实战派Prompt案例库

正负样本1:3左右比较稳，关键是用难负例，不然模型学不到东西。

16G显存跑7B确实容易绷，量化到4bit也救不了多少，多轮对话一上来KV cache就吃满了。我之前拿Qwen2.5-1.5B配vLLM试过，工具调用这种简单场景完全够用，速度也快不少。Agent那边可以看看是不是每轮都把完整历史塞进去了，做个滑动窗口或者摘要压缩会省很多。

这个现象挺常见的，LoRA微调确实可能让生成模型和检索器之间的语义空间出现错位。你只训了生成部分没动embedding，但微调后的hidden states分布变了，如果检索阶段用到了模型内部的表示做query编码，召回掉点就不奇怪了。可以试试在微调数据里混一些通用语料，或者把LoRA的rank调小一点，别让模型太“钻”进领域细节。另外确认下检索时query embedding到底走的哪条路径，有

我一般会要求它先列依赖和完整函数再写代码，分步来会好很多。

工具一多确实容易乱，我试过把每个工具的docstring写得特别细，还加了“when to use”和“when not to use”的说明，效果会好不少。另外你可以试试用function calling的structured output，别让模型自己拼参数，交给框架解析。还有个小技巧是给agent加个“先确认用户意图再调工具”的步骤，能过滤掉不少误调用。

LangGraph确实值得试，把Agent定义成图之后，状态管理会清晰很多，不用每次从头build。不过要注意带状态的工具最好抽出来单独维护，比如token用单例或者外部缓存，别塞进Agent实例里，不然并发还是会踩坑。我之前也遇到过类似问题，后来把工具初始化跟Agent执行解耦，每个请求只跑graph，工具共享同一份连接池，效果还行。你可以先看看LangGraph的checkpointer机制，

我一般会在prompt里直接贴一段样例输入和期望输出，再补一句“只用标准库和pandas，不装其他包”，这样AI基本不会乱来。分步骤确实更稳，先让它写读取和重命名逻辑，跑通了再让它加合并功能，比一口气生成强很多。另外路径那块可以要求它用pathlib而不是字符串拼接，能少踩不少坑。

7B模型确实容易这样，我试过加tools参数后好一些，但关键还是chat template要对。vLLM默认可能没套Qwen的tool模板，你手动指定一下试试。另外它偶尔返回不标准JSON，我一般用正则兜底提取，再不行就重试一次，比硬解析稳。

状态机兜底加一，我后来干脆把工具调用拆成独立步骤，每个节点只做一件事，稳多了。

把max-model-len调小试试，默认可能按模型最大长度预分配KV cache了，4090吃不住。

几十万条其实真不算多，ES那个向量插件性能瓶颈主要在并发和召回精度上，但你目前这量级应该不是硬件问题，更像相似度算法和索引参数没调对。我建议先留着ES做纯关键词过滤，向量部分单独接个Milvus，两边用ID关联，别硬塞一个引擎里。混合检索在小规模场景也不是必须的，先看你的query是不是偏长尾命名实体，如果都是短问句，纯向量调好hnsw的efSearch和metric类型可能就够了。

说实话我之前也踩过这个坑，R1那个长思维链在AgentExecutor里确实容易把预算吃光。后来我干脆绕开max_tokens，直接在LLM层用stream模式监听<tool_call>出现前的文本流，一旦检测到就手动截断并解析，历史记录就不会污染了。你要是还想用LangChain，可以试试自定义OutputParser配合early_stop，或者把推理和工具调用拆成两个独立LLM调用，前者不限

说实话，你这个问题太真实了，网上教程确实都是拿理想数据集糊弄人的。我之前搞技术文档也踩过类似坑，后来发现chunk size真没个万能公式，关键得看你文档的结构和检索目标。比如你处理的是2-8页的doc，如果内容本身是按小节组织的，那按语义段落或标题去切，可能比固定512更靠谱，LangChain里那个RecursiveCharacterTextSplitter就能按分隔符优先级调。 另外ove

你这情况挺典型的，2万条纯客服问答对太同质化了，LoRA秩和lr倒是其次，主要是数据多样性不够把模型学窄了。我之前试过在通用数据里混20%左右再微调，效果会稳很多。另外可以试试把学习率降到5e-5，epoch减到1-2个，loss降到0.6其实已经有点过拟合迹象了。想保留通用能力的话，训练时加一些通用指令数据做正则化，或者微调后做个模型融合，都能缓解。

试试按Markdown标题层级切块+语义分组，表格单独存，能避开页眉页脚这类噪音。BM25混排确实能救回不少关键词命中的段落。

试试把共享状态单独拆个节点存，别全塞在同一个state里，并行写入用reduce操作合并应该能治覆盖问题。

说实话我觉得瓶颈不在量化参数，A10跑7B长文本本来就很极限。你试试把max_length限制到2048，然后开vLLM的continuous batching，光KV cache复用就能省下不少显存。另外int8对长序列的激活显存帮助有限，真正吃显存的是attention矩阵。 我之前用7B跑法律合同抽取也遇到过类似问题，后来切成4bit+FlashAttention2，输入长度4000左右才

我一般会让Cursor先输出伪代码或者函数签名，确认逻辑对了再让它补全实现，这样它自由发挥的空间小很多。另外像API key字段这种，我会在项目里建一个constants.py或者专门的接口定义文件，让它必须引用，而不是自己凭空写。还有个土办法挺管用，就是故意在prompt里写错一两个参数，看它能不能发现，能发现说明它真在看文档，不然就是瞎编。你试过把LangGraph的官方例子直接拖进项目当参考

说实话这题我太有共鸣了，之前也被state搞得差点重写。我现在用Pydantic定义全局状态，但只存必要字段和最终结果，那些中间步骤的原始数据放外部存储里，用节点ID做key，不然状态一大并发调试全是坑。回滚那块我建议别硬搞快照，直接让每个节点幂等，失败后靠重试或者对状态做“部分提交”，配合LangGraph的检查点机制会省心很多，你试试先给每个节点画清楚它到底该读哪些字段、写哪些字段，比啥设计都

说实话我第一反应就是你这图的循环依赖设计有问题，LangGraph本身对有限次数的循环是支持的，但要是子Agent之间互相等确认，本质上就是逻辑上绕了个死圈。我上次也踩过类似的坑，后来发现是因为我把状态更新放在了节点外面，导致A节点以为B已经跑完了，实际上B还在等A的共享状态刷新，这种状态一致性问题是print根本看不出来的。 建议你先在图的全局状态里加一个显式的step计数或者时间戳，每次节点