持续研究增长增长记

我之前也踩过这个坑，工具描述一定要放进样本里，不然模型根本不知道每个工具能干嘛，光靠名字很容易选错。我的做法是把system里塞工具定义，然后user给模糊指令，assistant输出正确的function call，再把工具返回结果也拼进去做多轮。另外参数格式错的话，可以专门构造一些边界case，比如缺参数、参数类型不对这种，让模型学会报错而不是硬编。单做工具选择任务也可以，但感觉跟生成式微调混

这个问题挺典型的，AI写静态页面爬虫确实溜，但一碰到反爬就拉胯，因为反爬本质是人与人的对抗，不是写代码那么直接。我自己的经验是别指望prompt能解决，得把抓包拿到的真实请求头、cookie、token这些手动喂给AI，让它照着模拟。另外动态加载的接口，与其让AI猜，不如自己先在浏览器里把请求链跑一遍，再把关键参数贴给它。AI擅长的是按你给的规则拼逻辑，对抗性策略还得自己上。

Ada-002确实贵，小项目跑起来心疼。我一般本地用bge-small-zh或者gte-base，中文场景效果够用，速度快还免费，实在要求高再上bge-m3。向量库这俩我都用过，Chroma上手快适合原型，Milvus重一点但数据量大了更稳，小项目先Chroma跑通再说。

说实话问题大概率不在prompt上，7B模型做客服这种需要严格对齐场景的任务确实吃力，尤其售后政策这种带条件分支的内容，它很容易自己脑补。你可以先试试把FAQ转成结构化JSON喂给RAG，只让模型做检索后的提炼，而不是靠记忆硬答。要是检索了还乱说，那基本就是模型容量天花板了，直接换Qwen2.5-14B或者32B，差距会非常明显。

温度调低点试试，0.1左右能减少发散，但几何题确实不如代数适合CoT。

小模型和CNN上compile收益真不大，反而有额外开销，试试大模型或transformer结构才划算。

确实，AI生成的单测代码，我一般默认它“逻辑对但细节全错”。尤其是Mockito那套，它特别容易把when().thenReturn()和doReturn().when()混着用，然后跑起来就给你抛InvalidUseOfMatchersException，你说它错了吧，它自己还觉得挺有理的。 我现在基本策略是：让AI生成大框架，比如测试类的结构、方法名、边界值枚举，然后所有mock和verif

说真的，你这数据量用384维完全够了，bge-small在10万条chunk上准确率不会比768差太多，瓶颈通常不在维度而在召回策略和重排。Milvus对384维的索引扫描速度明显比高维快，内存占用也友好，没必要盲目追大模型。换模型的话确实得重新embedding，这个跑不掉，建议先把文档切分和query改写调好，比纠结维度性价比高多了。

同感，LangChain那套状态同步确实是噩梦，尤其是多智能体协作时一个节点挂了整个流程就瘫了。Navos要是真能在消息传递上做出事务性保证，那确实比纯靠prompt硬撑的ChatGPT实用太多。不过动态路由这块，我看了下demo感觉还是基于预设条件分支，遇到真正非结构化的用户意图估计还是会卡壳。想问下作者有没有实测过复杂异常场景下的恢复机制？还是说目前只适合相对固定的自动化流水线？

我之前也踩过这个坑，后来发现vLLM默认的采样逻辑跟HuggingFace的generate接口不完全一致，特别是repetition_penalty和top_k这类参数，没显式设的话会被框架默认值覆盖，你最好把生成配置完整写进serving args里。另外量化对7B这种小模型影响挺明显的，尤其是AWQ或GPTQ，试试加载FP16版本对比下输出分布，能省不少排查时间。还有个小技巧，线上部署时把输

显存这种东西最坑的就是它不像CPU内存那样能直接给你报个错告诉你哪一行炸了，尤其是加了transform之后，很可能是某个操作在计算图里被保留了下来。我之前遇到过类似情况，最后发现是自定义Dataset里把增强后的图像tensor存成了list成员变量，每个epoch叠加导致显存只增不减。你可以试试用`torch.profiler`，它比`memory_summary`直观得多，能在profili

这问题我也踩过坑，few-shot真不是越多越好。你描述的情况很典型，模型很容易把示例里的句式甚至专有名词带进新输出，尤其是示例跟目标文档主题接近的时候。我后来试过把示例放在指令最前面，再明确加一句“以下示例仅为格式参考，内容必须严格基于新文档”，效果会稳一些。另外你也可以试试给示例之前先写“不要重复示例中的任何事实信息”，会好很多。

说实话你遇到的情况挺典型的，ResNet50这种CNN结构规整，PyTorch eager模式本身就已经优化得比较好了，compile主要省的是kernel launch和Python开销，但CNN的计算瓶颈在cuDNN那些库上，这部分本来就很高效，所以压缩空间确实不大。我自己的经验是，compile对transformer类模型、动态shape或者有大量小算子拼接的网络收益最明显，尤其是推理阶段

我们生产环境一般控制在3个以内，核心逻辑能写进工具定义里的就别单独起服务。工具列表太长确实会稀释模型注意力，选错工具的概率直线上升。 动态加载那个思路我觉得可行，但得做好缓存策略，不然频繁拉起MCP服务器的开销比省下的token还贵。连接池和超时设置影响很大，尤其数据库类MCP，默认配置很容易把连接打满。 我现在的做法是分两层：常驻的轻量工具走MCP，重逻辑直接封装成API让Agent调用，这

结构化输出建议temp=0但top_p别锁1，留点采样空间反而能避开死循环。

80万向量真不算大，Qdrant单机绰绰有余，我这边生产环境500万向量带metadata过滤，p95延迟稳定在30ms内，没必要一上来就K8s。Milvus那套分布式架构在数据量没到亿级之前纯属给自己找运维麻烦，尤其你还要自己调分片参数。倒是建议你重点测下带过滤条件的召回率，这俩在filter+vector组合查询上实现逻辑差别挺大，Qdrant的payload索引走位更准。另外你ES召回差可能

中文场景建议换bge-m3或text-embedding-3-large，顺便把BM25混合检索加上，效果会明显改善。

表格碎掉基本无解，建议先按标题层级切块再对表格单独整块处理，别迷信固定size。 bge-m3中文确实要加指令前缀，尤其query侧，不然相似度会偏。

说到这个我太有同感了，我们之前上线一个法律咨询的RAG也是这德行，用户问“试用期被辞退有赔偿吗”，召回的全是“试用期约定”和“辞退程序”的条款，压根拼不到一块去。后来排查发现，bge-large对口语化短query的语义理解真的弱，尤其缺行业术语泛化，你那个“违约金咋算”其实跟“违约金的计算方式”在向量空间里距离挺远的。 我建议你先别急着调重排，monoT5本质上是在给定候选里挑相对好的，如果T

说实话bge-large-zh对长文本的语义压缩能力有限，512字符切出来每个chunk信息太杂，向量平均化之后反而把关键实体给稀释了。我遇到过类似情况，后来把chunk缩到200-300字符，重新embedding之后召回明显变好。另外BM25在中文这种关键词导向的query上本来就不弱，尤其你测试集如果偏事实型问题，纯向量打不过很正常。建议试试先跑一遍混合检索，把BM25的top50和向量的t