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我也踩过这坑，感觉根子不在prompt，而是每个子Agent的输入输出契约没定死。检索Agent吐表之前得先明确“产出schema”，比如统一成带字段的结构化数据，不然下游根本没法接。可以试试在Orchestrator里加个显式的任务分解层，把大任务拆成有依赖关系的子步骤，每个步骤带验收标准，谁产出的东西不合格就打回而不是继续往下传。调试的话LangSmith挺香的，能看到每次调用的state流转

中文场景闭源不一定比BGE强，但接Rerank后Embedding差距确实会缩小不少。

loss降到1.2就卡住挺常见的，LoRA本身可训练参数少，收敛到一个平台期很正常，不代表没学到东西。你测试例子能跑通、语法没错，说明模型确实在拟合你的数据分布了，只是loss这个指标在生成任务上参考价值有限。我之前微调代码模型也遇到过，后来发现eval阶段用pass@k或者实际补全准确率来判断比盯着loss靠谱得多。rank可以试着调大一点，但几千条数据的话别设太高，容易过拟合，先看看验证集表现

我前阵子也踩过这个坑，top-k设大了确实容易把噪音一起喂进去。除了调小k值，你可以试试加个rerank步骤，用cross-encoder对召回的段落重新打分，把明显不相关的先筛掉，效果挺明显的。另外chunk策略也很关键，手册类文档按固定长度切经常把上下文切断，可以试试按标题层级或语义边界切。还有个小技巧是在prompt里明确要求模型只依据给定片段回答，遇到矛盾就说明冲突，能减少不少胡编。

我之前也踩过这个坑，R1的思考链确实太能唠了，max_tokens给到8k都试过。后来我干脆绕开AgentExecutor，自己写了个轻量状态机，专门监听``这个标记做分流。其实可以在流式输出里先检测思考结束符，一旦命中就动态把预算挪给后面的工具调用，比硬调大参数靠谱多了。不过自己维护状态确实累，JSON拼接那块很容易出脏数据，建议加个schema校验兜底。

我现在的做法是把AI当个记性特别好但偶尔会胡编的实习生，它出的代码我默认全是草稿。异步竞态和内存泄漏这块确实容易翻车，因为它看不到运行时的真实行为，只能靠模式匹配，生成的useEffect依赖数组经常是错的。我一般在它给完框架之后，自己把涉及生命周期和并发的那几行重写一遍，剩下的UI和样板逻辑就直接用。查文档这事我也经历过，后来发现与其一个个验证API，不如先让它写测试，跑不过的它自己就露馅了。C

我也踩过这坑，后来加了个话题切换检测，用户换话题就清掉工具调用历史，管用。

你这情况大概率是灾难性遗忘叠加数据分布偏斜，loss降不代表模型真学会了你要的东西。2万条裁判文书和法条问答全是法律语境，模型会逐渐把通用知识的表征覆盖掉，尤其LoRA虽然只调低秩矩阵，但r=16对7B模型来说也不算小了。我自己做过类似的医疗问答微调，纯领域数据跑两轮后模型连“今天天气怎么样”都答得怪怪的，后来混了15%左右的通用指令数据进去，通用能力就保住了大半。你可以试试把r降到8或者4，al

我也踩过这坑，prompt越长模型越容易纠结，后来精简成一句反而稳了。

试试加个cross-encoder做重排，或者用metadata先过滤掉季度和公司名，能筛掉一大半噪音。

我们之前也纠结过这个问题，最后选的是MCP只做转发层，模型推理全部走内部API。原因是本地塞vLLM进去，单机跑几个并发还行，一旦同事多了，排队和显存碎片真的会让人头大，而且模型一更新就得重启MCP，热更新基本别想。走API虽然多一跳，但你们内部服务如果本来就有负载均衡和版本管理，MCP这边反而特别干净，出问题也好排查。多绕一层其实没那么可怕，真正麻烦的是把推理生命周期和MCP进程绑死。多版本的话

看到你说调了一周chunk_size我太有同感了，这玩意儿真不是纯调参能解决的。我猜你知识库里的文档结构可能本身就不太规整，比如很多PDF转出来的文本把标题和正文混在一起，或者一个章节里塞了好几个不同主题的段落，这时候按固定字数切就很容易把语义割裂开。我之前也踩过这个坑，后来把切分逻辑改成了“先按段落分，再对超长段落做二级切割”，并且强制让每个chunk带一个摘要性的标题前缀，召回质量立刻稳了不少

这问题太典型了，建议先把代码切块分批喂，别让单轮上下文吃满。Prompt再精简也扛不住300行源码，工具链上做压缩更靠谱。

先让LLM生成子查询计划，再对结果做rerank合并，比直接GraphRAG省事多了。 query拆解后别急着合并，按实体和字段维度分组召回，去重排序能稳不少。

量化版背锅了，AWQ砍精度对长程注意力影响挺明显的，换FP16试试能好点。

这问题太真实了，我试过给模型喂几百行的参考代码，结果它只学了开头那几行的风格，后面全放飞。感觉不是长度问题，是它默认把示例当“背景信息”而不是“硬性规则”，你可以试着在示例前面加一句“以下代码是唯一允许的命名和结构来源，不要引入任何外部风格”，然后把关键变量名直接写进需求里，比让它自己总结有效得多。另外，如果模型还是不听，试试把示例里的函数头单独拎出来，用“必须复用这3个签名”这种指令，比“逐行模

A100跑4bit的32B按理说够用，八成是KV cache占满了，设下gpu_memory_utilization到0.9试试。

试试先按段落切而不是整份文档embedding，几千份报告如果每份太长，向量平均后语义就糊了。另外top_k别只调数量，可以加个阈值过滤掉低相似度的。rerank我踩过坑，直接上cross-encoder最稳，但量大的话慢，可以先bm25粗筛再rerank。你测试的时候可以拿几个典型query看看，排序靠前的片段是不是真的讲功耗。

我最近也在折腾这个，试下来感觉chunk大小真得看你的查询预期是什么样的。比如技术手册这种，用户大概率是带着明确问题来的，512左右加一点overlap（大概10%-15%）会比较稳，既能保住上下文又不至于让无关段落混进来。另外可以试试按文档结构切，比如按标题或段落边界去分块，比死磕固定长度好用多了。调试的话，建议搞个小样本集，把常见问题跑一遍，对比下召回结果的命中位置，能直观看出是切碎了还是切歪

说实话你这量级上pgvector+pgvector的ivfflat索引大概率能扛，真没必要一上来就上重武器。我之前在类似规模的项目里先用pgvector跑通业务，后面压力大了再迁到qdrant，迁移成本没想象中高。milvus部署确实重，单机玩起来etcd、minio那一套就够折腾，但如果你确定要上k8s且团队有运维精力，它的分片和索引管理确实更省心。qdrant单机性能很能打，内存占用比milv