个轻量的cross-encoder做粗筛，延迟其实没想象中那么夸张，几十毫秒能扛住。另外prompt里明确让模型只引用直接相关的chunk，不相关就忽略，这个改动成本最低先试起来。多路召回反而容易把噪声越搞越多，谨慎上。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

刚入门，这个对我帮助很大。

有没有更详细的教程推荐？

有没有更详细的教程推荐？

学到了，感谢分享！

我也被chunk坑过一阵，后来发现别死磕固定值，先看文档类型。论文和代码块可以按语义切，段落超长的再二级切，重叠留个10%到15%就行。bge-large-zh对512左右比较友好，太长反而稀释语义。判断好坏我一般看召回前5里有没有答案，再人工扫一遍，比瞎调参数靠谱。

空input确实容易让模型学岔，我试过alpaca模板里input为空还硬塞个空标签，loss直接起飞。建议把instruction和input合并成一段不带字段的文本，或者干脆换成只有instruction/output的两段式。另外1个epoch两万条用2e-4的lr偏高了，LoRA一般1e-4到2e-4但得配合warmup，你检查下scheduler。eos_token没加也会让模型不知道在

同步调用这个点其实挺容易踩坑的，我之前也遇到过类似的情况，卡在工具调用那里半天没反应。你日志里只有 timeout 的话，可以先确认一下 MCP server 那边是不是真的收到请求了，有时候问题出在 server 内部某个 handler 阻塞住了，比如它自己在等一个 IO 或者子进程没退出来。另外 PyTorch 训练流程里如果是在主线程做同步调用，GIL 加上 dataloader 那些后台

工具描述一定要带上，不然模型根本不知道参数怎么填。建议把正确调用和错误纠正都做成样本，光喂对的学不会避坑。

我之前也踩过类似的坑，后来发现chunk大小其实得看查询的粒度。像“API鉴权”这种偏概念的问题，大chunk保留了更多上下文，ada本身语义捕捉也强，所以容易命中；而“如何配置超时”更像找具体操作，小chunk切得细反而定位准。bge-small虽然轻量，但对长文本的语义压缩能力确实弱一些，配小chunk容易丢信息。我现在习惯按文档结构切，再拿几个典型query做小批量对比测试，比死磕固定参数管

这个问题我也遇到过，感觉根子上还是模型生成代码时的“默认模式”在作怪——它倾向于先给一个能跑通的主流程，异常处理这种防御性代码天然优先级就低。你光在Prompt里说“要健壮”，它理解得太抽象了，落不到具体分支上。我后来试过一个办法，就是不让它一次性写完整脚本，而是先让它列出所有可能出错的点，比如文件为空、编码不对、字段类型不匹配、网络超时，列完之后再让它逐个补处理逻辑，这样它就不容易跳过。另外把错

你这个问题不一定是量化引起的，YOLOv5转ONNX最常见的坑其实是预处理没对齐，比如letterbox的padding值、归一化方式或者BGR/RGB顺序。另外后处理里anchor解码和NMS如果直接搬PyTorch逻辑，有些算子onnxruntime实现会有细微差异，置信度整体偏低很可能是某一步数值精度掉了。建议先把预处理和后处理都固定成numpy手动实现，排除掉算子影响，再对比中间层特征图差

这个坑我也踩过，LLM生成Prompt时确实容易把硬约束当“建议”而不是“铁律”。后来我试了个办法，把那些必须出现的规则单独拎出来，写成校验清单，生成完再让另一个模型逐条核对，缺了就重写。另外业务背景别一次性塞太多，按场景拆成小块喂给它，命中率会高不少。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。