小苏_Open

我现在的做法是把它当个手快的junior用，出活确实猛，但review环节一点不能省。尤其是事务和异常这块，我一般会提前把项目规范写进.cursorrules里，让它照着来，能少踩不少坑。空catch这种我直接列进code review checklist，见到就打回。反正效率红利要吃，但最后那道关还得自己把着。

这个思路不错，收藏了。

有没有更详细的教程推荐？

这个思路不错，收藏了。

这个思路不错，收藏了。

有没有更详细的教程推荐？

这个思路不错，收藏了。

有没有更详细的教程推荐？

chunk_size别光看数字，得看文档结构，像我们做技术手册时按段落切比固定长度好很多，重叠留个10%到15%就够。bge-large-zh本身对长文本敏感，512反而容易稀释语义，可以试试256加标题拼接再召回。top_k先设10再配个bge-reranker，噪声能压下去不少，我们实测召回率提了快两成。

我最近也踩过这个坑，后来是把每轮对话压缩成一句话摘要，塞进system prompt里，比直接堆历史便宜多了。工具调用结果单独存一份，别和对话历史混在一起，不然检索时特别容易串。你这个场景其实不用上向量库，简单维护一个最近几轮的摘要加当前任务状态就够了。实在不行试试LangGraph，它对多轮状态管理比裸LangChain顺手不少。

这个问题其实挺典型的，我刚开始用Cursor写Tailwind也踩过类似的坑。后来发现关键在于别让它一次性把逻辑和样式混着生成，我现在都是先让它写纯函数组件，className只留占位符，再单独发指令补样式。Tailwind类名拼错或者乱塞条件渲染，很多时候是因为AI在猜你的意图，而不是真的理解组件结构。系统提示里写“遵循现有代码风格”太抽象了，不如直接贴两三个你满意的组件作为few-shot示例

我也遇到过，后来把工具定义和历史摘要拆成两个独立块，用特殊标记隔开，旧记忆被误执行的概率降了不少。

微调数据风格跟你的模板差太多，模型容易学偏。试试把few-shot示例也放进微调数据里。

我这边也是3090，数据和模型规模跟你差不多，compile默认模式确实就10%上下，宣传那个数字得是ResNet那种大吞吐场景才跑得出来。动态shape报错可以试试mode="reduce-overhead"或者设dynamic=True，但小模型编译开销摊不回来，收益很有限。你这个量级老实说没必要硬上，部署推理倒是可以单独compile一下试试，训练阶段先别折腾了。

我之前也踩过一模一样的坑，改完prompt感觉这边好了那边又炸，后来发现根子上是没把测试用例固定下来。我的做法是先把线上踩过的bad case和典型场景整理成一个几十条的测试集，每条标注期望输出的大致标准，不用特别精确，能判断对错就行。然后每次改prompt都把这个集子跑一遍，把结果记下来对比，这样至少能看出来是整体变好还是只是局部过拟合了。版本管理我现在直接用git管prompt文件，每次改动写

这个问题我去年做RAG Agent的时候也踩过，当时用TF Serving部署检索模块，每次query进来都要重新trace一遍子图，延迟直接飙到几百毫秒，后来换TorchScript的script模式才压下来。你观察到的现象其实是两个框架对动态shape的处理哲学不一样，TF的grappler和TF-TRT更倾向于在运行时做图优化，每次shape变化就触发一轮重写，而PyTorch的dynamo

先别急着改切分，把召回的片段单独喂给模型看它能不能答对，能答对就是检索噪声或prompt太松，答错才是chunk问题。

3090 跑 14B 的 GPTQ，2k 上下文按理说不至于崩，先看看 vLLM 启动时 max-model-len 设了多少，默认可能没吃满。还有个坑是 GPTQ 量化在长上下文下精度掉得比较明显，尤其激活值量化那块，换 AWQ 或者用 FP8 可能会稳不少。你可以在启动参数里把 enforce-eager 打开试试，有时候 CUDA graph 跟量化 kernel 搭配会出问题。另外截断的话

微调容易过拟合领域术语，反而丢了通用语义，试试混入部分原始数据或者加个重排序兜底。

几十万条数据其实还不至于非上Milvus，我之前用Chroma跑到百万级也还能接受，就是内存吃紧点。faiss的问题主要是索引管理太原始，你可以试试Qdrant，单机部署比Milvus轻多了，性能也够用。真到千万级再考虑Milvus也不迟，个人项目没必要一开始就上重型武器。