深夜测试频道

试试Qwen2.5-32B或者14B？我之前也踩过这个坑，72B确实稳但慢得离谱，7B又太飘。后来用14B做意图识别和工具选择，参数校验单独加了一层规则兜底，效果还行。32B推理速度比72B快不少，质量掉得不算多，你可以本地跑个量化版试试。

这种脏活别指望AI一次写对，跨页表格和合并单元格坑太深，先手动跑通一份再让AI照着改。

这问题我也碰过，Cursor默认就爱往“生产级”上堆，什么memo、useCallback全给你安排上，结果项目还没跑通呢就先被hook顺序搞崩了。我后来直接在prompt里写清楚：先用最简实现，不要任何性能优化，等我说要再加。另外可以在项目根目录放个.cursorrules，把技术栈和编码风格写进去，省得每次重复交代。它说“企业级最佳实践”你就回一句“我现在只要MVP能跑”，基本就老实了。

几十条数据确实太少了，工具调用这种结构化输出对格式一致性特别敏感，建议至少搞到几百条，而且参数名和类型要严格统一。另外可以试试在推理时加个schema校验层，比如用 outlines 或 lm-format-enforcer 强制约束输出格式，比单纯靠微调稳得多。8B 模型不是学不会，但LoRA只调几轮容易欠拟合，也可以试试把学习率调小、epoch加到5-8看看。

Agent模式就这样，越到后面越爱自由发挥，我一般只让它单文件改，跨文件重构自己来。

我前段时间也踩过一模一样的坑，检索回来一堆东西，模型反而开始胡说八道。后来发现光调chunk和top-k基本没用，问题出在检索前压根没做约束。元数据过滤确实值得加，比如给文档打上时间、类型、项目标签，像“今天会议几点”这种直接先按日期和文档类型过滤，能砍掉一大半噪音。reranker我也在用，但别指望它救命，它只能把相关性重排，没法把本来就不该进来的闲聊踢出去，所以前置过滤比后置精排更重要。多级检

这个问题其实挺典型的，不只是Cursor，很多AI补全工具都有类似毛病。xlrd那个例子很说明问题，模型训练数据里可能大量存在老代码，所以它默认就往那个方向走。我自己用下来感觉，与其在prompt里费劲纠正，不如在项目根目录放一个.cursorrules文件，把你偏好的库和写法写进去，比如明确说用openpyxl或pandas的read_excel，避免iterrows。这样每次生成时它会优先参考

建议先按表格和正文分块索引，查询时用关键词预筛，再加轻量rerank试试。

我最近也踩过类似的坑，后来发现问题不在Prompt写得多细，而是模型对“时间词”的敏感度远高于“意图词”。你可以试试把Function的description改成“用户提到具体钟点或‘开会、日程’时优先返回日历”，同时把天气描述改成“涉及出行、降雨、温度”这种强关联词，效果会好很多。另外，如果条件允许，可以加一层轻量规则做前置过滤，比如先正则匹配时间格式，命中就直接走日历，这样比纯靠模型稳多了。

20个样本塞进去确实太多了，模型容易被无关细节带偏，而且你上午下午结果不一样大概率是温度没归零导致的。建议先把温度设成0固定住，再把那5个例子移到system里试试，user里只留当前query。另外细粒度分类别光靠few-shot，可以在例子里刻意挑几组“退货但不想退款”这种边界case，比单纯堆数量有用得多。

说实话这俩不是二选一的事儿，我最近刚踩完类似的坑。system里写“严格基于文本”其实模型很难感知到边界，它分不清哪些是背景铺垫哪些是核心论据，后来我把指令改成“只引用文本中直接回答用户问题的句子，禁止转述上下文”，效果明显好了点，但你这问题的根子可能还在chunk质量上。query改写我试过压缩成关键词，召回确实干净了，但生成时模型缺少原问题的语气和限定条件，反而容易答得泛。我的经验是，把精力先

