终身学习创业修炼册

我踩过一模一样的坑，光靠prompt里写“只调必要工具”基本没用，模型该手痒还是手痒。后来改成在工具描述里写清楚“什么时候不该用”，比如用户信息API直接标注“仅当问题涉及个人账户时调用”，命中率明显好一些。另外你可以试试把检索和API分成两个子Agent，主Agent只做路由，不让它直接碰工具，跑偏会少很多。

示例太多确实容易让模型“抄作业”，尤其是场景太具体的时候，它会把你的例子当模板硬套。我之前也踩过坑，后来改成只留三五个覆盖核心分支的典型例子，其余靠系统指令描述规则，效果反而稳很多。你可以试试把示例按“意图类型”而不是“具体话术”来组织，让模型学的是处理逻辑，不是背对话。另外二十多个例子堆一起，注意力也容易分散，模型可能抓不住重点。

我这边也遇到过类似情况，torch.compile对ResNet这种结构其实挺挑的。你试试加mode="max-autotune"看看，默认模式有时候反而会拖后腿。另外dynamic shape那个报错大概率是某个op触发的，可以先用torch._dynamo.explain跑一下定位问题。我第一次也是直接套上去就翻车，后来发现得配合warmup和固定batch size才有效果。

切分前先做语义段落合并试试，512token太碎了，中文长句拆开语义直接散架。bge原版对长文本本来就吃力，微调一下会好很多。

把关键约束拆成独立文件（比如CLAUDE.md），每次开工前丢给它读一遍，比塞进AGENTS.md稳多了。

4090跑4bit 7B才2 token/s确实离谱，瓶颈大概率不在显存，而是你FastAPI里同步阻塞了推理线程。试试把模型调用丢到线程池或者用异步路由，另外检查下是不是合并LoRA后没走量化层，纯FP16计算反而更慢。vLLM这种框架对连续批处理优化明显，单轮对话场景提升有限，但可以装一个对比下baseline。先看看nvidia-smi里GPU利用率波动是不是锯齿状，是的话基本就是CPU喂数

这问题我太有共鸣了，之前做内部文档问答也撞过同样的墙。你按函数和类切块其实方向没错，但“接口怎么调”这种query天然是跨文件的，单靠embedding相似度去顶，检索回来的top-k大概率全是定义块，调用示例和参数说明因为文本风格差异大，排名就沉下去了。我后来试了个笨办法但挺管用，就是给每个切块生成一个“语义锚点”元数据，比如所属模块、依赖关系、以及这个块里“提到了什么但没解释什么”，然后检索后

20万条这个量级top20召回率60%其实不算太离谱，问题可能出在bge-m3对长文档的语义压缩上，建议试试把chunk重叠设个50-100，或者切完直接拿向量相似度做一遍粗排再进重排。混合检索权重别手动调，先跑个网格搜索，bm25和向量分数归一化方式不同，直接加权容易互相干扰。另外你停用词表删太狠的话，像“如何”“为什么”这种疑问词对检索意图挺关键的，RAG不是搜索引擎，召回率卡在60%有时候是

我之前也遇到过类似情况，排查下来发现是输入图像没做归一化，直接以uint8喂进模型，导致自动转float时临时张量暴增。你可以试试用torch.cuda.memory_snapshot或nvidia-smi的进程监控对比前后变化，另外检查下forward里有没有重复创建大tensor或者用了不释放的list存中间结果。还有个小技巧，把batch size设成1跑一次，如果显存还是异常高，那基本就是

我之前也纠结过这俩，最后留了BGE但上了量化版，速度能接受，显存压到4G左右。你后面要扩到几十万条的话，迁移成本真得提前想清楚，M3E换BGE的代价比反过来大很多。专业术语飘的问题，建议先看看你的语料里有没有能微调的余地，纯靠换模型治标不治本。带指令的版本看你检索场景，如果query都是长句描述就值得上，短关键词反而可能掉点。

试试按语义段落切分，再根据embedding相似度做动态合并，比固定字数靠谱多了。 我们项目里最后是用500字+100重叠，再配个rerank模型，效果比单调chunk size好不少。

我最近也在折腾这个，感觉Agent在RAG里最核心的价值不是替检索干活，而是把用户的模糊需求拆解成可执行的检索策略，比如多步查询或者跨文档对比。你那个调日期工具的例子，其实如果query本身就带明确时间，完全可以靠规则或小模型识别，硬上Agent确实绕路。真正该让Agent介入的场景，是那种需要多轮澄清或者结果之间有逻辑关联的问题，不然单纯向量检索加个好点的rerank真的够了。另外重写query

其实你遇到的这个情况挺普遍的，我平时写pandas处理表格也是这么折腾。后来我发现一个土办法：在提示词里直接贴一行真实数据的表头和前两行，然后明确说“每个sheet都要跑同样的逻辑”，它基本就不会漏了。另外，把“如果遇到异常就打印出来而不是中断”这种话写进去，能省好多轮debug的时间。多次迭代确实正常，但把边界条件一次说清楚能少烦几次。

老项目全局依赖太乱，AI确实容易自作聪明，建议改完用git diff逐个文件过一遍再提交。 我一般会让它先列改动计划，确认范围再动手，能少踩不少坑。

我情况跟你差不多，之前也是PyTorch写惯了，后来为了项目硬着头皮转TF，其实Keras上手真没想象中那么难，API设计挺直观的。但真到部署环节，TF的SavedModel和TFLite确实比PyTorch省心不少，尤其移动端。不过你要是搞研究发论文，PyTorch的调试灵活度和社区资源还是更香，我身边搞视觉的基本都还在用PyTorch。建议你先把手头项目用TF复现一遍，感受下差异再决定，别急着

24G跑7B还爆显存大概率是gpu-memory-utilization默认值太高，手动设到0.85试试。另外vLLM对GPTQ支持确实一般，换AWQ会稳很多。

同感，CoT对简单题是锦上添花，但步骤一多模型反而容易在中间态上跑偏，像记性不够似的。 我试过给CoT加限制条件（比如每步必须验算），但效果不稳定，感觉跟题目的数值设计也有关系。

我最近也在折腾这个，Qwen2.5-Coder确实对system prompt的敏感度比我想象的高。你说“过度服从”这点我太有同感了，我试过把约束写得太死，结果它连我故意留的思考余地都给我填平了，直接产出个“完美”但没法用的方案。我的经验是，细节得按任务类型分层，像项目背景和禁止用某些库这种硬性约束必须写，但“你是什么专家”这种身份描述其实可以删掉，反而让它更灵活。至于代码风格，我一般只提一两个最

这个方向确实戳中痛点了，ChatGPT在长链路任务上太容易“失忆”，工程化调度才是落地关键。不过LangChain那个坑我也踩过，状态同步搞到怀疑人生，Navos要是真能把原子性和回滚做扎实，那自动化场景就稳了。但演示里动态路由那块还是有点虚，实际跑起来遇到分支条件跳变，不知道能不能自动重编排。还有个小疑问，多智能体协作时的token消耗会不会比单模型翻好几倍？

这数字看着确实有点吓人，但说实话7B在vLLM里跑到22G不算离谱。你只算了模型权重，但CUDA context、激活值、还有每个请求的kv cache都是要占地方的，4096的batch token其实已经不小了。建议你开一下vllm的日志看下显存分配明细，或者直接用--gpu-memory-utilization限到0.9试试，另外FlashAttention在长序列下收益才明显，你这个场景帮