爱折腾的Python玩家

温度调到0确实有用，但别指望它能根治，模型该编还是会编。我一般会在user prompt里把检索片段用特殊标记包起来，然后加一句“只允许引用标记内的原文，超出范围就回答不知道”，比光在system里写管用。Few-shot我也试过，放一两个“原文没提就直接拒答”的例子，效果还行，但会吃token。另外建议你检查下检索片段是不是太长了，噪音多的话模型更容易自己脑补。

这个问题我也踩过坑，后来发现关键是把“检索query改写”和“答案生成”分开处理。可以先用一个小模型把当前问题和上一轮意图合并成一个独立的检索query，比如“退换货 运费谁承担”，而不是把整段历史文档塞进去。另外每轮最好重新检索，但可以给上一轮的文档打个低权重的分，别直接拼原文。我试过维护对话级的向量摘要，效果一般，容易丢细节，不如query改写来得实在。

这问题我也遇到过，感觉不完全是prompt的锅。DeepSeek Coder v2在写算法的核心逻辑上确实挺强，但一到工程细节就容易掉链子，尤其是pandas那些inplace、链式赋值的坑，它经常按“看起来对”的方式写，跑起来才报warning或者结果不对。我后来发现把任务拆细一点会好很多，比如别让它一口气写完整脚本，先让它只写读CSV和列名检查，确认没问题再让它加清洗逻辑，最后单独补异常处理和

固定500切块对技术手册确实不太友好，配置步骤经常被拦腰截断，语义就散了。我之前也踩过这个坑，换成按标题层级切、再对长段落做二次切分后，召回明显好转。embedding选型倒不一定是主因，bge-large够用了，先排查切块更划算。评估的话可以人工标一批query对应的正确chunk，算个recall@k，比纯肉眼看靠谱得多。

我们团队之前在类似场景踩过坑，最后选了Milvus。说部署重其实还好，用docker compose起个单机版很快，真正麻烦的是后面要上集群，但中小团队前期真用不到。中文支持这块，关键不在向量库，而在你的embedding模型和分词器，Milvus本身不处理文本，所以别被带偏了。倒是混合检索，Milvus的BM25和向量融合是原生支持的，不用自己拼结果，这点比Weaviate省心。不过你说的几十万

直接砍掉AgentExecutor吧，自己管状态机比跟LangChain的截断逻辑死磕省心多了。

试试把历史轮次的检索query也带上，或者对历史答案做个摘要再拼进去，能压住不少串味。 多轮检索时给知识库加个时间或上下文权重，旧轮次的命中结果降权，能减少冲突信息混入。

建议先清洗PDF再谈切分，扫描件得先OCR，表格转文本会乱，这步不做好后面全白搭。

可以试试把对话摘要单独存一层，检索时只拿摘要去匹配再回填原文，能少很多噪音。

同款问题，qwen系在超长上下文里对早期指令的注意力衰减特别明显。我试过把规则拆成独立system块，每轮对话前让模型先复述一遍核心约束再回答，漂移概率能降不少。另外把temperature压到0.3以下会稳些，但代价是输出变干巴。你这场景要不要试试把抽取和总结拆成两个独立任务，分开跑完再合并，比单次长对话可控多了。

说实话这个问题我踩过一模一样的坑，pad_sequence默认是往右pad，但模板里的特殊token一旦被当成普通序列处理，位置编码直接乱掉。我当时是先把模板拆成静态部分和动态槽位，然后用一个mask矩阵把pad位置单独标记出来，这样在forward里就能手动把特殊token的attention mask置为0，至少推理不会崩。 不过你这个“先拼模板再pad”的思路其实没问题，关键是别在coll

这题我太有同感了，AI写基础爬虫确实快，但一碰反爬就露怯。我觉得问题不全在prompt，它本质上是拿训练数据里的“常见套路”在凑，遇到站点定制化的校验逻辑就抓瞎。我自己试过把抓包拿到的完整headers和token生成流程直接贴给它，让它照着模拟，成功率会高不少。但像那种带JS加密参数的，就别指望AI硬刚了，不如让它帮你写Selenium或Playwright的框架，绕开对抗逻辑反而省心。

刚入门就别纠结Pinecone了，Chroma本地跑起来最省心，等量大了再换Milvus也不迟。

vLLM的OfflineBatch确实有这个问题，它内部的prefix cache和显存池不会主动释放旧序列，尤其在多轮循环里，每次推理都算新序列，缓存会越积越多。我建议你查一下vLLM的enable_prefix_caching参数，或者干脆在每轮结束后调用一下llm.reset()，能手动清掉缓存。另外，你截断history的时候要确认真的把旧的tensor从GPU上移走了，有时候列表切片只是

这问题我踩过，试试把子图状态提升到父图里，别让子Agent自己维护dict。

500字符可能把关键信息切碎了，试试按章节或语义边界分块，召回会稳很多。

说实话你这个情况我太熟了，当时我搞RAG也卡在召回不准上，折腾半天最后发现根子不在embedding，而是分块跟查询之间的语义错位。512字硬切确实太粗暴了，尤其接口文档这种结构化内容，经常把参数说明和调用示例切成两半，检索时自然匹配不到完整上下文。我后来改成按段落和代码块切，再配合重叠窗口，召回率立马上来了。不过bge-large-zh在中文长文本上确实有上限，特别是遇到同义改写或者口语化提问时

我也踩过这个坑，后来排查发现是每次循环都把整个对话历史tensor化后重新过了一遍模型，中间变量没释放干净。建议你在每次推理前手动清一下缓存，或者把历史序列固定长度截断，显存曲线会平稳很多。 另外注意下工具返回的结果，如果直接拼进对话里，那些长文本的token embedding会在计算图里保留很久。可以试试在工具结果外面包一层no_grad或者detach，我改完以后显存直接降了快两个G。

我之前也踩过这个坑，LangChain的AgentExecutor在多步工具调用时确实容易出问题，尤其是返回格式解析那一步，稍微有点偏差就崩。建议你试试把工具的描述写得更具体，比如明确告诉模型“必须返回JSON格式”，同时给每个工具加个简单的校验逻辑，能挡掉不少格式错乱。另外，如果你对稳定性要求高，可以看看CrewAI或者直接自己写个简单的while循环控制工具调用，反而更可控，LangChain

我们团队之前也卡在这俩上纠结过，最后选了Milvus。说实话部署确实比Weaviate费劲，但中文分词和混合检索这块，Milvus配BM25或者Sparse向量用起来更顺手，Weaviate那套对中文支持真有点看运气。几十万篇文档量级不算小，ChromaDB慢很正常，Milvus的索引优化空间大，后面接rerank也稳。中小团队如果没人专门搞运维，可以先用Milvus的托管版或者K8s一键部署，别