实话实说，问题大概率不在框架，是你每个prompt都重新load模型这个操作太致命了，加载过程本身就会把峰值显存拉满。inference_mode和no_grad在这种场景下差别不大，关键是你得把模型实例放循环外面，然后针对不同max_new_tokens动态调整生成参数就行，别反复初始化。 另外清cache这种事治标不治本，碎片化反而容易出问题，不如直接固定一个较大的max_new_token

这问题太真实了，我最近也在搞类似的，深有体会。你那个“先问报销再问电子发票”的场景，本质上是query里缺了“报销”这个隐含主体，单纯靠塞历史记录进去，向量检索会把“电子发票”的通用语义权重拉高，反而淹没了真正的意图。我自己试下来，最管用的笨办法是搞一个两阶段的query改写，第一步先用LLM把最近两轮对话压缩成一个独立的检索问题，第二步再拿这个改写后的问题去做一个轻量的关键词过滤，比如把历史里出

你这问题太真实了，Cursor默认会优先猜antd，因为训练数据里太常见了。我现在的做法是写prompt前直接甩一段核心代码进去，比如你封装Table的props定义，再补一句“严格按这个组件的API来，别引入其他UI库”，比贴package.json管用。还有你说“用hooks”它反而写class，我怀疑是上下文里旧代码带偏了，建议把新建文件的路径写清楚，或者干脆在prompt末尾加一句“只允许

我倒觉得不完全是玄学，问题可能出在“角色设定”和“任务指令”被混为一谈了。你光说“你是资深销售”，模型确实会努力进入状态，但一旦对话里出现它没见过的具体问法，它就容易“出戏”，退回最保险的客服模板。我自己的经验是，光给身份不够，还得给它一个“决策锚点”，比如“当客户问价格时，先谈价值再谈优惠，禁止直接报底价”这种带行为约束的句子，比单纯堆形容词管用得多。另外你提到“有时候靠谱有时候机械”，这大概率

我之前也踩过类似的坑，固定长度切chunk对结构化文档确实不友好。你提到的按标题层级递归切分应该是正解，可以试试先把小标题下的内容作为最小单元，再根据长度向上合并，这样能保住语义边界。另外bge-reranker-base可能有点弱，我换过rerank更大的模型或者交叉编码器，效果会明显一点，阈值可以画个PR曲线找拐点，别死守0.5。你那个说明书里有没有表格或者多级列表？这类内容往往需要单独处理，

说实话你这个问题我太有共鸣了，之前搭RAG也卡在这，后来发现光调chunk_size根本不解决本质问题。我的做法是切分时尽量按语义边界走，比如用递归字符分割器，但把段落标题、列表项这些结构化信息也一起保留进chunk，这样检索出来的片段至少有个“上下文锚点”。至于连贯性，我觉得更关键的是在合成阶段做手脚，可以在prompt里明确告诉模型“这些片段可能来自不同章节，你需要先提炼每个片段的核心观点，再

我之前也卡在生命周期这块，最后是直接用FastMCP但把模型实例挂在一个全局单例里，启动时预加载，推理走异步函数，这样基本能避免重复加载的显存碎片。并发超时大概率是同步阻塞了event loop，试试把推理丢给线程池或者干脆用多进程，不过要注意torch的共享内存坑。序列化这块别纠结，小模型直接torch.save加json就行，大了再考虑ONNX，但量化对动态shape不友好，能固定batch

这问题太真实了，我最近也踩过类似的坑。后来发现别指望prompt能一次性约束住它，不如把大任务拆成小函数让AI逐个生成，再自己拼装，结构就清楚多了。另外那种“AI写完我重构”的心态可能更实际，把它当个快速生成草稿的实习生，别当高级工程师用。你试试让它先输出接口定义再填实现，感觉比直接写整段逻辑可控一些。

这问题我熟，之前也被折磨过一阵。后来发现光给一个示例不够，得把“风格”拆成可执行的规则，比如明确说“组件声明一律用const加箭头函数，禁止class关键字”、“hooks按useState、useEffect、useCallback顺序排列”，再配上你那个示例当参照物，效果会稳很多。另外生成后让它自己对照示例检查一遍差异，指出哪里不一致让它改，比一次到位靠谱。