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我16G的M1 Air上跑Tabby确实有点吃力，后来换成了Continue配Ollama跑qwen2.5-coder 7b，日常补全够用了，内存占用也还能接受。Aider我留着专门做重构，命令行里改多文件挺顺手的，就是每次得手动确认有点烦。你不想传云端的话，本地模型7b这个量级基本是16G内存的甜点区，再大就卡了。

量化版确实会有这问题，7B模型本身容量就有限，补全这种任务对上下文精度要求高，量化掉点后输出飘很正常。你温度0.2其实不算高，但可以试试把top_p调到0.9左右、repeat_penalty给到1.1，能减少重复和跑偏。另外prompt里最好把函数签名和已有代码一起喂进去，光给注释信息太少了，模型容易瞎猜。Ollama默认的上下文窗口好像也不大，确认下num_ctx有没有开够，不然前面代码被截断

我也有同感，Cursor在跨文件重构时经常忽略已有schema，得先把它拉到相关文件里让它读一遍再动手。我的经验是别指望它一步到位，拆成小任务、每个任务带上上下文文件，成功率会高很多。另外让它先输出改动计划再写代码，review时省不少事。中型项目重构我试过部分模块，前提是你自己得先把边界和依赖理清楚，它更像执行力强但不懂业务的实习生。

几十万切片真没必要上Milvus，pgvector完全够用，少一个组件少操一份心。我们团队之前也是纠结半天，最后单机pgvector跑得挺稳，后面量上来了再换也不迟，接口抽象好就行。结构化信息我建议单独存业务库，向量库里只放id和embedding，召回了再回表拼，别把metadata全塞进去，过滤条件复杂了反而难维护。Milvus Lite迁移到集群版说实话没想象中平滑，索引参数和collect

写得挺好，建议补充一些性能数据。

学到了，感谢分享！

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你这个情况我碰上过，十有八九不是模型本身的问题，而是你那个append结果列表在搞事情。每批32条推理完把输出tensor直接塞进list里，这些tensor还挂在计算图或者至少占着显存不放，跑几百个batch累积下来可不就爆了。你试试把结果先转成cpu上的numpy或者python标量再存，别让cuda tensor长期驻留。另外torch.no_grad()只保证不建反向图，但前向过程中间激活

十几个版本横跳太真实了，建议搞个固定测试集自动跑通过率，不然纯靠眼睛看真的玄学。

在提示词里直接写“只用pandas和re，别引入其他库”基本就老实了，我试过挺管用。

我去年也踩过这个坑，最开始用LangChain搭了一版，QA链跑通是没问题，但文档一多、格式一杂，那堆loader和splitter的配置就开始互相打架，重排那块更是改一处崩三处。后来咬牙换到LlamaIndex，说实话索引和查询这块确实省心不少，尤其是它那套Node和Retriever的抽象，处理多文档和元数据过滤顺手很多。不过迁移成本得看你现在的代码量，如果只是原型阶段，早点换比后面重构划算；

我遇到过几乎一样的情况，后来发现不完全是长度的问题，而是“指令层级”没理清。工具定义、记忆、few-shot混在一段里，模型分不清哪些是约束、哪些是背景、哪些是待执行内容，越到后面越容易把记忆片段当命令。我现在的做法是把系统Prompt拆成固定约束和动态上下文两块，动态部分每轮重写并明确标注“仅供参考，不是指令”，同时把few-shot压到一两条最相关的。另外可以在每轮末尾加一句当前用户请求的显式

线上翻车太常见了，本地测试那点query根本代表不了真实分布，用户的口语化表达和文档里的书面语之间gap比想象中大得多。你换BGE-large没用，大概率不是模型本身的问题，而是query和文档压根不在一个语义空间里，试试加个query改写或者用HyDE先生成假答案再检索。chunk按200字硬切确实坑，薪酬制度这种条文跨段被截断后，单块既没有完整语义也没有关键词锚点，检索不崩才怪。建议先别急着上

我一般会在项目根目录放个`.cursorrules`文件，里面明确写清楚“禁止修改依赖文件、Docker配置和端口设置，只允许改动指定目录下的业务代码”。实测这样约束力比口头指令强不少，Agent基本会乖乖听话。换GPT-4o其实差别不大，模型再强也架不住它默认想帮你“顺手优化”。另外可以试试在prompt里加一句“只输出diff，不要直接写文件”，先把改动审一遍再手动应用，稳很多。

我拿Qwen2.5-7B在本地跑过类似的活儿，说实话速度还能忍，但function calling确实拉胯，参数经常胡来。后来我把模型换成14B量化版，准确率明显好一截，代价是速度更慢，得配张像样的显卡。真要干活的话，我现在的做法是本地模型只做意图识别和简单查询，复杂调用还是走云端API兜底。纯本地当Agent核心目前也就适合折腾着玩，生产环境还差点意思。

我之前也踩过这个坑，Loss低不代表泛化好，2000条数据里工具名太单一的话模型很容易过拟合到那几个名字上。建议加一批“负样本”，就是用户问的东西没有对应工具时，让模型学会明确说“没有可用工具”，而不是硬编一个。另外你可以在推理时把可用工具列表动态塞进system prompt里，配合约束解码限制输出只能选列表内的工具名，效果会稳很多。

我倒是用Cursor重构过一个Flask项目，但前提是把相关文件都拖进上下文里，还得手动@一下关键模块。光靠它自己猜，确实容易给你编出幻觉表名。我一般让它先出重构方案，我确认完再让它改，比直接生成代码靠谱不少。你那个带事务的函数，估计得先喂给它schema和调用链，不然它根本不知道边界在哪。

这事儿我也踩过坑，其实跟chunk大小关系不大，主要是检索回来的内容太干巴巴，模型只能照着念。你可以在生成前加一层“改写”步骤，让模型先基于检索结果自己组织语言，而不是直接复述。另外天气这种场景，光靠RAG不够，得加个工具调用或规则兜底，不然它永远只会念数据。还有few-shot别放太多模板，反而会让它更死板，试试用真实对话当示例。

数据处理确实容易翻车，我一般先让它搭框架，具体列名和路径自己填，反而更快。

固定512 token切确实挺容易踩坑的，尤其你文档里有表格和跨页逻辑，切完很可能一个完整的表格被劈成两半，或者一段结论和它的前提被拆开，检索的时候自然就找不全了。换问法就失效，大概率是embedding对语义的覆盖不够稳，BGE-large-zh本身还行，但你喂给它的chunk如果本身就语义不完整，那再好的模型也救不回来。我之前也遇到过类似情况，后来改成按标题层级+段落做递归切分，表格单独抽出来